人工智能在商业银行的应用现状及发展趋势-以科沃斯机器人为例

人工智能在商业银行的应用现状及发展趋势——以科沃斯机器人为例摘要目前，人工智能产业已成为新的重要经济增长点，人工智能的应用也已成为改善民生的新途径。银行业作为市场经济的重要组成部分，对经济发展有着重要推动作用，而人工智能的应用中给商业银行带来了前所未有机遇，同时也带来了许多挑战。因此，有必要更深入的探索人工智能在商业银行中的应用。本文在研究相关理论的基础上，以科沃斯机器人在商业银行中的应用为例，简要介绍科沃斯机器人的基本情况，并对其在商业银行中的应用方向及效果进行分析。其次，对人工智能在银行业中的应用趋势和存在的问题进行分析并提出建议。最后，对人工智能银行的未来发展进行展望。关键词人工智能；商业银行；智能机器人ApplicationStatusandDevelopmentTrendofArtificialIntelligenceinCommercialBanks：ACaseStudyofEcovacsRobotAbstractTheartificialintelligenceindustryhasbecomeanewimportanteconomicgrowthpoint,andtheapplicationofartificialintelligencetechnologyhasbecomeanewwaytoimprovepeople'slivelihood.Asanimportantpartofthemarket-orientedeconomy,thebankingindustrycontributestotheeconomicgrowth.Therefore,itiscountagreatdealtoexploretheapplicationofartificialintelligenceincommercialbanksinadeeperway.Basedontheresearchofrelevanttheories,thispapertakestheapplicationofEcovacsrobotincommercialbanksasanexample,brieflyintroducesthebasicsituationofEcovacsrobot,andanalyzesitsapplicationdirectionandeffectincommercialbanks.Secondly,itstudiestheapplicationtrendofartificialintelligenceincommercialbanksandproposessuggestionsforemergingproblems.Finally,lookaheadtohowtheartificialintelligencebankwilldevelopinthefuture.KeywordsArtificialIntelligence;CommercialBank;IntelligentRobot目录TOC\o"1-3"\h\u第1章 绪论 21.1研究背景 21.2研究目的与意义 21.3研究内容 21.4研究方法 21.4.1文献研究法 21.4.2实地调研法 21.4.3案例分析法 2第2章 概念界定与文献综述 22.1 相关概念界定 22.1.1 商业银行概述 22.1.2 人工智能概述 22.2 国内外文献综述 22.2.1 国外文献综述 22.2.2 国内文献综述 22.2.3 文献述评 22.3 小结 2第3章 人工智能与商业银行 23.1 人工智能发展现状 23.2 人工智能在商业银行中的应用 23.2.1 智能投顾 23.2.2 人脸识别 23.2.3 智能客服和智能柜台服务 23.2.4 智能风控 23.2.5 无人智能银行 23.3 小结 2第4章 科沃斯机器人在商业银行中的应用 24.1案例背景 24.1.1 科沃斯公司简介 24.1.2 科沃斯商用机器人介绍 24.2科沃斯机器人在商业银行业务中的应用 24.2.1 公共服务咨询 24.2.2 业务分流 24.2.3 手机银行APP下载与使用指导 24.2.4 银行业务预处理 24.2.5 精准营销 24.3科沃斯机器人在商业银行所应用的积极效果 24.3.1 提高营业厅业务离柜率，减少实体网点运营成本 24.3.2 创新金融商品营销，提升网点顾客服务体验 24.3.3 电子化手段简化营业厅业务办理流程 24.3.4 机器人可深入社区、学校为银行外拓 24.4 科沃斯机器人在商业银行所应用的消极效果 24.4.1 机器人银行业务专业性不强 24.4.2 海量客户信息与个人隐私的信息泄露风险 24.4.3 人工智能专用设备成本较高 24.4.4 人工智能应用风险难以有效防范 24.5 小结 2第5章 人工智能在商业银行中应用的趋势与对策 25.1 人工智能在商业银行中应用的趋势 25.2 人工智能在商业银行中应用存在的问题 25.2.1 人工智能的监管机制变革滞后 25.2.2 人工智能数据价值挖掘不充分 25.2.3 人工智能应用标准有待统一完善 25.2.4 人工智能应用存在潜在安全风险 25.3 人工智能在商业银行中的实践对策 25.3.1 健全人工智能监管制度 25.3.2 整合银行内外数据来源 25.3.3 落实人工智能标准规范 25.3.4 完善风险安全防范机制 2结论 27致谢 28参考文献 29附录A译文 30机器人、人工智能对商业和经济学的影响 30附录B外文原文 37绪论本章主要介绍了人工智能商业银行的研究背景及内容，并论述了研究的意义与方法。研究背景云计算、深度学习等高新技术的不断创新发展，使得人工智能应用的领域不断增加。智能机器人在金融领域顺势应时而生，为传统金融行业注入新鲜的能量，促进人工智能与金融行业不断的融合与创新，帮助商业智能在广阔的金融市场背景下不断发展。商业银行等金融领域广泛的应用人工智能，从而被语言处理、计算机视觉和机器学习技术所推动，进行变革，也促进了人工智能与商业银行服务、管理的融合。并且减少了银行的劳动力成本，提高了业务效率，从而抢占银行业市场份额。当然，计算机技术和移动互联网的发展表明，计算机化正在改变着人们生活的环境。人工智能是提升行业智能的有力工具，也正在改变我们生活中不同的领域。人工智能促进了各个行业的发展，同时各行业的发展丰富了人工智能的应用。国际上的一些银行自2017年以来，已经建立了一些人工智能项目，用以加速银行业对于人工智能的创新和应用。人工智能的快速发展，促进了商业银行的转型，但同时也存在着一些问题，在这种大环境下，人工智能商业银行如何发展成为了重要的研究课题。研究目的与意义由于深度学习技术的成熟，人工智能越来越受到大众欢迎。如今的人工智能机器不但可以帮助人们进行记忆和逻辑操作等活动，也可以执行复杂的脑力劳动。人工智能产品也逐渐被用于许多商业应用，例如商业银行，组织中的客户信息系统，决策支持系统以及医疗和法律顾问等。随着大数据和云计算等高新技术的不断创新和发展，智能服务和机器人等新的服务设施不断出现。在广阔的中国金融市场环境中，商业银行可以积极利用人工智能与商业银行服务和管理的整合，不断把握市场机遇，继续提高工作效率，降低劳动力成本。因此，就目前人工智能商业银行的应用模式，分析其应用效果和作用，能为日后人工智能在银行业中的发展带来帮助。也能够为相关组织，政府机构提供参考，以便做出相应的决策。研究内容第一章简要介绍了研究内容及时代背景，并论述了研究意义与方法。第二章是概念性的理论与文献综述，主要介绍了人工智能应用于商业银行的理论基础，以及国内外相关研究文献。第三章主要介绍了人工智能的发展历程，并对目前商业银行人工智能的具体应用作出分析。第四章案例分析，以科沃斯机器人为例，介绍了人工智能技术在商业银行业务和流程中的应用，深入分析其应用所产生的积极与消极两方面效果。第五章对策建议，主要是通过上文得出的结论分析目前商业银行人工智能有哪些需要改进的问题，并提出针对性的建议，探讨人工智能未来在商业银行中的应用趋势与实践启示。图1-1论文框架图研究方法文献研究法本文收集了与科沃斯机器人以及人工智能技术概述、人工智能的发展及应用、人工智能应用效果之类的文献参考，并以此为据，结合人工智能商业银行、商业银行转型发展等相关文献资料进行整合、归纳与分析，为论文的进一步撰写打下坚实的理论基础。实地调研法本文对科沃斯机器人在商业银行中的具体应用进行了实地调研，并搜集科沃斯银行机器人的相关资料、数据进行统计分析，从而探讨科沃斯机器人在商业银行中的应用效果。案例分析法本文以科沃斯机器人为研究对象，分析人工智能在银行中应用的方式与方法，深入化的对人工智能银行在实践应用过程中的效果和问题进行分析与总结，通过对人工智能银行应用效果进行总结并针对实际情况提出可行性的建议。

概念界定与文献综述本章在梳理相关领域的文献与概念的基础上，介绍了商业银行与人工智能的定义及发展。相关概念界定商业银行概述商业银行是通过存款、贷款、货币兑换和储蓄以及负责信贷中介业务的银行类型，是面向大众的金融机构的一种。其主要业务领域是公共存款的吸收，贷款发放和票据处理。其中存取款和贷款是商业银行最为传统的业务。人工智能概述“人工智能”作为一种新技术，具有许多不同的定义。但目前的通说是，人工智能是通过研发新技术，从而模拟和扩展人类思想的应用。人工智能是模拟人们意识和思维的过程，但它与人类智能不尽相同。人工智能甚至可以模拟超出人类智能的人类思维活动，如计算速度等。人工智能研究领域比较广泛，可以细分为深度学习、自然语言处理、图像识别、虚拟技术、智能机器人和自动识别等。举例如下，人工智能已经在医学，生物学、地质学、航空航天、化学和电子学中得到应用。国内外文献综述就目前来看，机器学习能力与计算机技术空前发展，设备硬件、计算机软件和系统构架不断创新，大数据海量积累，并伴随云计算等平台的推广和使用，诸如此类，不断的促进了人工智能技术应用市场越来越广泛。例如在银行业，人工智能发展也得到了广泛的关注，国内外学者对于人工智能的发展以及人工智能如何应用于并对银行业产生哪些影响，在不同方面发表了自己的观点。近年来，机器学习平台技术的开发和商业化，如自然语言处理技术、语音识别技术，机器翻译技术等，已经允许人工智能逐渐进入人类生活，并且它已逐渐成为实际生产系统所必需的核心技术。今天，新的高级计算机能和机器学习方法的不断发展，软件和系统架构的不断创新，平台的推广和云计算平台的使用促进了人工智能技术的广泛应用。人工智能的发展引起了金融界的广泛关注，国内外学者在不同方面都表达了自己的观点。国外文献综述PatrickvanEsch（2019）指出人工智能对招聘工作申请的完成有积极影响。人工智能在招聘过程中对使用AI的组织的态度会显著影响潜在候选人完成申请流程的可能性。在招聘过程中使用AI的新颖因素，调解并进一步积极影响工作申请可能性。LarryWall（2018）指出人工智能在经济中发挥着越来越大的作用，这种趋势似乎可能会持续下去。在可预见的未来里，人工智能在监管中的应用将更加丰富，人工智能也可能改变金融公司的客户群和金融业的结构。ChrisGalloway和LukaszSwiatek（2018）指出人工智能已经在一些与PR相关的应用中使用。各种组织以及他们的内部或代理公共关系团队，越来越多地选择人工智能（AI）来增强他们的能力。人工智能与公共关系之间的关系日益密切。该论文认为，迄今为止，评论员过分强调AI的任务自动化潜力，人工智能对公共关系的更广泛的技术，经济和社会影响需要更多的关注。这并不意味着从业者需要成为专家技术人员。相反，他们应该充分了解AI的现有和潜在用途，以便能够提供明智的咨询。SpyrosMakridakis（2017）指出即将到来的人工智能革命会影响我们社会和生活的各个方面。其中，对企业和就业的影响将是相当大的，从而使组织与基于大数据分析和利用的决策具有丰富的关联性，并加剧了企业之间的全球竞争。社会和企业所面临的最大挑战将是利用人工智能技术的好处，为新产品/服务和大幅提高生产力提供巨大的机会，同时避免失业率上升和财富不平等加剧带来的危险和劣势。TomaszMichalak和WooldridgeMichael（2017）指出经济理论和人工智能(AI)领域有许多共同的兴趣和概念，如效用、概率和对环境中其他参与者的推理。现代经济学理论的核心是基于“经济人”(虚构的智人的近亲)的观点，他们总是为了追求自己的偏好而做出最优理性的决定。CüneytDiric（2015）指出人类从进入工业时代，生产中的原始机械化已然历史悠久。随着互联网和移动技术的发展，电子技术、纳米技术、医学、健康和数字应用等方面的进步，加速了当今机电一体化的研究。机器人和人工智能议程在上一届世界经济论坛在占有重要地位，鲁比尼、斯蒂格利茨等经济学家也参与了机器人和人工智能对经济和商业的影响的讨论，从不同的角度探讨和讨论机器人、机电一体化和人工智能的未来。KannaRajan和AlessandroSaffiotti（2015）指出迈向综合人工智能和机器人技术还并未涉及人工智能新生领域的划分。机器人学家，通常具有机械和电气工程背景，专注于传感器电机功能，而人工智能学家则侧重于抽象的算法。但随着这两个领域的成熟和对自治系统日益增长的兴趣，这种分歧正在慢慢弥合。PeterIliev（2014）提出下一代人工智能系统对我们的生活将有更为显著的影响，人工智能将会通过与环境交互替人类进行更关键的和更加个性化的决策。随着对人工智能的深入了解和探索，我们也将会面对更为严峻的问题和挑战，我们需要人工智能系统可以为我们做出及时安全的决策，可以在保证隐私的情况下通过人工智能系统实现共享数据的能力。RIPhelps（1986）指出人工智能与运筹学有着一定的相似性，人工智能（AI）被视为使用运筹学（OR）技术的替代方法，组合的OR/AI方法可以更有效的解决问题。审查了与OR方法相关的许多AI应用领域，包括愿景，语言，知识工程，知识表示，解释和学习。这篇综述展示了OR从业者如何在智能系统的发展中发挥重要作用。NilsNilsson（1982）指出如果使用得当，人工智能可以支持全球集体智慧的工作来解决一些人类即将出现的问题。国内文献综述宋刚（2019）指出大力发展金融科技的核心就是为了促进金融行业的升级与转型，从而提升金融行业的风险防范和控制。赵春旭（2019）认为人工智能将对传统金融业产生巨大影响。人工智能与金融的结合也将提供更加个性化的金融服务，促使经济资源配置效率提高。欧阳日辉（2019）认为人工智能领域最大的潜力股是金融行业，所以商业银行等金融机构必须跟随人工智能的发展做出相应转型升级，并不断创新。崔会永（2018）指出虽商业银行与人工智能的融合还存在一定的问题，但目前来看，人工智能已经能在技术的引入和柜台业务效率的提升做出巨大贡献，从而也能够促进银行内部的创新和不断发展。何华平（2018）认为人工智能正重构着整个金融行业，不仅改变了传统金融的运营模式，还大大提升了工作效率和服务品质。胡蝶（2018）指出商业银行发展，与健全人工智能息息相关。商业银行应该正确认识人工智能的辅助功能和技术属性，结合传统人工服务大力发展人工智能。韩佳峻（2018）分析了金融科技对我国城市商业银行的影响，重点分析了在金融科技冲击下，我国城市商业银行未来的发展战略和定位，并且进一步提出了我国城市商业银行在金融科技背景下的发展策略。康超（2018）指出在随着云计算等信息技术飞速发展的趋势下，各行各业在人工智能技术在不断的发展和推动下，面临转型升级。王茜和程都（2017）认为人工智能将通过各种方式影响银行业转型，在此基础上，银行要积极把握节奏，在人工智能技术的助推下加速银行业转型。王振和吴晓光（2017）指出在目前的金融大背景下，金融科技产品回归产业的重要驱动就是人工智能科技与商业银行业务融合。田野和吴宝佳（2017）分析了过去银行网点业务主要集中在柜面，员工的工作重点仅限于窗口业务，不能深化专业的拓客服务，从而难以提升服务质量。而对比来看，人工智能很好地推动银行网点由交易性场所逐渐向展示性、服务性、营销性场所转变，促进柜员将重心转到客户深层次的需求中去。韩梅（2016）指出金融科技将借助于大数据和科技创新的双重驱动，使得过去无法实现的金融服务如数据反欺诈、智能投顾、快速交易验证等成为现实。金融科技强力改变了零售、支付和转账、财富管理等业务，给金融行业带来了众多的变革。郑联盛和王章慧（2016）指出我国政策规定未来将落实金融领域的全方位改革，涵盖了体系、架构等方方面面。银行业应顺应发展潮流，抓住机遇，不断深化变革。赵莉莉（2013）提出为掌握拓客渠道，商业银行应将零售网点合理把控，并将转型升级理念合理运用在商业银行的日常发展中。帮助银行发现问题，解决问题，不断适应市场的发展，满足客户的需求。陈中新（2013）认为要提高商业银行的竞争力和盈利能力的关键要素，则银行业势必要变革历年来传统的服务模式和服务理念，并将其合理融入到银行的日常业务工作中。文献述评总结国内外人工智能研究成果，可以发现：国内研究起步虽晚，但获得了国家政策和规划层面的大力支持，科技企业巨头在人工智能专项技术的投入和产品研发上势头良好，这些为国内人工智能技术创新的研究奠定了坚实的基础。但目前人工智能在商业银行方面的国内外研究还处在了解和尝试阶段，人工智理论将如何贯彻落实到商业银行转型中去？人工智能将为商业银行的发展带来怎样的效果？相关资料并没有给出关于人工智能商业银行存在的风险等问题的明确解答。鉴于此，本文尝试从案例分析的角度对人工智能在商业银行中的发展进行研究，并对人工智能在商业银行中的应用效果、产生的问题及对策进行分析。小结本章主要通过相关概念和文献综述两个方面介绍了商业银行与人工智能的概念、定义，并通过归纳与分析目前国内外学者关于人工智能与商业银行的研究内容，总结出目前人工智能发展的趋势、现有的水平和存在的问题等，为下文的撰写奠定好理论基础。

人工智能与商业银行本章主要从人工智能发展现状以及人工智能在商业银行中的具体应用介绍了目前人工智能行业整体的发展布局及规划，并且研究分析了目前人工智能在商业银行中的主要运用及其效果。人工智能发展现状中国人工智能学会成立于1981年的秋季，也是标志着我国有关人工智能研究的正式起步。随着技术的发展，我国制定了人工智能发展战略，并将智能化机器人、智能计算机软件、设备及系统项目等列入到国家科技发展规划中，促进了人工智能的发展。数据显示，全球人工智能市场规模正在快速增长，而国内人工智能市场规模则如图3-1所示，在短短4年内，国内人工智能市场规模由204亿元人民币增长至了381亿元。并根据大数据预测，截止2020年，国内人工智能市场不断扩展，规模可达到700亿元。同比增长日创新高。国内人工智能行业呈现蒸蒸日上的态势。图3-1国内人工智能市场规模快速增长随着人工智能的市场规模快速增长，我国加快了研发的脚步，并在人工智能相关领域内取得了傲人的成绩，其中就包括深度学习、自然语言处理、以及本文的重点内容智能机器人等等。图3-2的数据表明，2018年我国共计申请3万多项人工智能专利，并位居全球第一。足以见得我国是非常鼓励，以及大力支持人工智能技术的不断发展，研究内容的不断创新，也激发了国内人工智能研发的热潮。同时也促进了人工智能技术不断地被运用在不同的行业领域内。图3-2中国人工智能专利申请数人工智能在商业银行中的应用智能投顾智能投顾，简单的扩展开来就是智能投资顾问，即使用智能算法和基于模型的机器学习（如投资组合管理），并根据风险偏好和投资目标，为投资者提供资产配置和投资建议的再平衡。世界第一家智能投顾公司诞生于2010年的纽约，它通过为上千家证券公司提供退休金投资管理服务，从而为智能投顾服务拓展开了市场。从此风靡全美，并带动了其他国家的投顾行业发展。如图3-3所示，近些年以来智能投顾在全球范围内的资产管理规模几乎是急剧增长，用户数量也是一直呈上升趋势。对于智能投顾来说，这是潜在的存量市场和增量市场，目前来看，其未来的发展也必定是呈蒸蒸日上的态势。图3-3全球智能投顾管理资产规模及用户数量人脸识别人脸识别是基于生物识别基础上的一种革新。而生物识别是指利用人体固有的某些生物特征，采用生物统计学算法和计算机运算能力，鉴别出个人身份。对于银行来说，人脸识别是远程开户的刚性需求。并且自二维码支付的蓬勃发展，人脸识别所诞生的刷脸支付也足以抢占二维码后的另一支付口，布局计算机视觉为切入人工智能打下基础，提前抢占市场。图3-4中国人脸识别市场规模及预测从图3-4我国人脸识别市场规模统计情况及预测可以明显的看出，人脸识别在国内被大力推进。而对于商业银行来说，人脸识别对于银行业来说不但包括远程开户和刷脸取款，同时还将人脸识别、密码验证统一起来，进行多重防护。未来随着技术水平的提升，错误率的降低，生物识别将应用于银行业的更多领域。智能客服和智能柜台服务随着人工智能技术的不断发展，银行加速了智能客服的发展。国内客户服务系统的发展经历了从第一个电话时代的交换机系统到互联网PC再到在线客服系统的三次变化。银行接待处的应用智能客户服务可以为客户提供更加个性化、智能化和专业化的服务，降低银行成本，改善用户服务和体验。根据图3-5数据显示，2017年我国智能客服行业市场规模达到了18.84亿元，同比2016年增长了41.34%，从侧面映证了我国智能客服市场发展的呈蒸蒸日上的态势。图3-5中国智能客服行业市场规模在过去两年中，智能柜台加速了应用程序，基本上可以处理所有企业的自助业务，提高客户效率。例如，中国银行智能柜台开卡只需要5到10分钟，而传统的方式则需要10到20分钟。再例如，中国银行业务专员打印一份银行卡流水单需要合计10到40分钟不等的时间，而使用银行的只能柜员机，仅仅需要1到两分钟。同比为传统的业务节省了一半甚至更多的时间，方便了客户，服务了大众，同时为银行减少了人力成本。目前，兴业银行的智能柜台已升级至4.0版，其服务效率比现有机柜高58.2％。智能风控利用智能化手段在金融领域不断应用的应用程序叫做智能风控，其可以打破旧式风控的局限，建立智能风险管理系统。如图3-6数据可得，从2015年到2017年，中国金融机构对小微企业的贷款年增长率保持在10%以上，其中商业银行占据主导地位，占比超过75%。小微企业信贷需求持续增长，对大规模风险控制落实的需求可谓是亟不可待。图3-6国内金融机构用于小微企业贷款额根据图3-7数据显示，截止2018年的6年内，商业银行用于小微企业的贷款情况结果如下：坏账余额每年都在递增，甚至在五年中增加了200％，坏账率从1％上升到了1.86％。银保监会2018年强调了银行贷款风险分类的必要性和措施的急切性。商业银行在国内传统的金融范围内有着充足的经验和技术，尤其是在风险控制领域。从而使银行业在面对人工智能商业银行应用时，自身的经验有助于其识别风险，从而优化组织的风险评估，并减少损失，既提高了实时效率，又增强了大批量数据处理能力。商业银行在控制传统金融借贷业务风险方面积累了大量经验。人工智能技术的应用可以提高大容量数据的处理能力，优化组织结构图的风险评估，提高风险识别和实时性。商业银行在控制传统金融借贷业务风险方面积累了大量经验。人工智能技术的应用有助于提高海量数据处理能力，优化组织结构图的风险评估，提高风险识别和实时性。商业银行在控制传统金融借贷业务风险方面积累了大量经验商业银行在控制传统金融借贷业务风险方面积累了丰富的经验。人工智能技术的应用有助于提高海量数据处理能力，优化组织图的风险评估，提高风险识别和实时性。商业银行在控制传统金融借贷业务风险方面积累了丰富的经验商业银行在控制传统金融借贷业务风险方面积累了丰富的经验。应用人工智能技术可以提高大容量数据的处理能力，优化组织图的风险评估，提高风险识别和实时性。商业银行在控制传统金融借贷业务风险方面积累了丰富的经验人工智能技术的应用有助于提高大批量数据处理能力，优化组织图风险评估，提高风险识别和实时性。图3-7商业银行用于小微企业不良贷款情况无人智能银行关于无人智能银行，中国建设银行是“第一个吃螃蟹的人”。在经历了持久的探索和试验，建设银行于2018年4月在上海试点成立了我国第一家没有大堂经理、没有任何安保人员和业务员的无人智能银行。银行的业务是由智能机器人在网点引导客户操作，客户通过智慧柜员机和远程视频柜员机，就可以快速办理贷款和理财咨询等业务，通过远程互动解决客户难题。无人银行通过引入机器，提高客审核速度和准确率，简化了办事流程，业务办理效率得到大幅提升，客户排队时间大大缩短。无人银行整体发展思路是，用技术代替人工，真正实现无人银行的高效业务办理需求及减员增效目的。小结本章主要从人工智能的发展现状出发，浅析了商业银行中的具体应用模式和应用效果。总体来说，就数据层面和实际情况来看，国内许多商业银行已经将智能投顾、风险控制与管理、智能客服、人脸识别、营销推广等业务中融合进了人工智能技术，并取得了不错的进展。

科沃斯机器人在商业银行中的应用本章主要以科沃斯商用机器人为例，介绍了科沃斯机器人的基本情况和具体应用，并对科沃斯机器人在商业银行业务中的应用效果进行分析。案例背景科沃斯公司简介1998年，科沃斯机器人股份有限公司在苏州成立，主要从事机器人的研发、制造与销售。目前其在国内拥有600多家门市，并且拥有包括美国、德国等在内的许多海外分公司。科沃斯公司的主要业务领域分别是家用机器人（扫地机器人等）以及商用机器人。本文所介绍的在商业银行中应用的机器人就是科沃斯商用机器人公司旗下的旺宝。科沃斯商用机器人是一家专门从事开发、制造、销售商用机器人的公司。其公共服务机器人于2015年正式在银行业落地商用，现已有近1000台机器人服务于全国各地银行营业网点，并在国内银行业市场占比第一，包括为交通银行研发设计的“娇娇”、为建设银行定制的“小龙人”等。科沃斯商用机器人介绍科沃斯商用机器人公司于2013年研发，并于2015年正式上市了一款公共服务型机器人，并起了一个可爱的名字叫做旺宝。旺宝改变了从前人们对机器人只能待在实验室、工作间等室内的固化思维，它引领并参与了机器人实地为银行、司法、医疗、酒店、展会、商场等企业，乃至政府机构提供专业化的服务。科沃斯公共服务机器人旺宝是一项将实用性和技术创新相结合的技术成果。旺宝开发的人工智能技术能够表达丰富多样的文字和单词，提供数字音频等互动方式，创造出舒适的人与机器人的交流环境，实现多媒体营销，吸引客户。旺宝有能力满足不同行业的不同业务需求。例如，它可以通过完整而出色的硬件和软件配置有效地支持机器人运行，再者，人工智能技术与机器人运动解决方案促使旺宝具有良好的互动性。在此基础上，基于Android的开放性进行不同场景的业务开发和集成，从而最终提供面向不同行业与场景的专业机器人产品。如今，科沃斯公共服务机器人已成功参与银行和保险销售部门、司法商务办公室和其他业务活动，并逐步与业务紧密结合，提高行业内满足率。图4-1旺宝一代与旺宝二代科沃斯机器人在商业银行业务中的应用科沃斯之所以首先瞄准金融/银行市场，是因为金融业人力成本已居行业之最，且逐年递增，合理有效地控制人力成本成为行业刚需之一。科沃斯机器人在银商业银行的主要应用如下：公共服务咨询科沃斯银行机器人可支撑基本的迎宾接待业务活动，即对顾客热情有礼地迎来送往，主动询问服务需求等，吸引顾客关注度。同时银行机器人也可以做咨询引导：准确解答营业厅基本职能和业务流程，并引导顾客前往指定目的地。图4-2是云南玉溪王兴路支行2018年第三季度迎送宾量以及服务咨询总量的数据统计，通过图表我们可以看出科沃斯机器人平均阅读迎送宾量在1400人次左右，而每月的主动询问服务需求量则在600人次以上。该数据表明，银行机器人不但吸引了顾客关注度，提升了顾客对银行的满意度，并且减少了简单业务咨询的人力成本，使银行工作人员能将精力应用于顾客的深层次需求，例如理财业务等。足以见得科沃斯机器人可以提高银行业务办理效率。图4-2玉溪建行2018年月度公共服务及咨询量业务分流科沃斯银行机器人在与客户进行双向互动时，通过沟通可以为客户提供业务分流以及预约取号服务，告知顾客业务地点与方式，减少大堂经理工作量，保障大堂环境井然有序，提升服务便捷体验。图4-3是云南5家建设银行2018年9月的月度数据报告，科沃斯银行机器人每月的业务分流明确可见，可以分为：办卡、存取款、转账汇款、修改信息、查明细打流水、理财产品等等。由于有机器人所做的业务分流工作，首先银行可以减少人工进行业务分流的人力成本和时间。其次通过机器人给出的数据银行可以直观的看到哪些业务获客量较大，分析出哪些业务在总业务中所占比重较大，在日后的工作中可以将重心酌情放到比重较大的业务上，这样既能提高银行工作人员处理业务效率，又能增加银行收益。图4-3科沃斯银行机器人月度引导分流量手机银行APP下载与使用指导科沃斯银行机器人可以利用客户等待时间，推荐客户扫描银行微信二维码/手机银行二维码，在与客户进行双向互动时，推广下载手机银行应用程序并指导客户通过语音注册和使用手机银行应用程序。由于商业银行目前基本是客户数量多过于工作人员，而每单业务办理时间不一，从而可能导致客户等待时间过长，引起不满等。在这种情况下，科沃斯银行机器人首先可以引导顾客进行业务分流，将能在自主设备办理的业务结束在自主设备区域，减少客户对于窗口等待的时间。其次，由于现在商业银行基本都在推广手机银行相关网络工具，所以机器人也可以据此向客户大力推广所属银行的手机银行软件，从而提高银行的手机程序获客率，并减少窗口办理业务所需的人力成本。再者，科沃斯银行机器人还可以提供图片、语音、视频等方式，手把手帮助客户使用APP办理业务，从而也能提高客户满意度，增加银行日后的获客量。以云南省5家建设银行为例（云南省分行营业部、云南玉溪王兴路支行、云南大理兴国支行、云南蒙自支行营业室、云南曲靖翠峰支行），在2018年第三季度为顾客推荐手机银行/信银行的数据如图4-4所示。图4-4云南建行2018年第三季度微信/手机银行推广量由数据我们可以统计出云南建行的5家银行每季度机器人对于微信、手机银行的推广量平均都在1000次以上，大大提高了银行对于微信、手机银行APP的宣传和获客量。图4-5是以云南5家建设银行2018年第三季度微信银行、手机银行获客成功率，从图中我们可以直观的看到每个月科沃斯银行机器人都能通过交流、营销为银行提供微信银行与手机银行的宣传与推广，增加银行微信、手机银行的用户量，并且可以指导用户使用微信、手机银行，为银行的业务做出贡献。图4-5云南建行2018年第三季度微信/手机银行推广成功量银行业务预处理科沃斯银行机器人可以通过系统，根据身份证信息识别并自动提取顾客的个人信息，而且能够将系统所需信息按照一定的格式导入相应的信息处理系统，以便银行业务处理系统以及信息存储系统的。仅需要顾客的个人证件，机器人就可开展身份验证、资料提交等业务预处理工作，简化顾客办理业务流程。通过身份证加人脸识别技术，科沃斯银行机器人查询用户名下账户余额及信息仅需要一秒，响应非常迅速。同时，机器人具有完整的学习体系，其对知识的语义理解和推理及应用程序的完整架构，使其对新业务的接受度和理解能力不断提高。科沃斯银行机器人配合银行进行业务预处理的工作，大大提高了银行的工作效率。精准营销凭借先进的智能技术和出色的互助操作性，科沃斯银行机器人可以使用面部识别技术来确定客户的性别和年龄，预测客户的偏好和需求。并且科沃斯银行机器人具有可爱的外形和多方位的营销方式，很容易获得客户好感，在此基础上，在互动中为客户推荐其适宜的金融产品，也在一定程度上增加了客户的满意度以及营销成功率。以科沃斯机器人2018年第三季度银行在云南5家建设银行为例，机器人向顾客提供精准营销的业务包括：金价理财类、信用卡类、黄金理财类、手机/微信银行等等。图4-6即是科沃斯智能机器人每月的营销量。通过柱状图的数据对比，能明显的看出以下每家银行的季度精准营销量平均都超过了2000次以上。试想，每位银行的工作人员在繁忙的工作日程中能分出时间来进行营销的频次是否能达到2000次呢，答案当然是否定的。所以据此可以感受到科沃斯银行机器人对于精准营销的把握是非常准确的，既分担了银行大堂工作人员的工作量，同时同比提升银行的营销量，也能提高营销产品所带来的成功量，增加银行营销产品的效益。图4-6云南建行2018年第三季度机器人营销量以云南建行2018年第三季度营销量占比最高的云南大理兴国支行为例，在2018年第三季度中大理兴国支行营销具体内容及占比如图4-7所示：图4-7大理兴国支行2018年第三季度机器人营销量根据图4-7数据显示，在2018年第三季度中，云南大理兴国支行营销推广量平均每月能达到800人次以上，而其中占比最高的是手机/微信银行，最低的则是金价理财类业务。根据科沃斯银行机器人给出的营销量报告，可以为云南大理兴国支行提供用以数据分析的详细数据，银行需要结合数据作出营销分析，并对银行营销推广做出相应的调整，例如，大理兴国支行可以将重点放在金价理财和信用卡类的营销上，按照机器人所做的营销查漏补缺，通过持续收集、分析并处理有效应用数据，深入了解客户需求，从而为其提供更精准的营销服务。提高银行的营销总水平和效益。科沃斯机器人在商业银行所应用的积极效果提高营业厅业务离柜率，减少实体网点运营成本根据《2018年中国银行业报告》，2018年银行业金融机构离柜率达到2787亿美元，交易额达到196亿元，比率达到88.67％。机器人应顺应趋势，积极了解客户的业务需求。通过引导客户在银行使用自助化的设备，银行不但可以增加自助设备的使用率，并且能降低银行人力相关的运营成本。创新金融商品营销，提升网点顾客服务体验友好的机器人外观具有一定的吸引力，并且机器人业务咨询建议非常快速、准确，由机器人指导客户处理业务，不但节省了客户的时间，而且给客户提供了更好的服务体验。与客户双向互动的过程中，机器人可以了解客户需求并通过数据推荐给客户最适宜的理财产品等，最大化营销价值，为银行提供获客量，助力银行提高营销成功率。电子化手段简化营业厅业务办理流程科沃斯机器人可以通过电子方式简化业务流程，提高业务效率并改善客户体验。例如，客户在“手写数字签名系统”的屏幕上签字就可以完成基本业务处理。再如，已投入使用的电子化问卷调查系统，既节约纸张资源，又方便后期数据分析处理，有效提升营业厅服务水准。机器人可深入社区、学校为银行外拓可移动性赋予科沃斯银行机器人更广阔的使用场景适应性：它还可以随工作人员深入到校园、社区等现场办公，利用自身的吸引速聚拢人气，开展金融商品推介、移动端获客、业务咨询解答等，从而提升营销效率和服务满意度。科沃斯机器人在商业银行所应用的消极效果机器人银行业务专业性不强上述案例分析表明，服务机器人可以在银行提供咨询和担任营销角色，但银行的专业业务机器人暂时不能处理。由此，映证了机器人与银行核心业务的方面无关，只能处理简单的问题。如果其在技术方面没有进一步开发或升级，机器人很难在银行等金融业长久发展。海量客户信息与个人隐私的信息泄露风险由于科沃斯机器人的服务内容涉及到了一些客户信息和隐私，比如引导顾客扫描二维码下载手机银行App，还有机器人开展身份验证、资料提交等业务预处理工作需要接触客户的身份证件等。诸如此类的工作内容使得机器人可以接触到客户的数据和隐私，而在这个大数据时代，信息的安全性难移得到保障，所以身在银行的科沃斯机器人在服务时可能会有客户信息与个人隐私泄露的风险。人工智能专用设备成本较高由于应用场景的普及和传播，对更复杂算法的深入研究，要求匹配更快的数据运算速度，这是将人工智能技术合理运用在银行中的关键点所在。随着应用场景的推广，机器人不断的升级和发展要求设备的更新迭代以及技术的创新，此需求决定了人工智能的发展所需技术以及人力成本肯定价值不菲。而且由于维护机器人相关的技术解决方案同样成本高昂，所以在国内银行业中在短时间内大规模应用和商业化。人工智能应用风险难以有效防范不可否认，人工智能研发的产品囊括了各种各样的技术，而在不同技术的范畴内，会有不可预知的错误，很难准确定位一个特殊问题是由于人类不当操作还是人工智能的缺陷所引起的。潜在的不可预测性和声誉风险难以有效防范，这阻止了商业银行进一步研发和推广相关的人工智能产品。小结本章主要从案例分析的角度，首先对科沃斯机器人的相关情况和案例背景进行了介绍，其次对科沃斯机器人目前在商业银行中的发展现状，以及在商业银行中的应用模式和具体内容做出分析，并通过数据分析，总结并归纳目前科沃斯机器人在商业银行中应用的积极效果与消极效果。

人工智能在商业银行中应用的趋势与对策本章介绍了商业银行人工智能应用领域的发展趋势，对商业银行人工智能应用问题进行分析，并提出相应的解决方案。人工智能在商业银行中应用的趋势人工智能技术的蓬勃发展，促使越来越多的行业涉及到机器学习和深度学习领域，例如零售、金融、医疗等。凭借强大的政府支持和广阔的市场潜力，中国已经踏入被世界肯定的人工智能研发中心领域，国内的各大银行也开始着手人工智能系统的推动。在许多子行业中，机器人已经能够为人类提供优质的服务。例如，随着商业银行对于面向服务的机器人的引入，减少了员工的工作量，也为客户提供了更贴心的商业服务体验，不但大大提高了银行业务效率，并且将机器人的服务价值发挥的淋漓尽致。人工智能机器人具有丰富的应用前景和广阔的发展潜力，应用价值超出我们的想象。但是，银行机器人在实际应用过程中的应用也并非是一帆风顺的，遇到了形形色色的困难。在未来，机器人拥有广泛的应用前景和无限的开发可能。但除技术可行性外，银行人工智能的普及速度和水平也受到了研究开发和应用成本、市场供求、经济效益、社会和监管接受程度等多方面因素影响着。人工智能在商业银行中应用存在的问题人工智能技术在银行中的应用可以提高银行的竞争力和运营效率，加速银行与人工智能的融合发展，但是如何将人工智能良好的应用于中国的金融业，仍然存在一些亟待解决的问题。人工智能的监管机制变革滞后在金融技术、思想、创新不断发展的新时代，终端产品也在不断发展，为企业乃至全行业带来了许许多多的改变和蒸蒸日上的效益。在经济创新和金融技术迅猛前进的新时期，我国金融监管依然仰赖事后监管，短缺预见性分析。虽然中央银行，以及一些相关金融管理部门已经将金融技术的监管理念多次提及，但仍旧尚未发布任何系统的有关人工智能在金融领域应用的法律法规。甚至银行的风控、资产评估与定价、信贷以及营销等等很多重要方面的业务也受到了人工智能应用引发的影响。如果发生突发的金融或财务风险，可能会给互联网金融亦或是传统的商业银行投资者带来超乎想象的损失。而人工智能技术在实践中应用，需要大量且高端的技术和设备，但如果技术或设备出现故障，则会引起金融市场的异常波动并使投资者蒙受损失，而且至今还没有任何法律法规，规定如何惩处以及厘清责任。人工智能数据价值挖掘不充分当前，我国人工智能技术处于发展初期，自主研发能力有待提高，数据信息相关供应链还不健全，没有充分挖掘数据的经济价值。人工智能在银行领域的应用关键之一就是建立智能数据收集和分析模型，而我国银行内部的各项数据尚未全面联网，信息和大数据存在分散和不规范等难题。银行缺乏整体的数据资产架构规划与大数据资产管理手段，而大数据是人工智能发展赖以生存的关键要素，因此人工智能应用升级进展缓慢。人工智能应用标准有待完善目前，中国缺乏统一的人工智能软硬件产品和设备的应用标准，尤其是在银行内部。从而使得设备用户界面和算法不能同步运行，各自为营，成本的增加就会体现在机器学习上，这也是银行业人工智能发展缓慢的不利因素。并且，由于银行业人工智能的信息披露标准尚未建立，所以用户无法了解其系统中的信息，也就难以保证用户的知情权和人工智能系统的信息保密性。人工智能应用存在潜在安全风险在人工智能技术尚未开发完全的探索阶段，很多银行人工智能技术还未达到成熟期，从而导致银行将难以避免的面临一些问题，其中最突出的就是安全问题。人工智能所研发的产品涵盖了各式各样的技术和设备，而在不同技术的统筹范围内，难以避免的会存在各种不可预知的错误。潜在的不可预测性和风险难以有效防范，不但可能导致整个金融市场波动，还会给客户带来财产损失等等。而在此基础上，要准确定位问题产生的具体环节和部分却非常困难。人工智能在商业银行中的实践对策健全人工智能监管制度建立和推广所有新技术和其应用都需要完善的管理机制，使得科学和技术真正有助于人类发展，为人类生存谋福利。随着人工智能技术的快速升级和广泛普及，人工智能能够为人类提供越来越先进的服务。然而，人工智能本身也存在很大的风险。因此，在人工智能的开发和应用中，要有健全的管理体系，不容马虎的管理制度，得当的管理方法，以及严格把控人工智能技术监管的每一层面。整合银行内外数据来源大规模数据是用以进行人工智能系统培训，提高人才吸引力和促进创新的关键要素所在。银行构建此类信息集成形平台，一是为了促进内部和外部数据的取长补短，二是为了建立一个高标准与运作，并具有强大的技术水平支撑的大型数据服务平台。通过将银行内部业务数据，以及通过各种金融、互联网平台，将统计可得的数据进行整合、归纳并分析，细化客户数据和算法应用，构建更加系统专业的平台。落实人工智能标准规范有关行业协会及政府机构应建立并落实人工智能应用规范，在安全可控的条件下开放公共数据，相关监管部门或行业协会可制定标准格式便于数据共享，也可制定数据脱敏的标准或者规范，确保人工智能应用方在收集、使用相关数据的过程中采取合理的管理措施和技术方法，预防访问、披露、破坏或篡改未经授权的客户数据，以提高客户信息的安全性。完善风险安全防范机制金融业健康发展和实体经济良好服务的重要基础和关键要素是金融安全和风险控制。所以管理层应在人工智能的开发过程中，及时发现潜在的漏洞并及时修复。可以通过不断改进风控和预防机制，使人工智能技术的风险值在可接受范围内，以便人工智能技术只有在拥有安全完整的应急备份方案时，才能联机并正式运行。据此可参考建议如下：首先是改进人工智能的风险评估和预警功能，并结合外部数据来捕获客户图像。通过机器学习深挖历史数据、扩展外部数据，训练出更精准的风险防控模型，实时做出更专业的判断，使风险识别、防范、决策更加可靠，实现对潜在风险的及时防控。其次，为了在应用人工智能的同时将潜在的学习风险降至最低，可以考虑深入了解的人工智能学习框架，并解决漏洞和错误，来提高人工智能的安全性。最后，应该基于人工智能生物识别等交易技术，改进银行交易安全机制。

结论本文以科沃斯银行机器人为案例，分析了目前智能化机器人在商业银行中的应用模式和效果，得出以下结论。第一，智能化机器人在银行中的具体应用对商业银行发展和转型起到了很大的帮助作用。利用人机交互，机器人可以实现多媒体营销和客户获取。它还可以协助人工咨询，分流和导购，实现人力资源向高端工作的转移。以机器人为导向，推动商业银行转型，有利于提高银行的竞争力和运营效率。第二，通过分析，我们可以得知智能化机器人在应用中也存在着一定的问题，影响着人工智能机器人未来的发展和银行转型升级。由于人工智能技术不成熟，还存在人工智能不足以挖掘数据价值和突出的安全技术风险等问题。第三，结合科沃斯机器人在银行中的应用效果，以及目前人工智能行业整体发展趋势和现状分析，提出相关建议，政府及相