银行人工智能行业市场前景如何?近日，以ChatGPT和“文心一言”为代表的大型语言模型(Large Language Models，简称LLMs)火爆出圈，掀起了人工智能应用的新一轮浪潮。大型语言模型，即通过大量的文本数据学习，构建出一个能够理解人类语言并生成高质量自然语言文本的模型，已在多个领域中展现出巨大的潜力与应用价值。

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基于此技术，工商银行联合鹏城实验室、清华大学、中国科学院、国内头部科技企业等，在国内同业中率先研制投产自主可操控的首套人工智能金融行业通用模型，推动人工智能技术在金融领域进行更大规模、更深层次的探索和应用，引领金融行业新变革。

现下，我们正处于AI赋能的数字时代。数据存储和处理成本下降，信息获取和互联程度普遍提高，人工智能技术快速发展。AI技术可以提高自动化程度，在风险控制得当的情况下，可以提高人类决策的速度和准确性，其在各行业的价值创造潜力无与伦比。

据中研产业研究院《2022-2027年中国银行人工智能行业现状与发展趋势及前景预测报告》分析：

银行人工智能行业现状

今年2月以来，一款AI生成式聊天机器人模型的横空出世，引燃了人工智能的新一轮“风口”，正在积极推进数字化转型的银行业也不可避免地将目光投注其上。

AI技术可以为客户(和员工)带来更个性化的服务，从而增加收入。通过提高自动化程度，降低出错率，提高资源利用率，可以提高效率，从而降低成本。此外，基于更强的海量数据处理能力和洞察获取能力，AI技术还可以发现新的未实现的机会。更广泛地说，颠覆性人工智能技术可以在以下四个方面显著提高银行的能力:利润提升、大规模个性化、独特的全渠道体验和快速创新周期。未能将AI技术置于战略和运营核心的银行，将面临被竞争对手超越、被客户抛弃的风险。

目前，中国第一家无人银行已在上海运营，未来随着人工智能技术的进步及智能设备的量产，无人银行的数量将逐渐上升。中国银行业目前正处于金融科技迅速发展的阶段，各银行全积极布局智能化，数字化银行转型升级，“智慧银行”时代已经到来。

人工智能已经在中国银行业内大规模推广，深度学习和自然语言处理等技术正在成为银行业的新工具。

其中，最受关注的是人工智能客服。中国银行率先推出的“中银智能客服”已经成为了行业的“标配”。

而其他银行如工商银行、建设银行、农业银行等也纷纷推出了各自的智能客服系统。

无独有偶，邮储银行、兴业银行、中信银行、苏州银行等多家银行近日纷纷宣布接入百度大型语言数据模型“文心一言”(ERNIE Bot)。可以预见的是，各商业银行将从智能客服着手，借助大语言模型，进一步优化升级智能识别、智能网点、智能营销、智能理财、智能风控等金融场景，加快人工智能赋能银行建设。

从客户的需求出发，大型语言模型可以凭借着海量的专业知识库和强大的算法能力，为客户提供24小时在线服务和专业的金融支持，相较于之前的智能客服更能贴近客户意图。从数字营销的角度来看，模型可以细化识别客户的真实需求和偏好，并精准匹配个性化营销产品与话术，使客户经理更加专注于销售过程本身，有利于赋能营业网点提升客户服务体验。从经营管理层面来讲，基于思维链推理能力，可辅助做一些复杂的脑力劳动、创造性工作。比如：授信报告、审批报告、贷后管理等强格式性案头工作，从而提高运营效率，降低经营成本，加速金融机构的智能化转型。

随着科技发展，人工智能的应用日益广泛且呈加速态势，对经济社会生活产生了深远的影响。语音识别、生物识别等人工智能技术广泛应用到商业银行客户服务、营销获客等领域，极大地提升了客户体验以及提高了工作效率。

智慧支行可以为客户提供自助式开户、智能理财咨询、自动交易等一系列服务，极大地提高了客户体验。

而在监管方面，智慧支行还能通过人工智能技术自动识别异常交易和涉嫌违规交易，确保了银行的合规经营。

中国建设银行也推出了人工智能智慧网点，在自助服务、智能客服、自动风控等方面取得了不俗的成绩。

随着云计算以及数据处理技术的不断发展和深入，人工智能的发展得到了进一步地加速。伴随着人工智能技术进入一个新的领域，各类复杂的指令、任务都能被更加准确地完成。以往重复的、繁琐的任务交给机器人去完成，大大解放了劳动力，让员工能够从事更有价值的工作。当前，人工智能机器人已经出现在银行日常服务中了，通过批量完成繁琐的工作，使银行的业务服务更加个性化。

为了在保持客户服务水平的同时降低服务成本，一大群聊天机器人正在为金融机构提供改变游戏规则的机会，从而改变他们在金融互动中所有接触点与客户打交道的方式。是否需要向客户提供账户余额或激活新发行的信用卡;聊天机器人可以处理各种客户互动，让新客户顺利通过申请和批准过程，或者推广新的银行产品和忠诚度计划。

社交消息平台、声控助手和移动设备创造了新的沟通渠道，创造了越来越多以对话为中心的新可能性。在自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)技术的支持下，自动化客户交互现在支持人形聊天和流畅的对话。对于消费者来说，智能聊天机器人带来了更大的便利，更低的摩擦，并增加了他们银行需求的可访问性。对于银行和其他金融服务提供商来说，它带来了以客户对话为中心的新一轮创新浪潮。现在，金融机构可以通过多种接触点和沟通渠道，真正让客户听到他们的声音，以更方便和自动化的方式为客户提供服务。

作为金融服务行业的银行，通过维持良好的银行与客户关系，充分发掘客户需求，落实自身发展定位，才能获得金融交易的价值。所以银行业的人力资源管理非常重要，也正是因为这个原因，银行在人力资源管理上花费了大量的精力。互联网时代，互联网技术和互联网金融平台的快速发展促使商业银行大力推进信息系统建设，网上银行和手机APP的出现降低了银行服务客户的成本。

随着人工智能的快速发展，机器可以在相当程度上模拟人的功能，从而实现大众人性化和个性化的金融服务，这将对处于服务业价值链高端的银行业产生深远的影响。人工智能技术可以用于服务前端的客户维护，支持中台的授信和各种金融交易并进行分析和决策，主要用于后台的风险防范和监管。它将极大地改变银行业的现有格局，使银行服务更加个性化和智能化。

银行人工智能行业市场前景分析

“当前银行已经普遍应用了一些人工智能相关的技术，包括智能客服、风控层面和应用层面，但整体应用场景还是比较受限。”前述咨询人士认为，“这一轮人工智能新技术的风潮到来后，尽管银行业仍可能因严格的合规监管步伐稍微滞后，但未来AI生成类技术相关的智能化应用路线肯定会加速。”

大型语言模型在金融领域的广泛应用，是一项“金融+人工智能”完美融合的过程，但同时也面临着风险和挑战。一方面，大型语言模型是基于巨大的数据集聚产生的，它在回答客户问题时，可能存在知识盲区、偏见与错误，如果把不正确的答案，特别是涉及投资理财方案的答案提供给客户使用，将使风险转嫁给银行，造成一系列负面影响。另一方面，电子数据存在泄露的可能性。大型语言模型依托海量数据库信息而存在，在使用的过程中，会涉及大量用户数据的传递和处理，这些数据一旦泄露，将会对客户隐私、财产安全造成严重威胁，也会对商业银行声誉造成严重影响。

由此可见，商业银行在创新应用大型语言模型进行数字化转型时，要通过制度完善和技术提升，合法合规地引导大型语言模型朝着可靠可控、安全实用的方向健康发展，在AI银行建设的赛道上阔步向前、行稳致远。

未来几年，人工智能将全面赋能信贷的方方面面。一些金融科技公司的快速增长至少在一定程度上是因为它们能够利用客户和企业数据来“预测信用风险和提供定制服务”。这是通过人工智能来实现的。此外，一些与会者表示，人工智能和机器学习在交易中的应用也在不断扩大，尽管还有相当大的发展空间。

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