隨著科技的發展人工智能技術取得了突破性的進展，其應用也日益廣泛，對經濟社會及日常生活的方方面面都了產生了深遠的影響。金融領域作為人工智能技術運用最為成熟的領域，機器學習、深度學習、自然語言處理、語音識別、生物識別等銀行人工智能技術越來越被廣泛應用到銀行的客戶服務、營銷獲客等業務場景，極大地提升了客戶體驗以及提高了工作效率。尤其是在當前開放銀行服務的體系下，人工智能技術將與金融業務更加深度融合，在提升金融機構服務質效的同時，實現了客戶服務體系的智能化與個性化。

下文將從精準營銷、智能反欺詐、智能反洗錢這三個業務場景來解析銀行人工智能帶來的變革。

精準營銷：通過銀行人工智能模型應用，在線上、線下各業務渠道對客戶開展有針對性的精準化營銷，實現客戶與產品的精準匹配，在提升營銷成功率的同時，減少對客戶的打擾。對于新客戶，綜合響應和風險，篩選優質客戶。在響應維度方面，以提高響應率為目標，建立響應率預測模型，協助篩選高活躍客戶；在風險維度方面，以提高通過率和降低風險為目標，建立客戶風險價值模型，協助篩選高價值客戶。對于存量客戶營銷，對借款人的資產狀況、資金需求和行為習慣等進行周期性評估，幫助金融機構進行促活、提額以及二次營銷，提升通過率，降低客戶獲客成本，提升整體業務營收。

智能反欺詐：基于機器學習、深度學習、自然語言處理、知識圖譜等技術構建智能反欺詐體系，全面覆蓋欺詐和風險業務場景。相比于傳統的反欺詐策略的滯后性，在銀行人工智能技術和大數據技術結合之下，可以精準地識別欺詐團伙的聚類特征和行為規律，從而轉被動為主動，實現提前預防和主動攔截，幫助客戶更好地處理和控制欺詐風險。

智能反洗錢：很長時間以來，反洗錢工作依賴的是反洗錢專家的經驗和規則。然而一方面近年來銀行交易量逐年增長，另一方面犯罪人員也掌握了高科技技術，犯罪行為更加隱蔽和“高明”，僅通過人工規則來審查和減少可疑案件量，很難建立起長效和可靠的機制。利用機器學習、知識圖譜、大數據分析等銀行人工智能技術，可以對客戶身份識別和可疑交易的監測進行智能化分析，識別可疑案件，輔助分析和報送，大幅降低反洗錢合規領域的人力成本，解決反洗錢機構“漏報”和“多報”問題，也大大降低了客戶因為反洗錢問題受到監管機構的處罰概率。

銀行人工智能技術的發展，使銀行業面臨新的機遇，使得銀行的數字化轉型成為大勢所趨。冰鑒科技將堅持科技創新，持續優化服務，做好銀行數字化轉型道路上的重要支撐。