代客交易、虚拟交易员、智能风控、项目筛选、尽职调查⋯⋯在金融行业，AI的打开方式是？

每经记者：张宏 李玉雯 每经编辑：马子卿

“AI取代银行业工作岗位的数量可能超过其他任何行业。”花旗集团近期一份报告显示，美国银行业约54%岗位将有可能实现自动化，还将有12%岗位通过AI得到增强。

美国银行业54%岗位将有可能实现自动化 图片来源：花旗集团官网

当下银行业的种种迹象已然对此观点有所映射，特别是这两年正逢生成式AI大模型的风口，“AI+金融”发展迅速。从应用场景来看，银行机构在客户服务与智能问答、信贷审批与风险管理、智能运营与流程自动化等多个领域都开展了AI应用探索且日趋成熟。

这背后的动力在于，在当前息差持续承压、营收增速放缓的环境下，以银行业为代表的金融机构正在进行一场“刀刃向内”的自我革新，而AI在金融领域的创新应用则推动着金融服务向着更加智能化和个性化发展，促使金融机构更有效地管理风险、提高运营效率、优化客户体验。

有观点认为，以生成式AI等为代表的新兴技术作为驱动力，将为金融领域带来一场前所未有的变革，而与此同时，行业仍面临着隐私保护、成本投入、决策可信度等多方面挑战，如何破局成为各家金融机构面临的共性问题。

当前，在金融数字化转型的版图上，一场新的科技竞赛已悄然展开。

交易、贷款、反洗钱⋯⋯人工智能正被广泛应用于银行各业务条线

“就银行业而言，各家商业银行都在拥抱AI技术，希望利用技术创新来支撑业务创新发展，提升服务水平，在差异化竞争中脱颖而出。”南京银行相关负责人对记者表示，由于客户量巨大及AI技术的成熟度，商业银行的零售AI场景更为常见，如智能问答、OCR辅助录入、反欺诈、智能投顾等。其实，在小微企业、中大型企业、集团以及金融市场客户中，各类AI应用场景也逐渐丰富起来，并且银行内部各项管理环节中，也逐步出现了增效、提质的AI场景。

采用人工智能对银行盈利能力的影响 图片来源：花旗集团官网

行行AI董事长、工信部工业文化发展中心AI应用工作组执行组长、顺福资本管理合伙人李明顺表示，人工智能在金融行业的应用历史相当悠久。并非因为大语言模型（LLM）的出现，才开启人工智能在金融领域的应用，要将传统的AI技术与大语言模型加以区分。

李明顺介绍，“据我了解，至少从20世纪90年代开始，美国的一些金融行业就已经开始应用人工智能技术。大约在十几年前，我国金融行业也开始采用人工智能技术。包括十年前，我本人也投资了一些专门从事风险控制、资产定价以及消费者信用评分的金融公司。这些应用已经拥有较为丰富的历史，因此可以说，金融行业是人工智能应用较早的领域之一。”

一名在国有行从事风险管理相关工作的员工告诉记者，人工智能在银行金融市场业务中，主要应用于量化交易算法和虚拟交易员。例如，在贵金属、外汇等代客交易中，操作重复且结构化，往往只在方向和金额上有差异，故可使用量化交易算法（AI）代替交易员执行市场策略。而在资金业务中，虚拟交易员可利用生成式AI，在资金拆借等场外交易中，通过聊天方式完成交流、报价甚至成交。

此外，银行还通过在“易贷类”产品中应用AI技术简化贷款审批流程。利用AI分析客户信息，形成“白名单”，名单内客户将在输入请求后快速获得信用额度。上述国有行员工表示，“传统审批流程繁琐，需信贷员与客户沟通、签署材料、提交分行或总行审批，耗时可能数周至数月。‘易贷类’产品使审批模型化、实时化，客户可迅速获得反馈。”

人工智能在金融服务领域的应用 图片来源：花旗集团

在结算业务中，AI还用于反欺诈和反洗钱，预判交易风险。上述国有行员工指出，“以前身份证到期后需要去网点更新信息，现在不用去网点，拍照人脸识别即可，这也得益于AI的应用。”

此外，李明顺也表示，生成式AI正被用于提供轻度引导服务，包括为高净值客户提供投资理财咨询。结合数字人技术，指导客户办理手续，提供专业投资建议，同时降低隐私信息泄露风险。传统人工服务中，客户经理可能记住敏感信息，存在信息泄露风险。人工智能则能有效保护客户隐私，避免数据泄露。

人工智能还可被应用于催收。李明顺表示，“过去，催收工作通常由人工执行。然而，人工催收存在情绪波动问题，可能导致不当沟通和极端行为。生成式AI辅助催收可通过预设表述避免过激语言，能够始终保持礼貌、专业，且不用休息。”