“智慧银行”行业研究报告.pdf

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1、安全高效，智能升级“智慧银行”行业研究报告杜玉36氪研究院2018年10月36Kr-“智慧银行”行业研究报告2018.10报告摘要现代科技与银行业务深度融合，改变银行传统的运作模式，促银行产业升级智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是商业银行在当前智能化趋势的背景下，以客户为中心，重新审视银行和客户的实际需求，并利用人工智能、大数据等新兴技术对银行业务模式与服务方式的再造和升级。智慧银行既是银行业顺应时代潮流的主动变革，也是在技术、数据、场景和市场等共同驱动下银行业的被动调整。革新传统银行业信息采集和交互的方式，促进银行系统的安全性升级和运营体系的降本

2、增效是其核心。线上线下结合、前后台协同的智慧银行生态正悄然成型传统线下网点运营的成本压力使得银行一方面大量裁撤网点，另一方面也积极地投入智能化变革。当前，智慧银行呈现出线上线下结合、前后台协同的业态。其典型应用场景包括：用户识别、刷脸支付、智慧网点、智能客服和智能风控等。从产业链的角度来看，布局智慧银行领域的技术公司种类多样，其中，以生物识别、计算机视觉、自然语言处理、大数据等技术公司较为普遍，在应用上，生物识别和智能风控相对成熟。智能化、轻型化、特色化、社区化是智慧银行发展的主要趋势银行业信息化建设起步较早、业务场景多样且自动化需求旺盛，使得银行成为各类

3、新技术争相落地的沃土。随着人工智能技术的逐步成熟，银行业智能化程度将进一步加深，同时，线上线下结合的服务模式也使得线下网点功能分化而特色分明，小而精的网点将成为主流。社区化是银行深度服务社区生活场景和打造线上社区，增加用户粘性的重要方式，也是智慧银行的一个趋势。2目录Contents一.概述•智慧银行定义、特点•发展驱动力二.AI技术在银行业的应用现状•智慧银行生态•用户识别•刷脸支付•智慧网点•智能客服•智能风控三.产业链及主要参与者分析•产业链综述•主要案例分析四.智慧银行前景趋势•智慧银行发展趋势CHAPTER1智慧银行综述•智慧银行：现代科技与银行

4、业务的深度融合•驱动力：技术、数据、场景和市场是智慧银行变革的主要驱动力36Kr-“智慧银行”行业研究报告2018.10智慧银行1.1概述：定义、特点1.2驱动力人工智能等现代科技对银行的业务流程再造与服务升级•智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行在当前智能化趋势的背景下，以客户为中心，重新审视银行和客户的实际需求，并利用人工智能、大数据等新兴技术实现银行服务方式与业务模式的再造和升级。智慧银行相对传统银行具有两个显著的特点：•一是智能化的感知和度量。与以往直接的询问或根据历史服务数据做简单分析的方式不同，智慧银行通过一系列的智能化设备，在用户毫

5、无察觉的情况下感知用户需求、情绪、倾向偏好等，从而为进一步的营销和服务提供支持。例如，在银行客户对服务质量及满意度评价的场景中，银行通过智能化设备对用户表情、肢体动作、语音语调的分析可迅速得到用户对本次服务的满意程度，而无需再专门采集用户的反馈意见；又如，营销型网点能够根据用户在网点不同产品区域的停留时间，行为轨迹等信息，捕捉用户的注意力焦点，从而发现用户的潜在需求。•二是资源和信息的全面互联互通。智能化的感知和度量改变了银行采集信息的方式，将以往无法量化的信息按照某种规则进行量化分析，从而为资源的配置和优化提供决策依据。如，通过对银行网点的排队情况、业务

6、类型、业务量的监控分析，可辅助银行完成网点布局的优化；通过对用户位置、需求信息以及网点实时服务情况的获取，可帮助用户选择最优的网点等。线上与线下的结合与不同渠道的信息互联使资源的配置更加合理和高效。536Kr-“智慧银行”行业研究报告2018.10驱动力1.1概述：定义、特点1.2驱动力银行业智慧化趋势明显，技术、数据、场景和市场是主要驱动力•随着行业数据的积累和人工智能、大数据、区块链技术驱动等新技术的发展以及互联网金融对传统银行业的冲击，商业银行智慧化转型已成为不可逆转的趋势。定位测试优化•技术、数据和场景需求是人工智能在金融领域得以数据驱动应用的基础

7、。其中，技术方面，算法、算力和芯片的提升，使机器从海量数据库中自行归纳物体特征精准画像预测分析、描述、还原和定位新事物的能力得以提高，并在场景驱动各类人工智能准确性测试中的表现越来越好；数据方面，海量的数据是深度学习算法培育和构建的基场景模型决策支持础，为精准的目标画像和预测分析提供了可能；场景方面，契合业务场景的算法模型为金融活动提供更多的决策支持，从而能很大程度上提升效率。•政策和资本的倾斜为人工智能在金融领域的发展营造了良好的市场环境。政策对人工智能和金融科技的支持，使市场对行业发展整体呈乐观预期，这在一定程度上促进了资本的流入。•技术：AI技术和市

8、场生态的日渐成熟为其在银行业的应用奠定了基础。根据Gartner2