人工智能工程(AI)最新实践成果-工商银行的人工智能布局

中国工商银行的金融科技创新随着科技的不断发展，金融行业也在不断地迎来变革和创新。

中国工商银行作为国内领先的金融机构之一，积极借助科技力量，开展金融科技创新，为客户提供更加便捷和高效的金融服务。

本文将探讨中国工商银行在金融科技领域的创新举措，以及这些创新对于金融行业的影响。

一、数字化转型中国工商银行积极推动数字化转型，将传统银行业务与现代科技有效结合。

通过建设智能化的金融系统，提供在线开户、在线支付、手机银行等服务，满足客户各种金融需求。

数字化转型为客户提供了更加便捷的金融体验，也为银行提高了效率和风险管理能力。

二、人工智能应用中国工商银行在金融科技创新中广泛应用人工智能技术。

通过智能风险评估系统，银行可以及时预测风险因素，有效降低风险水平。

人工智能技术还被应用于客户服务领域，通过自动化的智能机器人系统，为客户提供24小时在线咨询和服务。

人工智能的应用提高了银行的运营效率和客户满意度。

三、大数据分析中国工商银行利用大数据分析，实现对客户行为和市场趋势的深入研究。

通过分析客户数据，银行能够了解客户需求和喜好，根据个性化的数据为客户提供定制化的金融产品和服务。

大数据分析还可以帮助银行预测市场趋势和风险，提前做好应对措施，保障业务的稳定和可持续发展。

四、区块链技术中国工商银行积极探索区块链技术的应用。

通过区块链技术，银行可以实现交易的去中心化和信息的不可篡改，提高交易的安全性和透明度。

区块链技术还可以应用于供应链金融、数字资产管理等领域，为银行业务提供更多的创新可能性。

五、云计算和移动支付中国工商银行利用云技术和移动支付手段，推动金融服务的普惠和便捷。

通过云计算技术，银行可以灵活快速地调整系统，提高系统的稳定性和可靠性。

移动支付的普及也为客户提供了便捷的支付方式，促进了金融服务的数字化和网络化发展。

以上是中国工商银行在金融科技创新方面的几个典型举措。

金融科技创新不仅为银行业务提供了更多可能性，也为客户带来了更具个性化和便捷的金融服务体验。

人工智能在银行业的前景与应用案例随着科技的不断进步和发展，人工智能（AI）作为一种新兴技术，正逐渐在各个领域得到广泛应用。

银行业作为金融行业的重要组成部分，也不能例外。

本文将探讨人工智能在银行业的前景以及一些应用案例。

一、人工智能在银行业的前景随着信息技术的迅猛发展，银行业面临着越来越多的挑战和机遇。

在这种背景下，人工智能技术的进步为银行业带来了许多新的可能性和前景。

以下是人工智能在银行业的几个重要前景：1. 智能客服和自动化办公：人工智能技术可以实现智能客服机器人，能够自主进行语音识别和自然语言处理，回答客户的问题，并进行自动化的办公处理。

这能够提高银行工作效率，降低银行运营成本。

2. 风险管理与欺诈检测：银行业面临着较大的风险和欺诈问题，而人工智能技术能够通过大数据的处理和分析，提高对异常交易的识别能力，减少欺诈风险。

3. 个性化推荐服务：通过对客户行为和偏好的自动分析，人工智能技术能够实现更精准的产品和服务推荐，提高客户满意度和销售额。

4. 数据分析和预测：银行业积累了大量的客户数据和交易数据，而人工智能技术能够通过数据挖掘和分析，发现隐藏的商机和风险，为银行业务决策提供重要参考。

二、人工智能在银行业的应用案例1. 语音识别和智能客服：许多银行已经引入了智能语音助理系统，实现了语音识别和智能客服功能。

客户可以通过语音与智能客服机器人进行交流，查询账户余额、办理业务等。

这不仅方便了客户，也提高了办事效率。

2. 风险管理与欺诈检测：银行通过引入人工智能技术，建立了风险评估和欺诈检测系统。

通过对客户的交易行为进行分析和比对，能够及时发现异常交易，减少欺诈风险。

3. 个性化推荐服务：许多银行通过人工智能技术，对客户进行行为和偏好分析，从而实现了个性化推荐服务。

无论是信用卡推荐、投资理财还是贷款产品，银行都可以根据客户的需求和喜好进行精准推荐。

4. 数据分析和预测：银行通过引入人工智能技术，对大数据进行挖掘和分析，能够发现客户需求和市场趋势。

AI落地实践案例分享随着科技的发展，人工智能（AI）已经成为大势所趋，不仅在学术界，也在商业领域得到广泛应用。

人工智能可以通过深度学习、自然语言处理等技术实现对大量数据的处理和分析，将大数据转化为有用的信息和知识。

本文将介绍一些有关AI技术在实际应用中的落地实践案例。

一、医疗领域医疗领域是AI应用的重要领域之一。

而在医疗领域中，影像诊断是目前AI应用的突出领域之一。

以AI辅助诊断系统为例，它可以对医学图像进行自动化分析和评估。

这样，就大大提高了影像诊断的效率和精准度。

例如，骨科等医学专家可以通过AI研发的智能医疗可视化系统，利用深度学习技术分析病人的扫描数据和医疗历史，辅助医生更精确地制定治疗方案，减少手术次数，提高手术成功率。

二、智慧家居智慧家居是另一个AI落地的实际应用领域。

智慧家居可以利用先进的传感技术、机器学习和自然语言处理技术实现智能空气净化、可穿戴睡眠监测、远程门禁控制、智能音箱助手等功能。

例如，淘宝天猫的阿里Smart生态家居品牌魔方生态的魔方智能家居系统，可通过人体感应技术，自动检测环境中的人数、身高、性别等数据，进而根据用户的生活习惯自动调节房间温度和湿度、照明设备以及各种家居设备。

三、金融领域在金融领域，AI技术也被广泛地应用。

例如，在信用评估中，AI技术的使用使得评估更加客观、准确。

同时，智能风控系统也可以利用AI技术自动防范和识别风险，减少盲目投资的风险。

目前，工商银行等银行已经使用AI技术的智能客户服务系统，可实现语音识别、问答对话、自动翻译等功能，提高客户服务的质量和效率。

四、教育领域在教育领域，AI技术也被广泛地应用。

例如，人工智能可以进行个性化教育，在传统教育模式的基础上，根据每位学生的不同情况和需求，为每个学生进行有效的个性化教学。

同时，人工智能还可以进行在线课程推荐和评估，让学生更好地掌握知识和技能。

例如，美国的“尤斯卡拉”就是一家主要专注于人工智能教育的企业，旨在通过利用人工智能技术，实现更加个性化、智能化的教育服务。

商业银行与人工智能的结合近年来，随着科技的发展和智能化技术的应用，商业银行行业也不断探索和运用人工智能技术，以提供更高效、便捷的服务，加强风险管理能力，推动业务创新发展。

本文将探讨商业银行与人工智能的结合，以及它对银行业的影响和未来趋势。

一、人工智能技术在商业银行中的应用1. 自动化客户服务：商业银行通过人工智能技术实现了智能客服系统，可以对客户的问题进行自动化回答和解决。

这种系统可以通过语音识别和自然语言处理技术，为客户提供24小时全天候的在线服务，能够实时回答常见问题、解决简单的账户问题，并提供相关银行产品的推荐等服务。

2. 风险管理与反欺诈：人工智能技术在商业银行的风险管理中起到了重要作用。

通过分析海量的数据和客户行为模式，人工智能技术能够提高银行对风险的识别和预测能力，从而更好地管理信用风险和防范金融欺诈行为。

例如，人工智能技术可以帮助银行发现异常交易，识别信用卡盗刷等欺诈行为。

3. 个性化推荐和营销：商业银行利用人工智能技术，可以通过对客户数据的分析，实现个性化产品和服务的推荐。

基于客户的历史数据和行为模式，人工智能技术可以智能地识别客户的需求，并向客户推荐合适的金融产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。

4. 自动化理赔处理：在保险业务中，商业银行受借贷保验权业务的影响，人工智能技术可以帮助银行实现保险理赔的自动化处理。

通过大数据分析和图像识别技术，人工智能可以帮助银行快速核验保险理赔申请，并准确判断理赔申请的真实性和合法性，提高效率，降低成本。

二、商业银行与人工智能结合的优势和挑战1. 优势：人工智能技术的应用使商业银行更加高效和便捷。

通过自动化客户服务和智能推荐，银行可以实现与客户的全天候互动，提供个性化服务，增加客户满意度。

同时，人工智能技术能够实时处理大量的数据，提高风险管理和反欺诈的能力，减少人为错误和风险。

2. 挑战：商业银行与人工智能结合也面临一些挑战。

首先，随着人工智能应用的扩大，涉及到大量客户数据的安全和隐私问题亟待解决。

银行金融服务中的人工智能技术应用案例分析近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术在各行各业都得到广泛应用，其中银行金融服务行业也不例外。

银行金融机构借助人工智能技术的快速发展，逐渐改变了他们的业务模式，提供更高效、更个性化的服务。

本文将分析几个在银行金融服务中应用人工智能技术的案例。

一、智能客服人工智能技术的最早应用之一便是智能客服系统。

传统的银行客服通常需要大量人力来处理用户的问题和需求，而智能客服系统通过语音识别、自然语言处理和机器学习等技术，实现了智能化的对话和问题解答。

以中国工商银行为例，他们推出了“工银小艾”这个智能客服机器人，用户可以通过手机APP或微信公众号与“工银小艾”进行在线对话。

该系统能够快速回答常见问题、查询账户信息、办理转账等基本操作，并能根据用户的需求提供精准的个性化推荐。

二、风险管理人工智能技术在银行金融服务中的另一个重要应用领域是风险管理。

传统的金融风险管理主要依赖人工处理数据，但由于风险数据庞大且复杂，人工处理效率低且容易出错。

人工智能技术通过自动化和智能化的方式，可以更快速、准确地进行风险评估和监测。

例如，美国花旗银行利用人工智能技术来分析海量的交易数据，通过对异常交易模式的识别和预测，及时发现和预防潜在的金融风险。

这种方法不仅提高了风险管理的效率，还大幅度减少了误判和漏判的可能性。

三、反欺诈金融欺诈一直是银行业面临的重要问题之一。

传统的反欺诈方法主要依赖于手动审核和规则引擎来检测和防止欺诈行为，但这种方法存在效率低下、覆盖面窄等问题。

而人工智能技术的引入，为反欺诈工作带来了革命性的改变。

美国的JP摩根银行通过引入机器学习和数据挖掘技术，构建了一套反欺诈系统。

该系统能够分析大量的用户行为数据、交易数据和公共数据库，通过对比分析和模式识别，及时发现并预防欺诈行为。

这种智能反欺诈系统的引入提高了反欺诈的精准度和时效性。

四、智能投资人工智能技术在金融投资领域的应用越来越受到关注。

最后，数字化转型使管理会计能够更好地与业务部门合作，实现业财融合。通 过共享数据和信息，管理会计可以提供更精确的财务分析和预测，而业务部门 则可以更好地理解财务语言，从而形成更有效的业务决策。
结论
总的来说，金融科技的发展为管理会计的数字化转型提供了强大的动力。这种 转型不仅提高了管理会计的工作效率和决策能力，也使其能够更好地服务于企 业的战略和业务发展。通过工商银行的案例，我们可以看到这种转型的实际应 用和价值。未来，我们有理由期待金融科技和管理会计数字化转型将在更大范 围和更深层次上影响和改变企业和金融行业的发展。
Hale Waihona Puke 谢谢观看七、参考内容二
随着科技的不断进步，特别是金融科技的飞速发展，对全球经济和商业模式产 生了深远的影响。在这其中，管理会计作为企业决策的关键角色，正面临着前 所未有的挑战和机遇。本次演示以中国工商银行（以下简称“工商银行”）的 管理会计应用创新探索为例，探讨金融科技如何赋能管理会计的数字化转型， 以及这种转型将如何影响银行业和更广泛的企业界。
一、金融科技与管理会计数字化 转型
金融科技的发展，推动了企业财务管理的数字化转型。作为管理会计，他们需 要适应这种变化，利用金融科技提供的工具和平台，进行更高效、更精确的管 理决策。
例如，工商银行利用大数据和人工智能技术，建立了全面的财务数据分析平台。 这个平台不仅能处理大量的财务数据，还能通过机器学习和人工智能算法，对 数据进行分析，为企业提供更深入的洞察。
6、服务社会能力显著提升。通过数字化转型，工商银行进一步提高了金融服 务的覆盖面和渗透率。例如，通过推广普惠金融产品和服务，支持小微企业和 农村地区的发展；通过绿色金融产品创新，支持低碳经济的发展。
三、结语
作为中国最大的金融机构之一，工商银行在数字化转型方面取得了一系列显著 成果。通过科技赋能，其实现了客户画像共享、高效融资渠道、安全可靠金融 服务等方面的升级与创新。未来，随着科技的不断发展，期待工商银行继续发 挥金融科技优势，为社会提供更加优质的金融服务。

人工智能在商业银行中的应用与效益随着科技的迅猛发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为商业银行中不可忽视的重要技术。

人工智能的应用涉及到商业银行的许多方面，包括客户服务、风险管理、市场营销、反欺诈等。

本文将重点探讨人工智能在商业银行中的应用以及带来的效益。

一、智能客户服务商业银行作为金融机构，客户服务是其最重要的一项工作。

传统的客户服务往往面临人力资源的限制，人工智能的应用能够实现智能化、个性化的客户服务。

比如，银行可以通过人工智能技术实现智能机器人客服，能够对客户的常见问题进行自动回答，提供24小时不间断的服务。

此外，人工智能还能通过分析客户的交易数据和行为模式，给予个性化的推荐和建议，提高客户满意度和忠诚度。

二、智能风险管理商业银行面临着各种风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。

传统的风险管理主要依赖于人工判断和经验，存在主观性和局限性。

而人工智能技术的应用可以通过大数据分析和机器学习算法，实现智能风险管理。

例如，通过对大量历史数据的分析，人工智能可以预测客户的信用违约概率，帮助银行制定更合理的贷款政策和控制风险。

此外，人工智能还可以实时监测市场情况，自动预警风险事件，提高风险管理的效率和准确性。

三、智能市场营销商业银行需要通过市场营销吸引客户，增加业务。

传统的市场营销往往依赖于手工分析和人工判断，效率较低。

而人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，实现智能市场营销。

通过对客户的个人资料、交易记录和行为模式的深入分析，人工智能可以精确识别客户的需求和偏好，帮助银行提供更有针对性的产品和服务，并通过智能推荐系统向客户进行推广，提高销售转化率和客户满意度。

四、智能反欺诈商业银行面临着各种欺诈行为，包括信用卡盗刷、身份冒用等。

传统的欺诈检测主要依赖于规则和人工判断，往往存在漏报和误报的问题。

而人工智能技术可以通过对大量数据的分析和机器学习算法，实现智能反欺诈。

人工智能在银行业的应用前景如何在当今数字化的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个行业，银行业也不例外。

随着技术的不断进步和创新，人工智能在银行业的应用正逐渐改变着传统的业务模式和服务方式，为银行业带来了新的机遇和挑战。

那么，人工智能在银行业的应用前景究竟如何呢？人工智能在银行业的应用已经取得了显著的成果。

例如，在客户服务方面，智能客服机器人能够通过自然语言处理技术，快速准确地回答客户的常见问题，大大提高了服务效率和质量。

同时，通过机器学习算法，银行能够对客户的行为和需求进行分析和预测，从而为客户提供更加个性化的产品和服务。

在风险管理方面，人工智能也发挥着重要作用。

传统的风险管理方法往往依赖于人工审核和经验判断，存在一定的主观性和局限性。

而人工智能可以通过大数据分析和模型预测，对信用风险、市场风险和操作风险等进行更加精准的评估和监控。

例如，利用机器学习算法对大量的交易数据进行分析，可以及时发现异常交易和潜在的风险点，从而有效地防范欺诈和洗钱等违法行为。

此外，人工智能在投资决策和市场营销等领域也有着广泛的应用。

在投资决策方面，智能投顾系统可以根据客户的风险偏好和投资目标，为客户提供个性化的投资组合建议。

在市场营销方面，通过数据挖掘和分析，银行可以精准地定位目标客户，并制定更加有效的营销策略，提高营销效果和客户满意度。

然而，尽管人工智能在银行业的应用取得了一定的成绩，但也面临着一些挑战和问题。

首先，数据质量和数据安全是至关重要的。

人工智能的应用需要大量的高质量数据作为支撑，如果数据存在偏差、错误或缺失，将会影响模型的准确性和可靠性。

同时，数据的安全性也是一个不容忽视的问题，一旦数据泄露，将会给银行和客户带来巨大的损失。

其次，人工智能技术的复杂性和专业性也给银行带来了一定的技术门槛和人才短缺问题。

开发和应用人工智能系统需要具备深厚的技术功底和专业知识的人才，而目前这类人才在银行业还相对匮乏。

商业银行的人工智能应用随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各行各业的应用日益广泛。

其中，商业银行作为经济领域的重要组成部分，也开始积极探索和应用人工智能技术。

本文将探讨商业银行如何利用人工智能提升服务和效率，并分析其中的挑战和前景。

一、人工智能在商业银行的应用场景1. 客户服务与体验改进商业银行通过引入人工智能技术，能够提供更加智能化和个性化的客户服务。

比如，通过自然语言处理技术，银行可以让机器智能地回答客户的问题和需求；同时，基于机器学习算法，银行可以根据客户的历史交易和行为数据，为客户量身定制金融咨询和推荐产品，提升整体客户体验。

2. 风险管理与反欺诈商业银行需要面对大量的风险管理和反欺诈工作。

人工智能技术的应用能够在一定程度上提高风险管理的准确性和效率。

比如，通过数据挖掘和机器学习技术，可以对大规模的金融数据进行分析，帮助银行发现潜在风险和欺诈行为，并及时采取相应措施，保护客户和银行的利益。

3. 产品创新与推荐人工智能技术可以帮助商业银行实现产品创新和推荐的个性化。

通过数据挖掘和机器学习算法，银行能够更好地了解客户的偏好和需求，为客户提供更加个性化、精准的金融产品和服务。

同时，人工智能还可以分析各类市场数据和趋势，帮助银行发现新的商机和创新方向。

二、商业银行在人工智能应用中面临的挑战1. 数据安全和隐私保护商业银行作为金融机构，处理着大量敏感的客户数据。

在人工智能应用中，数据的安全和隐私保护变得尤为重要。

银行需要将个人信息保护与人工智能技术结合，确保数据不被滥用和泄露，同时遵守相关法律法规和监管要求。

2. 技术投入和人才培养人工智能技术的应用需要大量的技术投入和专业人才支持。

商业银行需要投入相应的资源，包括硬件设备和软件系统的更新与升级，并培养专业的人工智能团队。

这些都需要巨大的成本和时间投入，同时也需要面临技术更新和人才竞争的挑战。

三、商业银行人工智能应用的前景与展望尽管商业银行在人工智能应用中面临一些挑战，但其前景仍然广阔。

AI在商业银行中的应用分析随着信息时代的到来，人们对于智能化技术的需求越来越强烈。

在商业领域中，人工智能（AI）的应用尤为突出，其中商业银行是一个非常重要的应用场景。

本文将从以下几个方面进行分析：AI在商业银行中的应用现状、AI的优势和挑战、AI的未来发展趋势以及如何更好地应用AI服务于客户。

一、AI在商业银行中的应用现状AI在商业银行中有着广泛的应用场景。

它可以通过机器学习、自然语言处理、图像识别等技术手段建立起精准、高效、自动化的智能系统，帮助银行实现风险管理、信用评估、客户服务等多方面的工作。

其中，风险管理是AI在银行业中普遍应用的领域之一。

通过大数据挖掘、模型训练等方式，可以对资产、金融市场等多个领域进行分析，从而实现对银行内部和外部风险的预测和控制。

同时，AI可以对客户进行画像分析和信用评估，随时监控客户的信用状况和风险变化，为银行提供更加准确的风险定价和预警。

二、AI的优势和挑战AI在商业银行中具有诸多优势。

首先，AI可以处理海量的数据和信息，实现了对业务的全面监控和预测。

其次，AI可以实现自主学习和适应，不断提高分析和决策的准确性和效率。

再次，AI可以智能化、自动化的为客户提供服务，增强了客户对银行的信任和满意度。

最后，AI可以显著降低银行的成本和风险，提高业务的盈利能力。

AI在商业银行中面临的挑战也非常明显。

首先，AI需求数据的质量和时效性非常高。

如果数据不准确或更新不及时，AI的决策将会出现误差。

其次，AI的算法可解释性存在问题，有些算法和结果不容易被人理解和验证，这会增加数据隐私和安全风险。

最后，AI的发展和应用需要专业的人才支持，对机器学习和算法研究方面的人才需求非常大。

三、AI的未来发展趋势未来，AI在商业银行中的应用将会不断加强和优化。

首先，AI 将不断完善机器学习和深度学习算法，更好地适应商业银行的业务需求和挑战。

其次，随着区块链技术的发展，AI将与区块链技术共同构建智能合约、数字货币等业务，为银行客户提供更加安全、高效、智能化的银行服务。

人工智能技术商业银行应用情况1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术在商业银行中的应用正逐渐受到重视。

商业银行作为金融机构，其庞大的数据量和复杂的业务流程使得AI技术具有广阔的应用前景。

本文将探讨人工智能技术在商业银行中的应用情况，并对其带来的影响进行分析。

2. 人工智能技术在商业银行中的应用2.1 数据分析与风险管理商业银行拥有大量的客户数据，包括个人和企业的信用记录、资金流动信息等。

通过应用人工智能技术，银行可以对这些数据进行全面的分析，从而更好地评估客户的信用风险，并制定相应的风险管理策略。

例如，利用机器学习算法可以识别高风险客户并对其进行特殊监控。

此外，人工智能技术还可以预测市场波动，提前对可能出现的风险进行预警。

2.2 个性化推荐与客户服务商业银行在提供产品和服务时需要考虑客户的个性化需求。

通过人工智能技术，银行可以分析客户的消费行为和偏好，并提供相应的个性化推荐。

例如，银行可以根据客户的消费记录和需求，为他们推荐适合的信用卡和贷款产品。

此外，人工智能技术还可以通过自然语言处理和语音识别技术提供更智能化的客户服务，提高客户满意度。

2.3 欺诈检测与安全防护商业银行面临着各种欺诈行为和网络安全威胁。

人工智能技术可以分析大量的交易数据和网络日志，识别出可疑的交易行为和入侵行为，并及时采取相应的安全措施。

例如，通过机器学习算法可以识别出异常的交易模式，及时阻止被盗账户的资金转移。

此外，人工智能技术还可以提供身份验证和生物识别技术，确保用户的账户和交易安全。

3. 人工智能技术在商业银行中的影响人工智能技术的应用对商业银行带来了许多积极的影响。

首先，人工智能技术可以提高商业银行的运营效率。

通过自动化和自动化流程，银行可以减少人工操作，降低成本，并提高工作效率。

例如，通过自动化的风险评估和信用审核，可以大大减少人工的工作量。

其次，人工智能技术可以改善客户体验。

全面应用人工智能技术，推进智慧银行建设中国工商银行软件开发中心 李瑾瑜 黄炳当前，作为推动新一轮产业变革的核心驱动力之一，人工智能技术对现代社会的生产、生活方式均产生了深刻影响。

面对这场智慧化浪潮，工商银行主动践行大行责任，以国务院《新一代人工智能发展规划》和“现代化强行建设战略规划”为指导，以“服务普惠金融，赋能实体经济”为目标，不断提升新一代人工智能的科技创新能力，并通过加速推进智慧银行生态体系ECOS建设，实现了在产品创新、客户服务、业务运营、风险防控等多个领域的全面智能化。

一、加强技术攻坚，打造业界领先的人工智能平台近年来，随着人工智能理论和技术的不断突破，智能化应用在多个不同领域均取得了良好的应用效果，如基于人工智能提供的“感知、理解、行动、学习”等通用技术，已经可部分替代人类“看、听、想、说、做”等行为能力，而通过对这些技术进行融合应用，不仅有效推动了全社会智能化水平的提升，同时也大幅降低了企业使用人工智能技术的门槛。

在此过程中，人工智能头部企业纷纷搭建了低门槛的人工智能底座，并开始通过技术服务赋能的方式来提供AI应用所需的计算、平台及基础应用能力，以加速业务赋能创造。

为构建智能化金融生态，工商银行于2017年开始建设企业级人工智能平台“工银图灵”，并为数据科学家和数据分析师等建模人员提供了从数据引入、数据预处理、数据标注、特征工程到模型训练、模型评估、模型部署、模型服务、模型运营的全流程支撑（如图1所示）。

截至2020年8月，该平台已上线426个模型，日均调用量超过2000万次，实现了对产品创新、客服营销、业务运营、风险防控等四大重点领域的全面智慧赋能，并助力工商银行荣获2018年世界人工智能大会SAIL应用奖，2019年世界人工智能大会卓越人工智能引领者奖。

在系统建设过程中，“工银图灵”重点实现了全面、快速、易用、灵活等四大特点：全面是指平台搭载了业界领先的金融算法库，即通过内置统计分析、数值分析、科学计算、机器学习、深度学习、图计算等方面的主流算法，覆盖了智能决策、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等多个领域。

人工智能在智能银行中的应用探索随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，银行业也不例外。

智能银行作为金融行业的创新模式，正借助人工智能技术实现转型升级，为客户提供更加便捷、高效和个性化的服务。

一、智能客服与客户服务优化在智能银行中，人工智能首先在客户服务方面发挥着重要作用。

智能客服系统能够实现24 小时不间断服务，随时响应客户的咨询和需求。

通过自然语言处理技术，智能客服能够理解客户的问题，并迅速提供准确的答案。

与传统的人工客服相比，智能客服具有更高的效率和更低的成本。

它可以同时处理多个客户的咨询，大大缩短了客户的等待时间。

而且，智能客服能够快速获取和整合大量的金融知识和产品信息，为客户提供全面、准确的服务。

例如，当客户询问关于信用卡还款的问题时，智能客服可以立即给出还款方式、还款期限、利息计算等详细信息，并根据客户的消费情况提供个性化的还款建议。

此外，智能客服还能够通过对客户咨询历史的分析，了解客户的需求和偏好，为后续的营销和服务提供参考。

二、风险评估与信贷管理风险评估是银行业务的重要环节，而人工智能在这方面也展现出了巨大的优势。

通过大数据分析和机器学习算法，银行可以对客户的信用风险进行更加准确和全面的评估。

人工智能系统能够整合客户的各种数据，包括个人基本信息、财务状况、消费记录、社交网络行为等，构建更加完善的客户画像。

基于这些数据，机器学习模型可以预测客户的违约概率，为信贷决策提供有力支持。

这不仅提高了信贷审批的效率，还降低了信贷风险。

在信贷管理过程中，人工智能还可以实时监控客户的还款情况和信用变化，及时发现潜在的风险，并采取相应的措施。

例如，当客户出现还款逾期或信用评分下降时，系统能够自动发出预警，提醒银行工作人员进行跟进和处理。

三、投资顾问与财富管理在财富管理领域，人工智能也为银行客户带来了新的体验。

智能投资顾问系统能够根据客户的风险偏好、投资目标和财务状况，为客户制定个性化的投资方案。

新科技新业态——工商银行金融科技创新实践各位来宾大家上午好！非常荣幸受邀参加首届中国（天津）数字金融高峰论坛，与各界同仁共同探讨金融业数字化转型这一话题。

借此机会主要围绕数字化支撑平台、智慧化开放生态、场景化综合服务三个方面来跟大家一起分享一下工商银行金融科技创新实践。

近年来随着ABCDI新技术蓬勃发展，金融科技在提升银行经营效率、降低运营成本、化解金融风险、普惠金融服务等方面发挥着越来越重要的作用，并持续推动银行的转型变革。

银行业作为科技密集型企业，不断催生着行业自我革新，目前银行业已进入到4.0时代，金融服务无处不在，为客户提供了随时随地随需的无界金融服务，银行业改革发展也面临着新的局面和新的形势，我们认为金融科技已经成为转型发展的新引擎。

在金融科技时代背景下，工商银行将金融科技视为核心竞争力和改革创新的驱动力，从数字化平台、智慧化生态、场景化服务等方面发力，通过不断提升价值创造力和技术硬实力促进科技与金融深度融合，以金融科技创新赋能银行新业态。

工商银行全面实施智慧银行生态系统（ECOS），创新发展具有工商银行特色的金融科技，打造客户服务智慧普惠、金融生态开放互联、业务运营联动共享、产品创新高效灵活的ECOS智慧银行生态体系。

在数字化支撑平台方面，一是全面构建了适应新形势的IT架构。

为积极应对新技术发展和业务快速创新带来的挑战，我们自主研发了以开放性、高容量、易扩展、成本可控、安全稳定、便捷研发为特征的全新技术体系框架，目前，超过95%系统功能全部在开放平台运行，建立了完整的账户、客户、核算等基础业务支撑体系，承载了6.5亿客户和800多万对公客户基础数据，实现了大型银行IT架构历史性突破。

同时，我们还首家建成体系最完备的分布式技术平台，完整覆盖分布式技术主要领域，有效提升了信息系统弹性拓展和快速供给能力。

二是布局企业级新技术平台，我们加快ABCDI等新技术抢滩布局，打造集人工智能、物联网、区块链、生物识别等在内的自主可控企业级新技术应用平台。

人工智能在商业银行应用创新在当今数字化时代，人工智能（AI）的崛起正在深刻地改变着各个行业，商业银行也不例外。

人工智能的应用为商业银行带来了前所未有的机遇和挑战，推动着其在服务、风险管理、营销等多个领域的创新。

首先，人工智能在客户服务方面发挥着重要作用。

过去，客户在遇到问题时往往需要拨打客服电话或前往柜台咨询，等待时间长且效率低下。

如今，基于人工智能的智能客服系统能够实时响应客户的咨询。

这些系统通过自然语言处理技术理解客户的问题，并快速提供准确的答案。

无论是关于账户余额的查询，还是复杂的金融产品咨询，智能客服都能应对自如。

不仅如此，智能客服还能够同时处理多个客户的请求，大大提高了服务效率，降低了人工成本。

在风险管理领域，人工智能同样表现出色。

银行面临着信用风险、市场风险、操作风险等多种风险，准确评估和预测这些风险对于银行的稳健运营至关重要。

人工智能通过大数据分析和机器学习算法，可以对海量的交易数据、客户信息等进行深度挖掘和分析。

例如，利用机器学习模型预测客户的违约概率，从而更精准地评估信用风险。

此外，人工智能还能够实时监测异常交易行为，及时发现潜在的欺诈风险，为银行的资金安全提供有力保障。

在营销方面，人工智能帮助商业银行实现了精准营销。

通过对客户的消费行为、资产状况、投资偏好等数据的分析，人工智能可以为每个客户绘制出精准的画像。

基于这些画像，银行能够向客户推送个性化的金融产品和服务推荐。

比如，对于有购房需求的客户，推送合适的房贷产品；对于风险偏好较高的投资者，推荐高收益的理财产品。

这种精准营销不仅提高了营销的成功率，还提升了客户的满意度和忠诚度。

然而，人工智能在商业银行的应用也并非一帆风顺，面临着一些挑战和问题。

数据质量和安全性是首要关注的问题。

人工智能的有效性依赖于高质量的数据，如果数据存在错误、缺失或不一致，将会影响模型的准确性和可靠性。

同时，银行数据涉及大量客户的敏感信息，如何确保数据的安全性和合规使用是至关重要的。

工商银行：人工智能创新应用作者：刘承岩来源：《中国信息化周报》2020年第33期工商银行提出了智慧银行的建设战略，首先提倡的是智慧、开放、共享、仁和。

工商银行人工智能創新历程与工商银行的业务发展是紧密相关的，总体上经过了自动化、数据化、智能化、生态化四个发展阶段。

每个阶段都运用了当时最领先的分析技术，提升工商银行对数据的驾驭能力，提升工商银行数字化的水平。

人工智能的创新历程在数据化阶段，工商银行建立了企业级全球领先的数据仓库平台，这时候工商银行使用了SaaS的分析软件，建立了以巴塞尔协议为核心的全面风险管理的体系。

在这个体系当中建立了信用风险评分的体系，这是人工智能首次比较典型的场景应用。

到了智能化阶段，工商银行提出了智慧银行的建设战略，首先是智慧、开放、共享、仁和。

智慧是非常重要的核心点，通过智慧提升工商银行的运营效率、服务实体经济的能力。

这时工商银行和第四范式深入合作，引入了先知平台。

通过双方共同的努力，建成工商银行企业级人工智能平台，这个平台在工商银行人工智能的应用中发挥了非常重要的作用。

工商银行在人工智能方面开始进入广泛应用的阶段。

在生态化阶段，工商银行提出了数字工行的战略，数字工行的建设路径是用好数据技术这些要素，把数字金融嵌入到GBC端，构建数字金融的服务生态。

这时人工智能的广度和深度发生了很大的变化。

在广度上，工商银行不仅仅提供金融业务，在政务、政府、企业，包括校园，也有大量的泛金融服务的输出和提供，人工智能的应用场景大幅拓宽。

在深度上，原来人工智能技术的应用相对比较浅，比如人眼识别，应用在入口。

现在的人工智能和工商银行整体的业务流程是深度嵌合在一起的，不仅仅和流程嵌合，甚至要改变原有的流程体系。

这时候工商银行和第四范式在自动化建模、多方安全的计算领域进行深度的合作，总体上希望通过降低门槛，提升建模的效率，满足模型需求。

人工智能平台总体的架构工商银行人工智能平台总体的架构可以分为三个部分，一个部分是一站式建模平台，一部分是AI服务的市场，通过API的封装，实现对工商银行智能服务整体生态化的赋能。

加强人工智能技术研究应用，助力工商银行智能化建设作者：杨雷来源：《中国金融电脑》 2017年第5期当前各项信息技术快速创新发展，人工智能技术也在不断进化与完善，并在社会生产生活各领域深入发挥作用。

工商银行将继续秉持开放、进取的态度，通过多种方式，不断提升对于人工智能技术的掌控和应用能力。

近年来，互联网、大数据、云计算等各类新兴技术的不断发展与应用，促进了社会生产生活方式快速变化。

移动互联网和云计算时代数据规模、计算能力的提升，进一步催生了人工智能等技术的突破发展。

2016 年谷歌公司AlphaGo 在围棋人机对战中战胜韩国棋手李世石之后，人工智能再次受到社会的广泛关注。

多个国家研究提出了面向人工智能技术发展与应用的发展规划，以谋求抢占新一轮科技变革的先机。

其中，美国连续发布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》，为美国人工智能的发展制定了宏伟计划和发展蓝图。

2017 年3 月5 日，人工智能首次被写入了我国政府工作报告，正式提升到了国家战略的高度。

人工智能技术的发展给金融行业带来了深刻影响，在促进传统金融机构服务与管理能力提升、催生新兴产品与服务模式的同时，也给业务创新与竞争、技术吸收与应用等方面带来了新的挑战。

在技术变革外部驱动和转型发展内生需求的共同作用下，各金融机构纷纷加大资源投入，积极探索运用人工智能技术促进业务创新发展。

工商银行适时建立大数据与人工智能实验室，加大对人工智能技术的探索与研究，深化人工智能技术在各业务领域的应用与创新，持续推进工商银行的智能化建设。

一、人工智能技术的发展历程1955 年，“人工智能之父”约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”概念，将人工智能定义为：“人工智能就是要让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为。

”自人工智能概念提出以来，行业普遍认为人工智能大致经过了三次浪潮。

第一次浪潮是在20 世纪50 年代后半期至20 世纪60 年代，该时期计算机主要面向特定问题领域，通过穷举和筛选的方法，按照特定的规则从众多潜在解决方案中寻找最佳方案。