数字技术嵌入社会生产实践为各行各业带来了巨大的好处，已有研究从不同角度探究了企业生产经营、供应链管理、商业模式如何从使用人工智能中受益^[1,2]。在数字银行领域，人工智能支持的数字银行获得了广泛关注。现代人工智能驱动的数字银行服务包括面部识别、会话机器人、语音识别、检测欺诈的机器学习、网络安全检测的原子化、生物识别认证和仿生机器人。在银行业环境中，人工智能银行被定义为从数字或物理来源收集数据，解释和学习数据并使用该数据解决客户查询和复杂问题的应用能力。西班牙对外银行通过人工智能的使用实现了更好的客户定位、业务运营优化以及运维分支网络，最终促进了自身利润的增加以及成本的降低。商业银行是专注于贷款、吸收存款和处理支付的机构。商业银行不仅是支付系统的主要运营商，也是企业和家庭信贷的主要提供者，其主要业务范围集中于提供金融产品与服务，商业银行需要正确评估客户的信誉，以确保银行放贷能够盈利。值得注意的是，近年来非现金支付方式的不断普及为商业银行提供了有关客户消费行为的详细数据，然而关于如何在这些领域应用人工智能的研究相对有限。同时，银行业的人工智能技术应用仍局限于有限的后端服务，例如大型投资银行的股票预测、信用评级与信用卡提供商的信用评分等。因此，人工智能技术应用于商业银行仍存在可拓展空间。

一、商业银行面临的挑战与机遇

数字技术的快速更迭为商业银行生存与发展带来了新的挑战与机遇。本节我们将从外部驱动与内部需求两个维度探究商业银行面临的实际问题。

（1）业务需求与新技术匹配复杂

商业银行数据涉及不同业务系统、不同层级及不同获取渠道，数据的多样化对商业银行数据底座性能、效率及稳定性建设提出了更高的要求。同时，随着消费者行为的多样化，商业银行亟待大算力、大模型等数据技术应用于实际业务场景，提供实时的数字分析与决策支持。然而，商业银行技术部门面对繁多冗杂的数字技术与技术创新，往往困惑于技术选择，对于业务部门提供的业务场景难以快速响应。如何建立科学系统的数据能力体系，将底层数据技术与实际应用场景耦合成为商业银行发展的切实需求。

（2）数据资源使用效率低下

商业银行传统数据仓库系统性能不佳，算力资源分配不均，存在着网络丢包等阻塞点，阻碍了数据流通效率。同时，商业银行数据治理是一项系统性工程，整合与维护难度较大，数据治理缺乏自动化工具与标准，部门之间的信息共享效率较低，使得大量数据技术落地无法达到预期效果。此外，银行业务高峰期需要大量的数据跑批与复杂分析，对数据分析能力提出了较为严苛的要求。

（3）组织内生动力不足

商业银行在部门职能设置和人力资源配置方面有所不足。部门职能设置方面，商业银行数据管理往往是由技术部门或者业务部门分散负责，这种分散的管理方式不利于数据传输与信息共享。人才培养方面，商业银行缺乏精通数字技术与业务知识的复合型人才。这类人才不仅需要掌握数据采集、清洗、挖掘、可视化等技术，还需要了解商业银行的业务特点、风险管理、客户需求等方面知识，能够将数据分析的结果转化为业务决策的依据。

二、商业银行使用人工智能技术的动因分析

近年来，几大趋势使商业银行的传统业务模式面临压力。首先，竞争的加剧银行不再垄断几个最有利可图的业务领域。其次，消费者偏好的变化影响了银行对服务提供的看法和银行为客户提供服务的选择。第三，监管的数量给银行目前主要是人工合规流程带来了压力。第四，欺诈者行为的变化增加了银行加强安全措施的必要性。第五，服务变得更加困难和昂贵，现有分支机构网络的规模和IT基础设施的规模给银行带来了压力。外部环境的变化触发商业银行加快人工智能技术的应用进程，其主要原因如下：

（1）外部竞争环境

长期以来，商业银行都有自己的区域利基和受保护的市场。然而，随着信息化与数字化的快速渗透，同业竞争激烈、商业机会与业务创新的窗口期越来越短，越来越多的非银行组织正积极瞄准银行业最有利可图的部分，这意味着新的竞争对手正在提供以前仅为银行保留的专业服务，如处理支付、兑换货币和提供贷款。几家竞争对手，如网商银行、支付宝、云闪付等便捷支付工具，正在利用人工智能使其服务更加高效便捷。这种竞争的增加意味着客户有更多的选择，他们想要在哪里开设银行账户，他们想要如何付款，以及他们想要从何处贷款。然而，商业银行最有效的反击方式，即在他们的组织架构中使用人工智能。例如，西班牙对外银行使用人工智能来决定其在西班牙分支机构的最佳位置，帮助客户改进预算方法，并改善客户定位。

（2）用户偏好的变化

除了竞争加剧外，银行客户的偏好也发生了变化。银行原有营销策略是基于单一或者有限维度的数据进行客户需求分析和理解，然而随着客户需求的快速更迭，银行与客户之间的联系正逐渐减弱，消费者越来越多地转向提供最具吸引力报价的金融机构，不断变化的消费者偏好，加上日益激烈的竞争，正给银行的商业模式带来压力。然而，消费者行为的这些变化不仅是银行面临的挑战，也可能被视为机遇。例如，通过分析支付来分析客户的金融行为，也可以帮助商业银行进行营销。人工智能技术可以为银行提供提取客户行为信息的技术手段，充分考虑客户属性、偏好、需求与价值导向等多个维度，实时监测客户的行为、情感、需求等变化，通过精细化的客户画像，提供合适的产品或服务，进而提升用户体验。

（3）监管压力

金融市场的波动致使银行业面临的监管压力不断上升。从监管条例数量来看，仅2009年至2012年期间，G20国家发布了5万多条监管规定，直接推高了商业银行的运营成本。此外，2015年又发布了5万多条监管更新，比2012年增加了100%，银行业已成为世界上监管最严格的行业之一。已有研究指出^[3]，人工智能方法在商业银行合规管理领域非常有前途，基于人工智能的RegTech的早期应用已经得到了公众的关注以及英国监管机构的支持。人工智能技术的应用可以通过识别监管规定对商业模式、产品和服务的影响，帮助商业银行管理监管要求和合规要求。

（4）经营网络规模

银行现有的信息系统规模和分支机构网络规模的不断扩大也是银行面临的挑战。例如，服务和维护ATM网络的相关成本对商业银行来说是一个重要的成本因素。此外，分支机构的最佳布局会对商业银行的收入产生重大影响。银行可以通过构建不同的模型，对客户进行多维度的评估和排序，优化营销资源的分配和利用，实现营销的精准化和高效化。

三、人工智能技术在商业银行的应用场景

大语言模型的异军突起引领了人工智能领域迅猛发展。银行业多样化、颠覆性技术的发展已经达到了数字创新的高度。在数字银行领域，人工智能支持的数字银行获得了广泛关注。人工智能被金融机构广泛接受，以实现独特而敏锐的客户体验。在技术进步和创新颠覆的时代，人工智能技术已经成为管理网上银行渠道、服务和解决方案的替代技术。人工智能与金融领域的融合创新，增强了商业银行的服务能力与运营效率，商业银行正在积极探索人工智能在金融场景中的应用，促进自身业务转型。

（1）人工智能应用于借贷领域

人工智能技术应用从两个方面改变了商业银行传统借贷业务。首先，人工智能允许银行使用以前未使用的数据类型来更准确地估计风险信贷。使用新数据，比如来自社交媒体的数据可能涉及对银行客户风险的有用见解。其次，人工智能算法比传统的信用风险估计模型更准确，适合于风险管理。因此，人工智能可以用来取代传统的信用风险评估方法。在贷款中使用人工智能可以让银行比非银行竞争对手更具优势。商业银行收集的大量客户数据，加上银行在信贷风险管理方面的经验以及与客户的关系，可以使银行在与新来者的竞争中占据优势。从技术角度来看，人工智能的使用使得商业银行能够做出更准确的预测，减少了银行的损失。有学者指出^[4]，基于人工智能技术与社交媒体网站的评级和在线用户行为数据以及有关公司和贷款特征的数据，可以有效预测中小企业违约。还有学者^[5]使用卷积神经网络来预测抵押贷款违约。通过对现有文献进行综述发现，使用多种人工智能算法来分析财务报表，可以有效避免财务报表欺诈等情况的发生。除了能够处理更多类型的数据外，人工智能在消费信贷风险估计方面也比传统模型更准确，例如逻辑回归和判别分析^[6]。

（2）人工智能技术应用于支付网络

人工智能技术使支付网络更安全。提高商业银行支付系统安全性的一个重要领域是发现欺诈和洗钱行为。结合交易数据，使用决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络等技术可以检测交易中的洗钱行为；通过使用神经网络可以分析自动取款机日末余额的时间序列，预测了每天提取的现金数量；利用基于质心的聚类分析了银行分支机构的效率；基于支持向量机方法通过减少人工评估潜在欺诈性交易所需的时间来降低成本；基于人工智能技术对现有洗钱检测系统的改进可以减少员工工作量，从而提高了人类员工的决策质量，提升客户对机构的信任。

（3）人工智能应用于成本控制环节

除了技术变革之外，人工智能的使用深刻影响着商业银行成本控制环节。利用人工智能方法对不同的预测区间模拟了银行的成本节约，将这些数据与人工智能相结合，可以使银行向更多的客户提供贷款，从而增加客户基础和利润。

（4）人工智能应用于合规环节

在合规方面，使用人工智能可以帮助商业银行持续监控公司内部的活动，加快业务流程，并有助于发现更多类型的违规行为。人工智能可以通过使用自然语言处理来阅读和解释监管文件，使用语义标记将监管与银行的适用产品和服务相匹配。此外，商业银行可以通过音频分析和自然语言处理等技术，分析员工与客户之间以及员工之间的实时电话对话，检测员工违规行为并进行有效预防。

四、结论

科技与金融的全面融合塑造了金融市场新的发展方向。面对日益激烈的竞争，传统金融机构已经开始进行数字化转型，并利用人工智能技术丰富金融产品和服务，从而提高盈利能力与风控能力。本文主要从商业银行面临的挑战与机遇、商业银行使用人工智能技术的动因分析以及人工智能在商业银行的应用场景三个方面，探究人工智能在商业银行领域的应用现状与应用前景。主要结论如下：首先，商业银行主要面临着业务需求与新技术匹配复杂、数据资源使用效率低下与组织内生动力不足这三方面的机遇与挑战。其次，商业银行使用人工智能技术的主要原因包括外部竞争不断加剧、市场用户偏好的不断变化、监管压力的不断强化与经营网络规模不断扩大四个方面。最后，人工智能在商业银行的应用场景主要包括借贷领域、支付网络、人成本控制环节与合规环节这四个领域。

参考文献

[1]邓涵尹. 大数据技术在供应链金融企业中的应用研究[D].江西财经大学,2023.

[2]刘春玲,刘思怡,王子奇.税收优惠与政府补助对我国人工智能类上市公司绩效的影响及作用机理探究[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版),2023,20(01):45-47.

[3]王方然. 当金融遇上ChatGPT：应用加速落地，合规是首道“关卡”[N]. 第一财经日报,2023-09-15(A09).

[4]刘景江,郑畅然,洪永淼.机器学习如何赋能管理学研究？——国内外前沿综述和未来展望[J].管理世界,2023,39(09):191-216.

[5]高欣宇. 基于深度学习的信贷违约预测研究与系统实现[D].西南大学,2022.

[6]郭英楠. J农商行小微企业信贷风险管理研究[D].山东财经大学,2023.