張真:未來銀行的智能大腦

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為了傳播金融創新典範，推進金融供給側結構性改革，推動金融業服務實體經濟，以及促進實現經濟高質量、發展的目的，由北京市地方金融監督管理局指導，清華大學五道口金融學院、清華大學金融科技研究院主辦，未央網承辦推出「首都金融創新與發展」公開課，邀請金融行業嘉賓分享金融項目的創新模式，以及對行業未來發展前景的深度思考。

在課程第三模塊「金融專業服務現代化」中，我們非常榮幸邀請到百信銀行首席技術架構師張真做客直播間，帶來《未來銀行的智能大腦》主題分享。以下整理來自嘉賓分享實錄：

百信銀行：AI驅動的數字普惠銀行

百信銀行是由國務院特批的、銀保監會主導成立的國內首家獨立法人直銷銀行。2017年由中信銀行和百度聯合發起成立，融合「金融+網際網路」基因，探索金融科技與未來銀行發展新路徑，致力於為最廣泛人群帶來平等、便捷、安全的數字普惠金融服務。

秉承著成為全球領先的智慧金融服務平臺願景，讓百姓樂享簡單可信賴的金融生活的使命以及誠信、創新、簡單、高效的企業價值觀，百信銀行在2015年11月由中信銀行與百度公司聯合發起設立。2017年11月百信銀行正式開立，兩個月後資產資產即突破100億元，註冊資本由20億元增至40億元，用戶規模突破1000萬。2018年百信銀行與百度聯手打造「零度實驗室」，探索AI在金融領域的應用。次年百信銀行獲2018年度國家高新技術企業認定和AAA主體長期信用等級。目前百信銀行總資產543億元，累計信貸投放規模已經達到2056億元，客群分布涵蓋全國683個市縣，用戶規模達到3670萬人。

百信銀行本質上是新金融模式的一個探索。作為AI驅動的數字普惠銀行，百信銀行以AI加速金融數位化、普惠化，依託中信生態連接海量產業資源共享百度線上生態，觸達95%中國網民。而作為「金融+網際網路」兼具審慎與活力的銀行辦銀行，中信銀行可以提供無限流動性支持，且受到銀保監會直接監管，全國展業，充分利用多張資產負債表。堅持開放銀行的發展模式，採用「O+O 、B+B」 模式用戶為中心，產品為驅動力，依託小數據構建場景金融為場景方提供整體解決方案。此外，百信銀行還擁有領先的數字科技 ，以科技立行。「科技+數據」雙輪驅動，科技建設全面敏捷化，形成智能風控、智能帳戶、智能服務三大能力並獲國家高新技術企業認定。

Why：挑戰與機遇

銀行發展經歷了四個階段，由早先的人工服務的線下網點向自助機具服務的線下網點再向移動網際網路電子銀行發展，而目前的銀行4.0階段我們稱之為智能銀行服務。在這個階段，客戶本身對於金融的基本需求並未發生任何變化，只是使用「摩擦」隨著科技的發展越來越小，趨近於無感化。

隨著5G+AI+IOT技術的運用，智能交互則成為未來重要的客戶訴求。當前近30%的手機搜索由語音完成，到2020年，比例達到50%，約80%的受訪問用戶認為通過語音方式進行線上購物體驗令人滿意，超過52%亞馬遜智能語音設備的所有者每日都會使用這些設備，亞馬遜在3年內售出了超過1億臺配備智能語音系統Alexa-equipped的設備。

探索新生態模式。百信銀行積極探索開放銀行模式，通過「開放銀行+」生態策略連接賦能，以解決方案類產品為合作夥伴進行產品的場景定製、金融科技的賦能合作、生態的開放共建，打通金融與生態間的關鍵環節以實現銀行與商業生態的共生共贏。

面對的挑戰。在網際網路方面，百信銀行全國執業沒有網點，聚焦流量客戶增長快，業務迭代快，數據增長快；在銀行方面，傳統銀行加強監管合規，金融業務複雜，依賴人力增長模式效率低，制度流程複雜。由此在兼顧成本與效率的同時要做到對外業務「快」，對內運營「穩」，兼採網際網路與傳統銀行的優勢。

What：智能銀行案例分享

智能化的本質是智能應用的交付。銀行將擁有的眾多金融能力轉化為智能應用進而融入到辦公場景裡，通過終端與用戶發生聯繫。以下是智能應用交付的案例：

（一）智能服務—智能驅動客戶的深度理解

一站式的創建、組裝、發布、運營的交付閉環。多種對客智能功能「組裝」的智能服務包括智能業務諮詢、智能業務辦理、智能客戶識別、智能客訴問題定位與處置、智能客戶產品需求提取、智能產品推薦，覆蓋各種終端各種用戶觸點。

（二）智能API—讓系統讀懂業務

客戶輸入信息問題之後，客服操作或識別產品分析投訴傾向對其進行智能定位，識別交易數據及交易鏈路進行判斷後定位問題結果通過智能API反饋給客服人員工作檯形成人機協作，最後就可以給客戶一個高效的答覆。

智能報表——讓報表按需生產

用戶發出自然語言後智能報表通過語義理解接受信息查詢生成SQL語句，行程諸如移動端、智能投屏上的語音報表展示，按照客戶需求反饋所需信息，交付報表的自動生產能力而非固定的報表。

（四）智能合同管理

銀行IT建設會涉及多種合同（如軟體委託研發合同等），多種因素決定應該用什麼合同，應該滿足哪些內容要求，應該如何填寫往往佔據項目經理大量人力，且易出合規風險。而電子合同和紙制合同，人工比對效率低，且需完全一致要避免逆流程，違規，無效的合同條款。通過智能合同管理，可以實現合同選擇錯誤率降至零，填寫準確率提升比對效率大幅提升(50倍+)，低遺漏率(<3%），低誤識率釋放人力成本的效果，極大的減少了人力損耗和合規風險產生的可能性。

（五）處罰風險參考評估

銀保監會會定期公布對全國的銀行，保險公司的處罰決定。對於強監管的企業而言，這些處罰決定就是風險尺，及時理解是十分必要的。但傳統上依賴審計人員解讀，而對產品團隊而言往往缺乏認知實現罰單信息的提取，並自動按處罰風險依據分類，同時為產品團隊提供風險評估參考。通過智能應用系統，審計效率可以大幅提升(100倍+)，準確率升高(96%+），大幅釋放人力成本的同時還可以及時提供避險依據。

（六）輔助IT治理

科技預算的分配和使用，項目關係等往往依賴專家經驗來盤點，運維過程中大量生產問題的復盤，需要識別全行關鍵或普適性問題。架構方案評審往往依賴專家經驗，專家往往是瓶頸，智能應用可以輔助專家完成初步評審並給出建議效果。實現效率大幅提升(20倍+)，高準確率(90%+)並大幅釋放人力成本。

How：智能應用體系

智能化的本質是智能應用的交付，銀行有很多金融能力 將金融能力轉化為智能應用進而融入到辦公場景裡，通過終端與用戶發生聯繫，形成「感知—認知—執行」的人機互動閉環。

構建智能應用體系的挑戰

首先是團隊能力的制約。人才與交叉知識是構建智能應用體系的基礎，人工智慧工程師的技能樹，以及交叉領域知識與技能需要面向行業場景知識的同時結合人工智慧與IT工程最終實現智能交付。

其次是面向場景的適配。智能交付體系的場景多樣、終端各異，場景差異決定應用復用率以及疊加成本的大小，而包含學習成本、集成成本、數據成本在內的終端適配成本也很高。

此外還有開發模式的制約。在應用設計、算法開發、算法工程、業務開發、應用發布五個環節內需要經歷16個步驟，並投入大量的專業開發資金。

最後是技術工具的制約，機器學習平臺機關涵蓋了算法、算力、服務等多個領域，但並不能解決所有問題。比如說算法工程師的瓶頸、應用發布適配成本高、專業工程開發投入大等問題仍然存在。

突破智能應用體系的挑戰

目前智能應用體系存在著團隊能力制約、面向場景適配成本高、開發模式制約敏捷、技術工具制約交付四個問題，為了突破上述挑戰我們需要思考以下幾個問題：如何Enable更多人能夠完成智能應用落地？能否讓場景適配自動化對開發者透明？如何打破制約交付的瓶頸？如何用技術加速端到端的交付？

經過階段一實驗室作坊生產，階段二 機器學習平臺，我們已經逐步發展至階段三智能應用創作平臺，開始構建未來銀行的智能大腦。傳統智能應用交付具有每個智能應用16 步算法+工程的投入按月交付、機器學習平臺不是面向用戶交付、場景 X 終端適配成本極高的問題，而為了實現「敏捷」智能應用交付，則需要作為智能應用創作平臺核心技術的生產工具產生變革：降低AI應用門檻使得更多人參與進來人人都可以是智能應用設計師，實現面向用戶端的完整交付，智能應用「生產流水線」實現樂高式生產按天交付，一次開發多場景終端發布消除場景終端適配成本。

總結

多樣性場景快速迭代的業務智能交互訴求是未來銀行發展的動因，推動著金融智能應用爆發式的增長。基於智能化的本質是敏捷智能應用交付的理念，智能應用系統應降低AI應用門檻讓更多人參與，實現面向用戶端的完整交付，打造智能應用生產流水線，同時一次開放多場景終端發布減少終端成本。最終發展為具有強泛化能力的內置領域模型、一站式在線開發與發布、小數據增量訓練能力、場景X終端自動化適配等特點的未來銀行的智能大腦、智能應用創作平臺。

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本文系未央網專欄作者發表，屬作者個人觀點，不代表網站觀點，未經許可嚴禁轉載，違者必究！首圖來自圖蟲創意。

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