人工智慧的蓬勃發展改變了商業銀行的傳統經營模式，降低銀行的運營成本，提升風險管理水平，重塑銀行業組織結構和競爭格局。2017年5月，中國人民銀宣布成立金融科技委員會，明確提出運用包括人工智慧在內的信息技術來豐監管手段，提升風險甄別、防範和化解能力。同年7月，國務院在《新一代人工智慧發展規劃》中正式提出發展「智能金融」，要求「創新新智能金融產品和服務，發展金融新業態」。隨後，工業和信息化部印發的《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》也提出積極推動智能產品在金融領域的集成應用。2018年10月，中國人民銀行發布聲紋識別技術金融行業標準規範，這是央行首次發布針對具體某一人工智慧技術的金融行業標準。同年12月，央行、發展改革委、科技部等六部委聯合印發《關於開展金融科技應用試點工作的通知》，在全國10省市啟動金融科技試點，探索人工智慧等新一代信息技術的應用，提高金融服務的質量和效率。2019年8月，人民銀行正式發布《金融科技發展規劃（2019—2021年）》，旨在進一步增強金融業科技應用能力，實現金融與科技深度融合、協調發展，提高人民群眾對數位化、網絡化、智能化金融產品和服務的滿意度，推動我國金融科技發展居於國際領先水平。誠然，政府和監管部門支持人工智慧在金融行業應用相關政策推出，為我國銀行等金融業人工智慧創新與發展營造了良好的環境。
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背景分析
人工智慧近年來被廣泛應用於金融行業中，對社會經濟發展產生了深刻的影響。銀行業作為人工智慧應用發展最快的行業，其所擁有的龐大客屍群體與數據量，為人工智慧的數據分析和建模提供了堅實可靠的基礎。人工智慧不僅為商業銀行帶來了技術，也對傳統銀行業務模式和經營理念產生了巨大影響。
一是有效降低運營成本，提升金融服務效率。金融科技和網際網路金融降低了銀行業客戶對人的依賴，但是，程式化和結構化的單向交流方式使得銀行業在降低成本的同時，也失去了創造更多金融價值的機會，降低了了銀行等金融服務業的獲客能力降低。隨著人工智慧技術的日趨成熟，智能化技術在商業銀行得以廣泛應用，如機器人客服以及核心區域的巡檢機器人，可提供全天候不間斷互動服務，這些技術可以優化銀行的業務流程、提升服務效率並降低運行成本。
二是提高風險管理和控制能力，風險度量和評估精準科學。風險管理是金融的本質，金融業務的核心是風險控制。商業銀行利用人工智慧技術強化風險管理水平，提升風險評沽準確率和靈敏度。通過人工智慧技術建立風控模型，不斷更新企業與個人風控水平，有效提高金融防範能力。藉助機器學習技術，銀行可以實時、動態監控借款人的還貸能力，以減少因壞帳造成的損失。利用人工智慧技術，銀行可完善客戶服務水平，提高客戶滿意度。例如，將人工智慧應用於大數據分析，可使缺乏信用記錄的客戶有獲得服務機會，從而提高了金融服務的普惠性和包容性。尤其對真實有融資需求的中小企業而言，採用人工智慧技術，通過數據挖掘和分析獲取企業實際業務狀況、盈利水平和信用狀況，深挖優質客戶，為銀行客戶貸款提供決策服務，。
三是改變銀行內部管理，完善和優化組織架構。人工智慧大發展和應用，推動了銀行業內部管理將更加規範、科學。智能機器將使得越來越多的操作性崗位被人工智慧替代。這將完善商業銀行組織構架，優化商業銀行人力結構，提高銀行管理水平，將銀行管理體系從垂直化逐步轉變為扁平化，從而促使其內部結構發生變革。
四是促進銀行業智慧化金融轉型，改變銀行競爭格局。當前，越來越多的商業銀行將人工智慧作為轉型升級的戰略核心，這是銀行轉型的必然方向，也是銀行重塑核心競爭力的關鍵所在曰。圍繞核心競爭，銀行將進一步提升行業的智能化水平，並對競爭模式進行深度變革，這必然會改變銀行間的競爭格局。
目前，金融領域人工智慧的應用場景包括以下幾個方面，一是智慧銀行和智能網點，如當前已經出現的無人銀行；二是智能審批，通過智能算法進行信貸評估，由系統代替人工完成審核，實現業務實時辦理，大大提升了審批時效；三是智能投顧，通過智能算法推薦投資理財產品，替代人工投資顧問。四是智能投研，通過人工智慧，對金融市場數據、事件、結論等信息進行自動化處理和分析，為金融機構的從業人員提供投研幫助，從而提升工作效率和分析能力。五是智能支付，包括刷臉取款、聲紋取款、刷臉支付等創新的支付方式。六是智能管理和監管，一方面金融機構應用人工智慧技術對用戶各方面數據進行綜合分析、評估，實現對交易風險的事前、事中、事後管控，同時，金融監管機構應用人工智慧技術提升監管能力和監管效率；七是智能化營銷和客戶服務，通過人工智慧技術來為客戶提供個性化、柔性化的雙向服務，預測用戶行為、推薦服務產品，從而增強營銷與獲客的精準度。
中國民生銀行信用卡中心立足於「信任長在」的品牌定位，以「懂客戶」為目標，以「客戶體驗」為核心，以信用卡行業傳統的客戶電話聯絡渠道作為突破口，積極應用人工智慧及大數據技術並結合業務風險控制及客戶信息安全管理，打造可信、安全的智能客戶聯絡體系。
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案例創新特色和亮點
民生銀行信用卡中心智能客戶聯絡體系，在卡中心大數據平臺和風控決策平臺的保駕護航之下，充分發揮智能聯絡平臺強大的交互能力，提供極致的客戶體驗，有效控制客戶聯絡成本，可以說是建設數位化信用卡中心的一個奇點。一方面，藉助這套體系，民生銀行信用卡中心「無微」不至，在客戶最需要的時候「秒回」客戶需求；另一方面，民生銀行信用卡中心始終堅持對「智無止境」的追求，不斷優化和客戶的交互場景，提升交互體驗，打造一站式的服務。智能客戶聯絡體系已覆蓋客戶用卡全生命周期，在前端可以使服務更加個性化，支撐存量客戶經營、精準營銷等各業務場景，智能的管理和挖掘現有客戶價值，快速拓展潛在新客戶；並利用語音識別、自然語義理解、意向性分析、機器學習等智能技術，提升客戶體驗以及成功率；在中端可以支持各類金融交易和分析中的決策，使決策更加智能化；在後端用於風險識別和防控，使管理更加精細化。
民生銀行信用卡中心打造的智能客戶聯絡體系，利用了智能語音外呼平臺作為觸達客戶的渠道，將大數據平臺和智能風控決策平臺作為支撐的模式，改變了傳統的信用卡行業獲客商業模式。2018年民生信用卡淨收入和責任利潤全行第一，累計發卡突破千萬張，這套智能客戶聯絡體系，有效助力線上、線下發卡。依託於這套系統，民生銀行信用卡中心撤銷了全國各分支機構大量的地推營銷人員編制，節省了大量的人力成本；同時，也極大的提升了現存營銷團隊的產能，使用智能客戶聯絡體系篩選出來的高意向精準客戶名單，營銷團隊的作業效率非常高，成功率也大大攀升。
隨著民生銀行信用卡中心科技和業務水平的快速發展，網申在線發卡已成為主要發卡模式。經過大數據統計分析，發現每日平均成功核准發卡的客戶數隻佔當日在線申請客戶數的20%左右，故卡中心利用大數據技術捕獲「跑」「冒」「滴」「漏」的客戶信息，主要是在網申系統的輸入框欄位進行埋點捕獲未完成用戶信息登記的客戶信息，經過實時大數據流計算技術和數據挖掘模型給這些客戶建立畫像標籤。同時，結合貸前授信風險管控，以包括人行、設備指紋、共享欺詐黑名單等在內的近60個三方數據作為授信依據傳入決策進行審批決策，篩選出符合授信資格的未完成用戶。最後，通過智能語音外呼平臺觸達這些客戶，從客戶的中斷節點直接入手，利用語音識別、自然語義理解等技術進行人機互動，解答疑問，提供個性化的引導推薦；在處理客戶家庭地址和單位地址填寫時，利用智能聯絡體系中的全國精準地理位置與對應語音適配功能，實現智慧機器人準確識別，完成信息登記，並將包含客戶姓名、聯繫方式等信息通過H5頁面或簡訊形式進行二次核實，確保信息準確，以此幫助客戶補充完善辦卡所需信息，完成卡片申請的辦理。即使採用這種方式，依舊會有部分客戶因為種種原因中斷交互，智能客戶聯絡體系將及時通過雙邊電話喚起電銷團隊進行人工跟進，爭取在單次交互場景中完成意向客戶轉化為真實客戶。
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案例解析
智能客戶聯絡體系帶來了民生銀行信用卡中心獲客商業模式的創新，為民生銀行信用卡獲客業務發展帶來了很大的提升，線上網申和電銷渠道、線下營銷團隊每日平均成功核准發卡的效果提升了35%。其中電銷發卡團隊縮編近百人，全國各營銷中心地推團隊縮編數百人。
（一）一站式服務全面惠及信用卡客戶
在卡片激活業務場景中，由傳統的等待客戶主動激活，或者單一的簡單通知，轉換為全新的採用智能語音外呼觸達為客戶主動辦理的模式，可以為客戶解答所有卡片激活的相關問題，為符合在線辦理條件的客戶提供直接在線激活功能、並可同時設置查詢密碼、交易密碼，同時告知客戶卡片激活後所享有的各項權益。整套完整的服務體系簡化了客戶需要多次多渠道的辦理以及諮詢環節，節省了客戶辦理時間，提高了卡片激活率及卡片使用率。
民生銀行信用卡中心智能語音外呼在人工智慧技術的應用上，主要使用了文本語音合成、語音識別、自然語義理解、機器學習等人工智慧技術和手段，實現對客戶姓名、商戶名稱等實時動態播報，捕捉客戶意圖，提供場景豐富的知識問答、業務講解等，極大提高了交互性。基於直接或間接獲取到的文字信息，進一步分析客戶的意圖、情感，同時能獲取客戶額外的訴求，為進一步提高服務提供大量的真實數據，同時，將大量的客戶數據進行聚類、分析，為後續業務的開展提供了大量真實、精準的數據。
智能客戶聯絡體系在識別用卡風險後，第一時間通過智能語音外呼平臺觸達到客戶，為客戶精確描述用卡信息供客戶確認。智能語音交互技術，為客戶在線普及風險常識，解答客戶問題，通過一系列的智能風險預警，真正為客戶打造最安全的用卡環境。智能風控平臺扮演了重要的角色，通過大量本行行為數據衍生多張評分模型，對於優質客戶，精準識別客戶需求，並在第一時間為客戶提供服務。對於高風險客戶，及時有效識別風險，熔斷交易，有效防控風險。
（二）全方位打造個性化和便捷化客戶體驗
智能語音外呼平臺能夠有效覆蓋客戶用卡全生命周期，藉助智慧型電話渠道，兼顧高端客戶以及長尾客戶，急客戶只所急、想客戶之所想，為客戶提供易用、主動、可靠的伴隨式服務。銀行業務的複雜度為客戶服務帶來極大的不便，客戶經常出現由於繁瑣的操作無法辦理業務，為了增加業務辦理的簡易性和便捷性，我們不斷突破傳統的服務模式。例如通過語音交互模式代替了傳統的按鍵操作，只需要客戶通過語音交互表達需求，系統可為客戶提供多渠道以及智能推薦最便捷的辦理渠道及方式供客戶自主選擇。智能外呼模式即可以有效擺脫時間限制，持續追隨客戶需求亦能夠保障服務的新鮮度，由實時大數據觸發、準實時啟動智能外呼，對客戶需求「秒回」。通過智能外呼，可以及時對客戶進行用卡風險提示，可以及時告知客戶刷卡失敗原因，可以在線為客戶辦理卡片激活、卡片止付、密碼設置、帳單分期、在線還款等業務。智能外呼系統釋放了人力，並提供了標準化的服務。使用了標準業務話術，提高業務規範性，規避了業務辦理的風險性，確保用戶認同度。
（三）實現精準營銷
精準營銷的特點在於「精準」，大數據是營銷活動的「顯微鏡」和「導航儀」，幫助銀行篩選重點客戶，根據客戶的基本信息、帳戶信息、消費記錄、行為軌跡信息等建立客戶畫像、精準分群，哪些客戶是高價值客戶，哪些客戶低價值客戶，針對不同分群客戶制定差異化的營銷策略，譬如為忠誠度高且利潤貢獻度高的客戶提供刷卡返現金、代金券、消費打折、機場貴賓服務等高價值增值權益；相反，忠誠度較低且利潤貢獻度較低的客戶提供一些諸如積分紅包、禮券等低價值增值權益。提升客戶忠誠度的同時又能提高銀行投資回報率。
通過大數據技術精準捕獲到客戶地理位置，感知到客戶的狀態，識別出客戶的特徵偏好，從而提供善解人意的服務；以大數據平臺為基礎，通過客戶年齡、性別、地理位置、消費習慣、瀏覽習慣等數百個特徵標籤，建立360°客戶畫像，為客戶開放智能服務API，打造個性化、場景化的智能服務體系。例如某男性客戶的地理位置在北京，且為未婚工薪階層，消費類型為超前消費型，消費偏好多為旅遊和電子產品，就可以為該客戶提供量身定做的分期業務產品，再通過智能語音外呼系統自動在線觸達該客戶進行精準化營銷。通過精準分析後，系統為客戶智能選擇了最為合適的業務種類及觸達模式，對客戶開展活動推廣。並實時獲取客戶的行為傾向以及額外訴求，為後續活動開展提供有力的數據支撐。
（四）提升數據整合與應用
數據源包括民生信用卡中心內部金融數據、客戶在自主渠道的點擊流數據與行為數據、外部數據、影像和語音等非結構化數據通過數據倉庫和大數據平臺分別對內部數據和外部數據、結構化數據和非結構化數據、近線數據和歷史數據進行了整合，形成了包括客戶、事件、機構、財務、產品等12大主題的數據模型，形成了完善的大數據平臺體系。同時構建了360度客戶畫像，充分整合民生銀行信用卡中心內外部海量大數據資源，為各個業務場景提供一站式大數據服務。運用大數據Hbase和MPP架構的資料庫，定義了多種數據類型，包括日期型、字符型、金額型等，同時還定義了數百個內部特徵標籤和數十個行為數據標籤，定義了近線有效數據和遠期低效數據，增強了數據的敏感性和可用性。
大數據智能應用平臺秉承標準化、平臺化、產品化、智能化的建設理念，為業務應用系統提供標準化、產品化的統一服務接口，直接服務與客戶的使用，具備很強的實用性和通用性。平臺建設並不僅僅是指技術意義上的大數據平臺，還包括基於整個大數據平臺體系分析挖掘的生態圈，以業務需求為導向，充分整合民生銀行信用卡中心內外部海量大數據資源，為各個業務場景提供一站式大數據服務。因為以業務需求為導向，使得實時大數據平臺的功能和服務接地氣、可落地，數據服務具備很強的實用性。
實時大數據應用經過短短一年多的時間，為民生銀行信用卡中心的獲客（網申跑、冒、滴、漏二次獲客）、用卡推廣（營銷活動）、貸前風控（機器學習授信評分）、貸中風控（調額、反欺詐）、貸後風控（催收、客戶失聯修復）、智能服務提供了100+以上的數據服務，得到各個業務條線的認可和信任。為不同客群提供智能化、精準化的服務的變革創新，引領了大數據應用的新發展。
（五）強化風險管理與控制
中國民生銀行信用卡中心智能風控決策平臺是將科技系統的健壯性、大數據模型的準確性、業務規則的靈活性相結合，實現覆蓋客戶用卡全生命周期各節點的精準風控。是將「科技」、「大數據」、「金融」有機融合，為客戶提供更優質服務，降低客戶用卡風險，提高民生卡中心收益。以系統驅動自動化風控管理，以系統自動化運行替代手工執行，形成覆蓋全量客戶全生命周期各個節點的統一標準的風控管理；以數據驅動精準風控，對客戶進行精細化分群，以客戶為中心進行風控管理，聯動 貸前、貸中、貸後，實現對持卡人全生命周期的精準風控管理；以智能決策部署實現風控決策的靈活配置，操作簡單，由業務人員靈活配置風控規則，降低業務部門與科技部門的溝通成本，明顯縮短風控決策上線時間，提升風控管理的及時性；以及時響應監管要求，通過決策統一管理可以做到第一時間響應監管要求，統一配置 策略，快速上線。
通過智能化全網域數據防洩漏平臺，基於數據安全治理理念，從數據安全防護視角出發，依託大數據技術、人工智慧技術等金融科技手段，構建以數據驅動、面向業務行為的安全防護體系，貫穿重要業務數據的採集、傳輸、存儲、處理、交換、銷毀等數據生命周期全過程，實現重要業務數據的感知、分析、展示和控制，配合、補充基礎安全防護，全面保障數據資產安全防護的水平與效果。智能語音外呼平臺實現了全流程的客戶資料封閉，完美的迎合了當下客戶群體對於個人隱私保密的期望，也是平臺的一大亮點之一。數據在個人隱私擁有「內部洩漏、外部竊取」的內在驅動力，處於容易洩漏和濫用的高風險狀態，而智能語音外呼平臺全流程封閉，客戶信息採集到存儲自動化、傳輸加密、機器學習分析，多形式二次信息審查，智能語音播報，做到了全流程的數據安全。
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創新績效評價
截止2019年2月，中國民生銀行信用卡中心已在近百個業務場景中，實現了和客戶的智能交互，形成了貸前、貸中、貸後三大階段客戶用卡全生命周期的智能客戶聯絡體系：
貸前階段——獲客：新戶首卡申請業務，每日在線核發數萬張信用卡，並將大量未完成在線註冊，中途放棄的客戶信息交由客戶所在地營銷中心地推人員二次跟進，極大提升辦卡成功率；
貸前階段——卡片激活：作為卡中心新卡、續卡等所有未激活卡片的促激活第一陣線，發揮了及其重要的作用。從發卡第7天至第90天，不同階段，通過不同的策略促動客戶激活卡片，促刷成功率最高可達80.3%；同時，在線提供一站式服務，引導客戶在激活後完成查詢密碼和交易密碼的設置，避免客戶二次致電客服辦理，提升客戶感受的同時也為呼入業務節省了大量的座席資源；最後，將未完成激活且有較強激活意願的客戶交由電銷團隊二次跟進輔助客戶辦理，成功率非常高，為電銷團隊加裝了「瞄準鏡」。
貸中階段——風險交易監控：通過風控決策捕獲疑似風險交易，實時觸發平臺聯繫客戶確認是否本人刷卡，一旦否認，在線立即自動凍結卡片，避免損失進一步擴大。替代了近二十位風險交易監控人員7*24小時三班倒的工作。
貸中階段——風險換卡通知、身份證到期提醒、營銷活動推廣：每月呼叫量數百萬，節省了大量人力。
貸中階段——衰減客戶經營：不動戶促刷卡活動，從30天至180天，不同階段，配合多種促刷策略，促刷成功率最高可達53.1%。餘額衰減客戶，通過贈送禮品的方式，設置刷卡金額達標線，從而促動客戶刷卡，通過禮品營銷的活動達標率可達30.1%。
貸後階段——催收：通過機器學習與多輪次對話識別客戶還款意願，準備多套交互模板，話術層層遞進，語氣逐步施壓，引導客戶在線還款或在指定時間內完成還款操作。M01階段客戶流出率達到70%。
2018年6月6日，中國民生銀行發布了全新零售銀行品牌口號——「懂你的銀行」，與「以客戶為中心」的零售業務轉型經營理念相契合。民生銀行信用卡中心積極響應全行經營策略，做「懂你的信用卡」。
在金融科技領域，中國民生銀行信用卡中心基於人工智慧和大數據平臺的智能客戶聯絡體系初顯成效，力爭通過科技手段打造更加智慧的體系和更具人性化的場景服務。創新整合的智能體系架構正發揮著1+1>2的作用，為客戶提供著更全面、更貼心的私人管家式服務。中國民生銀行信用卡中心全業務場景、全生命周期的智能服務已經開啟。懂你，在每一個你需要的時刻；懂你，在每一個你疑惑的瞬間；懂你，在每一張信用卡的背後。中國民生銀行信用卡中心智能客戶聯絡體系，用技術創造價值，以懂你回饋信任。未來，民生信用卡將繼續加快場景建設，為客戶提供更便捷的金融服務，同時做好客群經營，滿足客戶差異化需求，發展金融科技、推進數位化轉型。
特約評論員：黃國平，
中國社會科學院金融研究所研究員，
中國社會科學院投融資研究中心主任