平安银行人工智能应用布局案例
人工智能在银行业的前景与应用案例
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。
银行金融服务中的人工智能技术应用案例分析
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。
人工智能在金融领域中的具体应用案例
人工智能在金融领域中的具体应用案例人工智能在金融领域的应用非常广泛，以下是具体的案例：1. 智能客服：许多金融机构已经使用人工智能客服来处理客户的问题和需求。
这些系统能够理解自然语言，并能够自动回答许多常见问题，从而提高客户满意度，并减少客服中心的压力。
2. 风险评估：AI系统可以通过分析大量的数据来预测信贷风险，帮助银行决定是否批准贷款或信用卡申请。
此外，这些系统还可以帮助检测和预防欺诈。
3. 投资顾问：许多金融公司使用AI来提供投资咨询，例如推荐股票或债券，或者提供关于市场趋势的见解。
这些系统可以分析大量的数据，并快速做出决策，从而帮助投资者做出更好的投资决策。
4. 保险：AI在保险行业中也有广泛的应用，例如在车险中用于识别骗保行为，或者在寿险中用于评估风险。
AI还可以帮助保险公司优化理赔处理和定价策略。
5. 区块链与智能合约：AI与区块链技术结合可以用于实现智能合约，这些合约可以在满足特定条件时自动执行。
这可以减少人工干预的需要，并提高效率。
6. 贷款审批：许多金融机构已经开始使用AI来自动化贷款审批过程。
这些系统可以通过分析借款人的信用记录和其他数据来快速决定是否批准贷款。
7. 预测市场趋势：AI可以分析历史数据和市场动态，以预测未来的市场趋势。
这可以帮助投资者做出更好的决策，并在市场上获得更好的回报。
8. 反欺诈：金融机构可以使用AI来检测和预防欺诈行为。
例如，AI可以通过分析交易历史数据来检测信用卡欺诈行为。
总的来说，人工智能正在改变金融行业的面貌，提高效率，降低成本，并改善客户体验。
人工智能应用揭示人工智能对银行行业的影响和应用案例
人工智能应用揭示人工智能对银行行业的影响和应用案例随着科技的迅猛发展，人工智能已经渗透到各个行业中，银行业也不例外。
人工智能的应用为银行业带来了革命性的变化，从客户服务到风险管理，各个方面都得到了提升。
本文将探讨人工智能对银行行业的影响，并介绍几个成功的应用案例。
一、人工智能在客户服务中的应用1. 聊天机器人传统的银行客服中心通常需要大量的人力资源来应对客户的咨询和问题。
而人工智能技术的出现，使得银行能够利用智能聊天机器人来自动化回复客户的问题。
这些聊天机器人通过自然语言处理技术能够理解客户的问题，并给予准确的回复。
这不仅大大提高了客户的满意度，也降低了银行的运营成本。
2. 个性化推荐利用机器学习和数据挖掘技术，银行可以通过分析客户的历史数据和行为模式，向客户提供个性化的产品和服务推荐。
例如，根据客户的消费习惯和投资偏好，银行可以向客户推荐适合的理财产品或贷款方案，提升客户的体验和满意度。
二、人工智能在风险管理中的应用1. 欺诈检测利用人工智能技术，银行可以实时监控和分析大量的交易数据，识别潜在的欺诈行为。
通过机器学习算法，银行可以建立起欺诈检测模型，自动识别异常交易，并采取相应的措施，保护客户的资金安全。
2. 信用评估传统的信用评估方法通常是基于客户的历史数据和信用报告来进行评估，但这往往无法全面准确地评估客户的信用风险。
人工智能技术的应用使得银行能够更全面地分析客户的信用状况，包括社交媒体数据、个人行为数据等，从而提高信用评估的准确性，降低坏账风险。
三、人工智能在投资管理中的应用1. 量化交易人工智能技术的应用使得银行能够利用大数据和机器学习算法进行量化交易。
通过分析海量的历史数据和市场信息，银行可以建立起量化交易模型，自动化执行交易策略。
这不仅提高了交易的效率，也降低了交易风险。
2. 资产配置根据客户的风险偏好和投资目标，银行可以利用人工智能技术来进行资产配置。
通过分析市场数据和客户数据，银行可以生成最优的资产组合，以达到最大化收益和控制风险的目标。
金融行业——数字化转型案例
目录1、数字化转型案例：Synchrony依靠人工智能实现数字化转型 (2)2、数字化转型案例：Tower保险与EIS集团进行了合作以加速数字业务的转型 (8)3、金融行业数字化转型案例：Capital One （美国第一资本金融公司）124、案例研究：平安的数字化转型之路 (20)5、安联保险：数字化转型的五大支柱| 保险科技案例 (23)6、拥抱保险科技，泰康保险推进全面数字化转型| 保险科技案例 (26)7、案例| 农行数字化转型之移动应用平台建设思考与实践 (29)8、案例| 招行零售金融3.0数字化转型实践 (42)9、案例| 农商银行数字化转型的“浙江行动” (50)10、大型保险企业都怎么做数字化转型？|最新案例 (55)11、案例| 这4家数字化转型成功的银行，有什么“独家秘诀”? (64)12、山西证券科技林永峰：数据智能驱动的数字化转型实践 (71)13、思想交锋：证券业数字化转型实践 (79)14、【中国建设银行信息技术管理部北京开发中心主任林磊明】银行数字化转型实践 (86)15、案例研究：国外保险集团的数字化转型之路 (94)16、平安银行战略转向：从零售一支独秀到对公、同业均衡发展| 银行数字化转型案例库 (108)17、香港保险企业数字化转型案例分享 (124)18、同盾蒋韬光大银行开讲: 信用卡智能金融数字化转型实践 (129)19、青云QingCloud举办保险行业沙龙探讨保险业数字化转型实践 (142)20、优秀案例展播｜民生银行：人力资源数字化转型实践 (153)21、银行数字化转型的逻辑与路径 (164)22、清华大学全球产业研究院调研走访泰康保险集团数字化转型实践 (171)23、豆包网出席2019北京国际金融安全论坛，分享保险数字化转型实践 (174)24、企业资产管理数字化转型实践研讨会 (179)25、企业数字化转型案例：Liberty Mutual数字化转型之路 (185)26、玖富大厦喜迎长江商学院CEO12期师生集体到访，CEO孙雷分享企业数字化转型案例！ (214)27、一马“铛”先，农行数字化转型记 (219)1、数字化转型案例：Synchrony依靠人工智能实现数字化转型原创Clint Boulton CIO信息主管D1netSynchrony目前正在使用人工智能来改善其客户服务，帮助处理和确保每天超过7400万个账户的数百万笔信用卡交易。
软考架构师论文《论人工智能技术的应用》
论人工智能技术的应用摘要2023年5月，我司承担了开发平安银行人工智能产品BankGPT的开发工作，我在该项目中担任系统架构设计师的角色，负责顶层设计把控整个项目的架构设计，确保项目在技术层面的可行性。
该项目主要用于为平安银行赋能，提升员工工作效率。
人工智能又称作AI，是指通过计算机算法和模型来模拟人类智能的一门技术。
随着科技的不断发展，人工智能技术已经深入到各个领域，并且在实际应用中发挥了重要的作用。
本文将从人工智能技术的特点、分类和应用领域入手，以BankGPT产品为例，说明自己如何将这些理论知识应用到项目实践中，成功实现AI与金融场景的融合，最终系统顺利上线，获得了用户的一致好评。
在本文最后则是对整个项目开发工作的总结反思，借此可以了解做的好的地方进行借鉴，知道不足的地方进行预防。
正文2023年ChatGPT火爆全球，掀起了AI科技革命浪潮，在这样的时代洪流下，平安银行也希望推推出自己的类ChatGPT产品BankGPT。
由我司承接该项目与平安银行合作，对接NLP大模型，支撑构建通识问答、内容创作、信息抽取等三大产品能力，可满足各种业务场景能力需求，包括知识问答、图片问答、代码生成、图像生成等。
实现大语言模型在金融场景的有效赋能，让大语言模型成为底层的AI操作系统。
人工智能也是经历了许多年的发展才突然出现技术大爆炸的现象，最早是在上世纪50年代就提出了人工智能的概念，经过不断的改良和拓展，该项技术已经日趋成熟，当然离实现人脑化智能还有很长一段路要走。
人工智能又称作AI，是指通过计算机算法和模型来模拟人类智能的一门技术。
随着计算机硬件、软件和算法的不断进步，人工智能技术在最近几年得到了快速的发展，并且在各个领域展现出了巨大的潜力。
人工智能技术的应用不仅提高了生产效率和生活品质，同时也为人类带来了诸多便利和效益。
人工智能技术具有以下特点：1.自适应性：人工智能技术能够根据环境的变化和数据的更新进行自我学习和调整，从而不断提高自身的性能和表现。
国内企业数字化转型案例
国内企业数字化转型案例数字化转型已成为当前企业发展的重要方向，越来越多的企业开始探索数字化转型的方法，以应对日益激烈的市场竞争。
以下是几个国内企业数字化转型的案例：1. 宝洁宝洁是全球消费品巨头之一，自2015年开始，通过数字化转型提高生产效率。
他们采用了先进的人工智能和分析软件，以实现更加智能化和高效化的管理和生产流程。
通过数字化转型，宝洁成功降低了生产成本，提高了生产效率和质量。
2. 索尼索尼是一家全球性的电子产品制造商，自2015年开始，通过数字化转型提高了产品创新和研发能力。
他们利用人工智能和大数据分析技术对市场趋势和产品需求进行研究，以提高产品创新和设计能力。
通过数字化转型，索尼成功推出了多款畅销电子产品，并获得了市场的青睐。
3. 平安银行平安银行是一家领先的金融服务公司，自2016年开始，通过数字化转型提高了客户服务和金融风控能力。
他们采用了先进的人工智能和数据分析技术，以实现更加智能化和精准化的风险评估和客户服务。
通过数字化转型，平安银行成功提高了服务质量和客户满意度，也降低了金融风险和损失。
4. 阿里巴巴阿里巴巴是一家全球性的电子商务领军企业，自2014年开始，通过数字化转型实现了业务拓展和品牌价值的提升。
他们采用了先进的人工智能和大数据分析技术，以实现更加智能化和高效化的市场营销和客户服务。
通过数字化转型，阿里巴巴成功扩大了业务范围和用户规模，也提高了品牌知名度和市场竞争力。
5. 中国移动中国移动是中国最大的移动网络运营商，自2015年开始，通过数字化转型提高了网络效率和服务质量。
他们利用人工智能和大数据分析技术对网络运营和服务质量进行监测和优化，以实现更加智能化和高效化的网络管理和客户服务。
通过数字化转型，中国移动成功提高了网络效率和服务质量，也更好地满足了客户需求和市场需求。
以上几个国内企业数字化转型的案例，充分说明了数字化转型对企业发展的重要意义和价值。
随着技术的不断创新和发展，数字化转型将成为企业发展的必然趋势和关键方向，对于企业长远发展具有至关重要的作用。
银行创新科技应用案例
银行创新科技应用案例近年来，随着科技的飞速发展，银行业也不断探索和应用创新科技，以提升服务质量和用户体验。
本文将介绍几个银行在创新科技应用方面的成功案例。
1. 移动支付推动金融便利化随着智能手机的普及，移动支付在银行业的应用越来越广泛。
支付宝和微信支付等移动支付平台的崛起，极大地方便了人们的生活。
例如，某银行推出了手机银行应用，用户可以通过扫描二维码进行支付、查询账户信息等操作，无需携带现金或银行卡，实现了真正的无现金支付。
这种创新科技的应用，推动了金融服务的便利化和普惠化。
2. 区块链技术提升交易安全性区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，近年来在银行业得到广泛应用。
某银行利用区块链技术构建了一个信贷交易系统，将交易信息以区块的形式记录在链上，实现了交易的透明化和追溯性，大大提升了交易的安全性和可信度。
此外，区块链技术还可应用于跨境支付、供应链金融等领域，为银行业带来了更多新的发展机遇。
3. 人工智能助力客户服务人工智能技术，如语音识别、自然语言处理和机器学习等，也被银行广泛应用于客户服务。
某银行引入了一款智能客服机器人，可以通过语音或文字与客户进行交流，并提供各类金融服务及解答常见问题。
通过人工智能技术，银行能够实现24小时全天候的客户服务，提高了服务效率和用户满意度。
4. 大数据分析优化风险管理随着互联网的快速发展，银行积累了大量的数据资源。
利用大数据技术进行风险管理和决策分析，成为银行业的一项重要创新实践。
某银行通过大数据分析技术，对客户的信用历史、消费行为等数据进行挖掘和分析，实现了对风险的精准评估和预测，为银行业提供了更准确的风险管理手段。
5. 虚拟银行创造全新金融体验虚拟银行指的是基于互联网和移动设备进行在线金融服务的银行业态。
虚拟银行可以通过创新科技，如云计算和区块链等，提供更便捷、高效和安全的金融服务。
某虚拟银行的核心产品是一款智能手机APP，用户可以通过APP进行开户、转账、理财等操作，实现了全程无纸化办理，大大简化了金融服务的流程。
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平安银行人工智能应用布局案例本文聚焦平安银行的人工智能在智能风控、智能营销以及其他场景应用布局，展示平安银行在业务场景中人工智能的赋能成效。
●通过智能推荐平台进行精准营销广告投放，转化效果比人工投放提升50%以上；●平安银行通过实施AI 战略，零售人力产能得到进一步提升，人均营收同比增长17.6%；●2019年上半年累计IT 资本性支出及费用合计同比增长36.9%；●2018年IT 团队人数达3200人，全行科技人力扩充到近6000人（含外包），较上年末增长超过 44%。
摘要bstractontents目录一、平安银行基本情况 (3)二、平安银行人工智能具体应用领域 (3)(一)智能营销 (3)(二)智能风控 (6)(三)其他场景智能化应用 (7)三、研发、合作及经营情况 (8)(一)研发投入 (8)(二)外部合作 (9)(三)营收情况 (10)当客户进入平安银行零售智能新门店时，智能机器人“安安”在大厅主动迎客，能够对接客户日常交流、回答业务咨询等工作。
另外，智能门店的大堂工作人员随身携带的十余台平板电脑，支持7大类、30余种银行业务的自助办理，配合其他智能设备和人员的实时协助，能使客户快速自助办理90%以上的业务，无需排队等候。
这就是人工智能技术变革下的智能化银行，人工智能时代已经到来。
一、平安银行基本情况平安银行是中国内地首家公开上市的全国性股份制银行，前身深圳发展银行收购平安保险集团旗下的深圳平安银行，收购完成后，深圳发展银行更名为新的平安银行。
截至2019年9月末，平安银行全国共有84家分行、1,049家营业机构，能为客户提供多种金融服务。
经过多年发展，平安银行整体经营稳健发展，智能化和数字化转型持续推进。
2019年9月，平安银行营业收入1029.58亿元，同比增长18.8%；净利润236.21亿元，同比增长15.47%；资产总额3.71万亿元，同比上升10.61%；各项存款余额2.29万亿元，较上年末增长7.6%；各项贷款余额2.05万亿元。
图1-1：平安银行人工智能应用布局资料来源：平安银行历年年报，零壹智库二、平安银行人工智能具体应用领域(一)智能营销在现代社会，许多人会接收到各种推销电话，很多人对此感到无奈甚至是厌恶，大量推销电话批量呼出，在不了解客户需求的情况下推销的产品或业务，就如同大海捞针一样。
这种推销或许不仅仅是业务或产品没有有效触达客户，糟糕的是，客户的体验度下降，甚至造成对产品或企业厌恶程度上升，令客户产生抵制心理。
智能营销的出现，解决了上述大部分问题，它通过人工智能和大数据等技术对客户的消费习惯和喜好进行分析，切实了解客户所需要的产品或服务，以客户为中心，从客户角度出发，选择合适的方式进行营销活动，提升客户体验和营销转化率。
在智能营销赛道上，平安银行持续贯彻“零售突破”的策略方针，深化综合金融优势，构建以AI为内驱的营销策略，发力基础零售、私行财富与消费金融三大业务模块。
平安银行通过聚焦基础零售客户获客及经营，通过场景化、科技化手段，利用不同的互联网场景打造多种获客路径，坚持科技赋能，利用大数据驱动客户分析及经营策略的制定，促进获客及客户经营效率与产能提升。
在赋能成效上，2019年9月末，平安银行管理零售客户资产（AUM）18721.78亿元，较上年末增长32.1%；个人存款余额5595.68亿元，较上年末增长21.2%；零售客户数9366.33万户，较上年末增长11.6%；平安口袋银行APP注册客户数8123.41万户，较上年末增长30.5%，月活客户数2986.50万户，较上年末增长15.4%。
在口袋银行APP和信用卡首页，通过智能推荐平台进行精准营销广告投放，转化效果比人工投放提升50%以上。
在私人银行财富管理业务上，充分利用人工智能科技力量和平安集团综合金融模式的优势，根据大数据分析结果和现代投资模型，推出了智能投顾、智能投研服务。
2019年9月末，平安银行共有财富客户74.84万户，较上年末增长26.5%，AUM规模6693.76亿元，较上年末增长46.2%。
在消费金融板块上，平安银行主动优化消费贷款业务结构及客群结构，推动目标客群上移，并通过线上化改造及AI化，推动贷款业务流程与服务升级，改善客户体验，触达更多的客户。
通过人工智能应用赋能，2019年9月末，平安银行个人贷款余额12733.15亿元，较上年末增长10.3%；信用卡流通卡5839.3万张，较上年末增长13.3%，信用卡当年累计总交易金额 24542.75亿元，同比增长27.5%。
图2-1：平安银行口袋银行APP客户数资料来源：根据平安银行年报整理，零壹智库图2-2：平安银行存款情况资料来源：wind，零壹智库图2-3：平安银行贷款情况资料来源：wind，零壹智库(二)智能风控在风险控制上，平安银行搭建了全面AI为基础的“风险3.0”新一代智能风险管理体系建设，以人工智能和大数据为核心，通过人工智能预审平台及多元化外部数据，将传统的逻辑回归，决策树模型和GBM 链式聚类分析等大数据模型相结合，引入了生物识别技术，搭建了贷前、贷中、贷后人工智能风控机器人。
此外，平安银行还打通了个人贷款、汽融、信用卡等产品的风险管理系统，实现风险前、中、后业务实现智能化和数字化管理。
“风险3.0”AI风控系统，主要有四大应用场景，分别是远程身份识别、大零售企业级反欺诈防线、信用评估+风险预警以及贷后管理：●身份识别主要应用在贷前环节，系统通过人脸识别、声纹识别、公安联网核查、银联鉴权等手段，在线核实客户身份。
●针对反欺诈业务，系统支持每日千万级别的金融交易量，具备为各类信用类信贷产品的审核提供服务的能力。
●信用评估+风险预警板块主要以人行征信报告的金融数据为基础，通过与银联、公积金中心、工商、税务、移动运营商、第三方平台等开展合作获取外部数据，运用人工智能技术对数据进行整合分析，对客户进行多维度用户画像构建，通过风险模型，判定客户最新资信情况。
在贷后管理方面，平安银行通过AI智能催收系统来降低滚动率，应用机器学习技术来优化评分模型，推进差异化催收策略。
在人工智能赋能下，2019年9月末，平安银行不良率为1.68%，较年初下降0.07个百分点。
图2-4：平安银行不良率资料来源：平安银行年报，零壹智库(三)其他场景智能化应用在智能网点建设上，平安银行以“智能零售新门店”进行网点推进。
新型门店整合打造出综合智能化服务体系，通过场景化和个性化构建智能化银行。
2019年9月末，全国已开业245家新门店。
通过网点智能化和标准化的合理布局，平安银行在2019年1-9月营业网点减租2.33万平方米，网点综合效益持续提升。
在产能效率方面，平安银行通过实施AI战略，零售人力产能得到进一步提升，人均营收同比增长17.6%。
另外，平安银行还通过智能化OMO（Online Merge Offline，线上线下相融合）服务体系，让客户办理业务时，线上线下无缝切换，给客户给好的智能化体验。
在智能客服赛道上，平安银行配备了客服机器人“小安”。
智能客户机器人以机器学习和语音语义识别技术为核心，基于多年用户数据积累，部署在各业务渠道，为平安银行建立了全天候“AI客服”体系。
平安智投则是平安银行针对现代投资理财环境，根据人工智能技术和主流投资模型，为客户打造的智能化投研产品。
它能够根据客户的交易记录与风险偏好，为客户提供个性化的产品投资组合方案。
三、研发、合作及经营情况(一)研发投入平安银行将“科技引领”作为全行首要发展战略方针，全面推进“AI Bank”体系建设。
2018年全年IT资本性支出25.75亿元，同比增长82%，2019年上半年累计IT资本性支出及费用合计同比增长36.9%。
AI平台建设上，2019年9月末，平安银行的11个AI 中台项目已经陆续完成投产，为前台应用和业务团队提供支撑和赋能。
2019年1-9月，平安银行在零售业务上累计投入11.99亿元用于科技及创新，通过升级传统业务、创新业务模式、提升服务体验，保持持续增长动能和成本优化能力。
另外，平安银行针对零售板块，打造了专属IT团队。
在2017年，IT团队员工数为1800余人；2018年IT团队人数达3200人，全行科技人力扩充到近6000人（含外包），较上年末增长超过 44%。
另外，平安银行还通过金融壹账通获得人工智能等科技赋能。
金融壹账通是平安集团的联营公司，作为平安集团“金融+科技”双驱动战略的重要承载者，为银行、保险、投资等全行业金融机构提供智能营销、智能产品、智能风控、智能运营等端到端的解决方案。
表3-1：平安金融壹账通资料来源：根据公开资料整理，零壹智库(二)外部合作虽然平安银行自身科技能力在同业中处于领先地位，但它秉持开放合作的态度，积极吸收外部如人工智能等领先技术，和多家公司展开深度合作，丰富金融科技技术在银行各业务场景的应用。
表3-2：平安银行人工智能相关外部合作资料来源：根据公开资料整理，零壹智库图3-1：平安银行人工智能合作关键词资料来源：根据公开资料整理，零壹智库从智能化合作关键词来看，智慧生活在平安银行的外部合作上占比近50%，体现出平安银行对于零售业务的高度重视程度。
凭借自身强劲的科技实力，平安银行在吸收外部领先智能技术的同时，也对外输出自身的科技技术。
智慧生活合作，包含居民的衣食住行和智慧城市建设，与平安银行做大做强零售业务，以AI 赋能零售业务的战略高度相符。
(三)营收情况2017年，平安银行营业收入为1058亿元，受营改增和宏观经济影响，同比下降1.79%，不过自2017年后，营业收入和净利润增长双双迎来拐点。
2019年9月末，平安银行营业收入1030亿元，归母净利润达236亿元，分别同比上升18.80%和15.47%，反映出在AI 持续赋能下，平安银行取得了较大的增长。
图3-2：平安银行营收和净利润6%6%6%47%6%12%12%6%智能营销智能风控生物识别智慧生活智能财政智能客服智能网点智能监控资料来源：平安银行年报，零壹智库平安银行提出“更懂你的智能银行”和“AI Bank”两大品牌体系建设，反映出平安银行对人工智能赋能业务的信心和决心。
人工智能技术不再停留在概念与实验室阶段，平安银行凭借自身强大的科技实力，以及多项人工智能赋能战略，通过智能网点、智能投顾、智能客服、智能营销、智能风控和生物识别等方面，使人工智能在银行业创新运用，为客户带来全新的智能化体验，提升自身品牌知名度和市场竞争力。