对上有反馈,对下有布置——商业智能在商业银行分行的实践思考
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策人工智能是指模拟、延伸和扩展人的智能的一种新型技术。
它通过模拟人的认知、学习、逻辑推理、判断和决策等智能活动，以实现人的感知、认知、推理和决策功能。
随着科技的不断发展，人工智能的应用已经渗透到了各行各业中，尤其在商业银行领域，人工智能的运用日益广泛，给银行业务带来了革新性的变革。
1. 风险管理人工智能可以帮助银行机构更好地识别和管理风险。
通过对大量数据的分析和比对，人工智能可以快速找出异常情况，提前预警可能存在的风险，并采取相应的措施，以保障银行的资产安全。
2. 数据处理银行的日常运营需要处理大量的数据，包括客户信息、交易记录、市场走势等等。
而人工智能技术可以通过自动化的方式对这些数据进行整理、分析和解读，从而为银行的决策提供更为准确和全面的数据支持。
3. 客户服务人工智能还可以被应用在银行的客户服务领域，通过智能语音识别和自然语言处理技术，使得银行可以更加智能地相应客户的需求，提供更为智能和个性化的服务。
4. 信贷审批在贷款业务中，人工智能技术可以通过对客户信息和信用记录的快速分析，帮助银行进行快速的信贷审批工作，提高审批效率的同时降低信贷风险。
5. 欺诈检测通过人工智能技术的应用，银行可以更有效地识别和预防欺诈行为，减少金融风险，确保金融交易的安全性。
二、人工智能在商业银行的对策1. 技术升级商业银行需要不断地进行技术升级，引入先进的人工智能技术，确保银行在风险管理、数据处理、客户服务等方面能够跟得上时代的发展。
2. 人员培训银行需要加大对员工的培训力度，给员工提供更多关于人工智能技术的相关知识和技能，提升他们在人工智能时代的适应能力。
3. 合规规范在使用人工智能的过程中，商业银行需要充分遵循相关的合规规范，保障数据安全和客户隐私，防范潜在的风险。
4. 风险防范银行应当建立完善的风险防范体系，结合人工智能技术，及时发现并消除风险，确保银行在发展中的安全性。
5. 个性化定制在客户服务方面，商业银行可以利用人工智能技术，为客户提供更为个性化的服务，满足客户的不同需求，提高客户满意度。
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策随着科技的不断发展，人工智能已经逐渐走进了我们的生活，成为了一个备受关注的热点话题。
在众多行业中，商业银行是一个最能够体现人工智能应用价值的行业，因为人工智能技术可以帮助商业银行提高效率、降低成本、提高服务质量等多方面的业务。
本文将从人工智能在商业银行的应用方面及对策方面进行简单的探讨。
一、智能客服二、风控在银行行业中，风控是一项非常重要的工作，主要目的是保障资金的安全性和合法性。
人工智能技术可以通过数据挖掘、模式识别等技术来分析大量的数据，从中找到异常点和不符合规律的数据，从而实现对风险的控制和管理。
三、智能营销商业银行可以利用人工智能技术来进行精准的客户分析和定位，快速识别目标客户，并且根据客户群体的需求和偏好推出相应的产品和服务，从而提高客户转化率。
四、智能音视频识别商业银行可以通过人工智能技术对客户进行视频和音频的识别和分析，从而提高信贷审核效率和准确度。
人工智能通过大数据的处理和分析能力优势可以提升商业银行服务的效率和质量，但是在实际应用过程中，也存在很多问题需要解决。
一、数据安全问题在应用人工智能技术的过程中，需要承担大量的客户信息，如果信息泄露，将对客户的利益造成损害。
因此，人工智能在商业银行的应用必须严格遵守相关的数据隐私政策和规定，并采取有效的数据安全措施，如数据的加密、备份、监控和管理等。
二、算法不确定性当商业银行应用人工智能技术时，所使用的算法如果存在不确定性，瞬间程序出现错误时，这将可能对客户造成严重的财务损失，同时也会对银行的声誉产生很大的影响。
因此，商业银行在引入人工智能技术时，必须对其算法进行充分的测试和评估，保障其可靠性和稳定性。
三、技术挑战问题人工智能技术虽然存在很多优点，但也存在技术上的挑战。
例如，语音识别、自然语言处理等技术在处理口音、语速、方言等方面存在很多困难，需要考虑大量的因素才能准确判断。
此外，商业银行在引入人工智能技术时，必须要有足够的技术实力和专业人员，对技术的发展与调整进行快速反应，在竞争中始终保持领先优势。
人工智能的发展对商业银行的影响及对策分析
人工智能的发展对商业银行的影响及对策分析1. 引言1.1 人工智能在商业银行中的应用现状在当前数字化、信息化的时代，人工智能技术已经成为商业银行的新宠。
人工智能在商业银行中的应用现状主要体现在以下几个方面：人工智能在风险管理方面发挥着越来越重要的作用。
通过机器学习和数据分析技术，银行可以更加准确地识别和评估各种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。
这有助于银行及时发现并应对风险事件，保障金融系统的稳定和安全运行。
人工智能在客户服务方面也发挥着重要作用。
通过自然语言处理技术和智能对话系统，银行可以提供更加个性化、高效的客户服务，满足客户多样化的需求。
人工智能还可以通过大数据分析客户行为和喜好，为银行精准推送相关产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
人工智能还可以帮助银行优化业务流程，提高工作效率和降低成本。
通过自动化技术和智能决策系统，银行可以实现多个业务环节的自动化处理，减少人为错误和提升工作效率。
这有助于银行更好地处理海量数据和复杂业务，提升整体运营效率。
人工智能在商业银行中的应用现状已经展现出了巨大的潜力和优势。
随着技术的不断发展和完善，人工智能将为商业银行带来更多机遇和挑战，推动银行业进入智能化、数字化的新阶段。
1.2 人工智能对商业银行的影响人工智能的智能计算能力和数据处理能力可以帮助商业银行提高业务效率和准确性。
通过人工智能技术的应用，商业银行可以实现自动化的风险评估、信用评分、客户数据分析等过程，提高决策的准确性和效率。
这有助于降低银行的运营成本，提高工作效率，提升服务质量。
人工智能还可以帮助商业银行优化业务流程和服务模式。
通过智能客服机器人的应用，银行可以提供更快捷、更便捷的服务体验；通过智能风险管理系统的应用，银行可以更好地监控风险，防范金融欺诈等问题。
这些优化可以帮助银行更好地满足客户需求，提高客户满意度。
人工智能还可以帮助商业银行更好地进行风险管理和合规监管。
通过人工智能技术的应用，银行可以快速识别、预测和应对各种风险，保障金融体系的稳定性；可以更有效地监控和管理客户数据，符合相关的合规要求。
商业银行的人工智能创新
商业银行的人工智能创新近年来，随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各个行业中得到了广泛应用。
商业银行作为金融业的重要组成部分，也开始积极探索和应用人工智能技术，以提升服务质量、提高效率和降低风险。
本文将探讨商业银行中人工智能创新的现状与发展趋势，并分析其中所带来的益处与挑战。
一、人工智能在商业银行中的应用1. 客户服务与体验的提升商业银行通过引入人工智能技术，在客户服务上实现了极大的改进。
语音识别技术和自然语言处理技术的应用，使得客户能够通过语音或文字与银行进行交互，查询账户余额、转账、办理业务等。
此外，商业银行基于人工智能技术的个性化推荐系统，能够根据客户的喜好和需求，为其提供个性化的金融产品和服务，提升了客户体验。
2. 风险管理与欺诈检测商业银行通过人工智能技术有效地改进了风险管理和欺诈检测的能力。
利用大数据分析和机器学习算法，银行可以对海量的交易数据进行筛选和分析，发现异常交易、风险事件和欺诈行为。
这项技术不仅可以提高银行对风险的感知能力，也可以减少误判和误报。
3. 数据分析与精准营销商业银行的大量数据需要通过人工智能技术进行有效的管理和分析。
银行可以利用数据挖掘和机器学习算法，对客户行为和偏好进行分析，从而更好地制定个性化的营销策略。
同时，精准营销也能够提高银行的销售效率和客户满意度。
4. 金融风险预测与投资决策商业银行利用人工智能技术，可以对金融市场进行更准确的预测和分析。
通过分析历史数据和市场动态，银行可以利用机器学习和深度学习算法，提高对金融风险的预判能力，为投资者提供准确的投资建议和决策支持。
二、商业银行人工智能创新的益处1. 提升服务效率与降低成本人工智能技术能够在不间断的情况下提供服务，减少了银行人力资源的需求，并且可以实现自动化的处理流程，从而提高了服务效率和降低了运营成本。
2. 增强风险管理与预测能力商业银行利用人工智能技术对数据进行快速分析和处理，可以更准确地识别风险事件，并采取相应的风险控制措施，从而降低风险，并保证银行的安全和稳定。
人工智能在商业银行中的应用与效益
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。
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策【摘要】人工智能在商业银行中的应用越来越受到重视，对于提升银行效率和客户体验起到了至关重要的作用。
本文从引言、正文和结论三个部分展开探讨。
引言部分主要介绍了人工智能在商业银行中的作用和重要性，以及人工智能技术的快速发展。
在分别详细讨论了人工智能在银行客户服务、风险管理、市场营销、反欺诈和数据分析等方面的应用。
结论部分则总结了人工智能在商业银行中的应用及建议的对策措施，并展望了人工智能对商业银行未来的影响。
通过本文的研究，可以更全面地了解人工智能在商业银行中的作用和发展前景，为银行业的数字化转型提供一定的参考和借鉴。
【关键词】关键词：人工智能、商业银行、客户服务、风险管理、市场营销、反欺诈、数据分析、应用、对策、影响、未来。
1. 引言1.1 人工智能在商业银行中的作用和重要性引言：在当前人工智能技术快速发展的背景下，商业银行也在积极探索如何更好地应用人工智能技术，提升自身的数字化转型能力和服务水平。
可以预见，人工智能将成为商业银行未来发展的关键驱动力之一，推动银行业务更加智能化、高效化和便捷化。
深入理解和应用人工智能技术，对商业银行来说具有重要的战略意义和发展价值。
1.2 人工智能技术的快速发展人工智能技术在近年来迅速发展，正逐渐成为商业银行的重要利器。
随着数据量的急剧增长和计算能力的提升，人工智能技术不断创新，应用范围也日益扩大。
从最初的简单规则和模式识别，到如今的深度学习和自然语言处理，人工智能技术已经取得了巨大突破，在各个领域展现出强大的能力。
在商业银行领域，人工智能技术的快速发展为银行提供了更多的机会和挑战。
通过机器学习和数据分析，银行可以更好地了解客户需求，个性化推荐服务，提高客户满意度；人工智能技术还可以帮助银行加强风险管理，提高反欺诈能力，保障金融安全。
人工智能技术还可以在市场营销中发挥重要作用，提升销售效率和精准度。
人工智能技术在商业银行中的快速发展已经成为行业的必然趋势，银行机构应积极拥抱人工智能，并不断探索新的应用场景和技术解决方案，以保持竞争优势并提高服务质量。
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策随着科技的不断发展，人工智能已经开始在各种领域中发挥重要作用，其中包括商业银行领域。
人工智能技术的应用，可以为商业银行带来更高效的工作流程、更准确的风险管理和更好的客户服务。
与其带来的好处相对应的是一些挑战和隐患。
本文将浅谈人工智能在商业银行的应用及对策。
1. 风险管理在商业银行中，风险管理是非常重要的一环。
传统的风险管理方法往往需要大量的人力和时间，而且很难做到全面、准确。
而有了人工智能技术的应用，商业银行可以通过大数据分析和机器学习算法来预测风险，及时响应风险事件，从而降低风险带来的损失。
2. 客户服务人工智能技术可以为商业银行带来更好的客户服务体验。
通过自然语言处理和语音识别技术，银行可以建立智能客服系统，可以更快速、更准确地处理客户的咨询和投诉，提高客户满意度。
3. 作弊风险监测在银行交易中，作弊行为是一直存在的风险。
人工智能技术可以通过对大量数据的分析，识别潜在的作弊行为，并在第一时间做出处理，从而保护客户的资产安全。
二、人工智能在商业银行的对策1. 数据安全保障在应用人工智能技术的过程中，商业银行需要确保客户数据的安全。
银行需要建立高效的数据加密和监控机制，确保客户的隐私信息不被泄露。
2. 人工智能审查尽管人工智能技术可以自动处理大量数据，但在某些重要领域，仍然需要人工的审查和干预。
对于需要涉及客户隐私信息的风险管理和作弊监测，银行需要设置专门的人工智能审查部门，确保所有的处理行为符合法律法规。
3. 人机协作在应用人工智能技术的过程中，银行需要建立良好的人机协作机制，将人工智能技术与银行现有的工作流程有机结合。
还需要对银行员工进行相关的人工智能技术培训，提高他们对人工智能技术的认识和运用能力。
4. 风险防范人工智能技术可以帮助商业银行降低风险，但也可能带来新的风险。
商业银行需要根据实际需求定期对人工智能系统进行审查和更新，确保人工智能系统的有效性和稳定性。
人工智能在商业银行经营管理中的应用对策
操作风险管理
通过智能化监控和预警系 统，实现对操作风险的实 时监控和预防，降低风险 损失。
数据挖掘与决策支持
1 2 3
数据可视化
通过数据可视化技术，将复杂的数据转化为直观 的图表和图像，提高决策者的决策效率和准确性 。
预测分析
利用大数据分析和机器学习算法，实现对市场、 行业、客户的预测分析，为决策者提供更加准确 和及时的决策支持。
人工智能在商业银行经营管 理中的应用对策
汇报人： 日期:
目 录
• 人工智能在商业银行中的发展现状 • 人工智能在商业银行经营管理中的优势 • 人工智能在商业银行经营管理中的应用场景 • 人工智能在商业银行经营管理中的挑战与对策 • 人工智能在商业银行经营管理中的前景展望
01 人工智能在商业 银行中的发展现 状
数字化转型
通过人工智能技术，推动银行的数字化转型，提高数字化经营能力。
03 人工智能在商业 银行经营管理中 的应用场景
客户服务与营销
01
02
03
智能客服
利用自然语言处理和语音 识别技术，构建智能客服 系统，提高客户服务效率 和质量。
个性化推荐
通过大数据分析和机器学 习算法，实现个性化服务 和精准营销，提高客户满 意度和忠诚度。
人工智能在商业银行中的发展趋势
深度学习技术的应用
随着深度学习技术的发展，人工智能在商业银行中的应用将更加 广泛，例如智能风控、智能投资等。
跨行业合作
商业银行将加强与科技企业的合作，共同推进人工智能技术在金融 领域的应用和发展。
定制化服务
随着客户需求的多样化，人工智能技术将为客户提供更加定制化的 服务，例如根据客户的偏好和需求推荐金融产品。
反欺诈和反洗钱
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策
浅谈人工智能在商业银行的应用和对策随着科技的不断进步，人工智能已经成为商业银行的重要应用领域之一，商业银行开始逐渐意识到人工智能的价值和应用前景，在客户服务、风险管理、反欺诈、智能决策等方面大力投入人工智能技术应用，提高工作效率，提高客户体验，实现可持续发展。
1.智能客服商业银行开设的客服热线每天都会接收来自客户不同的问题咨询和服务，为了提高客户服务质量和效率，银行引入了自然语言处理和语音识别技术，打造智能客服机器人，能够根据客户提问自动给出相应的回复和解决方案，提高了客户满意度和服务效率。
2.数字化营销通过大数据和机器学习技术，商业银行能够准确了解客户的需求和行为，将个性化的产品和服务营销策略精准推送给每个客户，促进客户的消费习惯，提高了营销效果和客户的参与度。
3.智能分析商业银行通过数据挖掘和预测分析技术，分析客户的信用风险、资产负债情况、还款能力等数据，及时发现风险因素并采取相应的风险控制措施，提高了整体的风险控制能力和管理效率。
4.智能决策商业银行利用人工智能技术分析数据，辅助客户经理做出更加合理的决策。
比如，针对新客户的授信申请，它可以通过自然语言处理技术，快速判断客户身份、还款能力等因素，甚至预测未来的客户行为等，帮助决策者做出更加科学、合理的决策。
人工智能应用的之前，商业银行需要关注的几个问题：1.人工智能安全问题在大数据、云计算等技术的加持下，商业银行面临着越来越多的安全风险。
同时，随着人工智能的不断发展，黑客也不断地加强对互联网的攻击，因此，加强人工智能安全保护措施，保障客户的资金安全至关重要。
2.数据质量保障人工智能系统的运转离不开数据的支持，如果数据本身就存在问题，那么人工智能所输出的结果也就毫无意义。
因此，保障输入的数据质量，对于人工智能系统来说是非常关键的。
3.人类控制的问题尽管人工智能已经为商业银行提供了很多帮助，但它仍旧是完全由机器管理的系统。
因此，万一出现人工智能系统出现运行崩溃的情况，商业银行有没有足够的人类控制手段去应对和解决呢？这是商业银行需要关注的问题。
课题论文：商业智能在商业银行的应用
71761 银行管理论文商业智能在商业银行的应用引言现阶段我国正处在全面改革的深化阶段，在这一过程中的诸多领域都纷纷进入到改革的氛围中，对自身的管理等有了很大的转变，这在商业银行的发展中也是如此。
商业智能主要是对企业中的现有数据转化成知识来辅助企业做出准确决策的工具，将其在商业银行当中加以应用就能够推动商业银行经营的全面信息化和智能化，为其在发展中的优势地位获取奠定了基础。
1.商业智能的作用体现及系统技术架构分析1.1商业智能的作用体现分析商业智能也被称为是商务智能，主要是采取的数据仓库技术以及在线分析技术等来对商业价值得以实现的。
这一技术在当下的商业银行中有着比较广泛的应用，最为根本的原因就是由于商业银行的信息化不断得到深化发展，在数据的积累上也逐渐增多，从而就出现了数据爆炸以及信息缺乏的矛盾[1]。
在这一复杂的运行环境下，商业智能的出现就有效解决了这一矛盾，其最大的作用就是可以对银行经营中的大量数据进行搜集并将其转为信息知识来为银行的发展进行促进。
从具体而言，商业智能的作用主要是集中体现在对银行管理者管理和跟踪绩效，并能够帮助用户进行理解业务，使其认识到业务的发展趋势，并能够对客户的关系进行改变，以及为银行的发展创造获利的机会。
1.2商业智能系统技术架构分析对于商业智能跨学科的得以应用主要是对计算机技术的应用，能够从大量数据中获得有利于银行发展的信息，来进一步促进银行业务的运作发展。
商业智能的技术架构主要是涵盖着数据仓库以及数据抽取和信息展示工具等诸多部分，从数据的抽取结构上主要是对综合数据库数据追加以及更新功能的完成，这也是基础数据库构建后台技术结构的重要核心[2]。
其中的数据提取服务主要是根据业务性质来对多来源的数据进行的处理，而数据转换服务则主要是对数据内容实施审查通过表内关系及表间关系加以实施。
而在业务数据源方面主要是包含了运行应用系统以及外部进入的数据等，为能够有效保证数据标准以及统计口径一致性，就需要把国家标准代码以及行业标码归入到基础数据库的有效组成部门并纳入到资源数据库当中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
易 效，
务
通
俗 大
坩
世 ＝三
的 来
● ：
使
句 ｒ ｎ
吝 目 管
ｈ父 ，
易 继 数 而 ¨ 贷 “ 一
甫
．ｒ 卜 艾
线 前 的 总 尢
对
教漱
非 真 努 得Ｂ 实现 常 实 力 巨 数 来 大 据 的 的 战
咻 敉 效 订 ：三ｊ 据 的
可 设置高 门槛 ；ＩＴ 响应速 度要快 ，避丌繁杂 的审批流 。ＩＴ 形成 的建 议列表 ，帮助销售 人员进行 产品推销 时 ，使 用合
部 门要求 信息展示 易操作 ．可使操作 人高效地 完成简 单需 适的交流 活术 、兴 趣话题等 ，更好地 帮助 销售 人 员达成 交
求 ；业 务发展要考虑 系统 的整体规划 ，避免数据孤 岛的出现 易。再深一 步来说 ，基层最 容易搜 集客户的 潜在 诉求 ，全
不同的诉 求 ，要用不 同的方 法来解决 。从业务视 角出 行 所有基 层员工每 天都有潜 在诉求输 入系统 ，这 些同类 诉
发 ，降低 ＢＩ的使 Ｈｊ门槛 ，将 展示 的功能前 移到业 务部 门， 求在 ＡＢＣ＋ＢＩ中达到一个阈值后 ，即可触发产 品设 汁流程 。
叮使 业务部 门直接 根据所 需基础素材 进行加 工 ，并进一 步 产 品部据 此没计 出的产 品因满足 了客 户的潜在 需要 ，将 获
ｎ勺系 统 连 拱 ｌ Ｌ： 施 难 度 啊
儿层
针 对 高 级 管 理 层 。 和 点 、ｌＩ， 而 ＢＩ就
层 牦 一 ／＼完 整 的 、＿『，符 ． 町 以 憔下 铺 ．
垦厦豳 Ｇｒａｓｓ．ｒｏｏｔｓ Ｐｒａｃｔｉｃｅ
针对 中级管理层。中层要将 高管的 目标分解为各部门 、 求不多 。例如后勤部 ，他们 对使 用 ＢＩ业务展示前移工具并
用的业务场景 的识别 、建模 、数据展示 ，都需要 ＩＴ人员参
而对基层 员工 来说 ，ＢＩ可 以使 管理更加 扁平 化 ，“让
与。而在业务部门与 ＩＴ部 门的协 同中 ，专业 的不同使 得跨 听得见炮火的人指挥 战斗 ”。基层人 员在面对客户 时 ，不再
部 门的协 作不够顺 畅。业务 部 门要 求需求编 写要简化 ，不 是 一个人在销售 ，ＢＩ会给他提供 一个根据每 个客户特 点而
Ｇｒａｓｓ—ｒｏｏｔｓ Ｐｒａｃｔｉｃｅ｜
对上有 反馈 ，对下有布置
— 一 商 业 智 能 在 商业 银 行 分行 的 实践 思 考
文 ｆｌ浙 商银 行 广Ｉ Ｉ＇１分行运 营 科技 部科 技管 理 中心 朴 晓光
一－阉 Ｈ，
．｝
，
０
财 管 实 代
交 等 增 理 务．． 据数施 正直器一
下面的问题 。高层和基层 的信 息展示 ，一般变动不会太 多。
知识 智能化对 于高层而言 ，关注战 略层而 是不仅关注
而中层 因为要设 计产 品，及时查看产 品使用 情况 ，并 采取 本行 自身信息 ，还要关 心外部 信息 ，ＡＢＣ＋ＢＩ可 展示计 划
相应行动 ，需经常 要对展示 的 内容进 行变动 。这 些产 品应 的完成 率 ，展示对标 分析 ，甚 至给出相 关战略建议。
的
被 讯
ｆ
行 而 统 微 计 小 分 的
＿ 三 爻 可 易
１ 、
瞰
貌
蜘
以
数 据 的 信 息 化 ，有 效 识 别
ｊＥ彩 破 再 双 伶 系 、 驯 具
先是 总 ，彳将 ＩｊＩ系 统 ，以 及
堵 。 系统 开 发 一 般 与 数 据 准
朗一 般 都 要 趟 过 系 统 开 发 、、
况 ，以及 每个服务 客户 的资产 、交 易情况 ，通过 及 时的信
息获取 ，增加挽留客户的时间窗 口。
知识的智能化 ，实现创利
通过信 息知识 化 ，可 以做到对上有交代 ，对下有指挥 。
随着 ＡＢＣ（ＡＩ、ＢｉｇＤａｔａ、Ｃｌｏｕｄ）在金融科技 中的逐步
但很 多分行在信 息的知 识化 这个 阶段 ，或多或 少都遇 到了 渗透 ，信息的知识化 也在步入知识 的智 能化 时代 。
不 会太热心 ，而 需求大 的部 门，如 产 品部 ，他 们会非 常乐 意体 验这款 工具。 因此 ，工作 的推 广使用也 要找到合适 的 部 门 ，在 产 品部 的试 用大获成 功后 ，ＢＩ业务 展示前移 工具 在 雅个 产品条 线全面 开花 ，该工 具大规模 地批 量应用让 业 务部 门更加 快速地实现 了 “看到 想看的 ”，也让 ＩＴ－￣ｌｓｌ＇－Ｊ摆 脱 丫以往 的 “劳心劳力不讨喜”的尴尬局而 ，最终实现双赢 。
展 示 出来 其所需 的结果 。将 展示层面 的需求从部 门间的协 得 市场 的极 大关 注。
， 变 为一 个部 门 内部 的事 务，直接 取消 了一 个审 批流 。
目前 ，高端客户 的争夺 已趋 白热化 ，普 惠金融也 已经
从 ＩＴ视 『ｆｊ出发 ，ＢＩ可更加 专 注于整 体规划 ，确保 数据 的 获得银 行的重视 。而 ＡＢＣ＋ＢＩ，就 可 以做 到千 人干面 ，针
要的工 作 ，不 仪住 ＢＩ投 产前
俑保 新 增 或 升 级 的 业 务 带 来 ｆ
曾、行 层 而 已 经 将 可 以 以 向
顺 触 －＃－
对 千 ｛ 行
等
人 怕 员
义 撼
信 息 的知 识 化 ，详 尽 展 现
｛ ｉ＇ｉ￣ｊ故 ０ ＿＿ｊ Ｉ
螺 起 来 ， 艇 乏数 据 的准 备
各条线的 目标 ，并 出具具体措施 办法 。ＢＩ可将 这类的数据 信 息 以部 门 、条线 为单位展示 出来 ，让 中层管理者 及 时获 取 措施办 法 ，以及 实施 的效 果反馈 ，以便 其能及 时发现是 否偏 离成 各种细化后 的绩效指标任 务 ，ＢＩ可 帮助 每个基层 员工了解到 自己每项 任务 的完 成情
全面性 、一致性 、及时 陆．并 同时处理一些复杂 的展示需求 。 对个人 的具体需求 ，提 供差 异化服务 。而且还会 降低人 力