宁波银行人工智能应用布局研究
商业银行的人工智能应用研究
商业银行的人工智能应用研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为商业银行领域的重要技术工具，因其在数据分析、风险管理、客户服务等方面的优势而备受关注。
本文将重点论述商业银行如何应用人工智能技术，以提高效率、降低成本并提供更优质的服务。
一、风险评估与管理商业银行在贷款审批、信用风险评估等方面需要处理大量的数据，而人工智能技术能够快速分析这些数据并生成准确的风险评估报告。
人工智能可以通过机器学习算法对历史数据进行学习，从而能够更好地预测客户的还款能力和未来走势。
此外，人工智能还可以根据客户的行为模式和变化趋势，及时发现潜在风险，并采取相应的措施。
利用人工智能技术进行风险评估和管理，可以大幅提升商业银行的贷款审批效率和贷款质量。
二、金融交易和投资分析商业银行在金融交易和投资分析领域也可以应用人工智能技术。
通过人工智能技术，商业银行可以对大量的金融交易数据进行分析，并预测市场走势。
利用机器学习算法，商业银行可以根据历史数据学习交易模式和策略，辅助投资者制定更有效的投资决策。
此外，商业银行还可以利用自然语言处理技术，对大量金融新闻和舆论进行分析，快速获取市场信息，帮助投资者把握投资机会。
三、个性化客户服务与营销人工智能技术可以使商业银行提供更加个性化和智能化的客户服务。
通过分析客户的消费习惯、银行流水和社交媒体信息等大数据，商业银行可以准确了解客户的需求和偏好，并针对性地提供相应的金融产品和服务。
同时，商业银行可以利用人工智能技术，让智能机器人代替人工客服，实现24小时全天候的服务。
这不仅降低了银行的人力成本，也提高了客户满意度。
四、反欺诈与网络安全商业银行面临着不断增加的欺诈和网络安全威胁。
而人工智能技术可以成为商业银行防范欺诈和保障网络安全的重要手段。
通过学习大量的欺诈案例和异常交易数据，人工智能可以帮助商业银行快速识别潜在的欺诈行为，及时采取措施防止损失的发生。
浅析人工智能技术在银行业中的应用
浅析人工智能技术在银行业中的应用随着科技的不断发展，人工智能技术已经在许多行业中得到广泛应用，其中银行业也不例外。
人工智能技术在银行业中的应用，不仅提高了工作效率，降低了成本，还提升了服务质量和客户体验。
本文将就人工智能技术在银行业中的应用进行浅析。
一、智能客服智能客服是银行业中人工智能技术应用的一个典型案例。
传统的银行客服需要大量的人力物力，而且面对客户咨询时，往往需要排队等候。
而智能客服可以24小时不间断地为客户提供服务，无论是简单的查询，还是复杂的问题，都能够得到及时有效的解答。
这不仅提高了客户满意度，也降低了银行的运营成本。
通过人工智能技术，银行可以实现智能语音识别和自然语言处理，让机器能够更好地与客户进行沟通。
而且智能客服可以根据客户的需求，提供个性化的服务和建议，从而更好地满足客户的需求。
二、风险管理在银行业中，风险管理是至关重要的。
人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习，对客户的信用情况进行全面细致地分析，挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势，实现对风险的有效预警和控制。
人工智能技术可以帮助银行建立更加精准的风险评估模型，通过对客户的消费行为、信用记录、资产情况等数据进行综合分析，及时发现潜在的风险，并提出有效的应对措施。
这不仅有助于减少不良贷款率，还可以提高银行的盈利能力。
三、反欺诈在金融业中，诈骗活动屡禁不止，给银行带来了很大的损失。
人工智能技术可以通过对大量的数据进行分析，识别和预警潜在的欺诈行为。
人工智能技术还可以通过对客户行为的异常检测，及时发现非法操作和欺诈行为，提高了银行的反欺诈能力。
银行可以利用人工智能技术建立反欺诈系统，通过对客户的行为、身份、资金流动等进行实时监控和分析，发现异常情况并及时报警。
这有助于及早发现欺诈行为，避免不法分子进行恶意操作，保护客户的资金安全。
四、智能营销人工智能技术在银行业中还可以应用于智能营销。
通过对客户数据进行挖掘和分析，银行可以更好地了解客户的需求和偏好，制定更加个性化和精准的营销策略。
银行业人工智能应用现状分析及相关建议的研究报告
银行业人工智能应用现状分析及相关建议的研究报告近年来，随着人工智能技术的快速成熟，其在国内各领域发展中发挥的作用也越来越大，以银行业金融机构为例，在国家政策与供需因素的共同推动下，商业银行已逐步在多项业务中应用了人工智能技术。
在此背景下，为更好地了解辖内银行业机构的人工智能应用情况，我调研组对辖内57家银行业金融机构开展了人工智能应用专项调研，并结合发现的问题提出了相关建议。
一、银行业人工智能应用基本情况1.从机构类型上看，大中型银行是人工智能应用的主要机构截至2023年2月底，参与调研的57家机构中有30家已开展了人工智能相关应用，占比52.6%。
其中，6家国有大型银行与2家中小法人银行已全部开展人工智能应用；11家股份制商业银行中有9家已开展人工智能应用，占比81.8%;10家城商行中有8家已开展人工智能应用，占比80%;10家村镇银行中有4家已开展人工智能应用，占比40%;15家非银机构中有3家已开展人工智能应用，占比20%;政策性银行则暂未开始应用人工智能技术。
2.从应用范围上看，前台人工智能技术最为广泛对于人工智能技术的应用场景来说，前台主要包括智能客服、生物识别、用户画像、精准营销、智能投顾等等，目标是为用户提供更舒适、便捷、精准、安全的金融服务；中后台则更多地是借助智能风控、金融反欺诈、智能投研以及资金流追踪等应用，为金融业务中的交易、授信与分析提供决策辅助功能，以提髙金融业务人员对各类风险的识别、预警与防控能力。
结合调研情况来看，辖内已幵展人工智能应用的30家机构中有23家使用了生物识别技术，占比76.7%；智能客服是排行第二的应用，有60%的机构已投入使用；其后分别为精准营销、智能风控、用户画像、智能投顾、金融反欺诈、智能投研、资金流追踪等技术，占比依次为56.7%、53.3%.50%、40%、36.7%,10%、10%。
3.从应用效果上看，用户体验明显提升。
一是有效提升了服务效率，如某银行通过使用智能客服机器人穿透式直达客户需求，实现了对客服务的自动化应答，且回答准确率达到92.29%，问题解决率达到了85.54%。
银行人工智能探索人工智能在银行业中的应用和发展前景
银行人工智能探索人工智能在银行业中的应用和发展前景银行人工智能探索：人工智能在银行业中的应用和发展前景在当今数字化时代，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为许多行业的关键工具和创新驱动力。
银行业作为金融领域的重要组成部分，也开始积极探索并应用人工智能技术。
本文将深入探讨人工智能在银行业中的应用和发展前景。
一、人工智能在银行业中的应用1. 机器学习在风险评估中的应用银行一直以来都需要进行风险评估以保护客户的利益，而机器学习算法能够通过大数据的整合和分析，提供更准确和可靠的风险评估结果。
通过对历史风险案例的学习和分析，机器学习算法能够辅助银行快速发现潜在的风险因素，并采取相应措施来降低风险。
2. 虚拟助手与语音识别技术随着智能手机的普及，虚拟助手和语音识别技术已经成为银行业中常见的应用之一。
顾客可以通过语音与虚拟助手进行交互，咨询账户余额、查询交易记录等操作。
语音识别技术的发展也使得电话客服更加高效，提升客户体验。
3. 欺诈检测与交易监控银行业一直是欺诈活动的主要目标，而人工智能技术的应用为银行提供了更强大的欺诈检测和交易监控能力。
通过分析大量的交易数据，人工智能技术可以快速检测到异常交易模式，并及时采取相应措施以防范欺诈行为的发生。
二、人工智能在银行业中的发展前景1. 客户体验的提升借助人工智能技术，银行可以更好地理解客户需求，通过个性化推荐和定制化服务等方式提供更优质的客户体验。
例如，银行可以根据客户的交易记录和偏好，智能推送相关理财产品和金融服务，提供更具针对性的建议和解决方案。
2. 自动化处理与效率提升人工智能在银行业中的应用，还可以帮助银行实现交易和流程的自动化处理，提升工作效率。
通过机器学习算法和自然语言处理技术，银行能够自动处理大量的客户请求和文件处理，减轻员工负担，降低人力成本。
3. 风险管理与合规监管银行在风险管理和合规监管方面面临着严格的要求。
浅析人工智能技术在银行业中的应用
浅析人工智能技术在银行业中的应用人工智能技术在银行业中的应用越来越广泛，对提升银行的效率和用户体验起到了重要作用。
人工智能技术在银行的风险管理方面发挥了重要作用。
传统的风险管理往往需要大量人力和时间来进行风险评估和预测，而人工智能可以通过对大量数据的分析和挖掘，快速准确地识别和评估风险。
利用机器学习算法和大数据分析技术，银行可以实现对客户的信用评估和欺诈检测，降低不良资产的风险。
人工智能技术可以提升银行的客户服务体验。
通过自然语言处理和机器学习等技术，银行可以开发智能客服系统，实现自动化的客户服务。
这样，客户可以通过语音或文字与人工智能系统进行交互，获得快速准确的服务。
人工智能技术还可以通过分析客户数据和行为，为客户提供个性化的推荐和建议，提高客户满意度。
人工智能技术在银行的机器人化服务方面也有潜力。
银行可以引入机器人来代替柜台服务人员，实现自动办理业务和提供咨询。
这不仅可以提高办理业务的效率，还可以减少人为错误和欺诈风险。
一些银行已经开始在柜台和自助设备上使用人工智能机器人，取号、查询余额、转账等操作可以更快捷方便地完成。
人工智能技术还可以在银行的数据分析和投资决策方面发挥作用。
传统的数据分析方法往往依赖人工的经验和感觉，而人工智能可以通过大数据分析和机器学习来挖掘数据中的规律和趋势，并根据这些规律和趋势做出投资决策。
这样，银行可以更加科学和准确地分析市场情况，提高投资回报率。
人工智能技术在银行业中的应用是多方面的，并且在提升银行效率、改善客户体验等方面都有显著的作用。
随着技术的进一步发展和应用的深入推广，相信人工智能技术将在银行业中发挥越来越重要的作用。
人工智能银行调研报告
人工智能银行调研报告1. 引言随着科技的不断进步和人工智能（Artificial Intelligence, AI）的快速发展，越来越多的银行开始采用人工智能技术来改善业务流程和提升客户体验。
本报告旨在对人工智能银行的应用进行调研，分析其优势和局限性，并展望未来的发展趋势。
2. 人工智能在银行业的应用2.1 聊天机器人人工智能银行中最常见的应用是聊天机器人，通过自然语言处理和机器学习算法，聊天机器人可以与客户实时交流，回答常见问题，提供账户信息和产品推荐等服务。
聊天机器人的优势在于24/7全天候服务和快速响应客户需求，可以有效降低银行客服压力和成本。
2.2 风险管理人工智能在风险管理方面也发挥着重要作用。
通过大数据分析和机器学习算法，银行可以识别和预测潜在的风险，并采取相应的措施进行风险应对和防范。
例如，人工智能可以通过分析客户数据和行为模式，及时发现可疑交易和欺诈行为，保护客户的资金安全。
2.3 个性化推荐利用人工智能技术，银行可以根据客户的历史交易记录、偏好和风险承受能力进行个性化推荐。
通过深度学习算法，银行可以精准地推荐投资产品、贷款方案和优惠活动，提高客户满意度和忠诚度。
3. 人工智能银行的优势和局限性3.1 优势（1）提高效率：人工智能可以自动化和智能化大部分银行业务流程，加速服务响应时间，提高效率和工作效能。
（2）降低成本：聊天机器人和自动化处理可以减少银行客服成本和人力资源投入。
另外，风险管理和个性化推荐的人工智能技术可以减少欺诈行为和错误交易带来的损失，降低风险管理成本。
（3）增强客户体验：个性化推荐和24/7在线服务可以提高客户满意度，增强客户与银行的互动和黏性。
3.2 局限性（1）安全风险：人工智能银行需要处理大量敏感客户数据，如何保护客户隐私和数据安全是一个重要的挑战。
（2）缺乏人工智能专业人才：人工智能技术的开发和应用需要专业人才，而目前行业内的人才缺口仍然较大，银行需要加大招聘和培养人工智能专业人才的力度。
人工智能技术在商业银行中的应用研究
人工智能技术在商业银行中的应用研究一、概述随着科技的不断进步和发展，人工智能技术逐渐成为商业银行中不可或缺的一部分。
人工智能技术的应用可以提高银行的效率，优化服务质量，降低风险等。
本文将探讨人工智能技术在商业银行中的应用研究。
二、人工智能技术在商业银行中的应用1.面部识别技术面部识别技术可以提高银行的安全性和便利性，减少人工操作的时间和成本，提高客户的满意度。
商业银行可以通过面部识别技术进行人脸验证和身份验证，从而避免了客户忘记密码或证件丢失等问题，提高交易的安全性和便捷性。
2.智能客服技术智能客服技术可以优化银行的客户服务质量，满足客户多样化的需求。
商业银行可以通过智能客服技术，实现更快的响应速度和更加真实的服务体验，从而提高客户的体验感和忠诚度。
3.预测分析技术预测分析技术可以提高商业银行的风险控制能力和经营效率。
商业银行可以通过分析客户的历史数据和行为，预测客户未来的需求和消费行为，制定有效的营销策略和产品策略，提高客户的满意度和业务水平。
4.数据挖掘技术数据挖掘技术可以帮助商业银行挖掘客户行为的规律和模式，优化银行的服务流程和产品策略。
商业银行可以通过数据挖掘技术，识别客户的需求和行为，从而制定更好的市场策略和产品策略，提高银行的竞争力和盈利能力。
5.智能风控技术智能风控技术可以提高商业银行的风险管理水平和业务安全性。
商业银行可以通过智能风控技术，实现对客户的信用评估、行为监控和风险预警等功能，从而避免不良资产的产生和损失的发生，提高银行的业务水平和发展前景。
三、应用案例1.浦发银行智能风控系统浦发银行通过引入人工智能技术，建立了基于大数据和人工智能技术的智能风险控制系统，提高了银行的业务安全性和风险控制能力。
该系统实现了对客户行为的预警和监管，提高了银行的风险识别和管理水平。
2.中国银行人脸识别技术应用中国银行通过人脸识别技术，提供了更加便捷和安全的银行服务。
客户只需要通过举起身份证，系统就会自动进行面部识别和身份验证，从而避免了客户忘记密码或证件丢失等问题，提高了客户的体验感和忠诚度。
人工智能在智能银行中的应用探索
人工智能在智能银行中的应用探索随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，银行业也不例外。
智能银行作为金融行业的创新模式，正借助人工智能技术实现转型升级，为客户提供更加便捷、高效和个性化的服务。
一、智能客服与客户服务优化在智能银行中，人工智能首先在客户服务方面发挥着重要作用。
智能客服系统能够实现24 小时不间断服务，随时响应客户的咨询和需求。
通过自然语言处理技术，智能客服能够理解客户的问题，并迅速提供准确的答案。
与传统的人工客服相比，智能客服具有更高的效率和更低的成本。
它可以同时处理多个客户的咨询，大大缩短了客户的等待时间。
而且，智能客服能够快速获取和整合大量的金融知识和产品信息，为客户提供全面、准确的服务。
例如，当客户询问关于信用卡还款的问题时，智能客服可以立即给出还款方式、还款期限、利息计算等详细信息，并根据客户的消费情况提供个性化的还款建议。
此外，智能客服还能够通过对客户咨询历史的分析，了解客户的需求和偏好，为后续的营销和服务提供参考。
二、风险评估与信贷管理风险评估是银行业务的重要环节，而人工智能在这方面也展现出了巨大的优势。
通过大数据分析和机器学习算法，银行可以对客户的信用风险进行更加准确和全面的评估。
人工智能系统能够整合客户的各种数据，包括个人基本信息、财务状况、消费记录、社交网络行为等，构建更加完善的客户画像。
基于这些数据，机器学习模型可以预测客户的违约概率，为信贷决策提供有力支持。
这不仅提高了信贷审批的效率，还降低了信贷风险。
在信贷管理过程中，人工智能还可以实时监控客户的还款情况和信用变化，及时发现潜在的风险，并采取相应的措施。
例如，当客户出现还款逾期或信用评分下降时，系统能够自动发出预警，提醒银行工作人员进行跟进和处理。
三、投资顾问与财富管理在财富管理领域，人工智能也为银行客户带来了新的体验。
智能投资顾问系统能够根据客户的风险偏好、投资目标和财务状况，为客户制定个性化的投资方案。
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研究机构Array报告主编于百程执笔陈成bstract摘要本文聚焦宁波银行的人工智能应用，展示宁波银行在业务场景中人工智能应用的赋能成效。
●宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系，从前端独立授信审批，终端设置4+N智能预警到后端业务独立回访；●宁波银行已经上线智能外呼，并使用智能机器人进行存量零售客户维护，能够实现到期还款提醒、逾期催收、产品综合营销等功能；●针对对公业务，上线了ICR智能识别，在OCR的基础上，植入了计算机深度学习等人工智能技术。
ontents目录一、宁波银行基本情况 (2)二、宁波银行人工智能具体应用领域 (2)(一)智能风控 (2)(二)其他智能化应用 (5)三、科技投入、合作及经营情况 (5)(一)科技投入 (5)(二)外部合作 (6)(三)营收情况 (6)最近，宁波银行上线了6.0.2版本的手机银行APP，优化升级了九大板块、87项细分功能。
据了解，此次升级后的宁波银行手机APP，优化了理财产品的精准营销功能，在“为您推荐”栏目能够为用户推荐精选理财产品。
此外，客户还可以一键连接智能财富顾问，即智能投顾模块，能根据客户需求，提供专业的资产配置方案。
一、宁波银行基本情况宁波银行成立于1997年4月，总部设立在浙江省宁波市，2007年7月作为国内首家城市商业银行在深圳证券交易所挂牌上市。
目前，宁波银行在上海、杭州、南京、深圳、苏州、温州、北京、无锡、金华、绍兴、台州、嘉兴和丽水、湖州设立14家分行，各地设有营业网点355家，拥有员工人数超1.5万人。
宁波银行的第一和第二大股东分别是宁波市政府和新加坡华侨银行，新加坡华侨银行是东南亚第二大金融服务集团，是国际上具有最高评级的银行之一，拥有穆迪Aa1级评级。
2019年三季度末，宁波银行总资产1.24万亿元，同比增长14.14%；实现营业总收入255.53亿元，同比提升20.37%；归属母公司净利润107.12亿元，同比上升20.04%。
图1-1：宁波银行智能化应用布局资料来源：宁波银行，零壹智库二、宁波银行人工智能具体应用领域(一)智能风控根据公开披露信息，宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系，从前端独立授信审批，终端设置4+N智能预警到后端业务独立回访，覆盖了银行贷款审批链条整个过程。
宁波银行还搭建了以“4+N”预警、个人预警、产品预警为主体的综合式预警管理体系，能够实现从业务的微观与中观、个案与批量、客户与产品等多维度的风险预警。
目前，宁波银行的“4+N”预警模块还可以实现对上市公司舆情类预警，预警模式不断迭代；个人预警模块能够实现同一客户名下所有产品的统一监测。
据宁波银行披露，该风险预警产品工作重点在于监测发展异动和风险变化。
未来，针对该系统，宁波银行还将加强预警信息的排查、处置，提升预警响应速度。
在宁波银行的风控体系中，在大数据建设上，目前实现了对接吸收外部权威渠道数据，具备丰富的底层数据类别，能够为授信准入、预警管理、反欺诈提供风险线索，做到有效防范中介、团伙等欺诈风险，维持银行整体优良的信贷资产质量。
另外，宁波银行还建立了客户风险统一视图、企业关联图谱、担保关联图谱等，通过风险数据可视化更加直观和全面揭示客户风险状况。
在反欺诈体系构建上，宁波银行通过操作系统对客户信息实行自动化采集，综合运用生物识别和模糊匹配算法等金融科技技术，对碎片化的信息进行收集和整理，从多维度对客户异常信息和行为进行诊断和处理，以实现高欺诈风险的识别和拦截。
在国际业务上，宁波银行采用了线下和线上相结合的方式，形成了线下客户经理进行尽职调查，线上风控系统针对业务动态进行风险监测的业务模式。
2019年三季度末，宁波银行不良率为0.78%，呈现了近几年逐年下降的趋势。
2019年三季度末，商业银行整体不良率为1.86%，城商行整体不良率为2.48%。
在经济下行压力加大和监管趋严的情况下，不少城商行风险出清加速，导致城商行整体不良率较高。
另外，从宁波银行的贷款结构可以看出，个人和公司两项贷款均保持增长，两者在2019年9月末分别为1522.13亿元和2861.74亿元。
综合来看，宁波银行整体贷款质量在城商行中处于领先地位，在保持较低不良率的同时两项贷款均实现一定增长，侧面反映出宁波银行在智能风控体系的赋能下，整体风控能力优秀。
图2-1：宁波银行不良率资料来源：wind，零壹智库图2-2：宁波银行贷款情况资料来源：wind，零壹智库(二)其他智能化应用在客户服务上，宁波银行投放了智能客服机器人，重点运用在贷后管理业务上。
目前，宁波银行已经上线智能外呼，并使用智能机器人进行存量零售客户维护，能够实现到期还款提醒、逾期催收、产品综合营销等功能。
2019年三季度末，宁波银行个人贷款余额1370.66亿元，比年初增加314亿元，个人贷款不良率0.62%，保持在较低水平。
未来，宁波银行还计划将智能机器人用在国际业务上，通过机器代替人工，实现业务处理自动化、智能化和移动化管理。
通过智能营销和智能投顾的场景业务布局，宁波银行上线了财富顾问功能，可以根据客户的收益需求和风险偏好，在系统生成用户画像，为客户提供理财产品推荐，实现进准营销。
另外，宁波银行在人脸识别和指纹识别等数字化银行常见的技术上，针对对公业务，上线了ICR智能识别，在OCR的基础上，植入了计算机深度学习等人工智能技术。
据了解，ICR技术能够采用语义腿和和语义分析，针对OCR未能识别的字符，可以结合上下文信息，并利用EAI语义网络知识库，对未被识别的字符进行信息补全，一定程度上弥补了OCR技术的缺陷。
三、科技投入、合作及经营情况(一)科技投入在科技投入上，据宁波银行披露信息，目前宁波银行在不断探索人工智能、大数据和生物识别等现代智能化金融科技技术在银行业务的运用，并且科技水平在同类银行中处于领先水平。
在宁波银行新建成的数据中心中，还将与现有数据中心组成业内领先的双活数据中心架构，加强自身系统支撑能力和业务连续性保障，提升数据处理和分析能力。
另外，宁波银行还将持续突破技术创新，推动 ICR 技术、 RPA 技术、智能外呼、知识图谱等技术的技术验证及业务可行性研究。
在组织架构上，宁波银行在总行各业务部门和风险、运营等部门设立IT支持部，有效促进了业务与科技融合，提升科技响应速度；在总行科技部成立独立的测试中心，将分散在各部门的测试人员集中，整合测试资源，实现业务系统测试的统一管理，通过标准化、专业化测试来降低缺陷率、提升软件质量，保障应用上线的准确性、及时性；在上海、杭州、南京、深圳、苏州、北京、无锡7家一线和新一线城市分行设立科技部，满足分行日益增多的业务科技融合创新需求，快速响应分行特色业务开发和系统对接。
(二)外部合作表3-1：宁波银行智能化相关外部合作资料来源：根据公开资料整理，零壹智库(三)营收情况2019年三季度末，宁波银行营业收入和归母净利润分别为255.53亿元和20.04亿元，两项在近几年来均保持正向增长，尽管营业收入增速在2017年有所下滑。
特别亮眼的是宁波银行的归母净利润增速，在近几年来均保持在20%左右，实现了较高增速，反映出银行整体优秀的盈利能力，一定程度也反映了在人工智能和大数据等金融科技技术赋能下，包括风控、营销、运营、投顾和智能电子渠道建设等业务场景上取得了一定的智能赋能成效。
图3-1：宁波银行营收和净利润资料来源：wind，零壹智库整体来看，宁波银行在目前主流银行智能化业务均有布局，不过在股份制银行阵列里面智能化应用的深度和广度都处于末端。
在当前各大中小银行都积极进行智能化和数字化转型的情况下，根据公开信息，宁波银行与外部互联网、科技、金融科技等公司合作较少，特别是在商业银行本身缺乏较强的科技研发实力下，对人工智能和大数据等前沿技术的开发与科技类公司差距较大，侧面反映出宁波银行对于技术的重视程度不足。
从智能化应用布局的丰富度来看，宁波银行在智能客服、智能营销、智能运营、智能风控、生物识别、智能网点和智能投顾等场景均有应用，为主流的智能化与数字化转型银行，并且在风控方面表现优异。
从公开信息来看，宁波银行与外部公司展开与智能化应用相关的合作中，生物识别和智能运营出现的频率最多。
不过，宁波银行与知名互联网、科技或金融科技公司的合作公开信息极少，特别是像BATJ等头部公司，反映出银行在外部合作上相对于其他银行主动拥抱金融科技公司的滞后性，或者宁波银行本身自身研发实力雄厚，不需要与其他公司展开合作。
零壹财经 新金融知识服务机构，建立了传播+数据+研究+智库+学院的第三方服务平台，覆盖新金融生态的各个细分领域，提供研究、咨询、品牌、培训、传播等服务。
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零壹财经是中国互联网金融协会成员、北京市互联网金融行业协会发起单位并任投资者教育与保护专委会主任单位、中国融资租赁三十人论坛成员机构、湖北融资租赁协会副会长单位。
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零壹智库Pro零壹智库Pro 是零壹财经旗下的知识付费平台（/report/index.htm ）。
产品体系：VIP 关于我们About零壹财经 零壹智库Pro会员+精品报告+专业社群。
通过专业化、体系化的内容生产，稳定输出市场前沿的研究报告、信息资讯和数据产品，为用户搭建整套认知升级、决策支持和资源拓展体系，为新金融专业玩家提供专业支持。
01 FINDs01FINDs是零壹财经旗下的新金融动态数据库（/finds/home.htm），全称为“新金融信息洞察和数据系统”（01Financial Information, Insight and Data System，缩写为FINDs）。
01FINDs为新金融人群提供找公司、行业分析、数据指标、投融资、研究报告、新闻舆情等服务，助力提升金融决策效率。
本报告研究过程和研究结论均保持独立，零壹智库对本报告的独立性负责。
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