人工智能技术在银行客服中心的应用风险
人工智能在金融领域的风险与挑战
人工智能在金融领域的风险与挑战随着人工智能的迅猛发展，其在各行各业都产生了重大的影响，尤其是在金融领域。
人工智能技术在金融服务中的应用已经成为一种趋势，然而，这种新兴技术也带来了一定的风险与挑战。
本文将探讨人工智能在金融领域中所面临的风险与挑战，并介绍相应的应对方法。
一、数据隐私与安全风险人工智能在金融领域的广泛运用离不开大量的数据支持。
然而，金融数据包含大量敏感信息，如用户的个人身份、资产状况等。
若这些数据被泄露或滥用，将给用户和金融机构带来严重的损害。
因此，保护数据的隐私与安全成为了人工智能在金融领域面临的首要问题。
为应对这一挑战，金融机构需要加强数据安全的技术措施，如采用加密技术、实施严格的权限管理、建立完善的监控体系等。
此外，监管机构也应加强监管规范，制定相关的数据隐私保护措施和法律法规，以确保用户数据的安全性。
二、智能算法的不透明性人工智能的一个重要组成部分是智能算法，其能够对大量的金融数据进行分析和处理。
然而，智能算法的不透明性给金融市场带来了一定的风险。
由于算法的复杂性，人们往往无法准确理解算法是如何做出决策的，这使得金融市场的风险管理变得困难。
为了解决这一问题，金融机构需要提高算法的可解释性，即使智能算法的决策过程能够被理解和解释。
这样一来，金融机构能够更好地识别和管理风险，同时也能提高其在监管机构以及用户中的透明度。
三、道德和伦理问题人工智能在金融领域的应用也带来了一些道德和伦理问题。
比如，当机器智能取代人工智能时，是否会引发大量的失业问题？当机器智能参与金融决策时，是否存在利益冲突的问题？这些问题都需要我们认真思考和回答。
为应对这些挑战，社会各界需要进行广泛而深入的讨论，制定相关的道德准则和伦理规范。
同时，金融机构也需要积极推动人工智能的合规使用，确保其在遵守法律法规的前提下，为用户和社会创造最大的价值。
四、监管的不足随着人工智能技术的快速应用，传统的监管模式已经无法适应其快速发展的需求。
人工智能在金融业的应用与风险控制
人工智能在金融业的应用与风险控制随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个行业中的应用愈发广泛。
尤其是在金融业，人工智能被运用于各种场景，提升了金融机构的效率和风险控制能力。
然而，尽管人工智能在金融领域带来了许多好处，但与之相伴的也存在一些风险。
一、人工智能在金融业的应用1. 机器学习算法在金融预测中的应用人工智能技术中的机器学习算法被广泛应用于金融预测中。
通过对历史数据的学习和分析，机器学习可以发现金融市场中的模式和趋势，预测未来的价格变动。
这对于投资者和分析师来说是非常有价值的，可以帮助他们做出更明智的投资决策。
2. 聊天机器人在金融客服中的应用金融机构通过人工智能技术，开发了智能聊天机器人，用于提供客户服务。
这些聊天机器人可以自动回答客户的问题，解决常见的银行业务，如查询余额、转账等。
相比传统方式的客服，聊天机器人不受时间和地点的限制，可以随时提供高效、准确的服务，提升了客户的满意度。
3. 欺诈检测与风险控制金融业面临着各种欺诈风险，包括信用卡欺诈、洗钱等。
人工智能技术可以通过分析大数据，识别出异常行为和模式，帮助金融机构及时发现和防范风险。
例如，通过对用户行为的分析，可以识别出异常的交易模式，以提前预警可能存在的欺诈行为。
二、人工智能在金融业的风险控制1. 数据隐私和安全问题金融业处理大量敏感的个人和企业信息，如账户信息、交易记录等。
人工智能在分析这些数据时可能存在数据隐私和安全问题。
如果数据被不法分子获取或滥用，将对客户和金融机构造成很大的风险。
因此，在应用人工智能技术时，金融机构需要加强数据安全措施，确保客户信息的保密性和完整性。
2. 技术风险和错误决策人工智能的决策是基于历史数据的学习和分析，但历史数据并不能完全代表未来。
如果人工智能算法在金融预测中出现错误，可能会导致金融机构做出错误的决策。
此外，人工智能技术也面临技术风险，如系统崩溃或数据丢失等。
人工智能在金融领域的应用与风险防范
人工智能在金融领域的应用与风险防范一、引言随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的不断发展和应用，它已经开始成为金融业中不可或缺的一部分。
自动化决策、机器学习和智能分析的能力，使得金融机构能够更好地了解和满足客户需求，同时降低风险和成本。
然而，也不能忽视人工智能在金融领域运用过程中，带来的一些潜在风险，如数据隐私、信息泄漏等。
本文将阐述人工智能在金融领域的应用和风险防范，包括风险感知、金融欺诈检测、智能投资管理、智能客服、智能理赔等方面。
二、人工智能在金融领域的应用1. 风险感知金融机构需要对风险敏感并快速作出反应。
AI技术的高效性和自动化能力，使得金融机构能够快速区分各种异常情况，预测风险，并采取必要的措施。
例如，智能风控系统可以自动化地控制贷款、信用卡和保险等各种金融产品的风险，识别潜在的欺诈行为，并实时监测和报警。
2. 金融欺诈检测随着金融机构的数字化转型，金融欺诈行为日益猖獗，这也使得金融机构需要依赖AI技术来对欺诈行为进行检测和预防。
在金融欺诈检测方面，AI技术主要采用图像识别、自然语言处理、大数据分析等方法，比如利用机器学习和深度学习技术，可以对客户行为、声音和语气等细微变化进行分析，识别出潜在的欺诈行为，从而降低金融欺诈的风险。
3. 智能投资管理随着金融投资客户的日益增长，银行和投资公司需要提供更加个性化的金融投资服务，并在全球范围内收集和分析金融市场的数据和信息。
AI技术的应用使得金融机构能够根据客户的需求和风险承受能力，创建个性化投资组合、预测风险和收益，并自动化执行交易和投资策略，提高金融投资的效率和精准度。
4. 智能客服智能客服系统可以通过自然语言处理、语音识别和人工智能等技术，自动识别并回应客户的需求，加强客户与金融机构的沟通，同时利用聊天机器人和智能语音助手等工具，帮助员工快速回复和解决客户的问题，提高客户满意度，降低人工客服成本。
5. 智能理赔随着物联网技术的不断发展和应用，金融机构已经开始使用AI 技术对保险理赔进行自动化处理。
人工智能在金融领域的应用便利还是风险
人工智能在金融领域的应用便利还是风险人工智能（AI）作为一项新兴技术，在金融领域的应用日益广泛。
许多金融机构正在积极探索和应用人工智能技术，以提高效率、降低成本和改善服务质量。
然而，人工智能的广泛应用也带来了一些潜在风险。
本文将讨论人工智能在金融领域的应用所带来的便利性和风险。
一、人工智能在金融领域的应用便利1. 提高工作效率：人工智能技术可以自动化许多重复、繁琐的金融业务流程，提高工作效率。
例如，使用自然语言处理和机器学习技术，可以对大量的金融数据进行快速和准确的分析，从而辅助决策。
2. 降低成本：引入人工智能技术可以降低金融机构的运营成本。
由于人工智能可以自动执行一些任务，减少了人力资源的需求，从而降低了相关成本。
3. 提升客户体验：人工智能技术可以为客户提供更加个性化和精准的服务。
通过分析客户的行为模式和需求，金融机构可以更好地理解客户的需求，并提供相应的产品和服务，从而提升客户的满意度和忠诚度。
二、人工智能在金融领域的应用风险1. 数据安全和隐私问题：人工智能应用需要大量的数据来进行训练和分析，但是这些数据往往涉及到客户的个人隐私信息。
如果这些数据泄露或被滥用，将带来严重的安全和隐私问题。
2. 技术风险：人工智能技术还处于发展初期，一些技术仍然存在着一定的不确定性和风险。
例如，机器学习算法可能无法准确地预测未来的金融市场走势，从而导致错误的决策。
3. 道德和法律问题：在金融领域中使用人工智能技术，也面临着一些道德和法律问题。
例如，机器学习算法的决策过程可能无法透明化和解释，这可能导致不公平和歧视。
三、如何应对人工智能在金融领域的风险1. 加强数据安全和隐私保护：金融机构应建立严格的数据安全和隐私保护机制，确保客户的个人信息不被滥用和泄露。
2. 建立监管框架和规范：相关政府部门应制定相应的监管框架和规范，对人工智能在金融领域的应用进行监督和管理，防范潜在风险。
3. 推动技术研发和创新：金融机构和科研机构应加强对人工智能技术的研发和创新，提高技术的可靠性和安全性，并持续改进相关算法和模型。
金融行业中对人工智能的运用及风险分析
金融行业中对人工智能的运用及风险分析【摘要】金融行业中人工智能的应用不断增加，为提高效率和精确度带来了巨大益处。
随之而来的风险也不可忽视。
数据安全风险、模型偏差风险、透明性和解释性风险以及道德和合规风险是人工智能在金融行业中面临的挑战。
尤其是在大数据环境下，对于银行、保险等金融机构而言，如何有效管理这些风险显得尤为重要。
在未来，金融行业对人工智能的需求会继续增长，但同时也需要重视风险管理，保证人工智能的应用不仅能带来效益，更要保证其安全和合规，才能实现可持续发展。
【关键词】金融行业，人工智能，运用，风险分析，数据安全风险，模型偏差风险，透明性，解释性风险，道德，合规风险，发展前景，风险管理1. 引言1.1 金融行业中对人工智能的重要性金融行业中对人工智能的重要性在于其能够带来更高效的业务运营和更准确的风险识别能力。
随着金融市场的复杂性和数据量的增加，传统的人力和技术已经不能满足金融机构的需求。
人工智能技术可以通过智能化的算法和模型，快速地处理大规模的数据，并从中挖掘出隐藏的规律和趋势，为金融机构提供更精准的风险评估和决策支持。
人工智能还能够帮助金融机构提升客户体验，通过智能化的推荐系统和客户服务机器人，为客户提供个性化的金融服务。
这不仅可以提升客户的满意度，还可以提高金融机构的市场竞争力。
人工智能在金融行业中的重要性不容忽视，它不仅可以提升业务效率和风险管理能力，还可以改善客户体验，推动金融创新，促进金融行业的可持续发展。
金融机构应积极推动人工智能技术的应用，不断探索其潜力，以赢得未来竞争的优势地位。
1.2 人工智能在金融行业的应用现状近年来，人工智能技术在金融行业中的应用越来越广泛。
从智能客服机器人到风险评估模型，人工智能正逐步改变着金融服务的面貌。
人工智能在金融机构中的应用主要体现在以下几个方面：1. 个性化服务：利用机器学习算法，金融机构可以通过分析客户数据，为客户提供个性化的金融服务。
根据客户的消费习惯和投资偏好，智能系统可以推荐适合的理财产品或投资组合。
人工智能在金融领域的应用及风险
人工智能在金融领域的应用及风险随着科技的不断发展，人工智能已经开始在各个领域得到广泛的应用。
在金融领域，人工智能技术在风险控制、投资管理、客户服务等方面也开始发挥重要作用。
然而，尽管人工智能可以提高金融业的效率和便利性，但同时也存在着潜在的风险。
本文将探讨人工智能在金融领域的应用及风险。
一、人工智能在金融领域的应用1. 风险控制在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
人工智能技术可以帮助金融机构对风险进行更加精准的评估和控制。
例如，人工智能可以从海量数据中分析出可能出现的风险，比如贷款违约风险、信用卡欺诈风险等。
同时，利用机器学习技术，人工智能可以对历史数据进行分析和模拟，识别出异常交易和风险，以便及时采取相应的措施。
2. 投资管理人工智能技术可以为金融机构提供个性化的投资管理服务。
通过分析客户的财务状况、投资偏好、风险承受能力等各种因素，人工智能可以为客户推荐最适合其需求的投资组合。
同时，人工智能还可以识别出市场中的投资机会，并指导金融机构进行投资决策。
3. 客户服务人工智能技术可以为金融机构提供更加高效便捷的客户服务。
例如，基于自然语言处理技术，人工智能可以为客户提供智能化的语音问答服务，帮助客户解决问题和查询信息。
同时，人工智能还可以通过分析客户的历史交易和行为习惯，提供更加个性化的客户服务和产品推荐。
二、人工智能在金融领域存在的风险1. 数据隐私泄露风险在金融领域，涉及到大量的客户信息和交易数据，这些信息的安全性和隐私性非常重要。
人工智能技术可以从大数据中获取客户信息和交易数据，但同时也可能存在数据隐私泄露的风险。
一旦客户信息遭到泄露或滥用，将对客户信任和金融机构的声誉产生不利影响。
2. 模型失控风险人工智能技术的应用需要建立各种模型，这些模型会涉及到预测、判断、推荐等一系列复杂的决策。
如果这些模型失控，将会对金融机构和客户产生重大影响。
例如，投资管理模型失控可能导致金融机构出现投资损失，客户产生经济损失。
人工智能在金融领域中的风险应对
人工智能在金融领域中的风险应对近年来，人工智能技术越来越成熟，越来越广泛地应用于金融领域。
人工智能可以帮助金融机构自动化处理大量数据，改善客户服务体验，提高业务效率。
但与此同时，也带来了一些风险。
本文主要探讨人工智能在金融领域中的风险，并提出相应的应对措施。
一、数据隐私风险人工智能需要处理大量的客户数据，包括个人身份信息、财务数据等。
如果这些数据被不法分子获取，就会对客户的财产安全和个人隐私产生威胁。
因此，对于金融机构来说，如何保护客户数据安全和隐私至关重要。
首先，金融机构应当提高数据安全保护意识，加强内部培训和外部合作，完善数据安全保护体系。
其次，金融机构应当加强对第三方合作伙伴的管理，确保第三方的合法合规性。
最后，应当加强监管和执法力度，加强对数据泄露等违法行为的打击力度。
二、技术风险人工智能技术本身存在一定的技术风险。
由于算法本身的不确定性，可能会导致预测结果的误差和偏差。
如果这些偏差无法及时发现和修正，就会导致金融机构的决策出现错误，导致不良后果。
针对技术风险，金融机构应当严格审查人工智能技术的可信度和稳定性，选择成熟的人工智能应用程序和算法。
三、系统风险人工智能应用程序和算法需要运行在计算机硬件和软件系统上，一旦计算机系统出现故障或者网络通讯中断，就会影响人工智能的应用效果，并且可能导致金融机构业务的中断和损失。
针对系统风险，金融机构应当加强系统硬件和软件的稳定性和可靠性，加强网络运行监控和维护，规定技术服务水平和响应时间。
同时，金融机构还应当建立灾备系统，确保即使出现系统故障也不会对业务运营造成重大影响。
四、伦理风险人工智能需要收集和处理大量的数据，可能会产生一些伦理上的问题。
比如，是否应当让人工智能系统判断个人的信用等级，是否应当让人工智能系统进行股票投资决策等。
针对伦理风险，金融机构应当建立合适的伦理道德规范，确保人工智能的应用不会违反社会公序良俗，并规定人工智能应用的界限和限制。
人工智能在金融行业中的应用和风险
人工智能在金融行业中的应用和风险随着时代的发展和技术的进步，人工智能技术逐渐被广泛应用于金融行业中。
尤其是近年来，金融科技（FinTech）的兴起和普及，更是推动了人工智能技术在金融行业中的应用。
本文将探讨人工智能在金融行业中的应用和风险。
一、人工智能在金融行业中的应用1. 自动化客户服务对于金融机构而言，客户服务是非常重要的一环。
人工智能技术可以通过自然语言处理、机器学习等技术，实现自动化客户服务。
例如，人工智能技术可以通过智能语音识别和问答系统，实现客户资讯查询、账户管理、投资咨询等功能，极大地提升了客户服务体验，同时又降低了客户服务成本。
2. 风险管理金融业务中的风险管理至关重要。
人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习等技术，对金融业务进行风险预测、风险防范和处理渠道等方面，提高了风险管理效能和准确性。
3. 量化交易量化交易是利用电脑程序对市场数据进行分析和操作，以达到稳定、高效、大规模获取收益的目的。
人工智能技术可以通过大数据分析、模型分析等技术，实现快速、准确的量化交易，提高了交易效率和收益率。
二、人工智能在金融行业中的风险1. 数据安全风险在金融业务中，涉及到大量客户的个人和财务信息。
如果在人工智能技术的开发和应用过程中，数据被黑客攻击或泄露，将对客户安全造成巨大风险。
2. 透明度风险由于人工智能技术实现的过于复杂和难以理解，致使金融产品和交易更加晦涩难懂。
这种不透明的风险，容易让客户产生不信任感，进而导致资本市场不稳定。
3. 智能决策风险人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习等技术，实现智能化决策，但如果在决策的过程中没有纠正和监测机制，会因为数据源的错误和缺失，导致机器做出错误决策，最终的伤害不是机器，而是被机器决策影响的人。
结论综合分析，人工智能技术对于金融行业来说既是机遇也是挑战。
在规避风险的前提下，合理地应用人工智能技术，对于提升金融行业的运营效率、客户服务体验具有重要意义。
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1 人工智能技术在银行客服中心的应用风险 人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。人工智能是引领未来的战略性技术，世界发达国家纷纷在新一轮国际竞争中争取掌握主导权，围绕人工智能出台规划和政策，对人工智能核心技术、顶尖人才、标准规范等进行部署，加快促进人工智能技术和产业发展。近年来，在人工智能发展的浪潮下，金融领域对人工智能的投入与期望空前巨大。正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了金融企业的重要任务之一。
人工智能在客服中心的应用现状 1.人工智能对金融行业的影响： 根据我国“新一代人工智能发展规划”部署，在智能金融领域需要加快产业升级，“建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。”
云计算、大数据等技术的成熟催化了人工智能技术的进步与发展。深度学习在算法上的突破则掀起了人工智能浪潮，使得复杂任务的分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快速发展。对于金融领域来讲，人工智能的应用主要包括智能客服、智能网点、智能营销、智能风控几大块。
2.人工智能在客服中心应用场景： （1）智能客服机器人。使用自然语言理解技术，在大语料库的基础上，基于场景和业务模 2
型开发上下文关联模型，从而实现自然叙述、智能理解这一目的。并将这一技术和模型与客服系统在整体上实现了融合。实现由系统自动理解客户问题并进行解答和办理简单业务，如查询余额。目前很多金融企业已经实施了该项目，主要应用于网站、微信、网银、手机APP等渠道的自动问答机器人，实现智能客户服务。
（2）智能营销催收机器人。外呼机器人是语音识别技术和自然语音理解技术的另外一个应用场景。通过业务场景的设计，实现自动外呼客户进行客户身份核实、催收、业务通知、满意度调查、产品营销等。伴随着银行的转型、网贷业务的发展，主动联系客户进行关怀、营销和催收的需求会大量增长，外呼机器人是满足这些增长需求并同时控制人力成本的较好选择。例如在催收场景中，可以将处在M1、M2状态的催收任务交由机器人完成。目前，在市场上已经有很多成熟的方案。
（3）智能语音导航。主要利用语音识别技术和自然语言理解技术理解客户语音，并根据客户的需求导航到相应节点或者引导客户完成业务办理，主要应用在自助语音服务、手机银行APP和智能设备上。在自助语音上应用主要通过与IVR的集成实现自助语音菜单的“扁平化”，提升用户满意度；通过与客户的交互帮助客户办理相关业务，实现问题的咨询。 在手机银行的应用与自助语音基本类似，主要为在手机银行APP上集成智能语音系统，从而实现为客户导航到手机银行相关功能、为客户办理相关业务。
（4）智能辅助。智能辅助主要应用在客服领域，机器人实时监听座席与客户的对话。可以在两个层面发挥作用。一方面当客户提出问题后，机器人实时理解客户的问题，并给出相关回答建议给座席。在新员工辅助方面作用尤其明显。众所周知，客服行业是个离职率非常高 3
的行业，一直保持着大量的新入职员工，对新员工的工作进行辅导和帮助能加大新员工的利用率，同时降低离职率高带来的风险。另一方面，机器人可以实时监听座席的话术，当发现座席使用了违禁词、服务过程不合规或者有引起客户不满意的行为时，可以实时提醒和介入处理，从而起到推动客户服务标准的实施、提高客户满意度的作用。
（5）智能质检。客服中心是一个对服务质量要求很高很严格的行业，为了保证服务质量，一般会通过对座席录音进行抽样检查的方式来实施质量检查工作。一般客服中心的质检抽检率在1%左右，无法全面监控风险。智能质检系统的目标是基于语音识别技术实现对全量录音文件的文字转写，以及对转换后的文字进行数据分析挖掘。以发现座席有没有使用违禁词、是否有不符合规范要求、对座席的情绪进行监控；分析客户来电原因、超长通话、重复来电、超长静音等通话的原因；挖掘客户投诉原因；对趋势进行预测，对热点问题进行分析；以及挖掘潜在的营销机会。
目前应用中所面临的风险： 人工智能在金融领域的应用是一把双刃剑，在带来效率提升的同时，也带来了一些风险和挑战。宏观层面的挑战目前已经讨论较多，如对金融稳定形成的挑战，对信息安全形成的挑战，对金融从业人员形成的挑战等。本文力求从人工智能在呼叫中心应用场景中存在的风险进行分析，并尝试给出相应的应对措施。主要涉及以下几个方面的风险：
1.机器人回答误差带来的风险 智能客服机器人能够实现自动回答客户。但目前的自然语言理解技术都还处于初级阶段，存在不能识别客户问题或出现误答客户问题的情况。对于误答的情况，若因为机器人的误答造 4
成客户和机器人之间产生纠纷，恐会引起客户不满和投诉。 2.语音识别误差带来的风险 语音识别已经广泛应用于银行服务中，虽然目前语音识别的准确率已经较高，但仍然无法达到100%的准确程度。而对于关键字的识别错误，如转账金额的识别错误，可能会给客户带来损失，从而给银行带来操作风险及声誉风险。
3.自动外呼业务带来的风险 智能外呼机器人可以节省大量人力，但同时也隐含着业务风险。外呼机器人通过智能语义理解技术与客户进行单轮FAQ或多轮对话交互，在缺少人工干预的情况下，如果业务模型设置不当，可能造成客户理解差异从而带来业务纠纷风险。轻则引起客户投诉，重则造成业务损失。
4.银行资料泄露风险 无论是语音识别还是客户人脸识别，都需要大量的数据材料进行模型训练，这些材料都来自于银行平时积累的各类客户数据。这些数据包含着大量的客户隐私，一旦外泄，可能带来巨大的风险。目前对于语音识别的模型机器学习训练，往往需要依赖供应商将寻来的材料拿到行外进行，留下了信息泄露的隐患。近期美国脸书公司客户资料外泄风波就是一个明显的反例。
5.第三方产品带来的自主可控风险 由于人工智能属于前沿新兴技术，银行大多不具备自己开发人工智能算法的能力，基本采用 5
外购人工智能算法或产品与业务系统进行整合集成的方式来实现人工智能应用。这些算法或产品提供方很少愿意向银行提供源代码，这类产品对于银行来说都是黑盒，无论是日常应用，还是升级改造，均依赖于第三方的技术支持，无法做到自主可控。
6.深度学习技术带来的效果不确定性风险 深度学习技术的特点是通过大量的数据训练进行模型优化，但训练过程的不透明造成了训练结果的不确定。人工智能的效果验证缺乏有效的手段，从而带来不确定性风险。
7.客户满意度下降风险 为降低人力成本，银行已经在各个领域尝试通过人工智能手段代替人工，在客服领域尤其明显。通过智能语音导流，智能文字服务等方式，可以分流客服系统70%～95%的服务请求。在极大地节省人力的同时，强制分流导致的服务体验下降，也带来了客户满意度下降的风险。
应对策略 人工智能是应用需求牵引与技术推动相结合的产物，是一个充满挑战与发展机遇的新研究领域，如果因为人工智能存在一定负面因素而放弃使用也是不可取的。因此要正确地认识人工智能，完善人工智能安全技术措施和体系，使得人们可以更快更好地进入人工智能的世界。
1.语音识别误差风险应对 针对语音识别误差带来的风险，可以用控制语音识别业务的应用范围来防范，将人工智能技术限定在查询等低风险的业务上。对于高风险的业务，需要增加确认环节。例如在手机银行上转账业务最后需要有确认页面由客户确认。 6
2.机器人误答风险应对 目前的机器人还无法像人一样工作，机器人可以用来处理简单业务，对于复杂业务还是需要人工来处理。另外，需要优化知识，让客户从回复中就能判断出这个知识是不是自己所提问题的答案。同时，需要提醒客户为其服务的是机器人。
3.自动外呼业务风险应对 针对自动外呼业务风险，首先，需要加大模型训练的投入，提高模型训练人员的能力。对于一个业务场景设计完成后可以先试用，试用过程中不断优化。待模型成熟后再推广，采用迭代的方式不断快速优化过程。其次，对于一些重要场景，例如营销场景，可以通过机器人先筛选客户，当发现客户有购买意愿时转入人工，由人工提供专业的服务和营销。另外，可采取全过程录音方式记录外呼过程，对于容易引起歧义的业务场景，要结合按键确认等方式确认客户意图。
4.银行资料泄露风险应对 首先，应该建立银行自有的人工智能深度学习平台，将数据限定在银行内部，尽量不出行。确实由于不具备条件需要出行的数据，一定要做好数据脱敏工作，另外要做好数据跟踪和数据管控，确保数据不被挪作他用。
5.自主可控风险应对 首先，人工智能像语音识别、自然语言理解都是基础服务级的应用，功能相对单一。设计上这类系统相对稳定，业务功能和个性化需求由业务系统来实现。其次，银行应该加强人工智 7
能应用层人才队伍建设，为实现人工智能应用层的自主掌控打下基础。对于采购的第三方产品，可通过商务条款获得源代码等核心技术资料，确保自主可控能力。
6.深度学习效果不确定性风险应对 对于深度学习效果的确定，可以有针对性地建立自动化测试平台，并通过确定的测试集，不断测试并比较结果以判断深度学习的效果。
7.客户满意度下降风险应对 客户满意度下降的主要原因是由于人工智能的模型数量有限，对于复杂的业务问题难以迅速给出令客户满意的答案。应对方法是将现在横向增加机器人知识来解决客户问题的方式改成垂直领域服务，对业务进行梳理、分类、分析。对于简单并且机器人已经能解决的任务由机器人来解决，对于复杂且机器人还很难解决的问题优先由人工来解决。制订相应的服务标准，当机器人对某种业务的服务能力达到服务标准要求后，再将该业务交给机器人处理。
另外，增加对于机器人的客户服务评价，用来评价机器人的服务效果,以及获取客户的反馈。对于进一步优化机器人意义非常重大。
在如何利用人工智能并真正实现应用方面，人们仍处于非常初级的阶段。知识是智能的基础，知识只有转化为智能才能发挥作用。知识经济的进一步发展将是“智能经济”。在云计算、大数据和移动互联网的融合推动下，人工智能在很多方面都有了突破性进展。信息化浪潮的不断发展，使得人工智能必将在人类社会中起到越来越重要的作用。只要能合理利用和控制人工智能，在有限的资 源下做有用的事情，“智能经济”时代就会更好、更快地到来