人工智能是当前科技发展潮流，但现实生活中也存在一些炒作概念的人，过分夸大人工智能所能起到的作用以博取眼球。笔者以为，现阶段人工智能虽然可以帮助提高工作效率，但拨开其光鲜外表，人工智能最终的应用场景还需要我们继续深入思考。短期来看，人工智能在绝大部分领域都不能替代人力，但是能起到较大的辅助作用。结合目前人工智能技术支持能力和市场实际应用情况，基于语音识别的技术可优先在金融行业进行应用。因为在这方面，市场和同业已经具有成熟的商业运营案例和业务框架，技术实现难度也较低，可迅速实现商业价值。

面对人工智能潮流，金融行业需要继续紧跟并尝试在多个领域运用相关技术。不管是提升客户体验还是内部管理效率，亦或是风险防范，都需要更多的人加入到这个新的领域，也需要更多的探索。

其一，语音识别与自然语言处理应用。通过电话客服渠道、网上客服、APP、短信、微信以及智能机器人终端，与客户进行语音或文本的互动交流，理解客户业务需求，语音回复客户提出的业务咨询，并能根据客户语音导航至指定业务模块。对传统按键式菜单进行改造，用户使用自然语音与系统交互，实现菜单扁平化，提升用户满意度，减轻人工服务压力，降低运营成本。电话客服不再受限于菜单，可开展全业务的语音导航服务。

再通过语音语义分析自动给出重点信息聚类，联想数据集合关联性，检索关键词，并汇总热词，发现最新的市场机遇和客户关注热点；同时，根据金融行业客服与客户的通话情况，进行业务咨询热点问题的梳理统计，由机器进行自动学习，梳理生成知识问答库，并作为后续机器自动回复客户问题的参考依据。

其二，计算机视觉与生物特征识别应用。诸如人像监控预警，利用网点和ATM 摄像头，增加人像识别功能，提前识别可疑人员，提示可疑行为动作，识别VIP 客户；员工违规行为监控，利用网点柜台内部摄像头，增加员工可疑行为识别监控功能，记录并标记疑似交易，并提醒后台监控人员进一步分析，同时起到警示作用；核心区域安全监控，集中运营中心、机房、保险柜、金库等重要场所可采用人脸门禁提高内部安全控制，通过人脸识别的验证方式，实现银行内部安全管理，有效地防范不法分子的非法入侵。

其三，机器学习、神经网络应用与知识图谱。一是金融预测、反欺诈。大规模采用机器学习，导入海量金融交易数据，使用深度学习技术，从金融数据中自动发现模式，如分析信用卡数据，识别欺诈交易，并提前预测交易变化趋势，提前做出相应对策。基于机器学习技术构建金融知识图谱，基于大数据的风控需要，把不同来源的数据（结构化，非结构）整合到一起，可以检测数据当中的不一致性，分析企业的上下游、合作、竞争对手、子母公司、投资、对标等关系。二是融资授信决策。通过数据筛选、建模和预测打分，将不同的资产进行分类并做分别处理。比如坏资产可直接标签为“司法诉讼”，并提醒相关人员进行诉讼流程。通过提取个人及企业在其主页、社交媒体等地方的数据，可以判断企业或其产品在社会中的影响力，比如观测APP 下载量，微博中提及产品的次数及对其产品的评价；此外，将数据结构化后，还可推测投资的风险点。借助机器学习，完成放贷过程中传统金融企业无法做到的对借款人还贷能力的实时监控，从而及时对后续可能无法还贷的人进行事前干预，减少因坏账而带来的损失。三是智能投顾。运用人工智能技术，采用多层神经网络，实时采集所有重要的经济数据指标，让智能投顾系统不断进行学习。它采用合适的资产分散投资策略，可实现大批量的不同个体定制化投顾方案，以不追求短期的涨跌回报，而是期望长期、稳健的回报为目标，进一步深刻践行银行长期服务客户的理念。通过智能投顾解决方案，把财富管理这个服务门槛降到一个普通的家庭人群来使用。

其四，服务机器人的技术应用。在机房、服务器等核心区域投放24 小时巡检机器人，及时、发现处理潜在的风险，替代或辅助人工进行监控。在网点大堂尝试设置智慧机器人，赋予机器人以人类形象和相应的感情、动作，为网点客户进行业务咨询答疑、辅助分流，采集客户数据；开展大数据营销工作，完成查询、开卡、销卡等业务的辅助办理。运用机器人技术，在网点或机房投放智慧机器人，实现指定区域自动巡航功能：可对客户进行迎宾分流，进行语音互动交流，根据客户知识库内容进行标准业务咨询和问答，减少大堂经理的重复性工作；同时，通过前端采集客户数据，可开展精准营销工作。此外，增强银行服务的科技创新感和服务新体验，为银行服务的转型升级注入全新因素。