在信貸環(huán)節(jié),，新網(wǎng)銀行在實(shí)時(shí)授信決策中應(yīng)用了深度學(xué)習(xí),、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等算法,，對(duì)比多組授信策略的表現(xiàn)選擇最優(yōu)路徑,，實(shí)現(xiàn)授信策略快速迭代和更新。

在催收環(huán)節(jié),，美國(guó)征信機(jī)構(gòu)益博睿為中國(guó)多家銀行提供智能服務(wù),，利用催收評(píng)分模型優(yōu)化不同批次、量級(jí)的催收及款項(xiàng)回收,，平衡風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬,，降低相關(guān)成本；還可預(yù)測(cè)客戶的還款時(shí)間和金額,。

人工智能也成為多家銀行年報(bào)的關(guān)鍵詞,。招商銀行2017年年報(bào)中寫(xiě)道，近幾年云計(jì)算,、大數(shù)據(jù),、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)的發(fā)展可能在不遠(yuǎn)的將來(lái)“成果大爆發(fā)”,，商業(yè)銀行是抓住這股浪潮完成蛻變,，還是讓移動(dòng)支付的失利在其他領(lǐng)域重演，關(guān)鍵是未來(lái)三年的作為,。

中信銀行信息技術(shù)管理部架構(gòu)管理處處長(zhǎng)衛(wèi)東表示,，目前人工智能在銀行業(yè)的應(yīng)用剛剛起步,，各家銀行探索的領(lǐng)域涵蓋了銀行前臺(tái)、中臺(tái),、后臺(tái)大部分業(yè)務(wù),，涉及客戶獲取、接觸,、識(shí)別,、產(chǎn)品營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)控制,、產(chǎn)品定價(jià)，以及業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)與精細(xì)化管理等各個(gè)領(lǐng)域,。差異在于,，有的銀行選擇自主或合作研發(fā)人工智能平臺(tái)，有的銀行則是完全外購(gòu)平臺(tái),。中信銀行是依靠自身力量搭建了基于開(kāi)源框架的大數(shù)據(jù)平臺(tái),、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。

“兩種做法各有利弊,。人工智能需要一個(gè)底層基礎(chǔ)平臺(tái),，各種細(xì)分的人工智能模型服務(wù)都是基于這個(gè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的，如果一開(kāi)始就采取自主或合作模式研發(fā),，把控性會(huì)更高,，后期升級(jí)維護(hù)的成本更低?！毙l(wèi)東說(shuō),，銀行完全外購(gòu)服務(wù)的優(yōu)勢(shì)就是見(jiàn)效較快，如果在此過(guò)程中銀行能夠不斷學(xué)習(xí),、探索,，并轉(zhuǎn)換為自有知識(shí)積累，也可以提高對(duì)技術(shù)的掌握程度,。

衛(wèi)東表示,，目前銀行業(yè)開(kāi)展人工智能探索的過(guò)程中，數(shù)據(jù)治理不到位及數(shù)據(jù)質(zhì)量不完善是最大的短板,。銀行已有的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性沒(méi)有問(wèn)題,，但是寬度和廣度不足，無(wú)法全面地刻畫(huà)客戶360度視圖,，較難結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景做出綜合判斷,，將會(huì)影響人工智能的應(yīng)用效果。這是銀行業(yè)面臨的普遍挑戰(zhàn),。