勝在未來，銀行業必須從移動先行轉向 AI 先行

雖然影響銀行業的重要技術趨勢有很多，但是人工智慧，以及能夠使用數據、高級分析和數字技術實現更好用戶體驗，可能更為重要。

作者 | Jim Marous

編譯 | Rik

隨著越來越多的交易從實體渠道轉向數字渠道，技術繼續影響著銀行業。大數據洞見和高級分析技術（機器學習）的應用，已經改變了金融服務業的內部運作、外部體驗和競爭市場。面對如此巨大的變化，各銀行和信用社正在重新思考未來商業模式。

埃森哲的一項研究認為，未來的勝利者將不僅具有技術能力，還能讓這些技術增強員工業務能力。根據這份 28 頁的報告《技術展望 2017（Technology Vision 2017）》，「正是人與技術的結合才能真正創造未來銀行業的競爭優勢。」

參與調查的近 90% 的銀行業高管都認為，企業必須以更快速度進行創新，跟上市場的步伐。可以預料到的是，大多數人感到受限於那些將他們置於不利地位的傳統系統和成本結構。儘管需要創新並支持數字渠道，但只有不到一半（47.8%）的銀行家表示，充分投資數字技術是銀行整體戰略的一部分。

埃森哲報告指明了五個趨勢，強調了專註於「技術為人」以實現數字化成功的重要性：

• AI 是新的 UI——人工智慧正被用來增強客戶體驗、簡化工作流程和降低成本。

• 生態系統力的彰顯——在這個增長智能的新時代，公司將超越平台戰略，採取豐富而強健的生態系統進路。

• 工作市場——傳統的工作等級制度正在被「人才市場」所取代，其中包括大量獨立的自由職業者和兼職人員。

• 為人類而設計——大數據和高級分析技術使得我們不僅想知道人們今天在哪裡，還想知道他們想去哪裡。

• 未知領域——除了銀行業外，各機構都在進入這個仍有待定義的全新數字產業。

銀行家相信，人工智慧將「徹底改變銀行業收集信息以及與客戶交互的方式。」這一事實再度強調了上述第一個發展趨勢。這與其它行業的調查結果一致，其他行業對大數據和機器學習的應用有望更好了解客戶的信念和意圖，提高客戶體驗，增強競爭優勢。

《技術展望 2017》指出，「隨著人工智慧、物聯網和大數據分析技術的進步，人類現在可以設計出思維更類似於人類的技術，這類技術會經常調整並幫助提出人類的想法和需要。這種以人為中心的技術進路對企業很有利，因為領先的公司會把與客戶間的供需關係轉變為合作夥伴關係——同時也在改變公司內部結構。」

人工智慧（AI）是新的用戶界面（UI）

人工智慧（AI）在銀行業並不新鮮。金融機構利用人工智慧來解決大大小小的問題，使人工操作流程更簡單、更精確、更快且更便宜。

今天，人工智慧正在超越流程改進的角色，日益成為新的用戶界面（UI），也是金融機構交易，和與系統交互方式的基礎。機器學習將會自適應數據和交互方式，提高銀行在欺詐檢測等領域的能力，還會充分利用人工智慧驅動下的工具（如數字助理和聊天機器人），與用戶進行更多的情景式交互。

據埃森哲的研究，人工智慧將有助於開創數字銀行業（包括前後端）新紀元。

• 美國 82% 的銀行家（全球 79% 的銀行家）認為，人工智慧將徹底改變銀行業收集信息以及與客戶交互的方式。

• 美國 82% 的銀行家（全球 79% 的銀行家）期望人工智慧來加快整個機構的技術引進速度，為他們的員工提供工具和資源以更好地服務消費者。

• 美國 73% 的銀行家（全球 78% 的銀行家）相信人工智慧將啟用更簡單的用戶界面，這將有助於銀行業創造一個更加人性化的客戶體驗。

• 美國 72% 的銀行家（全球 76% 的銀行家）認為，銀行業將於 3 年內把人工智慧部署為與客戶交互的主要方式。

• 29% 認為，通過集中平台/助手或消息傳遞機器人來提供他們的產品/服務是非常重要的。

人工智慧市場應用案例

美國第一資本金融公司（Capital One Bank）以及滙豐銀行就是當前兩個極好的人工智慧應用案例。第一資本金融公司的用戶可以通過 Echo 語音助手檢查他們的帳戶信息以及支付信用卡賬單。滙豐銀行允許客戶與銀行的虛擬助理 Olivia 聯繫以獲取關於他們的信用卡以及活期賬戶信息。

隨著人工智慧解決方案的增加和語音技術能力的提高，其它案例也應運而生。例如，該報告中提到的埃森哲虛擬抵押顧問 「Collette」。該解決方案「使用認知科學、人工智慧和以用戶為中心的設計，為複雜的抵押貸款申請提供個性化建議——闡明自己的想法、理解客戶的意圖和情感、提出建議以及在必要時將客戶介紹給一名人工助理。」

據埃森哲稱，「人工智慧正在創造一個新的計算時代，客戶體驗正迅速從移動先行轉向人工智慧先行，更多員工正轉向更加需要判斷和附加值更高的崗位。」

使用人工智慧，理性與挑戰

金融機構正考慮在其前後端業務以及面向客戶的應用程序中使用人工智慧。銀行家們表示未來 3 年將廣泛投資以下能力：

• 嵌入式人工智慧解決方案（40%）

• 計算機視覺（40%）

• 機器學習（38%）

• 自然語言處理（37%）

• 機器人流程自動化（34%）

當被問及將人工智慧嵌入用戶界面的前三個原因時，金融服務機構引用了「為了獲得數據分析和見解」（60%）、「為了提高生產率」（59%）和「成本效益節約」（54%）這三個原因。

有趣的是，67% 的美國銀行家把「成本效益節約」作為投資人工智慧的首要理由。

然而，人工智慧在銀行業的實施並非沒有挑戰。接受調查的金融服務主管提到了隱私問題（38%）、與當前 IT 架構的兼容性問題（36%）以及用戶通常更喜歡人際交互的問題（33%）。

行動建議

埃森哲認為，要從人工智慧的潛能中受益需要立即採取三項行動。

1. 確保對數據的使用和應用有一個明確的策略。除了需要分析數據的使用方式，還需要對人工智慧工具為員工和客戶在幫助建立數據的價值方面可以發揮的作用達成共識。

2. 探索開發一個人工智慧「卓越中心（Center of Excellence）」的可行性，它能夠提供一個可應用於整個組織的中央能力，包括可提供靈活性和敏捷性的外部資源。

3. 創建一個可擴展的測試—學習環境，它能夠探索人工智慧和認知過程，從而加快創新。

「消費者的多樣化需求和優先選項，正迫使金融服務企業重新界定其與客戶的交互方式，從而確定最佳產品服務，滿足個人需要，」埃森哲的高級常務董事兼銀行業務負責人 Alan McIntyre 說。「人工智慧驅動的工具，可以幫助銀行識別消費者偏好，幫助員工進行賦予洞見與情商的反饋，這對建立有意義的消費者來說，至關重要。挑戰在於各銀行需要多久才能實現這些新技術，其中許多技術與現有 IT 基礎設施不兼容。」

人工智慧、數字生態系統、按需分配的勞動力平台、設計思維和其它關鍵技術將有助於金融機構相應要求越來越高的用戶群，影響著這些客戶群需求的科技巨頭們目前還不是銀行的直接競爭對手。讓客戶有理由保持忠誠，取決於銀行業如何演變為數字先行的業務模式。

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