凭证无纸化人工智能技术在银行业务中的应用

文/刘春霖

人工智能是现阶段计算机信息技术科学的一个分支，能够人的学习及推理等智能化行为进行模拟，从而以人的智能处理方式作出反应的智能系统。人工智能研究领域内，包括了图像识别、语音识别、自然语言处理及专家系统中。人工智能技术在当前银行的业务办理中，主要包括了客户服务、知识管理、获客、市场营销、自动化授信、身份验证以及反洗钱和风险管理等。人工智能技术在当前银行业的应用中，能够实现银行凭证无纸化实现。但同时人工智能技术在应用取得智能化价值的同时，也存在一定安全问题，保障用户的财产安全是银行业务的重中之重。

1　人工智能技术应用于银行业务现状

1.1　人工智能在银行业务应用体现

凭证无纸化人工智能技术被广泛的应用于银行系统，应用于前端能够更好的服务于客户，在中台则支持授信决策，在后台运用则能够支持风险分析。近些年来银行业务办理中，使用最多的人工智能技术，就是人像识别、人机交互、智能语音以及风险分析和授信决策。民生银行的信用卡中心于2014年就已经逐步推出，借助移动终端设备、微信以及手机APP上，借助智能语音机器人，联合语音识别以及语义理解、人工智能推理等多项智能技术，对客户的业务意图进行预测，对客户所面临的上千种问题加以解答，加快了整体的操作流程。自该智能技术上线至今，每天处理的客户访问数量就已经高达数十万之多，人工客服的接听率下降幅度就超出了10%。更借助新型的全面生活APP，可以更好的实现声纹登录、刷脸支付等功能，很大程度的优化了用户体验，加快了用户的操作速率，更提供了交易安全保证。

银行业务在开展中会生成海量的数据，包括用户行为数据、行业数据、图像数据以及语音数据等，通过将经过处理过后的行业数据，借助人工智能加以训练学习，从而得出相应的模型。对其中数据的不一致性加以检查，实现了风险分析及授信决策。人工智能还能够优化银行的业务办理流程，行之有效的节省了客户的整体服务时间，更有利于金融商业价值的尽快实现。现阶段人工智能技术的广泛运用，使得信息安全与银行业务开展之间，产生了更多的结合。传统的安全管理手段已经无法应对，人工智能所实现的智能化、虚拟化业务办理，更是对银行信息安全造成最大威胁的潜在因素。

1.2　人工智能应用银行业务风险问题

但是银行的人工智能技术应用达到便捷性的同时，也存在一定的安全风险问题。具体风险如下：

（1）人工智能为银行业务的办理，提供了更加高效及便捷性作用，但是基于大数据及智能化算法的人工智能技术，更加需要针对用户的具体数据进行分析，在一定程度上有效拉长了数据的整体应用链条。处于现阶段的大数据环境中，数据的边缘界限逐步模糊，访问的主体客体关系更加复杂，诸多复杂数据以及应用链条，都更大程度的出现了诸多安全漏洞，由此也有必要重视对黑客入侵的安全措施；

（2）自动化交易技术及交易清算系统，不仅对市场的整体效率有所提升，更逐步增强了银行系统对互联网的整体依赖性。由此存在的网络不稳定及设备故障、病毒等，都会导致出现银行业务风险问题。

2　人工智能技术应用于银行业务安全途径

现如今互联网金融，正凭借着海量的用户数据以及先进化技术优势，逐步渗透至贷款、众筹以及理财类金融领域，诸多互联网公司也已经逐步进入至供应链金融等候领域。互联网金融有着发展快、覆盖广且成本低的特点，但同样存在管理弱、风险大的问题。银行要想提升自身竞争力，引入人工智能技术，实现智能化业务办理，必然应当针对人工智能要提前布局、积极应对。

首先实现信息安全管理转型，在将人工智能基础加以实施引入的基础之上，实现对信息化安全及数据算法业务之间的关系树立，保证应用系统能够基于整体指定需求上，实现对投资上线中的足够安全评估，有效避免出现快速上线对系统的开发时间造成压缩。再者则需要使用先进的技术，能够及时评估信息安全风险。银行需要重视人工智能技术所造成的信息安全风险问题，提升信息安全保障，使用更加先进化的技术评估安全风险问题，能够感知整体的安全态势，有效避免出现信息安全风险。同时还应当重视对科技管理人才的引入，确保人工智能技术的应用安全可靠性。

3　结语

为了顺应现阶段智慧银行的发展潮流理念，在未来还可以展开对人工智能技术，应用于银行业务中的主动研究，从而为业务部门提供更多的具备价值化的信息。比如在针对海量的金融业务交易过程中，实现数据挖掘，自动发现模式，达到对交易风险的识别，分析用户价值，确保整体的授信决策化功能。同时更应当重视人工智能技术的应用安全问题，推进银行产品及整体服务竞争力的提升，推进银行业务的智能化开展。