ibm商业价值研究院-认知型银行-解码数据奥秘-促进企业发展和转型_24页_777kb

报告摘要

认知型银行是指通过整合人工智能、机器学习、自然语言处理（NLP）、机器人和区块链等技术，从海量数据中提取价值，以提升运营效率、改善客户体验和实现企业转型的新型银行模式。该模式不仅改变了银行的运营方式，也重新定义了其与客户和生态系统之间的关系。

银行业面临挑战：
- 传统银行模式在低利率环境中难以持续盈利。
- 客户期望个性化服务，但银行的客户体验仍显不足。
- 非传统金融技术企业以更低的成本和更高效的方式颠覆银行业务。
认知技术的潜力：
- 认知计算技术正在成为银行业转型的关键驱动力。
- 认知系统能够处理非结构化数据，提供更深入的洞察，支持更明智的决策。
- 与机器学习和数据分析技术结合，可以增强银行的业务能力和客户互动水平。
认知型银行的三大优势：
- 更高的互动水平：通过认知虚拟服务人员，实现个性化、无缝的客户体验。
- 全新的分析洞察：利用认知系统深入挖掘客户数据，优化业务流程和决策。
- 企业转型：认知技术使银行能够更灵活地应对法规变化和市场动态，推动组织创新。

调研数据：
- 在2016年调研的2009位银行高管中，仅11%表示已采用认知技术。
- 64%的银行表示过去三年的运营效率未提高甚至下降。
- 58%的银行将提高运营效率视为最重要的战略优先任务。
- 业绩出众的银行比业绩欠佳的银行更早认识到认知计算的重要性，并积极准备实施。
客户体验的差距：
- 54%的高管认为客户行为正从产品转向体验。
- 仅有35%的客户认为小额银行业务提供了出色的客户体验，而银行自身则有62%持此观点。
- 认知系统能够通过NLP和背景分析技术，实现跨平台的无缝客户互动。
技术应用案例：
- 亚洲银行：开发了基于云的认知机器人平台，提升客户互动和个性化服务。
- 欧洲银行：利用NLP技术快速响应外贸相关问题，提高服务效率。
- 全球金融服务公司：通过认知系统主动管理合规性，减少人工处理法规的负担。
认知型银行的特点：
- 认知型银行能够通过数据驱动的方式优化运营。
- 它能够整合内外部数据，形成统一的企业智能视图。
- 认知技术使银行能够以更自然的方式与客户和员工互动。

IBM 通过提供认知计算解决方案，帮助银行实现数字化转型。其解决方案包括：

Drury, Nicholas, Allan Harper, Anthony Marshall and Dr. Sandipan Sarkar. "Breakthrough banking: Your cognitive future in banking and financial markets." IBM Institute for Business Value. October 2015.
Marshall, Anthony and Likhit Wagle. "Banking redefined: Disruption, transformation and the next-generation bank." IBM Institute for Business Value. October 2015.
Davidson, Steven, Martin Harmer and Anthony Marshall. "The new age of ecosystems: Redefining partnering in an ecosystem environment." IBM Institute for Business Value. July 2014.
High, Rob, IBM Fellow and Bill Rapp, IBM Distinguished Engineer. "Transforming the way organizations think with cognitive systems." IBM Redbook. IBM Academy of Technology. December 2012.

展开完整摘要