36Kr-_智慧银行_行业研究报告-2018.10-29页_1mb

智慧银行行业研究报告总结

核心内容

智慧银行是传统银行和网络银行的高级阶段，代表了银行业在智能化趋势下的转型升级。其核心在于以客户为中心，利用人工智能、大数据、区块链等现代科技，对银行服务方式和业务模式进行再造与升级。智慧银行具有两个显著特点：

1. 智能化的感知和度量：通过智能化设备，在用户无意识中感知其需求、情绪和偏好，提升服务精准度。
2. 资源和信息的全面互联互通：实现线上线下信息融合，优化资源配置，提升整体运营效率。

主要观点

• 技术驱动：人工智能、大数据等技术的进步为智慧银行提供了基础，提升了银行的业务处理能力和风控水平。
• 数据驱动：金融行业积累了海量数据，结合AI技术，实现用户精准画像和预测分析，推动个性化服务和精细化运营。
• 场景驱动：银行通过场景创新，优化服务流程，提升用户体验。例如，通过刷脸支付、智能迎宾等场景，提升服务效率和客户满意度。
• 市场驱动：互联网金融的冲击促使传统银行加快智慧化转型，以应对竞争和用户需求的变化。

关键信息

1. 智慧银行的驱动力

• 技术：算法、算力和芯片的提升，使AI在金融领域应用更加广泛，特别是在风控、营销和客户服务方面。
• 数据：金融大数据的积累和AI技术的结合，使银行能够实现精准营销、智能风控和高效服务。
• 场景：银行通过场景创新，提升用户体验和业务效率，如刷脸支付、智能迎宾、智能客服等。
• 市场：市场竞争促使银行利用新技术优化服务流程，提升客户满意度和业务处理能力。

2. 智慧银行发展现状

• 线上线下结合：银行构建了线上线下融合的智慧银行生态，提高服务效率和客户体验。
• 前后台协同：后台决策分析系统与前台业务流程相结合，实现精准营销、智能风控和高效服务。
• 应用场景：
  • 用户识别：多模态生物识别技术（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别）提升身份认证的安全性和便捷性。
  • 刷脸支付：成为继二维码支付之后的主流支付方式，应用于手机银行、自助终端等。
  • 智慧网点：优化网点布局，引入智能设备（如VTM、MIT、智能迎宾机），提升服务效率。
  • 智能客服：基于NLP技术，实现精准营销、用户服务和语音数据挖掘，提升客户满意度。
  • 智能风控：覆盖事前预警、事中监控和事后分析，提升银行风险防控能力。

3. 智慧银行产业链分析

• 产业链图：智慧银行产业链包括基础层、技术层、方案层和应用层，涉及硬件、软件、算法、数据、云服务等多个环节。
• 主要参与者：
  • 眼神科技：提供多模态生物识别技术，服务于银行身份认证、VIP识别、防尾随门禁等场景。
  • 达观数据：提供文本智能处理服务，如智能客服问答、精准营销等。
  • 同盾科技：提供大数据风控和反欺诈服务，覆盖信贷、用户增长等多方面。

4. 智慧银行前景趋势

• 智能化：人工智能技术进一步应用，提升用户体验和业务处理效率。
• 轻型化：传统网点向轻型化和虚拟化发展，优化成本结构，提升服务效率。
• 特色化：网点功能分化，形成服务型、体验型和营销型等特色网点。
• 社区化：银行服务向社区延伸，为居民提供更全面的服务，如衣食住行、休闲娱乐等。

总结

智慧银行是银行业适应智能化趋势的重要发展方向，其核心在于技术、数据、场景和市场的共同推动。随着人工智能和大数据技术的发展，智慧银行在提升服务效率、优化客户体验和增强风控能力方面展现出巨大潜力。未来，智慧银行将更加智能化、轻型化、特色化和社区化，为客户提供更加便捷、高效和个性化的金融服务。