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主动变革与被动调整。它通过人工智能、大数据等技术对银行业务模式和服务方式进行了全面升级，以客户为中心，实现更高效、更安全的服务体验。

主要观点

• 智能化：智慧银行通过智能化设备和系统，提升服务效率与用户体验，实现对用户需求、情绪、行为的感知与分析。
• 轻型化：传统网点运营成本高，智慧银行通过功能细分和优化，推动网点向轻型化、虚拟化发展，如微型网点、社区网点等。
• 特色化：不同网点根据客户群体和业务需求进行功能分化，形成服务型、体验型和营销型等特色网点。
• 社区化：智慧银行将服务延伸至社区，覆盖居民的日常生活场景，增强用户粘性，推动银行与社区的深度融合。

关键信息

技术驱动

• 智慧银行的建设依赖于人工智能、大数据、区块链等现代技术。
• 技术的成熟（如算法、算力、芯片）为银行智能化提供了基础，推动了技术在金融领域的应用。

数据驱动

• 银行业积累了大量数据，包括交易、客户信息、市场分析等，为精准营销和风控提供数据支持。
• 数据的非结构化特征使处理变得复杂，但人工智能技术（如深度学习、知识图谱）提升了数据处理能力。

场景驱动

• 银行通过创新业务场景，提升服务效率与用户体验。
• 场景应用包括用户识别、刷脸支付、智能客服、智能风控等，覆盖线上线下多个渠道。

市场驱动

• 互联网金融的发展对传统银行形成冲击，促使银行提升服务质量和运营效率。
• 客户对便捷性与安全性要求提升，推动银行加快智能化转型。

智慧银行生态建设

智慧银行建设呈现出线上线下结合、前后台协同的特点：

• 线上线下结合：线上渠道（如手机银行、网络支付）与线下实体网点共同构成服务网络。尽管线上支付逐渐普及，但线下网点仍是重要互动渠道。
• 前后台协同：前台业务与后台决策分析系统相互配合，实现精准营销、高效风控和优化服务流程。

主要应用场景

• 用户识别：采用多模态生物识别技术（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别）实现高效、安全的身份验证。
• 刷脸支付：作为一种便捷支付方式，正在逐步成为主流，尤其是在线下场景中。
• 智慧网点：通过智能化设备（如VTM、MIT、智能迎宾机等）提升网点服务效率与用户体验。
• 智能客服：利用自然语言处理技术，构建智能问答系统，提高服务效率与质量。
• 智能风控：通过大数据和人工智能技术，实现对市场、信用和操作风险的全流程管理。

产业链及主要参与者

智慧银行产业链包括基础层、技术层、方案层和应用层：

• 基础层：包括摄像头、传感器、芯片等硬件设备。
• 技术层：涵盖生物识别、自然语言处理、云计算等核心技术。
• 方案层：提供具体解决方案，如多模态生物识别、智能客服、智能风控等。
• 应用层：银行和金融机构实际应用这些技术和服务。

主要参与者包括：

• 眼神科技：提供多模态生物识别技术，与多家银行合作，覆盖身份认证、VIP识别、信贷审批等多个场景。
• 达观数据：专注于文本智能处理，为银行提供智能客服、精准营销等服务。
• 同盾科技：提供大数据风控和反欺诈服务，涵盖信贷、反欺诈、用户增长等多方面。

前景趋势

智慧银行的未来发展趋势包括：

• 智能化：人工智能技术的持续发展将推动银行业务流程更加智能化。
• 轻型化：网点功能将更精简，提高运营效率。
• 特色化：不同网点将根据服务对象和业务需求形成特色服务模式。
• 社区化：智慧银行将深入社区，提供更贴近生活的金融服务。

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