宁波银行人工智能应用布局研究_13页_1mb

宁波银行人工智能应用布局案例总结

核心内容

宁波银行作为一家城市商业银行，自2007年上市以来，持续在人工智能、大数据等金融科技领域进行布局，以提升其在风险管理、客户服务、营销运营等方面的能力。本文重点介绍了宁波银行在智能化应用方面的进展与成效，包括其在智能风控、智能客服、智能营销、智能投顾、ICR智能识别等领域的应用，并分析了其科技投入、外部合作及经营情况。

主要观点

• 智能风控体系：宁波银行已构建起覆盖贷款审批全流程的智能风控体系，包括“4+N”智能预警、个人预警、产品预警等模块，实现了多维度的风险监测和管理。
• 风险控制成效显著：2019年三季度末，宁波银行不良率为0.78%，低于城商行平均水平（2.48%）和商业银行整体水平（1.86%），显示出其在智能风控方面的优秀能力。
• 客户服务智能化：宁波银行已上线智能外呼系统，并部署智能客服机器人用于存量零售客户维护，提供到期还款提醒、逾期催收、产品营销等功能。
• 智能营销与投顾：通过智能营销和智能投顾功能，宁波银行实现了基于用户画像的精准推荐和资产配置建议，提升了客户体验和营销效率。
• 技术应用与创新：宁波银行在OCR基础上引入ICR智能识别技术，利用计算机深度学习等AI技术提升信息识别能力，弥补OCR技术的不足。
• 科技投入与组织架构：宁波银行不断加大科技投入，构建了双活数据中心，设立IT支持部和测试中心，提升系统支撑能力和科技响应速度。
• 外部合作情况：宁波银行与多家科技公司展开合作，主要集中在智能营销、智能运营、生物识别等领域，但与头部互联网科技公司合作较少，显示出在外部合作上的相对滞后。

关键信息

智能风控

• 宁波银行构建了“4+N”智能预警体系，覆盖贷款审批全流程。
• 实现了客户风险统一视图、企业关联图谱、担保关联图谱等风险数据可视化。
• 通过生物识别和模糊匹配算法等技术，实现对客户异常信息和行为的识别与处理。
• 2019年三季度末，宁波银行不良率为0.78%，个人贷款不良率为0.62%，整体信贷资产质量良好。

其他智能化应用

• 上线智能外呼系统，用于存量客户维护和业务推广。
• 部署智能客服机器人，提升客户服务效率和质量。
• 推出智能投顾模块，基于用户画像提供精准理财产品推荐。
• 针对对公业务，上线ICR智能识别技术，提升OCR识别能力。

科技投入与组织架构

• 宁波银行持续探索AI、大数据等技术在银行业务中的应用，科技水平处于行业领先。
• 建设双活数据中心，提升系统支撑能力和业务连续性。
• 在总行及部分分行设立科技部，加强科技与业务的融合。

外部合作

• 与中信网科、每刻报销、东华软件、顶象技术、燕南科技、默安科技等公司合作，涉及智能营销、智能运营、生物识别等领域。
• 与头部互联网科技公司合作较少，显示其在外部合作上较为保守。

营收情况

• 2019年三季度末，宁波银行营业收入为255.53亿元，归母净利润为107.12亿元，均保持稳定增长。
• 归母净利润增速长期保持在20%左右，显示出较强的盈利能力。

总结

宁波银行在人工智能和大数据等金融科技的应用上取得了显著成效，特别是在智能风控方面表现突出，不良率保持较低水平。其智能化应用覆盖了客户服务、营销运营、投资顾问等多个场景，提升了业务效率和客户体验。尽管在科技投入和组织架构上具备一定优势，但其与外部科技公司的合作相对较少，尤其在与BATJ等头部企业合作方面存在不足，反映出其在智能化应用深度和广度上的提升空间。总体而言，宁波银行在智能化转型中展现出较强的能力和潜力，但仍需进一步加强与外部科技力量的合作，以推动其在金融科技领域的持续创新与突破。