AI銀行行業發展環境及未來市場前景預測分析

近年來，隨著信息技術的快速發展和普及，中國智慧銀行市場呈現出蓬勃發展的態勢。越來越多的銀行開始重視智慧銀行建設，加大在技術創新和業務轉型方面的投入。AI銀行是指運用先進科技成果和銀行經營管理經驗，高效配置資源，敏銳洞察客戶需求，并做出靈活快速反應的一種高度智能化的金融商業形態。

AI銀行強調跳出網點作為單一渠道進行管理，從全渠道整合、客戶關懷和智能洞察、大數據、社區化等維度對網點定位和發展進行規劃和實施。通過集成傳統渠道與電子渠道，優化渠道與流程服務，在客戶真正需要時提供有效服務，同時通過社交媒體等“社交參與”方式加強客戶服務與產品營銷。

麥肯錫2023年報告顯示，全球銀行業使用大模型可使其每年營收提高2.8-4.7%。所以，與在特定場景有落地經驗的公司聯合，有助于銀行避免不必要的試錯，直接從成熟的技術應用中受益。中國人民銀行在《金融科技發展規劃(2022~2025年)》中提出打造數字綠色的服務體系，探索使用遠程音視頻等技術提升金融業務辦理效率和數字化水平。政策的支持為AI銀行行業的發展提供了良好的環境和條件。

AI銀行行業發展環境及未來市場前景預測分析

銀行業作為數據密集型行業，成為AI大模型率先探索的重要行業。多家國有大行和股份制銀行在AI大模型的研發和應用上取得了顯著進展。國有大行如工商銀行、建設銀行、農業銀行等，在AI大模型的研發和應用上處于領先地位。這些銀行已經完成了企業級金融大模型的訓練和推理部署，并實現了多領域的落地創新應用。

AI大模型在銀行業的應用場景主要包括智能問答、智能客服、智能撰寫研報、智能風控、智能營銷、數智財富管理等領域。例如，興業銀行的“隨興寫”生成式大模型已經賦能反洗錢，能夠高效精準分析洗錢可疑客戶行為、可疑主體信息和可疑交易信息等特征，并快速生成輔助分析報告。

隨著AI技術的不斷發展，AI大模型的場景化落地將成為銀行業的重要命題。銀行需要不斷探索新的應用場景，以提高服務效率和客戶體驗。例如，遠程銀行服務已經成為金融行業的重要發展趨勢，它突破了傳統銀行網點的地理和人力資源限制，為用戶提供了更加便捷、標準化的服務。

據統計，截至2023年底，已有31家銀行客服中心完成了向遠程銀行中心的轉型，這一比例同比增長了10個百分點。此外，還有12家銀行客服中心正計劃更名為遠程銀行中心，這一計劃的增長率為1個百分點。在服務渠道方面，近三年來，提供視頻服務的客服中心和遠程銀行數量呈現出了快速增長的態勢。這標志著銀行正在積極利用科技手段重塑金融業務流程，以提供更加便捷、高效的遠程服務。

根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國AI銀行行業市場前景預測及發展趨勢預判報告》顯示：

銀行在AI大模型的技術路線上分為技術自研派和融合派。技術自研派致力于實現完全的自主可控，而融合派則借鑒外部大模型的底層能力，以實現能力互補和快速落地。這兩條技術路線各有優劣，未來銀行需要根據自身情況選擇合適的路線。

隨著技術的不斷進步，AI銀行的前景廣闊。金融科技的快速發展正在為消費者提供更多的便利和選擇，同時也對傳統銀行業提出了挑戰。預計未來銀行業將更加依賴大數據、人工智能和區塊鏈等技術，實現更高效的業務處理和更個性化的客戶服務。同時，監管科技的發展也將幫助金融機構更好地遵守法規要求，降低合規成本。總體來看，AI銀行的發展將促進金融行業的創新和進步。

在激烈的市場競爭中，企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢，有效規避行業投資風險，更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場，牢牢把握行業競爭的主動權。

更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國AI銀行行業市場前景預測及發展趨勢預判報告》。