在金融科技蓬勃發展的當下，銀行業正經歷深刻變革。數據資產（Data Asset，DA）與人工智能（Artificial Intelligence，AI）的深度融合，為銀行業帶來前所未有的機遇與挑戰。本文將深入剖析DA與AI在銀行業務中的創新應用，并探討其對銀行業務運營的戰略啟示。

一、 DA與AI內涵

構建數據資產（DA）是銀行數字化轉型的基石。在銀行龐大客戶體系基礎加持下，通過長期運營中積累各類涵蓋客戶信息、交易記錄、市場動態等多源數據，通過ETL（Extract，Transform，Load）技術，將分散在不同業務系統中的原始數據抽取、轉換并加載至數據倉庫，進行標準化處理，確保數據的準確性、完整性和一致性，為后續數據分析和業務應用提供支撐。

AI技術是數據資產豐富應用主要載體，包含機器學習、深度學習、自然語言處理等核心技術，均在銀行業務場景中得到廣泛應用。如客戶運營領域，機器學習算法可用于構建客戶行為預測模型，如預測客戶引入/流失概率，幫助銀行提前采取針對性措施維護客戶關系。深度學習可在畫像分析、產品推薦等場景發揮作用，如通過聚類等深度學習技術，按客戶行為、偏好實現客戶多維分層，為個性化運營提供基礎。此外，通過分析客戶歷史數據和行為模式，精準推薦金融產品，并通過各類產品功能，實現客戶智能陪伴。

二、 DA與AI在銀行業應用現狀

目前，DA與AI已分別在銀行業得到充分應用，隨著當前數字化發展趨勢加快，二者融合發揮的作用在銀行業應用場景日益廣泛。

（一） 個性服務

整體來看，西方受益于AI技術起步早的優勢，基于AI虛擬助手實現的個性化服務應用場景更前沿。如美國銀行的Erica、Capital One的Eno等AI虛擬助手為客戶提供全天候支持，根據客戶偏好與目標提供定制化服務。匯豐銀行通過AI優化客戶入職和合規流程，新客戶獲取率提升了20%。

（二） 分級定價

依托數據資產，對宏觀經濟數據、行業數據等進行分析，預測市場趨勢，從而創新數據產品，實現資產類價值評價估值，目前廣泛應用于企業融資評估、個人客戶投資方案制定等場景。

（三）風險評估

宏觀上，利用數據分析構建風險評估模型，對信貸風險、市場風險等進行量化分析和預測，幫助銀行及時調整風險策略，降低損失。微觀上，聚焦客戶對私信息，量化評估風險，深挖運營與市場數據提升效率、把握趨勢

三、商業銀行數字化運營未來發展方向

目前各商業銀行、互聯網企業積極融合相關技術，將在此類前沿技術深度賦能下，持續迭代場景應用，在如產品功能、客戶服務、風險管控等方面不斷探索新篇章。

（一）業務流程智能化優化

針對部分銀行業務流程冗余、便捷性不足痛點，利用AI和DA技術探索業務流程智能優化，通過分析客戶歷史交易數據，AI系統自動識別安全場景，簡化驗證步驟；對于異常交易行為，基于大數據分析和風險模型，實時進行風險攔截和人工復核，保障安全。以繳費為例，依據客戶繳費習慣和歷史數據，實現繳費提醒智能化推送，以及自動代扣服務的精準匹配，通過對客戶賬單分析，形成代扣金額智能化管理，提高業務辦理便捷性和客戶滿意度。

（二）客戶服務個性化升級

借助DA構建的客戶360°全景畫像，深入了解客戶需求和偏好。對于高凈值客戶，結合其資產配置需求和風險偏好，利用AI算法定制專屬的財富管理方案，推薦個性化的理財產品組合；對于普通零售客戶，根據其日常消費和儲蓄習慣，推薦合適的信用卡優惠活動或小額信貸產品，實現精準營銷和個性化服務，增強客戶粘性。

（三）風險管理精細化轉型

基于海量歷史數據和實時交易數據，運用AI算法構建智能風控模型。在信用風險評估中，綜合考慮客戶信用記錄、收入穩定性、行業風險等多維度數據，更準確地預測違約概率，合理確定信貸額度和利率。在市場風險和操作風險管控方面，通過實時監測市場數據和業務流程數據，利用AI模型及時發現風險隱患，如異常市場波動、內部操作違規等，實現風險的動態預警和有效管控。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊