来源：未央网weiyangx
为了传播金融创新典范，推进金融供给侧结构性改革，推动金融业服务实体经济，以及促进实现经济高质量、发展的目的，由北京市地方金融监督管理局指导，清华大学五道口金融学院、清华大学金融科技研究院主办，未央网承办推出“首都金融创新与发展”公开课，邀请金融行业嘉宾分享金融项目的创新模式，以及对行业未来发展前景的深度思考。
本期嘉宾：百信银行首席技术架构师张真
以下整理来自嘉宾分享实录：
百信银行：AI驱动的数字普惠银行
百信银行是由国务院特批的、银保监会主导成立的国内首家独立法人直销银行。2017年由中信银行(5.080, 0.02, 0.40%)和百度联合发起成立，融合“金融+互联网”基因，探索金融科技与未来银行发展新路径，致力于为最广泛人群带来平等、便捷、安全的数字普惠金融服务。
秉承着成为全球领先的智慧金融服务平台愿景，让百姓乐享简单可信赖的金融生活的使命以及诚信、创新、简单、高效的企业价值观，百信银行在2015年11月由中信银行与百度公司联合发起设立。2017年11月百信银行正式开立，两个月后资产资产即突破100亿元，注册资本由20亿元增至40亿元，用户规模突破1000万。2018年百信银行与百度联手打造“零度实验室”，探索AI在金融领域的应用。次年百信银行获2018年度国家高新技术企业认定和AAA主体长期信用等级。目前百信银行总资产543亿元，累计信贷投放规模已经达到2056亿元，客群分布涵盖全国683个市县，用户规模达到3670万人。
百信银行本质上是新金融模式的一个探索。作为AI驱动的数字普惠银行，百信银行以AI加速金融数字化、普惠化，依托中信生态连接海量产业资源共享百度线上生态，触达95%中国网民。而作为“金融+互联网”兼具审慎与活力的银行办银行，中信银行可以提供无限流动性支持，且受到银保监会直接监管，全国展业，充分利用多张资产负债表。坚持开放银行的发展模式，采用“O+O 、B+B” 模式用户为中心，产品为驱动力，依托小数据构建场景金融为场景方提供整体解决方案。此外，百信银行还拥有领先的数字科技 ，以科技立行。“科技+数据”双轮驱动，科技建设全面敏捷化，形成智能风控、智能账户、智能服务三大能力并获国家高新技术企业认定。
Why：挑战与机遇
银行发展经历了四个阶段，由早先的人工服务的线下网点向自助机具服务的线下网点再向移动互联网电子银行发展，而目前的银行4.0阶段我们称之为智能银行服务。在这个阶段，客户本身对于金融的基本需求并未发生任何变化，只是使用“摩擦”随着科技的发展越来越小，趋近于无感化。
随着5G+AI+IOT技术的运用，智能交互则成为未来重要的客户诉求。当前近30%的手机搜索由语音完成，到2020年，比例达到50%，约80%的受访问用户认为通过语音方式进行线上购物体验令人满意，超过52%亚马逊智能语音设备的所有者每日都会使用这些设备，亚马逊在3年内售出了超过1亿台配备智能语音系统Alexa-equipped的设备。
探索新生态模式。百信银行积极探索开放银行模式，通过“开放银行+”生态策略连接赋能，以解决方案类产品为合作伙伴进行产品的场景定制、金融科技的赋能合作、生态的开放共建，打通金融与生态间的关键环节以实现银行与商业生态的共生共赢。
面对的挑战。在互联网方面，百信银行全国执业没有网点，聚焦流量客户增长快，业务迭代快，数据增长快；在银行方面，传统银行加强监管合规，金融业务复杂，依赖人力增长模式效率低，制度流程复杂。由此在兼顾成本与效率的同时要做到对外业务“快”，对内运营“稳”，兼采互联网与传统银行的优势。
What：智能银行案例分享
智能化的本质是智能应用的交付。银行将拥有的众多金融能力转化为智能应用进而融入到办公场景里，通过终端与用户发生联系。以下是智能应用交付的案例：
（一）智能服务—智能驱动客户的深度理解
一站式的创建、组装、发布、运营的交付闭环。多种对客智能功能“组装”的智能服务包括智能业务咨询、智能业务办理、智能客户识别、智能客诉问题定位与处置、智能客户产品需求提取、智能产品推荐，覆盖各种终端各种用户触点。
（二）智能API—让系统读懂业务
客户输入信息问题之后，客服操作或识别产品分析投诉倾向对其进行智能定位，识别交易数据及交易链路进行判断后定位问题结果通过智能API反馈给客服人员工作台形成人机协作，最后就可以给客户一个高效的答复。
（三）智能报表——让报表按需生产
用户发出自然语言后智能报表通过语义理解接受信息查询生成SQL语句，行程诸如移动端、智能投屏上的语音报表展示，按照客户需求反馈所需信息，交付报表的自动生产能力而非固定的报表。
（四）智能合同管理
银行IT建设会涉及多种合同（如软件委托研发合同等），多种因素决定应该用什么合同，应该满足哪些内容要求，应该如何填写往往占据项目经理大量人力，且易出合规风险。而电子合同和纸制合同，人工比对效率低，且需完全一致要避免逆流程，违规，无效的合同条款。通过智能合同管理，可以实现合同选择错误率降至零，填写准确率提升比对效率大幅提升（50倍+），低遗漏率（<3%），低误识率释放人力成本的效果，极大的减少了人力损耗和合规风险产生的可能性。
（五）处罚风险参考评估
银保监会会定期公布对全国的银行，保险公司的处罚决定。对于强监管的企业而言，这些处罚决定就是风险尺，及时理解是十分必要的。但传统上依赖审计人员解读，而对产品团队而言往往缺乏认知实现罚单信息的提取，并自动按处罚风险依据分类，同时为产品团队提供风险评估参考。通过智能应用系统，审计效率可以大幅提升（100倍+），准确率升高（96%+），大幅释放人力成本的同时还可以及时提供避险依据。
（六）辅助IT治理
科技预算的分配和使用，项目关系等往往依赖专家经验来盘点，运维过程中大量生产问题的复盘，需要识别全行关键或普适性问题。架构方案评审往往依赖专家经验，专家往往是瓶颈，智能应用可以辅助专家完成初步评审并给出建议效果。实现效率大幅提升（20倍+），高准确率（90%+）并大幅释放人力成本。
How：智能应用体系
智能化的本质是智能应用的交付，银行有很多金融能力 将金融能力转化为智能应用进而融入到办公场景里，通过终端与用户发生联系，形成“感知—认知—执行”的人机交互闭环。
构建智能应用体系的挑战
首先是团队能力的制约。人才与交叉知识是构建智能应用体系的基础，人工智能工程师的技能树，以及交叉领域知识与技能需要面向行业场景知识的同时结合人工智能与IT工程最终实现智能交付。
其次是面向场景的适配。智能交付体系的场景多样、终端各异，场景差异决定应用复用率以及叠加成本的大小，而包含学习成本、集成成本、数据成本在内的终端适配成本也很高。
此外还有开发模式的制约。在应用设计、算法开发、算法工程、业务开发、应用发布五个环节内需要经历16个步骤，并投入大量的专业开发资金。
最后是技术工具的制约，机器学习平台机关涵盖了算法、算力、服务等多个领域，但并不能解决所有问题。比如说算法工程师的瓶颈、应用发布适配成本高、专业工程开发投入大等问题仍然存在。
突破智能应用体系的挑战
目前智能应用体系存在着团队能力制约、面向场景适配成本高、开发模式制约敏捷、技术工具制约交付四个问题，为了突破上述挑战我们需要思考以下几个问题：如何Enable更多人能够完成智能应用落地？能否让场景适配自动化对开发者透明？如何打破制约交付的瓶颈？如何用技术加速端到端的交付？
经过阶段一实验室作坊生产，阶段二 机器学习平台，我们已经逐步发展至阶段三智能应用创作平台，开始构建未来银行的智能大脑。传统智能应用交付具有每个智能应用16 步算法+工程的投入按月交付、机器学习平台不是面向用户交付、场景 X 终端适配成本极高的问题，而为了实现“敏捷”智能应用交付，则需要作为智能应用创作平台核心技术的生产工具产生变革：降低AI应用门槛使得更多人参与进来人人都可以是智能应用设计师，实现面向用户端的完整交付，智能应用“生产流水线”实现乐高式生产按天交付，一次开发多场景终端发布消除场景终端适配成本。
总结
多样性场景快速迭代的业务智能交互诉求是未来银行发展的动因，推动着金融智能应用爆发式的增长。基于智能化的本质是敏捷智能应用交付的理念，智能应用系统应降低AI应用门槛让更多人参与，实现面向用户端的完整交付，打造智能应用生产流水线，同时一次开放多场景终端发布减少终端成本。最终发展为具有强泛化能力的内置领域模型、一站式在线开发与发布、小数据增量训练能力、场景X终端自动化适配等特点的未来银行的智能大脑、智能应用创作平台。
