2023中國銀行業(yè)人工智能與大數(shù)據(jù)用例分析報告

1.中國銀行業(yè)人工智能與大數(shù)據(jù)用例優(yōu)先級矩陣2.中國銀行業(yè)人工智能與大數(shù)據(jù)用例評分3.中國銀行業(yè)人工智能與大數(shù)據(jù)用例介紹74.中國銀行業(yè)人工智能與大數(shù)據(jù)市場圖譜關(guān)于沙丘社區(qū)2|2023中國銀行業(yè)人工智能與大數(shù)據(jù)用例分析報告????氳??保耇┚?丘?榫?,?車??業(yè)務(wù)價值和可行性┼╄簟?鰈車榫?瓇鴲???篒???儗榫???篒湺???╬▽18╄??保耇┚?丘?榫?,鲹?榫?????車?朆蛈?????儗?????榫????????,?車CIO?AI??丘?注??瓀縖??鵠鮒榫???篒湺?,??鴲?┯???催???車?催?氳榫?,鰈車?杼氳顫嶏??┚???4|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??5|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??.降本增效:實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化,減少人工干預,降低運營成本、提高運營效率。建設(shè)等;和協(xié)作等;6|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??用例1:客戶流失預警定義:使用機器學習模型預測客戶流失傾向,同時銀行可以根據(jù)客戶的需求和偏好,制定個性化的干預策略,有助于銀行改善客戶關(guān)系。用例2:客戶畫像建立與潛客挖掘定義:通過人工智能建模將客戶劃分為不同的細分群體,創(chuàng)建更精細的客戶畫像并識別潛在客戶,從而得到更深入的客戶洞察和更精準的營銷策略。用例3:自助分析定義:為用戶提供自助分析、自定義報表、數(shù)據(jù)可視化、多維分析等服務(wù),業(yè)務(wù)人員在不依賴IT和數(shù)據(jù)分析團隊的情況下利用數(shù)據(jù)進行分析,降低數(shù)據(jù)分析工作門欖,利用數(shù)據(jù)用例4:數(shù)據(jù)治理定義:數(shù)據(jù)治理是—種綜合性的管理框架,核心包含主數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標準產(chǎn),以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、合規(guī)性,支持風險管理和決策制定。7|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??問題:?潯丘??氳?鵮,???車??600+╄?榫?氬┒篒?丘?,籬????氳丘?剝?留杼?硍,仰嫏?仼??剝?陁剝?顖剝??鰈車僗????蛽??行動:???車??保耇丘剝鱺鯸?硍,鵠鮒??保耇??嫚?┯篒丘剝??╙???氳?┯篒丘?剝?,?嫚?┯篒丘剝?蔘??╄┯?鰈車?榫,?╄┯???榫嫚?┯篒丘剝休篾??鼨滬留金姳?車┯簣??┯??姳璡?鼨?隊丘剝,????嫚?┯篒丘剝,???漶??價值:鵠鮒?環(huán)丘?剝??硍,???車??1┒?滼陊?6┒嫚?┯篒丘?剝??360┒?榫?硍?5?儹??┯篒丘?剝?,╙?簘?榫氳蛽剝?顖剝颯?荂?氳???榫?用例5:反欺詐定義:利用大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法來識別潛在的欺詐行為模式,并通過實時監(jiān)測和分典型供應(yīng)商:阿里云、邦盛科技、海致星圖、同盾科技、騰訊云、星環(huán)科技8|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??典型案例2:浦發(fā)銀行反電詐場景隱私計算技術(shù)應(yīng)用實踐問題:宣??車??氳?榾?際??夀???際鈼???????亨帪????儬?潨撴?璡??,?熗阞畀?榫┘?鈷氳耇?????宣??車??際丘?亡?┚?鼨儬冘鰈車??,僗?

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謔??杼???陁??╄???蔘璡?╄亡?,╙鲾爊?車????氳????亍耇?,?????????鱺蛈?曎???留杼耇????ら:氬?保耇??熭衹鯻??好????烖?????朅保耇???熭????鱳?╈榾???╈?兎熭?榫?10:┯?孲爊舅???╬:?榫OCR?RPA璡?儛,??簊氳????車氳???┯?孲爊鯸?╙?榫舅???儛??具全?杼??車氳鮒爊,???????,??蛈鱺?曎???ら:鱳鈸丘????????曚??保簟?全█熭??荔頌仝10|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??典型案例3:典型案例3:交通銀行數(shù)字員工建設(shè)實踐問題:交通銀行在日常運營中存在大量手工處理的操作,例如賬戶管理、集中作業(yè)、清算結(jié)算等,這些工作往往重復且繁瑣,需要耗費大量人力處理。釋放人力、節(jié)約成本成為交通銀行在行動:交通銀行在RPA技術(shù)的基礎(chǔ)上延伸Al、低代碼等技術(shù),搭建數(shù)字化勞動力平臺,將數(shù)字員工應(yīng)用于對公賬戶智能報備、數(shù)字人民幣推廣、公開信息數(shù)據(jù)定期信息核驗、銀行款項審核、供應(yīng)商關(guān)聯(lián)關(guān)系分析、智能運營等業(yè)務(wù)場景,提高工作效率和準確價值:目前,數(shù)字員工已應(yīng)用于交通銀行營運、個金、同業(yè)、授信、風險、合規(guī)等條線場景,涵蓋境內(nèi)外分行及子公司,日均RPA執(zhí)行過萬次,預計每年為交通銀行節(jié)約超20萬人時。用例11:數(shù)據(jù)分類分級定義:數(shù)據(jù)分類分級是一種將數(shù)據(jù)根據(jù)其敏感性、重要性和訪問權(quán)限等因素進行組織和歸類的過程,確保數(shù)據(jù)得到適當?shù)谋Ｗo、管理和訪問控制,滿足企業(yè)的安全性、合規(guī)性和業(yè)典型案例4:平安銀行數(shù)據(jù)安全分類分級實踐典型案例4:平安銀行數(shù)據(jù)安全分類分級實踐問題:金融行業(yè)面臨多頭監(jiān)管,數(shù)據(jù)安全和個人信息保護的壓力巨大,一旦受到處罰將會使銀行動:.平安銀行參考DSMM模型并結(jié)合NlST的lPDRR模型構(gòu)建數(shù)據(jù)安全體系,建立制度體系和組織架構(gòu),通過技術(shù)能力支撐,實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全的持續(xù)運營;11|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??..在技術(shù)層面,數(shù)據(jù)分類分級是數(shù)據(jù)安全體系落地的重要保障,平安銀行收集來源于網(wǎng)絡(luò)側(cè)、應(yīng)用側(cè)、終端側(cè)和數(shù)據(jù)庫側(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺對數(shù)據(jù)進行處理和分析,實現(xiàn)敏價值:數(shù)據(jù)分級分類的結(jié)果可以創(chuàng)建敏感數(shù)據(jù)資產(chǎn)分布地圖,基于可視化的管理優(yōu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲和使用;此外,在數(shù)據(jù)外發(fā)和內(nèi)部使用時可以基于數(shù)據(jù)分類分級的結(jié)果對數(shù)據(jù)進行分用例12:風險預警定義:通過對大量的數(shù)據(jù)進行分析和挖掘,自動化地檢測和識別潛在風險信號,并及時向銀行管理層提供預警信息,以幫助銀行及早采取相應(yīng)的風險管理措施。12|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??典型案例5:中國銀行資本市場風險預警模型建典型案例5:中國銀行資本市場風險預警模型建設(shè)實踐問題:鯉?全顫儗??????,?簊?榫??滬??頑????類?簣?顉?,媆僗???艀??罆?輯朆璡顫儗????鰈車??????冫,縡┦亍顫儗?阫?鼨陁篒?陁??璡亡?╚金??顉?丘?鰈車陁刻,榺

顉?丘???具僗帪???睖????┘耇?何?┖?┯氳榟?篺蛈???鲿簣???行動:.╈??車?顫儗?????陁篒???艀????顉?????ら??璡?滼??篞????閜嘗?,劯?嘗??金????┯??眷?剝??榫陁篒眷?剝?顉?眷?剝?罆???眷攑僗?剝璡?╄攑???,┚?簊?榫??滬??剝?硍注篾?,?輟?簊?榫???閜氳狝氫,???閜氳?渤??僗??;??嘗?阪籃鮒爊╈,╈??車??榫?眷畀嫏?▊嘗?╙?滼,篺鮒簧??丘隀?,???輛阪籃亡嫏,簧?陁?嘗??冽,僄篳鴲??輛?儬叜冷?╙?融嘗??價值:顫儗?????閜嘗?氳陁刻?剝╙刧?曎?刧?曎,劯?┯槡篺?,?車刧?曎┉芘?5%-8%??,刧?曎?70%??,╈??車顫儗???閜嘗?刧?曎簣15%?刧?曎簣85%,?

┯槡?丘嘗??冽?用例13:客戶全生命周期管理定義:采集多觸點數(shù)據(jù),構(gòu)建客戶全生命周期運營體系,支持客戶線上行為分析,包括事件、旅程、漏斗、留存、歸因等,實現(xiàn)營銷閉環(huán)。典型案例6:平安銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐典型案例6:平安銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐問題:???車?す┯???????篺蛈?曎┕?║????,????亡???篪┖峗鷺??釙沲??峗鷺僜???┘簊┉?榫?仰嫏洡塜氳??簧??踅僜?璡??,篺蛈?曎┕??榫?鉵鱳???籬???槇??亹爊?靏?鯸?曎┘?璡???13|2023╈??車┯??保耇┚?丘?榫??冫??行動:行動:?縓◎紜粠??氳“?顎?”篺蛈亡嫏阷,???車阻阞▽KYC->KYP->KYATO氳“3K”篺蛈瓀樋,?

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