【51CTO.com快譯】為了適應用戶對個性化和增值服務的需求，傳統銀行的數字化轉型勢在必行。新冠肺炎疫情的爆發和蔓延又加速了這一進程。不過放眼全球，世界各地的傳統銀行在采用新興技術方面依舊存在差異。

　　人工智能在全球銀行業的應用

　　據麥肯錫報告《銀行業的人工智能：銀行能迎接挑戰嗎》，確定了銀行使用人工智能可以達成四個關鍵結果：更高的利潤、規模化的個性服務、獨特的全渠道體驗和快速的創新周期。

　　麥肯錫警告稱，不圍繞人工智能制定業務戰略的銀行有可能失去客戶基礎，面臨被競爭對手超越的風險。領先的金融機構正在穩步采用全面的方法，將AI從前端部署到后臺。根據麥肯錫的研究，消費者越來越重視個性化的服務。因此，數字銀行先行者的案例研究表明，他們利用高精度的預測性人工智能技術，向客戶推薦他們可能使用的服務。

　　近60%的數字銀行先行者已經實現了至少一種人工智能能力，其中最常見的(36%)是機器人流程自動化（RPA）。有趣的是，32% 的公司實現了虛擬客服或智能對話界面，25% 的公司使用機器學習（ML）進行欺詐檢測、承保和風控等操作。

　　據MOVO首席執行官、福布斯金融委員會成員埃里克·索利斯稱，金融機構也在使用人工智能做出更好的投資決策，管理客戶的財富組合。機器人理財顧問越來越受歡迎，據估計，到2022年，這些自動化的理財顧問將管理全球逾4萬億美元的消費資產。

　　亞太地區的數字銀行格局

　　盡管前景可期，但在亞太地區，尤其是東南亞地區，數字銀行的發展仍處于初級階段。目前，菲律賓、印度尼西亞、馬來西亞和新加坡等國的數字銀行和金融科技行業已經出現了振奮人心的增長。

　　基于傳統銀行擁抱數字化的遲緩現狀，一些極有挑戰精神的互聯網銀行開始嶄露頭角。他們利用創新技術，輕松進入新興市場并顛覆成熟市場。KakaoBank就是典型案例，這是一家由韓國投資控股公司和互聯網公司Kakao推出的韓國互聯網銀行，它成功地抓住了龐大的千禧一代作為客戶基礎，2020年公開報告顯示，機構利潤已逾1.01億美元。

　　他們通過利用流行的KakaoTalk（一種即時通訊APP）現有的龐大用戶基礎證明了自己的成功。KakaoBank利用他們在KakaoTalk上的UI和UX專業知識，通過設計精美的手機應用吸引了他們的注意，并針對這一細分市場進行高度個性化的服務營銷。

　　人工智能在亞太地區銀行業中的應用

　　據波士頓咨詢公司稱，東南亞的消費者偏好在很大程度上仍停留在對個性化金融建議、更低的銀行費用、更有吸引力的圖像和美學的需求上，其中大多數不需要面向前端的人工智能服務。這里的趨勢也傾向于在后端更多地使用AI。

　　比如，中國的微眾銀行使用人工智能、區塊鏈、云計算和大數據等技術，主要是為了在后臺提升效率和擴大規模。在以機器學習驅動的人工智能生態系統中，一些AI 應用會作用于營銷、資產管理和風險管理。作為全球最大的數字銀行，微眾在2019年就創造了5.7億美元的利潤。

　　在傳統銀行方面，新加坡大華銀行在泰國推出了其首家全數碼銀行TMRW，這是一家純智能手機銀行，為數碼世代客戶提供更簡單、透明和互動性更強的銀行服務。

　　處在一個積極的監管環境，東南亞地區無異于一個巨大的未開發市場。利于創業的土壤，金融科技生態的初步建設，以及數字化轉型的需求，這里已經足夠成熟，足以擁抱數字化，足以讓以互聯網銀行為代表的數字銀行挑戰者們介入并填補巨大的金融服務缺口。理想情況下，數字銀行玩家可以通過各種方式實現人工智能，進一步優化為消費者提供優質服務。

　　原文鏈接：AI in banking still has room for growth in Asia Pacific　　

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