人工智能技术的快速迭代正对金融行业实践产生深刻影响。从24小时在线的智能客服应答，到实时精准的风险控制系统，再到个性化定制的智能投顾，这场由算法驱动的变革，不仅重塑了传统金融服务模式，也推动着金融行业迈向更智能、更便捷的技术前沿。
从商业银行的视角来看，人工智能带来哪些机遇与挑战？未来5至10年内哪些业务板块会在人工智能的推动下加速改革创新？与此同时，数据隐私风险愈发受到业内关注，实践中如何在数据利用与隐私保护之间寻求平衡？
银行从传统被动服务向主动、智能、个性化服务转型
在王文锋看来，人工智能的出现将会加速重构银行业竞争格局，大型银行会通过万亿级资金支持AI（人工智能）产业链，快速整合大模型技术至多业务领域，巩固市场地位；中小银行则致力于自研专属模型，加速业务场景创新与智能化升级，在核心业务上推动AI应用，提升业务效率。
就服务模式的变革而言，人工智能正推动银行从传统被动服务向主动、智能、个性化服务转型。具体表现在银行机构纷纷构建起全渠道、全天候的智能服务体系，让客户的服务体验更加便捷、高效。
“未来5至10年内，人工智能将从工具化应用逐步成为银行的通用基础建设。”王文锋对记者表示，从行业实践来看，大模型在多模态信息理解、内容生成、知识问答、代码编程和合规检测等方面拥有巨大的效率提升价值，目前正在银行业务领域加速渗透。
具体来看其应用场景，一方面在于可标准化任务，比如风险评估、信贷审批等，帮助员工提升效率，实现降本增效；另一方面在于人机协作提高决策效率，在高频交互场景实现规模化，包括智能客服、投资研究、智能营销和风险管理等板块，全面提升金融生产力。
基于富邦华一银行的实践经验，王文锋向记者详细阐述了AIGC（人工智能生成内容）在商业银行业务场景中的典型应用。
一是在智能客服方面，采用语音识别与NLP（自然语言处理）技术实时识别语音流，目前在业务调研回访、业务变更通知、存量客户精准营销等场景上已有深入应用。“与此同时，为了优化客户体验，我们正在规划建设统一客服平台，实现多渠道服务统一入口，整合全渠道客户各项业务办理与咨询等需求，实现客户需求信息完整贯通，避免重复沟通，且全程可追溯。”王文锋提到。
二是在信贷审批方面，传统信贷审批流程繁琐复杂，客户提交贷款申请后，银行工作人员通常需要3至5个工作日来处理流程。如今，通过智能风控体系, 银行可以进行前瞻性的全生命周期风险管理，实现信贷全流程线上化闭环风控，从审批到放款时效最快可达“秒级”。比如富邦华一银行目前自动审批率已达到99%，在零售信贷业务规模提升的同时，不良水平也得到有效控制。
三是在财富管理方面，富邦华一银行建立了数字人客户经理工作室，由数字人客户经理通过智能问答服务向客户提供营销咨询、产品介绍等，并对客户的问答记录进行情感分析、自动标签管理，从而进一步营销分析，为客户提供专属服务和适合的金融产品。
数据隐私风险是当前最需关注的核心风险点
“人工智能在逐步改变银行运营模式的同时，也会推动银行岗位向更具价值的领域转型。”王文锋对记者表示，通过AI来处理银行运营中标准化任务，可以释放员工的潜力，转而专注投入价值创造工作，比如客户关系深度挖掘、创新服务实现差异化客户体验等。此外，人工智能也催生大量需具备“人机协同”能力的新型岗位和人才。“因此，我们持续投入员工的培训计划，引进专业人才，丰富银行的人才生态。”
值得一提的是，人工智能在为银行业带来效率提升、服务创新的同时，行业的风险演变和挑战也不容忽视。
“数据隐私风险是当前最需关注的核心风险点。”王文锋对记者表示，客户数据不仅是银行的重要资产，也是人工智能应用的核心基础。商业银行的数据管理在合法合规的前提下，从规模驱动转向质量驱动，在保障高可用性的同时更需确保数据安全。
他进一步解释道：“这就要求银行建立起清晰明确的敏感数据分级分类体系，实施严格的数据安全和隐私保护策略，比如使用最新的加密技术、强化访问控制、执行定期的安全审计及数据灾备等，从而在数据应用中做好隐私保护。”
此外，银行在提升金融服务智能化水平的同时，系统稳定性也是提升客户体验的关键。王文锋提到，银行需要格外注重技术风险管理，尤其是对系统漏洞、网络攻击的防范，确保信息系统的稳定运行，保障客户数据安全。此外，持续监测与评估也是关键。他以富邦华一银行举例说道：“我们建立了一套涵盖发展和安全的监测指标，实现对金融科技活动的实时监控和预警机制，确保问题能够及时发现和解决。”
以人工智能为代表的金融科技发展同样需要监管政策的支持和引导，谈及对监管政策的期许，王文锋对记者表示，在风险可控前提下，希望监管为技术探索提供更灵活的制度环境，扩大沙盒覆盖场景，建立技术应用风险缓释机制。同时，强化跨领域协作与资源整合，这将有助于提高金融服务效率，护航金融科技在安全轨道上释放变革性价值，最终惠及实体经济与广大消费者。
