【.com快译】为满足用户个性化、增值服务需求，传统银行数字化转型势在必行。新冠肺炎疫情的爆发和蔓延加速了这一进程。但放眼全球，全球传统银行对新兴技术的采用仍存在差异。 人工智能在全球银行业的应用 根据麦肯锡报告《银行业的人工智能：银行能迎接挑战吗》，确定银行可以利用人工智能实现四个关键成果：更高的利润、规模化的个性化服务和独特的全方位-渠道体验和快速创新周期。 没有围绕人工智能制定业务战略的银行可能会失去客户群，并可能被竞争对手超越，麦肯锡警告说。领先的金融机构正在稳步采用整体方法，从前端到后台部署人工智能。根据麦肯锡的研究，消费者越来越重视个性化服务。因此，数字银行先驱的案例研究表明，他们使用高度准确的预测人工智能技术向客户推荐他们可能使用的服务。 近60%的数字银行先行者已经实施了至少一项人工智能功能，其中最常见的(36%)是机器人流程自动化(RPA)。有趣的是，32%的公司实施了虚拟客户服务或智能对话界面，25%的公司使用机器学习(ML)进行欺诈检测、承保和风险管理等操作。 MOVO首席执行官兼福布斯金融委员会成员EricSolis表示，金融机构也正在使用人工智能做出更好的投资决策并管理客户的财富组合。机器人顾问越来越受欢迎，据估计，到2022年，这些自动化财务顾问将管理全球超过4万亿美元的消费者资产。 亚太地区数字银行格局 尽管前景看好，但亚太地区特别是东南亚数字银行的发展仍处于起步阶段。菲律宾、印度尼西亚、马来西亚和新加坡等国家/地区的数字银行和金融科技行业已经出现令人振奋的增长。 基于传统银行拥抱数字化的迟缓，一些具有挑战性的互联网银行开始涌现。他们使用创新技术轻松进入新兴市场并颠覆成熟市场。KakaoBank就是一个典型案例。这是一家由韩国投资控股公司和互联网公司Kakao推出的韩国互联网银行。它成功地吸引了庞大的千禧一代作为客户群。2020年公开报告显示，机构盈利已超过1.01亿美元。 他们利用流行的KakaoTalk（一种即时通讯应用程序）现有的庞大用户群证明了自己的成功。KakaoBank利用他们在KakaoTalk上的UI和UX专业知识，通过设计精美的移动应用程序和高度个性化的服务营销来吸引他们的注意力。 人工智能在亚太银行业的应用 根据波士顿咨询集团的数据，东南亚消费者的偏好仍然主要倾向于个性化的理财建议、更低的银行费用、更具吸引力的大多数不需要前端面向人工智能的服务。这里的趋势也是在后端更多地使用人工智能。 比如中国的微众银行在后台运用了人工智能、区块链、云计算、大数据等技术，主要是为了提高效率和扩大规模。在以机器学习为动力的人工智能生态系统中，一些人工智能应用在营销、资产管理和风险管理方面。作为全球最大的数字银行，微众银行2019年实现利润5.7亿美元。 传统银行方面，新加坡大华银行在泰国推出首家全数字银行TMRW，纯智能手机银行，提供更简单、更透明的服务为数字一代客户提供更具互动性的银行服务。 在积极的监管环境下，东南亚是一个巨大的未开发市场。有利于创业的土壤、金融科技生态的初步构建、数字化转型的需求已经足够成熟，可以拥抱数字化，让以互联网银行为代表的数字银行挑战者介入，填补巨大的金融服务缺口。理想情况下，数字银行业者可以通过多种方式实施人工智能，进一步优化为消费者提供的优质服务。 原文链接：银行业人工智能在亚太地区仍有增长空间
