2023中国银行业人工智能与大数据用例分析报告发布

典型案例：广发银行AI驱动的数据标准体系建设实践

问题：随着数字化的加速，广发银行面对600+个应用、百万级元数据，缺乏全局性的数据标准管理体系，无法对日常建标、评标、贯标工作进行有效指导和落地。

行动：广发银行搭建智能数标运转体系，通过人工智能形成泛企业级数标并作为初始化的企业级数据标准，将泛企业级数标推荐到各个业务进行应用，各个业务在使用泛企业级数标时结合外部监管要求、行业约定、业务需求等局部修订数标，反向优化泛企业级数标，提高准确性和权威度。

价值：通过建立数据标准体系，广发银行形成1万基础词、6万泛企业级数据标准、360万引用关系、5千权威企业级数据标准，为后续应用的落标、贯标起到良好的支撑作用。

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典型案例：浦发银行反电诈场景隐私计算技术应用实践

问题：浦发银行以往的反电信诈骗手段存在反诈视野受限、风控措施滞后、风控机制碎片化等问题，隐私计算可用不可见的能力可以支持浦发银行在反诈数据方面与外部机构进行合作，有利于解决以上问题。

行动：浦发银行搭建电信欺诈风险识别体系，其中隐私计算技术作为关键技术实现内外部高价值风险数据融合集约，电诈风险识别体系涵盖对事前、事中、事后电信诈骗风险的刻画，事前基于匿踪查询技术进行新客开户风险校验并基于规则实时拦截可疑交易，事中基于联邦学习建模对不动户涉诈风险和存量风险客户进行识别和管控，事后基于知识图谱定位涉案团伙，基于IP/IMEI进行关联分析，完成事后风险分析挖掘。

价值：浦发银行在两个分行试点开户风险识别和非活跃户涉诈风险识别，融合外部运营商、互联网渠道商等数据拓展风险特征，通过联邦学习提高电诈识别模型的精确度，试点的两个分行二季度新开卡用户中涉案账户数量环比分别下降36%、41%，存量非活跃用户涉案账户数量环比分别下降33%、38%。

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典型案例：交通银行数字员工建设实践

问题：交通银行在日常运营中存在大量手工处理的操作，例如账户管理、集中作业、清算结算等，这些工作往往重复且繁琐，需要耗费大量人力处理。释放人力、节约成本成为交通银行在数字化转型过程中必须解决的问题。

行动：交通银行在RPA技术的基础上延伸AI、低代码等技术，搭建数字化劳动力平台，将数字员工应用于对公账户智能报备、数字人民币推广、公开信息数据定期更新、全球法人识别编码信息核验、银行款项审核、供应商关联关系分析、智能运营等业务场景，提高工作效率和准确率。

价值：目前，数字员工已应用于交通银行营运、个金、同业、授信、风险、合规等条线场景，涵盖境内外分行及子公司，日均RPA执行过万次，预计每年为交通银行节约超20万人时。

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典型案例：平安银行数据安全分类分级实践

问题：金融行业面临多头监管，数据安全和个人信息保护的压力巨大，一旦受到处罚将会使银行面临业务暂缓、资金流失、声誉受损、业绩锐减等负面影响。

行动：

• 平安银行参考DSMM模型并结合NIST的IPDRR模型构建数据安全体系，建立制度体系和组织架构，通过技术能力支撑，实现数据安全的持续运营；

• 在技术层面，数据分类分级是数据安全体系落地的重要保障，平安银行收集来源于网络侧、应用侧、终端侧和数据库侧的基础数据，通过统一大数据平台对数据进行处理和分析，实现敏感数据自动化识别、分类分级和打标。

价值：数据分级分类的结果可以创建敏感数据资产分布地图，基于可视化的管理优化数据的采集、存储和使用；此外，在数据外发和内部使用时可以基于数据分类分级的结果对数据进行分级管控。

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典型案例：中国银行资本市场风险预警模型建设实践

问题：近年来资本市场风险加剧，传统信用风险监控依赖征信、信贷履约及财报，没有对公告舆情、股债表现等资本市场信息进行收集及定量分析，而且新资本协议内部评级、评分卡等方式主要依靠财报数据进行评价，由于财报数据披露具有滞后性及粉饰性往往不能反映当下企业的生产经营情况及违约风险。

行动：

• 中国银行将资本市场信息、评级信息、舆情信息、财务信息、工商变动等基础信息纳入风险预警模型，根据模型需要加工成企业定性类指标、信用评级类指标、财务类指标、股市债市类特有指标等多个特征信息，与传统信用风险监控指标体系相结合，填补传统信用风险预警的空白，提升预警的前瞻性和有效性；

•在模型训练过程中，中国银行以常用分类算法学习模型为基础，经过综合参数调优，和非均衡训练方法，综合评估模型效果，最终选择均衡随机森林作为预测模型。

价值：资本市场风险预警模型的评价指标为查准率和查全率，根据业界经验，同行查准率一般在5%-8%左右，查全率在70%左右，中国银行资本市场预警模型查准率约15%、查全率约85%，好于业界多数模型效果。

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典型案例：平安银行零售业务数字化转型实践

问题：平安银行零售业务在客户体验和经营效率上面临众多问题，客户体验方面存在线下渠道难以覆盖、多渠道服务体验不统一、用户无法真正的体验综合金融服务等问题，经营效率上存在用户触达困难、缺乏客户画像及旅程全貌、转化率不高等问题。

行动：参考互联网公司的“人货场”经营方法论，平安银行设计了KYC->KYP->KYATO的“3K”经营策略，基于用户的需求偏好和服务偏好进行人与货的匹配，最后通过“线上+线下”结合的方式在合适的时间、合适的渠道将人货场三者进行匹配。

价值：在“3K”经营策略下，平安银行从人为经验判断转向以数据为导向，将全部的运营动作数据化表达，通过定性、定量的数据分析找到客户经营机会，基于数据分析的结果开发策略，通过对反映客户满意度的过程指标做功从而影响最终的业绩指标。

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