pos機銀行商業,觀點丨人工智能技術在商業銀行的應用探討

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pos機銀行商業

本文選自《金融電子化》2019年09月刊

作者：中國人民銀行成都分行科技處 馮一洲

近年來，隨著信息技術、網絡技術等新興技術的不斷發展，大數據、云計算、人工智能等技術被廣泛運用在人們的工作和生活中。作為與信息技術融合最深的行業之一，金融行業積極推動人工智能應用落地，在提升業務效率、優化成本控制、完善風控體系、推動產品創新等方面取得了明顯突破。

1.提升業務效率。人工智能作為新興技術代表，推動了商業銀行的業務效率顯著提升。以浦發銀行“網貸通”、招商銀行“閃電貸”、民生銀行“小微寶”等針對個人、小微企業主的在線信用貸款產品為例，以銀行內部數據為基礎，融合POS流水記錄、個人征信、訴訟、稅務等第三方機構數據，充分運用信用評分模型、決策系統等大數據處理和專家系統技術，實現對客戶的綜合信用評價與差異化風險定價，從客戶提出申請到審批完成貸款只需幾分鐘。依托人工智能和大數據處理技術，極大提高了銀行貸款審批的效率，提升了銀行客戶辦理業務的體驗。

2.優化成本控制。（1）人力成本。采用智能機器人、智能客服、智能發卡機等技術，可有效替代商業銀行的簡單銷售、客服、基礎營銷等崗位，減少銀行的基礎崗位人員需求，逐步降低銀行人力成本。據BCG咨詢的報告顯示，到2025年，銀行業受人工智能技術應用的影響，崗位將削減23%。

（2）運營成本。通過引入人臉識別、語音識別和智能機器人等技術，采用實時電子照片、電子簽名和電子憑證等方式，銀行在業務處理過程中降低了對紙質材料的需求，減少了紙質憑證的輸出，有效控制銀行運營成本。

（3）客戶成本。銀行推出的在線信用貸款產品，采用在線申請、在線提貸以及在線還款的全流程在線模式，打破了時間和空間限制，提高了客戶辦理業務的效率，節省了客戶的時間和人力成本。

3.完善風控體系。（1）針對貸款服務客戶，構建立體化的智能風控體系。在個人風控領域，依托大數據和人工智能等技術，對客戶風險進行及時有效的識別、預警和防范，提升個人征信的廣度和精度。在企業風控領域，借助大數據和知識圖譜等技術，充分整合企業工商信息、法院訴訟信息、工商稅務信息、關聯企業風險等數據，優化企業信用評估模型，及時準確地把控企業的經營狀況和潛在風險。

（2）針對貸款業務流程，構建全流程的智能風控體系。依托人工智能等技術，在選取客戶、綜合審批和貸后跟蹤等各環節采取恰當的風險應對措施。在選取客戶環節，利用多維分析和知識圖譜技術，對客戶進行精準畫像，全面評估客戶風險狀況，建立客戶黑名單，為銀行選取客戶選取提供科學依據。在綜合審批環節，借助神經網絡和深度學習等方法建立綜合信用評分模型，完成客戶信用評分，并根據評分結果實時提供審批策略，確定貸款額度，有效規避信貸審批過程中的主觀因素，降低人為操作風險。在貸后跟蹤環節，依托內外部數據對客戶經營和消費等行為進行實時或準實時分析，捕捉并挖掘客戶行為的潛在相關性，把控客戶信用風險變化，提升應急處置效率，有效降低資金風險。

（3）針對風險管理領域，構建全場景的智能風控體系。充分識別和評估信用風險、操作風險、欺詐風險等各類風險，并提供應對措施。在信用風險方面，憑借客戶畫像、專家系統等技術和方法，消除信息不對稱，保證決策的正確性。在操作風險方面，利用大數據采集處理技術及機器學習技術對銀行內部員工的經營行為進行監測分析，揭示相應風險并提前防范化解。在欺詐風險方面，憑借銀行內外部多種數據及數據分析方法，挖掘用戶行為特征、用戶關聯特征等異常事件，結合手機唯一識別碼、手機卡信息、IP信息、GPS定位等多維度分析潛在欺詐風險，有效提高銀行反欺詐效率。

4.推動產品創新。依托POS流水、工商、稅務、法院等第三方數據，結合銀行內部數據，借助信用評分模型和決策系統等智能化分析手段，各銀行不斷推出在線信用貸款產品。通過在線信用貸款的方式，銀行給客戶提供了便利，有效降低客戶融資成本。

1.數據資源問題。（1）數據資源利用不足。一是銀行內部的存量數據整合不充分，數據分散在不同業務條線、不同系統，難以整合。大量非結構化數據作為各項業務的憑證，沒有得到處理和分析，發揮不出潛在價值。二是外部數據的引入不夠，目前銀行的數據無法形成對客戶的完整全面評價及建立科學的信用評估體系。

（2）交易市場不夠規范。一是數據交易環境有待完善。在國家層面，相關的法律法規和行業標準尚未制定，沒有專門的政府職能部門制定監管規則，規范市場行為，引導行業健康發展。二是數據交易形式過于粗放。交易過程中缺乏統一的定價標準，難以準確衡量數據實際價值，部分數據存在格式不規范、內容不完整等問題，影響了數據使用質量。

2.技術支撐問題。（1）技術人員儲備不足。一是商業銀行的科技人員數量不夠，與金融科技公司、互聯網公司相比尚有較大差距。二是缺乏數據分析挖掘、人工智能、算法等專業人才。目前商業銀行科技人員主要為軟件開發、系統運維、網絡機房等方面，數據分析挖掘和人工智能的人員較為匱乏。

（2）缺乏行業統一標準。現階段，人工智能在銀行業的應用總體處于探索階段，金融機構在人工智能的研發落地階段需要協調的廠商、領域眾多，工作協調難度大，難以建立統一的行業規范、技術標準和協同機制。

3.行業風險問題。（1）技術風險。一是數據安全風險。隨著大數據技術廣泛應用，商業銀行內部存放了大量內外部數據，考慮到網絡環境存在的信息攻擊、大數據平臺存在的漏洞，可能出現數據丟失、篡改和泄露的風險，從而使銀行和客戶遭受損失。二是系統安全風險。隨著人工智能技術與銀行業務的深度融合，相關的應用也將成為網絡黑客實施金融攻擊的對象，例如智能機器人訪問接口、網貸產品的訪問接口和決策模型等。

（2）業務風險。借助智能投顧、智能客戶和知識圖譜等技術，各種模型被應用在銀行的經營管理、客戶服務、風險防控和客戶影響等方面，提高了銀行的智慧水平，也引入了模型應用的風險。

（3）監管風險。在當前的金融監管體系下，對人工智能的監管面臨“黑箱理論”和金融活動“可溯源性”的矛盾。一是無法準確追蹤人工智能自身學習和自我決斷的行為。二是無法明確人工智能的權責應用主體。這給相關部門的監管帶來了挑戰，并極大提高了解決成本。

1.加強內外數據的整合。為充分發揮數據的潛在價值，商業銀行應構建全行統一的金融大數據平臺，建立統一的數據標準和全面的數據模型，深度整合銀行、電商、社交、消費、電信以及政府部門相關數據，完成數據清洗，從而充分發揮深度學習、神經網絡等的技術能力，最大限度發掘數據的潛在價值。同時努力擴大數據源頭，整合行內業務系統，拓展外部數據源頭，通過大數據和人工智能技術驅動業務創造價值。

2.重視高端人才的培養。隨著人工智能等新技術與銀行業務的深度融合，商業銀行對技術人才的需求將逐步側重為數據科學家、算法工程師等高級專業人才。商業銀行應加強對人工智能技術專家的引進和培養。一是加強與研究機構和科研型企業的合作，通過項目的合力建設達到培養銀行技術人才的目標。二是優化內部培訓體制。做好銀行內部的人才梯度建設，結合員工現有的知識和技術儲備，幫助員工在新技術的應用中找準自己的定位。三是拓展人才引進渠道。建立靈活的人才引留機制，采用多種方式引入急需緊缺的新型技術人才，并提供良好的發展空間。

3.推動核心技術的研發。當前,大數據、人工智能等新技術突飛猛進，市場環境瞬息萬變。商業銀行只有充分掌握技術創新的主動性，才能在緊跟市場需求的過程中占得先機。完全采取技術外包、研發人員外包等方式，即使短期取得市場效果，也會在技術持續迭代、需求層出不窮的大環境下錯失長期的發展機遇。此外，采用外包的方式，也存在第三方公司或團隊通過項目建設、系統建設掌握相關數據，導致銀行數據泄露的風險。為此，商業銀行應加強創新機制建設，在制度、人力、財務、技術等方面給予扶持，完成核心研發團隊的組建，確保核心技術由銀行自主掌握，形成從技術創新到產品創新的內生驅動力。

4.做好數據安全的保障。一是建立數據安全標準管理體系。在數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理、數據分析與展示、數據銷毀等環節采取必要的安全防護措施。二是建立數據分級保護制度。根據敏感程度對數據進行分類，并采取不同的數據安全保護策略。充分保證身份鑒別信息、重要業務數據等敏感數據在傳輸、存儲和使用過程中的保密性。敏感數據必須經過脫敏后，才能進入系統開發、測試和外包環境等場景。三是建立數據訪問權限控制體系。規定某個范圍內的數據，在何種條件下，準許用戶進行何種操作，避免用戶對資源的越權訪問。

pos刷卡機是哪個銀行的都可以刷嗎?謝謝？

只要是銀聯卡，就都可以刷。

1、只要卡上有銀聯標志就都可以刷pos機。

2、值得一提的是借記卡刷卡不要手續費，而信用卡有0.8%~1%不等的手續費，不過一般會由商家承擔。

3、但是請大家理性消費，同時在刷卡支付時請注意遮擋，保障交易安全。POS系統基本原理：先將商品資料創建于計算機文件內，透過計算機收銀機聯機架構，商品上之條碼能透過收銀設備上光學讀取設備直接讀入后馬上可以顯示商品信息加速收銀速度與正確性。每筆商品銷售明細資料自動記錄下來，再由聯機架構傳回計算機。擴展資料1、不能刷整數或者接近整數的金額。比如說10000元、29999元，這樣會容易引起銀聯調單，正確的刷卡額度應該是18560、26840這樣。2、不要一直刷信用卡。銀聯有會分析信用卡和借記卡的刷卡比例的智能檢測系統。3、POS機不能月刷超300萬。不能因為費率低就要在同一臺機器上刷，銀行電腦風控系統會出紅單。

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