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零壹智庫報告:南京銀行人工智能應用布局案例

銀行科技 陳成 · 零壹智庫 2019-11-13

關鍵詞:零壹智庫人工智能南京銀行報告

2018年,南京銀行科技投入達4.75億元,同比增長8%,其研發投入規模在城商行中排名靠前。

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本文聚焦南京銀行的人工智能應用在各業務條線布局,展示南京銀行在業務場景中人工智能的賦能成效。

2018年,南京銀行科技投入達4.75億元,同比增長8%,占當年營業收入1.73%;

整體上,南京銀行的智能客服與銀行同業提供的智能客服功能差距較大,給客戶的交互體驗較差;

南京銀行平均每個客戶放款時間只需1秒,日處理訂單量可達到100萬筆,是原來的10倍;

遷徙率顯示南京銀行風控能力不足,貸后催收回款的力度稍弱。



互聯網時代下,云計算、人工智能和大數據等新技術的應用,推動了商業銀行的數字化和智能化轉型,實現了銀行網點智能化發展。南京銀行以智能自助終端的推廣為契機,拉開了網點智能化轉型的序幕。在南京銀行的智能網點內,智能自助終端支持柜面95%的高頻零售業務,實現了對柜面業務八成以上的替代,展現了南京銀行智能轉型的成效。

一、南京銀行基本情況

南京銀行成立于1996年2月8日,是一家具有獨立法人資格的股份制商業銀行,先后于2001年、2005年引入國際金融公司和法國巴黎銀行入股,在全國城商行中率先啟動上市輔導程序并于2007年成功上市。

目前注冊資本為84.82億元,資產規模12432.69億元(截至2018年末),下轄17家分行,191家營業網點,2016年,實現布局京滬杭及江蘇省內設區市全覆蓋。入選英國《銀行家》雜志公布的全球1000家大銀行排行榜和全球銀行品牌500強榜單,排名逐年提升,2018年分列第143位和第124位。

截至2019年6月末,南京銀行總資產1.35萬億元,同比上升12.96%;營業總收入166.29億元,同比上升23.29%;歸屬于上市公司股東的凈利潤68.79億元,同比增長15.07%;不良率0.89%,跟2018年末持平。

在銀行業,金融科技不僅僅是業務增長點,甚至已經成為商業銀行“重新排序”的關鍵競爭力,而人工智能作為金融科技中最重要的一環之一,人工智能應用成為銀行在金融科技戰場爭奪的重要領域。

在銀行主要業務上,南京銀行已經人工智能應用投放到實際場景當中。根據南京銀行最新披露的信息,銀行在風控審查、生物識別、網點建設、客服和移動支付領域都有相關的人工智能應用。作為一家全國排名僅次于北京、上海和江蘇銀行的城商行,南京銀行通過人工智能科技賦能,在業務端提升了自身的競爭力,在資產端和利潤端均有體現。
圖1-1:南京銀行人工智能應用布局

資料來源:南京銀行歷年年報,零壹智庫

二、南京銀行人工智能具體應用領域

1. 智能客服


智能客服是一種基于人工智能技術,通過語音和語義識別來對客戶的咨詢進行回答和引導的新型客服模式。在機器學習的加持下,智能客服能夠不斷豐富自身的知識體系,以便更好地服務客戶。智能客服能夠減少銀行在客服坐席上的成本投入,還能引導客服進行業務辦理,進行產品推薦,豐富營銷手段。

圖2-1:智能客服優勢

資料來源:零壹智庫

在智能客服用上,南京銀行在旗下手機銀行APP上為客服提供業務支持。據新浪財經發布的《2019手機銀行測評》顯示,南京銀行手機銀行APP雖然支持智能客服,但存在功能入口比較隱蔽,用戶需多步操作才可以查詢到等問題。南京銀行智能客服模塊不支持轉接人工服務,問題列表也不支持自動跳轉等不足。整體上,南京銀行的智能客服與銀行同業提供的智能客服功能差距較大,給客戶的交互體驗較差。

2. 智能風控

銀行的本質是經營風險,把風險經營好,是提升利潤異常重要的一點。傳統風控是銀行審批人員根據客戶的資信狀況,按照風險政策的準入條件,來決定是否對客戶發放貸款,再輔以人工經驗。但這種方式存在審批效率低,依賴的工具單一等缺陷。在金融科技賦能下,一種新的風控形式誕生了,它就是智能風控。區別于傳統風控,智能風控融入了大數據、云計算和人工智能等新型技術。

在技術加持下,智能風控不再像傳統風控一樣,依賴人行征信報告等單一查詢入口,而且接入了多方數據入口,如社交數據等,極大地豐富了銀行對于客戶資信情況的判斷維度。再結合多種風險評估模型,通過計算機對客戶進行信用評判。另外,智能風控體系還具備機器學習功能,在信用審查過程中,不斷優化自身的信用評價體系,提升審批效率和準確度。

在智能風控領域,南京銀行通過“鑫夢享”計劃,展開了與互聯網龍頭企業深入合作的互聯網金融聯營業務模式。南京銀行結合多渠道征信、反欺詐、黑名單數據庫等技術開發,利用大數據風控技術進行線上放貸,打造出一種合作共贏的新生態。通過“鑫云+”平臺的人工智能和云計算技術加持,南京銀行平均每個客戶放款時間只需1秒,日處理訂單量可達到100萬筆,是原來的10倍。此外,南京銀行的客戶維護成本也降為原來的1/10。

基于自身秉持開放發展的態度,南京銀行通過技術輸出的方式,將風控體系輸出給鑫合金融家俱樂部(鑫合金融家俱樂部成立于2013年10月31日,是在銀行間市場資金聯合投資項目十余年合作的基礎上,由中小銀行類金融機構遵循一定規則組成的交流與合作平臺,成員為法人單位,包括城市商業銀行、農村商業銀行、民營銀行等銀行類金融機構,南京銀行為主席行)的其他成員,目前技術輸出合作銀行已達 22 家,地域范圍覆蓋全國 13 個省、直轄市的 68 個城市。隨著審批流程不斷優化,南京銀行的貸后管理系統與智能催收機器人有序上線,未來能夠全面提升整體風控水平。

南京銀行自2018年起不良率有向上的趨勢,整體水平尚可。但在遷徙率上可以看出,南京銀行貸款從正常類依此遷徙到關注類、次級類和可疑類的程度較高,側面也反映出南京銀行在風控上的不足,貸后催收回款的力度稍弱。

圖2-2:南京銀行不良率

資料來源:南京銀行年報,零壹智庫

圖2-3:南京銀行遷徙率

資料來源:南京銀行公開信息,零壹智庫

3. 智能網點

以往,客戶去銀行辦理業務,都需要去前臺獲取排隊碼,并依次到柜臺辦理業務。不同的業務耗時不同,單純依靠人工服務,存在運作效率低下和客戶體驗較差等問題。

服務網點是銀行對外服務的一個重要場景,如何提高網點服務效率和質量,是很多銀行的痛點。智能網點的出現,很大程度上解決了銀行的這一問題。智能網點是在傳統網點的基礎上,通過人工智能、生物識別、云計算和大數據等技術加持,形成一種新型的服務網點。智能網點能夠通過機器對客戶需要辦理的業務進行業務引導,并結合智能終端等設備,提升客戶的業務辦理效率,減免了大量的排隊時間,極大地提升了客戶享受銀行服務的體驗。

在智能網點建設上,南京銀行持續推廣布放智能柜臺、快窗快柜等自助機具,完善了智能柜臺業務功能,實現了對柜面同類業務八成以上的替代。另外,南京銀行還升級網點廳堂管理體系,加速推廣預約取號、智能排隊、智能客戶識別等網點智能化服務模式,優化客戶體驗。

截至2018年底,南京銀行智能自助終端共布放356臺,支持柜面95%的高頻零售業務。在2019年6月末,南京銀行全行個人存款1713億元,公司存款6383億元,分別同比上升35.09%和7.65%;個人貸款余額突破1525億元,同比增長42.37%,公司貸款余額達到3702億元,同比上升14.74%;零售客戶金融資產規模達到4,216.9億元,較年初增長454.7億元,增幅為12.09%。

圖2-4:南京銀行存款情況

資料來源:wind,零壹智庫

圖2-5:南京銀行貸款情況

資料來源:wind,零壹智庫

三、研發、合作及經營情況

1. 研發投入


2018年,南京銀行科技投入達4.75億元,同比增長8%,占當年營業收入1.73%,研發投入規模在城商行中排名靠前。科技投入的規模,很大程度上能夠直接反映銀行對技術研發的重視程度。

南京銀行在2018年開始正式啟動了數據平臺項目群的建設工作,該項目建成后能為南京銀行的大數據平臺提供數據支持,并且項目目標是提升南京銀行智能化水平,運用機器學習、深度學習等人工智能應用到實際業務當中,促進銀行的數字化轉型。

圖3-1:南京銀行科技投入情況

資料來源:南京銀行年報,零壹智庫

2.外部合作

對于城商行而言,由于自身規模等限制,科技力量有限,新型技術,特別是人工智能等含量高的技術,存在依靠自身無法觸達的情況。因此,選擇合適的戰略合作伙伴,融入科技領先方技術,對銀行整體運作和業務布局都有較大的幫助。

表3-1:南京銀行人工智能相關外部合作

資料來源:公開資料,零壹智庫

從人工智能合作關鍵信息來看,出現最高頻次的是智能風控,一定程度上證明南京銀行對風控的重視程度。結合貸款遷徙率和不良率,不難看出,南京銀行是出于自身貸款質量不是太樂觀的情況下,對外部智能風控技術進行了較多的引入。從2016年到2017年的貸款遷徙率來看,南京銀行貸款質量有好轉的趨勢,不過在2018年又開始惡化,反映出南京銀行整體貸款質量較不穩定。

圖3-2:南京銀行人工智能合作關鍵詞

資料來源:根據公開資料整理,零壹智庫

3. 營收情況

從南京銀行近3年的營業收入和凈利潤來看,除2017年營業收入外,其他均呈現逐年上漲趨勢。在科技賦能下,南京銀行還成立了數字銀行管理部,具有推動全行人工智能創新研究的作用。另外,南京銀行將加速金融科技在銀行經營和管理場景落地,持續加大在金融科技領域的投入,提升人工智能在各業務領域的應用。

圖3-3:南京銀行營收和凈利潤

資料來源:南京銀行年報,零壹智庫

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