当银行遇到AI:商业银行人工智能专利哪家强?

零壹财经 2023-06-08 08:43
作者 | 严井池 来源 | 零壹财经
 
目前,人工智能技术已经给各行各业的发展带来了深刻的改变,银行业也不例外。

银行的运行模式决定了其非常适合采用人工智能来取代人工。人工智能技术可以帮助银行提高效率、降低成本、改进客户服务和提高风险管理能力等,因此在银行业中得到了广泛应用。

根据麦肯锡《展望人工智能银行:当银行遇到AI》报告显示,通过使用人工智能,银行业可以额外获得1万亿美元的价值。此外,根据OpenText对全球金融服务提供商的调查,许多银行计划使用AI支持的解决方案,75%的资产超过1000亿美元的银行已经开始实施人工智能战略;对于资产低于1000亿美元的银行,这一比例则为46%。

在全球银行业人工智能应用大发展的条件下,我国银行业人工智能的技术储备如何?哪些银行在推动人工智能应用方面做的最好?零壹智库通过银行及其金融科技子公司人工智能专利申请的情况来具体分析。
 
01
人工智能专利申请总量:
中国银行排名第一,微众银行进入前四
 
从国内银行人工智能专利申请总量来看,中国银行以1776件排名第一,其次为工商银行和建设银行,分别为1695件和1478件。国内首家互联网银行微众银行以851件进入前四。

从人工智能专利授权总量来看,工商银行以242件排名第一,其次为建设银行和微众银行,分别为110件和95件。

可以看出,排名靠前的多为国有大行和股份制商业银行。对于头部国有大行和全国股份制银行来说,客户规模达数千万甚至数亿,利用AI等科技手段赋能客户运营,提升客户服务质量和效率,降低客户运营成本,势在必行。此外,它们也具有充足的资金和技术优势来推动AI的落地与发展。
 
表1:银行人工智能专利申请数及授权数Top20
注:1)由于专利披露有延迟,为了方便对比,统计时间截止为2023年4月30日;2)榜单中包含银行和其金融科技子公司共同申请的专利。
数据来源:智慧芽,零壹智库
 
中国银行在AI布局上不遗余力。例如,中行通过构建基于人工智能技术的"中银大脑"项目,打造了嵌入全流程、覆盖全渠道、支持多场景的集团企业级人工智能平台。中行还打造了"网御"智能化风控防御体系,构建全流程数字化风控体系,实现对手机银行、网上银行、微银行等渠道高风险交易的实时风控监测和处置。此外,中行在生物识别、支付科技、RPA等领域也广泛应用人工智能技术。

微众银行在人工智能领域很早就有投入,为发展普惠金融、服务实体经济奠定了基础。例如,微众银行在做小微信贷时,由于依靠传统手段核查,难以识别某些欺诈舞弊行为,因此通过大量合法合规的人脸识别、大数据甄别等人工智能技术去反欺诈、防伪,做好风控和成本控制。
 
02
金融壹账通建信金科人工智能专利申请数遥遥领先
 
从银行金融科技子公司人工智能专利申请数量来看,金融壹账通和建信金科分别以1158件和497件位列前二,遥遥领先于其他银行金融科技子公司。从授权数量来看,金融壹账通和建信金科分别以73件和12件位列前二,仍领先于其他银行金融科技子公司。

表2:银行金融科技子公司人工智能专利申请及授权情况
注:1)由于专利披露有延迟,为了方便对比,统计时间截止为2023年4月30日;2)榜单中包含银行和其金融科技子公司共同申请的专利
数据来源:智慧芽,零壹智库
 
金融壹账通拥有强大的人工智能、大数据和区块链等前沿科技实力。截至2022年12月底,金融壹账通累计提交全球专利申请5905件,覆盖人工智能、区块链、大数据、云计算、信息安全等核心技术领域。

据金融壹账通人工智能研究院总工程师徐亮表示,ChatGPT出现后,金融壹账通将进一步深化相关技术的场景应用,发挥其“业务+技术”的独特竞争力,以技术的进步助力金融机构夯实其AI数字底座。

建信金科始终坚持自主研发,掌握包括人工智能、大数据、区块链等硬核科技。其人工智能平台已覆盖计算机视觉、自然语言处理、智能推荐等主流领域,并在国内首创智能审单、全线刷脸乘地铁等应用。

可以看出,国有大型商业银行的金融科技子公司在人工智能专利方面仍然领先,它们与母行在推动人工智能应用方面所做的努力息息相关。此外,排名靠前的银行金融科技子公司早已走出自身的银行体系,为银行、保险、投资等行业的金融机构提供"技术+业务"解决方案,因此更加注重人工智能等技术的研发投入。
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    较少的依赖。

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    python的主要用途有:1、web开发;2、网络爬虫;3、数据科学;4、自动化运维;5、数据库编程;6、网络编程;7、图形处理、数学处理、文本处理;8、多媒体应用。Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有易读性、扩展性和多用途性。特别是在数据分析领域,Python提供了如Pandas、NumPy等多种库,这些工具不仅方便了数据清洗和预处理,还能进行高级数据分析和可视化。

    那开发网站需要用到哪些知识呢?
    1、python基础,因为用python开发的,所以python指定要会,最起码你也得会条件判断,循环,函数,类这些知识;
    2、html、css的基础知识,因为要开发网站,网页都html和css写的,最起码这些知识你得会,就算不会写前端,开发不出来特别漂亮的页面,网站,最起码要能看懂html标签是;
    3、数据库基础知识,因为开发一个网站的话,数据存在哪里,就是在数据库里,那你最起码要会数据库的增删改查吧,要不然怎么存数据,取数据呢
      上面这些知识会的话,开发一个简单的小站就没有问题了,如果想开发比较大型的网站,业务逻辑比较复杂的,那就得用到其他的知识了,比如说redis、MQ等等。

    Python语言优点介绍
    (1)语法简洁而清晰,代码的可读性高。Python 的语法要求强制缩进,用这种强制缩进来体现语句间的逻辑关系,显著提高了程序的可读性。
    (2)开发效率高。由于它简单明确,所以它也是开发效率比较高的一种编程语言。
    (3)跨平台特性。Python 可以真正做到跨平台,比如我们开发的程序可以运行在Windows、Linux、MacOS系统下。这是它的可移植性优势。
    (4)大量丰富的库或扩展。Python 常常被昵称为胶水语言,它能够很轻松地把用其他语言编写的各种模块(尤其是 C/C++)轻松地联结在一起。
    (5)代码量少,一定程度上提高了软件质量。由于使用 Python 语言编写的代码量相比别的语言来说小很多,所以说,它出错的概率也要小很多,这在一定程度上也提高了编写的软件的质量。
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    Python3高级核心技术由97讲组成,涵盖了多个方面的内容。以下是其中一部分重要内容的概述:
    高级函数和闭包:
    介绍高阶函数的概念,如map、filter、reduce等;
    讲解闭包的原理和用法,展示闭包在实际项目中的应用。
    迭代器和生成器:
    解释迭代器和可迭代对象的概念;
    探讨生成器的原理和用法,并介绍协程的概念。
    并发编程:
    讲解多线程和多进程编程的基本概念;
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    数据库编程:
    介绍Python与关系型数据库的交互;
    演示如何使用Python操作数据库进行增删改查。
    异常处理和调试:
    讲解异常处理的基本概念和错误处理技巧;
    提供调试技巧,如断点调试、日志调试等。

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  • [完结22章]Python多领域场景实战课 快速成为多面手
    Python多领域场景实战课 快速成为多面手2023,完结22章,理论+实战相结合,融合5大领域(如办公自动化、数据分析、爬虫、人工智能、Web开发)

    Python多领域场景实战课 快速成为多面手,Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言,它支持面向对象以及面向过程的程序设计,应用非常广泛。那么Python能做什么?下面来看下Python的主要用途介绍。

    1、Web开发
    Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站,它有庞大的库和模块,如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
    Python还集成了一些框架,比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外,它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发,会非常便捷。例如,您可以在美国服务器上安装Python,并用它来搭建网站。

    2、人工智能和机器学习
    很多AI和ML模型都是用Python搭建的,数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库,比如:
    用于数据处理和分析的Pandas工具集
    用于数学计算的NumPy和SciPy库
    可视化库Seaborn和Matplotlib
    机器学习算法库,如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

    3、游戏开发
    Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏,如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏,它促进了具有各自库的3D游戏的开发,也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

    4、桌面GUI开发
    Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库,但还有其他支持库

    5、Python爬虫
    爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。
    从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

    6、Python数据分析
    在使用Python进行数据分析之前,我们需要遵循以下步骤:
    获取数据:数据可以来自各种来源,例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
    清洗数据:清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
    探索性数据分析(EDA):EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
    数据建模:在进行数据建模之前,我们需要进一步清洗数据,并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后,我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
    评估模型:我们需要使用各种指标(例如准确率、召回率等)评估模型的性能。
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