在金融科技蓬勃发展的当下，银行业正经历深刻变革。数据资产（Data Asset，DA）与人工智能（Artificial Intelligence，AI）的深度融合，为银行业带来前所未有的机遇与挑战。本文将深入剖析DA与AI在银行业务中的创新应用，并探讨其对银行业务运营的战略启示。
一、 DA与AI内涵
构建数据资产（DA）是银行数字化转型的基石。在银行庞大客户体系基础加持下，通过长期运营中积累各类涵盖客户信息、交易记录、市场动态等多源数据，通过ETL（Extract，Transform，Load）技术，将分散在不同业务系统中的原始数据抽取、转换并加载至数据仓库，进行标准化处理，确保数据的准确性、完整性和一致性，为后续数据分析和业务应用提供支撑。
AI技术是数据资产丰富应用主要载体，包含机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术，均在银行业务场景中得到广泛应用。如客户运营领域，机器学习算法可用于构建客户行为预测模型，如预测客户引入/流失概率，帮助银行提前采取针对性措施维护客户关系。深度学习可在画像分析、产品推荐等场景发挥作用，如通过聚类等深度学习技术，按客户行为、偏好实现客户多维分层，为个性化运营提供基础。此外，通过分析客户历史数据和行为模式，精准推荐金融产品，并通过各类产品功能，实现客户智能陪伴。
二、 DA与AI在银行业应用现状
目前，DA与AI已分别在银行业得到充分应用，随着当前数字化发展趋势加快，二者融合发挥的作用在银行业应用场景日益广泛。
（一） 个性服务
整体来看，西方受益于AI技术起步早的优势，基于AI虚拟助手实现的个性化服务应用场景更前沿。如美国银行的Erica、Capital One的Eno等AI虚拟助手为客户提供全天候支持，根据客户偏好与目标提供定制化服务。汇丰银行通过AI优化客户入职和合规流程，新客户获取率提升了20%。
（二） 分级定价
依托数据资产，对宏观经济数据、行业数据等进行分析，预测市场趋势，从而创新数据产品，实现资产类价值评价估值，目前广泛应用于企业融资评估、个人客户投资方案制定等场景。
（三）风险评估
宏观上，利用数据分析构建风险评估模型，对信贷风险、市场风险等进行量化分析和预测，帮助银行及时调整风险策略，降低损失。微观上，聚焦客户对私信息，量化评估风险，深挖运营与市场数据提升效率、把握趋势
三、商业银行数字化运营未来发展方向
目前各商业银行、互联网企业积极融合相关技术，将在此类前沿技术深度赋能下，持续迭代场景应用，在如产品功能、客户服务、风险管控等方面不断探索新篇章。
（一）业务流程智能化优化
针对部分银行业务流程冗余、便捷性不足痛点，利用AI和DA技术探索业务流程智能优化，通过分析客户历史交易数据，AI系统自动识别安全场景，简化验证步骤；对于异常交易行为，基于大数据分析和风险模型，实时进行风险拦截和人工复核，保障安全。以缴费为例，依据客户缴费习惯和历史数据，实现缴费提醒智能化推送，以及自动代扣服务的精准匹配，通过对客户账单分析，形成代扣金额智能化管理，提高业务办理便捷性和客户满意度。
（二）客户服务个性化升级
借助DA构建的客户360°全景画像，深入了解客户需求和偏好。对于高净值客户，结合其资产配置需求和风险偏好，利用AI算法定制专属的财富管理方案，推荐个性化的理财产品组合；对于普通零售客户，根据其日常消费和储蓄习惯，推荐合适的信用卡优惠活动或小额信贷产品，实现精准营销和个性化服务，增强客户粘性。
（三）风险管理精细化转型
基于海量历史数据和实时交易数据，运用AI算法构建智能风控模型。在信用风险评估中，综合考虑客户信用记录、收入稳定性、行业风险等多维度数据，更准确地预测违约概率，合理确定信贷额度和利率。在市场风险和操作风险管控方面，通过实时监测市场数据和业务流程数据，利用AI模型及时发现风险隐患，如异常市场波动、内部操作违规等，实现风险的动态预警和有效管控。
来源：中国电子银行网