本书对人工智能在商业银行中的应用做了全面的总结和分析，总结了主要使用的技术和采取的策略，阐述了人工智能平台建设建议，并结合丰富的应用场景案例进行说明。
本书共包含6章。首先，介绍了人工智能在金融科技领域的概况，包含人工智能技术的发展及其与商业银行的结合，以及目前商业银行中落地应用的人工智能技术，并重点介绍人工智能技术在商业银行的应用实践——各种人工智能技术的应用策略；其次，介绍了总体与各细分领域的开放平台构建参考架构；再次，介绍了人工智能技术在商业银行的应用形态，涵盖了智能客服、智能渠道、智能营销、智能投资、智能风控、智能运营等场景的业务背景、技术手段及产生的业务价值；最后，对商业银行与人工智能技术的进一步结合进行了展望。
中国银行软件中心具有多年从事商业银行一线信息系统建设的丰富经验和实践优势，对人工智能技术与商业银行的结合有着深入的理论研究和应用基础，使得本书内容更符合金融行业从业人员、人工智能技术研究人员等的实际需要。

王铿，中国银行软件中心党委书记、总经理，中国银行金融数字化委员会委员，主持研发了中国银行一系列金融科技产品，曾获得人民银行金融科技发展奖特等奖、一等奖等，以及《银行家》杂志、《亚洲银行家》杂志等多个机构颁发的多个重要奖项，多年深耕金融科技应用创新和数字化转型等领域，具有丰富的金融业信息科技工作经验。

前言
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能技术
1.1.1 人工智能的概念
1.1.2 人工智能的发展
1.1.3 金融科技的发展
1.2 人工智能的应用
1.2.1 人工智能的应用领域
1.2.2 人工智能在商业银行的应用
第2章 商业银行常用人工智能技术简介
2.1 机器学习技术
2.1.1 主流算法介绍
2.1.2 建模流程
2.2 语音处理技术
2.2.1 语音识别
2.2.2 语音合成
2.3 自然语言处理
2.3.1 基础技术
2.3.2 应用介绍
2.4 知识图谱技术
2.4.1 图谱构建
2.4.2 知识应用
2.5 生物特征识别技术
2.5.1 人脸识别
2.5.2 虹膜识别
2.5.3 静脉识别
2.5.4 声纹识别
2.6 计算机视觉技术
2.6.1 基础技术
2.6.2 OCR技术
2.7 联邦学习技术
2.7.1 横向联邦学习
2.7.2 纵向联邦学习
2.7.3 联邦迁移学习
第3章 商业银行应用策略
3.1 人工智能技术的应用方法
3.1.1 机器学习应用类型
3.1.2 智能语音识别应用类型
3.1.3 自然语言处理应用类型
3.1.4 知识图谱应用类型
3.1.5 生物特征识别应用类型
3.1.6 计算机视觉应用类型
3.2 人工智能应用的评价
3.2.1 感知评价指标
3.2.2 认知模型评价指标
3.2.3 数据集划分
3.2.4 评估指标
3.3 人工智能模型运营管理
3.3.1 人工智能模型生成
3.3.2 人工智能模型运营
3.4 人工智能应用中的风险因素
3.4.1 人工智能风险
3.4.2 金融人工智能应用的安全性
3.4.3 人工智能安全法律和政策
第4章 商业银行应用架构
4.1 人工智能应用架构简介
4.1.1 人工智能产业介绍
4.1.2 人工智能平台实施方法
4.2 感知智能平台架构
4.2.1 感知能力共享中心
4.2.2 生物识别平台
4.2.3 语音识别平台
4.2.4 自然语言处理平台
4.2.5 知识库平台
4.2.6 机器人平台
4.3 认知智能平台架构
4.3.1 基础数据层
4.3.2 软硬件资源层
4.3.3 技术框架层
4.3.4 模型管理层
4.3.5 服务应用层
4.4 应用架构设计要点
4.4.1 应用架构设计
4.4.2 工程实践经验
第5章 商业银行应用场景及实践
5.1 主要应用场景简介
5.2 智能客服
5.2.1 背景
5.2.2 主要用法
5.2.3 业务价值
5.3 智能渠道
5.3.1 背景
5.3.2 现状
5.3.3 主要用法
5.3.4 业务价值
5.4 智能营销
5.4.1 背景
5.4.2 智能推荐应用
5.4.3 智能推荐价值和展望
5.4.4 流失预警
5.4.5 智能投顾
5.5 智能投资
5.5.1 背景
5.5.2 高频交易
5.5.3 程序化交易
5.5.4 人工智能
5.5.5 交易模式
5.5.6 订单类型
5.5.7 常见策略
5.5.8 策略开发流程
5.5.9 业务价值
5.6 智能风控
5.6.1 背景
5.6.2 现状
5.6.3 主要内容
5.6.4 智能风控的风险传导体系建立
5.7 智能运营
5.7.1 运营的概念
5.7.2 运营的趋势
5.7.3 某银行智能运营的建设方案
5.7.4 交易集约
5.7.5 风控集约
5.7.6 实物集约
第6章 商业银行应用展望
6.1 人工智能技术的发展及应用
6.2 商业银行业务发展对人工智能的需求
6.2.1 智能客服
6.2.2 智能渠道
6.2.3 智能营销
6.2.4 智能投资
6.2.5 智能风控
6.2.6 智能运营
6.3 人工智能应用的合规性
6.3.1 国际金融监管政策分析
6.3.2 国内金融监管政策分析
6.3.3 启示与变革
结束语
参考文献

在以数字化、信息化为
主的工业3.0时代，人工智
能取得了飞速发展。从
2016年谷歌AlphaGo击败人
类棋手，到2022年OpenAI
发布火爆全球的 ChatGPT
聊天大模型，人工智能在多
领域实现技术突破，并逐步
渗透进各行各业。人工智能
技术正引领社会高速发展，
推动社会迈向以智能化著称
的工业4.0时代。这对包括
商业银行在内的传统行业是
一次冲击，更是一次机遇。
随着商业银行的全球化
发展、信息科技的深度应用
，商业银行和人工智能呈现
出互相促进的态势。一方面
，人工智能的应用推动着商
业银行的智能化与虚拟化发
展，不断地提升用户体验，
丰富金融场景；另一方面，
商业银行在日常工作中进行
着海量金融数据的流通与存
储，且由于其严谨的业务、
可靠的数据，商业银行天然
成为人工智能应用落地的沃
土。但不容忽视的是，在智
能化转型的过程中，人工智
能作为一种新兴技术，如何
规避其可能产生的风险，提
出有效的解决方案，使所有
流程合法合规，也是商业银
行必须考虑的事情。
现代商业银行对信息科
技的高度依赖，使得信息科
技风险越来越成为银行风险
管理的重要内容。因此，在
商业银行的信息科技体系中
，必须建立健全人工智能体
系来支撑全行智能化发展。
在技术应用侧，构建性能过
硬的人工智能平台，并依托
自身的技术优势，不断完善
和优化体系架构。在业务场
景侧，深度挖掘人工智能的
应用场景，推进人工智能技
术的落地实施，使银行具有
更高效的客户服务、更精准
的产品营销、更完善的风险
防控。技术创新和业务创新
双轮驱动，为商业银行的全
球化、综合化发展提供有力
的技术支撑和业务保障。一
套成熟的技术体系建设须不
断探索、久久为功，国内迫
切需要一本能够指导商业银
行人工智能体系建设的图书
，为填补国内相关经验分享
的空白，我们特别编写本书
。
本书共包含6章。其中第
1章是人工智能概述，介绍
了金融科技这个领域的概况
，包含人工智能技术的发展
及其与商业银行的结合。第
2章介绍了目前商业银行中
落地应用的人工智能技术，
包括基本概念、基本流程与
典型算法，有利于读者在学
习之余进行进一步探索。第
3章到第5章是本书的核心部
分，详细介绍了人工智能技
术在商业银行的应用实践。
其中，第3章描述了各种人
工智能技术的应用策略；第
4章通过将人工智能架构分
为感知和认知，给出了总体
与各细分领域的开放平台构
建架构参考；第5章则介绍
了各项人工智能技术在商业
银行下的最终应用形态，涵
盖了智能客服、智能渠道、
智能营销、智能投资、智能
风控、智能运营等场景的业
务背景、技术手段及产生的
业务价值。第6章内容为在
人工智能技术的高速发展下
，商业银行的多种智能应用
的变化，以及对商业银行和
人工智能技术进一步结合的
展望。
本书由中国银行软件中
心编写。中国银行软件中心
负责中国银行的应用软件开
发、应用软件质量控制、应
用系统维护工作，自1992
年5月成立以来，一直致力
于服务并支持中国银行的全
球化发展，具有多年从事商
业银行一线信息系统建设的
丰富经验和实践优势，对人
工智能技术与商业银行的结
合有着深入的理论研究和应
用基础，使得本书内容更符
合金融行业从业人员的实际
需要。
本书由中国银行软件中
心王铿总经理负责总体编写
，中国银行软件中心王丽静
副总经理负责全书统筹，刘
述忠主任工程师和刁凤圣、
杨春明、郭铸、王润元等专
家负责编审组织工作。中国
银行软件中心吴平凡、丁锐
、张静、闫佳丽、宋雨、庄
恩瀚、廖旺胜、霍雨佳、申
亚坤、徐晓健、吴文建、姚
清华、申国玉、张亚泽、李
福洋、李瑞男、李敬文、王
畅畅、陈欢、夏理、万明霞
、方科、高进、程尧、赵明
月、徐瑞邯、丁秀梅、刘中
梅、张天航、王冠华、文国
军、王欣、张海鹏、陈园园
以及中银金融科技有限公司
董旭、唐旗等专家承担了具
体的编写工作。对于书中可
能存在的问题或错误，敬请
读者批评指正。