宁波银行人工智能应用布局研究

宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系,从前端独立授信审批,终端设置4+N智能预警到后端业务独立回访,覆盖了银行贷款审批链条整个过程。
本文聚焦宁波银行的人工智能应用,展示宁波银行在业务场景中人工智能应用的赋能成效。

· 宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系,从前端独立授信审批,终端设置4+N智能预警到后端业务独立回访;

· 宁波银行已经上线智能外呼,并使用智能机器人进行存量零售客户维护,能够实现到期还款提醒、逾期催收、产品综合营销等功能;

· 针对对公业务,上线了ICR智能识别,在OCR的基础上,植入了计算机深度学习等人工智能技术。
 
最近,宁波银行上线了6.0.2版本的手机银行APP,优化升级了九大板块、87项细分功能。据了解,此次升级后的宁波银行手机APP,优化了理财产品的精准营销功能,在“为您推荐”栏目能够为用户推荐精选理财产品。此外,客户还可以一键连接智能财富顾问,即智能投顾模块,能根据客户需求,提供专业的资产配置方案。
 
一、宁波银行基本情况
 
宁波银行成立于1997年4月,总部设立在浙江省宁波市,2007年7月作为国内首家城市商业银行在深圳证券交易所挂牌上市。目前,宁波银行在上海、杭州、南京、深圳、苏州、温州、北京、无锡、金华、绍兴、台州、嘉兴和丽水、湖州设立14家分行,各地设有营业网点355家,拥有员工人数超1.5万人。宁波银行的第一和第二大股东分别是宁波市政府和新加坡华侨银行,新加坡华侨银行是东南亚第二大金融服务集团,是国际上具有最高评级的银行之一,拥有穆迪Aa1级评级。
 
图1-1:宁波银行智能化应用布局
资料来源:宁波银行,零壹智库
 
2019年三季度末,宁波银行总资产1.24万亿元,同比增长14.14%;实现营业总收入255.53亿元,同比提升20.37%;归属母公司净利润107.12亿元,同比上升20.04%。
 
二、宁波银行人工智能具体应用领域
 
1. 智能风控
 
根据公开披露信息,宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系,从前端独立授信审批,终端设置4+N智能预警到后端业务独立回访,覆盖了银行贷款审批链条整个过程。
 
宁波银行还搭建了以“4+N”预警、个人预警、产品预警为主体的综合式预警管理体系,能够实现从业务的微观与中观、个案与批量、客户与产品等多维度的风险预警。目前,宁波银行的“4+N”预警模块还可以实现对上市公司舆情类预警,预警模式不断迭代;个人预警模块能够实现同一客户名下所有产品的统一监测。据宁波银行披露,该风险预警产品工作重点在于监测发展异动和风险变化。未来,针对该系统,宁波银行还将加强预警信息的排查、处置,提升预警响应速度。
 
在宁波银行的风控体系中,在大数据建设上,目前实现了对接吸收外部权威渠道数据,具备丰富的底层数据类别,能够为授信准入、预警管理、反欺诈提供风险线索,做到有效防范中介、团伙等欺诈风险,维持银行整体优良的信贷资产质量。另外,宁波银行还建立了客户风险统一视图、企业关联图谱、担保关联图谱等,通过风险数据可视化更加直观和全面揭示客户风险状况。
 
在反欺诈体系构建上,宁波银行通过操作系统对客户信息实行自动化采集,综合运用生物识别和模糊匹配算法等金融科技技术,对碎片化的信息进行收集和整理,从多维度对客户异常信息和行为进行诊断和处理,以实现高欺诈风险的识别和拦截。在国际业务上,宁波银行采用了线下和线上相结合的方式,形成了线下客户经理进行尽职调查,线上风控系统针对业务动态进行风险监测的业务模式。
 
2019年三季度末,宁波银行不良率为0.78%,呈现了近几年逐年下降的趋势。2019年三季度末,商业银行整体不良率为1.86%,城商行整体不良率为2.48%。在经济下行压力加大和监管趋严的情况下,不少城商行风险出清加速,导致城商行整体不良率较高。
 
图2-1:宁波银行不良率
资料来源:wind,零壹智库
 
另外,从宁波银行的贷款结构可以看出,个人和公司两项贷款均保持增长,两者在2019年9月末分别为1522.13亿元和2861.74亿元。综合来看,宁波银行整体贷款质量在城商行中处于领先地位,在保持较低不良率的同时两项贷款均实现一定增长,侧面反映出宁波银行在智能风控体系的赋能下,整体风控能力优秀。
 
图2-2:宁波银行贷款情况
资料来源:wind,零壹智库
 
2. 其他智能化应用
 
在客户服务上,宁波银行投放了智能客服机器人,重点运用在贷后管理业务上。目前,宁波银行已经上线智能外呼,并使用智能机器人进行存量零售客户维护,能够实现到期还款提醒、逾期催收、产品综合营销等功能。2019年三季度末,宁波银行个人贷款余额1370.66亿元,比年初增加314亿元,个人贷款不良率0.62%,保持在较低水平。未来,宁波银行还计划将智能机器人用在国际业务上,通过机器代替人工,实现业务处理自动化、智能化和移动化管理。
 
通过智能营销和智能投顾的场景业务布局,宁波银行上线了财富顾问功能,可以根据客户的收益需求和风险偏好,在系统生成用户画像,为客户提供理财产品推荐,实现进准营销。
 
另外,宁波银行在人脸识别和指纹识别等数字化银行常见的技术上,针对对公业务,上线了ICR智能识别,在OCR的基础上,植入了计算机深度学习等人工智能技术。据了解,ICR技术能够采用语义腿和和语义分析,针对OCR未能识别的字符,可以结合上下文信息,并利用EAI语义网络知识库,对未被识别的字符进行信息补全,一定程度上弥补了OCR技术的缺陷。
 
三、科技投入及经营情况
 
1. 科技投入
 
在科技投入上,据宁波银行披露信息,目前宁波银行在不断探索人工智能、大数据和生物识别等现代智能化金融科技技术在银行业务的运用,并且科技水平在同类银行中处于领先水平。在宁波银行新建成的数据中心中,还将与现有数据中心组成业内领先的双活数据中心架构,加强自身系统支撑能力和业务连续性保障,提升数据处理和分析能力。另外,宁波银行还将持续突破技术创新,推动 ICR 技术、 RPA 技术、智能外呼、知识图谱等技术的技术验证及业务可行性研究。
 
在组织架构上,宁波银行在总行各业务部门和风险、运营等部门设立IT支持部,有效促进了业务与科技融合,提升科技响应速度;在总行科技部成立独立的测试中心,将分散在各部门的测试人员集中,整合测试资源,实现业务系统测试的统一管理,通过标准化、专业化测试来降低缺陷率、提升软件质量,保障应用上线的准确性、及时性;在上海、杭州、南京、深圳、苏州、北京、无锡7家一线和新一线城市分行设立科技部,满足分行日益增多的业务科技融合创新需求,快速响应分行特色业务开发和系统对接。
 
2. 营收情况
 
2019年三季度末,宁波银行营业收入和归母净利润分别为255.53亿元和20.04亿元,两项在近几年来均保持正向增长,尽管营业收入增速在2017年有所下滑。特别亮眼的是宁波银行的归母净利润增速,在近几年来均保持在20%左右,实现了较高增速,反映出银行整体优秀的盈利能力,一定程度也反映了在人工智能和大数据等金融科技技术赋能下,包括风控、营销、运营、投顾和智能电子渠道建设等业务场景上取得了一定的智能赋能成效。
 
图3-1:宁波银行营收和净利润
资料来源:wind,零壹智库
 
整体来看,宁波银行在目前主流银行智能化业务均有布局,不过在股份制银行阵列里面智能化应用的深度和广度都处于末端。在当前各大中小银行都积极进行智能化和数字化转型的情况下,根据公开信息,宁波银行与外部互联网、科技、金融科技等公司合作较少,特别是在商业银行本身缺乏较强的科技研发实力下,对人工智能和大数据等前沿技术的开发与科技类公司差距较大,侧面反映出宁波银行对于技术的重视程度不足。
 
从智能化应用布局的丰富度来看,宁波银行在智能客服、智能营销、智能运营、智能风控、生物识别、智能网点和智能投顾等场景均有应用,为主流的智能化与数字化转型银行,并且在风控方面表现优异。从公开信息来看,宁波银行与外部公司展开与智能化应用相关的合作中,生物识别和智能运营出现的频率最多。
 
表3-1:宁波银行智能化相关外部合作
资料来源:根据公开资料整理,零壹智库
 
不过,宁波银行与知名互联网、科技或金融科技公司的合作公开信息极少,特别是像BATJ等头部公司,反映出银行在外部合作上相对于其他银行主动拥抱金融科技公司的滞后性,或者宁波银行本身自身研发实力雄厚,不需要与其他公司展开合作。

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