零壹智库报告:招商银行人工智能应用布局案例

招行大力发展金融科技,在各主要业务场景当中都有智能化应用。
本文聚焦招商银行的人工智能应用在智能营销和智能风控布局,展示招商银行在业务场景中人工智能的赋能成效。

招商银行App累计用户数9275.80万户,掌上生活 App 累计用户数8083.94万户;

招商银行持续加大对研发费用/信息技术的投入,特别是2018年和2019年上半年,分别投入65亿元和36亿元,同比上升35.17%和63.87%;

科研人员从1480人增加到2963人,研发人员占全行员工占比从2.10%提升至3.43%;

零售客户生成1726个客户画像标签,令营销客户触达次数提升了6.56倍,营销成功率达到17.42%。



2016年,招商银行成为全国银行首家全行自助设备实施动态密码管控的银行;2018年,通过“刷脸+验密”的智能取款,招商银行又一次颠覆了传统银行的取款流程,并于同年开出全国首张金融业区块链电子发票。

近几年来,招商银行丰富了各业务场景智能化应用,提升了客户体验,自身也在不断发展壮大。在二级市场上,招商银行的股价再创新高,是否反映了市场对“零售之王”未来增长的持续看好?已知的是,招商银行在人工智能等金融科技的探索道路上不断前行。

一、招商银行基本情况

招商银行在1987年成立于深圳蛇口,是中国境内第一家完全由企业法人持股的股份制商业银行。截至2018年年底,招商银行境内外分支机构逾1800家。2018 年 2 月,英国《银行家》杂志公布全球银行品牌价值 500 强,招商银行位列全球排名第 11 位,较上年上升了1位;7月, 招商银行在英国《银行家》杂志 2018年全球银行1000强排名中位列第20位,较上年提高3个位次。

截至2019年9月末,招商银行总资产7.31万亿元,同比上升12.25%;营业总收入2077.30亿元,同比上升10.36%;归属于上市公司股东的净利润772.39亿元,同比增长14.63%。

图1-1:招商银行人工智能应用布局

资料来源:招商银行历年年报,零壹智库

二、招商银行人工智能具体应用领域

智能营销

传统的银行营销方式,大多采用线下、线下推广,投放广告,或者由工作人员进行地推,这些方式存在成本较高或关键触达程度较低等问题。智能营销通过大数据和人工智能技术,对传统营销模式重新赋能,通过对客户多维度属性标签化,通过用户画像和配套的模型,经计算机输出定制化的营销方案。智能营销,在金融科技赋能下,不仅能提升客户对于营销活动的满意程度,还能提升银行的获客能力和市场竞争力。

在智能营销赛道上,招商银行的特点是个性化推荐、精准识别以及电子渠道建设。2018年,招商银行通过对零售客户生成1726个客户画像标签,令营销客户触达次数提升了6.56倍,营销成功率达到17.42%,初步开始了“千人千面”的个性化推荐。在电子渠道建设推广上,招商银行以招商银行App和掌上生活App两大平台为载体,辅以微信公众号,作为品牌营销及产品功能宣传的重要阵地,拓展获客边界。在营销方式上,通过与热点融合,探索头条信息,不断提升在各年龄层客户群体中的品牌影响力,强化目标客群对品牌的信任度、满意度及转化率。

截至2019年6月30日,招商银行App累计用户数9275.80万户,掌上生活App累计用户数8083.94万户。2019年上半年,招商银行App登录次数28.23亿人次,人均月登录次数11.30次,金融场景使用率和非金融场景使用率分别为87.70%和63.43%;掌上生活App信用卡数字化获客占比提升至62.65%,金融场景使用率和非金融场景使用率分别为80.80%和68.30%。

图2-1:招商银行2016-2019年两大APP平台客户数

资料来源:根据招商银行年报整理,零壹智库

图2-2:招商银行存款情况

资料来源:wind,零壹智库

图2-3:招商银行贷款情况

资料来源:wind,零壹智库

智能风控

在风控领域,招商银行构建了智能风控平台“天秤系统”。这个智能风控系统可以抓取交易时间、交易金额、收款方等多维度数据,通过计算机进行高速运算,实时判断用户的风险等级,通过采取不同的核实身份手段,及时排查交易过程中的外部欺诈与伪冒交易等风险。此外,“天秤系统”还可以通过事后回溯,利用先进的图算法和图分析技术,结合基于人工智能的机器学习技术,挖掘欺诈关联账户。

在针对共债问题上,招商银行主要有“共债”风险识别和贷后自动化监测体系等风控场景应用。其中,“共债”风险识别主要利用人工智能和大数据等技术,通过整合15类外部数据和客户在招商银行3年内的交易数据,多维度刻画、验证和还原客户真实的资产负债情况,形成客户风险统一视图,透析客户的资信情况,再由智能风控模型和决策系统判定是否对客户放款。

贷后自动化监测体系能够持续监测客户信用风险,从多维度数据对客户进行监控,一旦客户还款情况出现问题,招商银行会及时联系客户了解情况,或施行相应的催收策略。另外,招商银行还实现了信用卡和借记卡的数据互通,跨条线对公司客户和零售客户进行关联打通,以客户为中心从多个维度整合客户数据,形成上万个数据项,持续构建统一的客户视图,以降低关联违约风险。

在对公业务上,招商银行上线了企业客户智能预警系统。在上线9个月时间内,智能预警系统对潜在风险企业客户的预警识别准确率达73.05%。通过持续优化债券评审线上化流程,招商银行已有80%的债券信用评级模型实现了线上自动化处理,评审时效性较线下流程提升30%,对有潜在风险的公司客户预警准确率达到75.21%。

从智能风控赋能成效来看,首先,从不良率出发,招商银行2019年9月末不良率为1.19%,较年初下降0.17个百分点。自2016年起,招商银行的不良率从1.87%不断下降,反映出银行针对不良贷款有良好的处置手段或源头控制方法。特别是最近几年,宏观经济不景气的情况下,招商银行在个人和公司贷款余额不断上升的业务扩张情况下,还能降低不良率,侧面反映出银行整体风控能力较强。

其次,在贷款迁徙率表现上,除2018年次级类贷款外,招商银行的各类别贷款迁徙率整体呈现下降趋势。正常类贷款迁徙率整体保持较低水平,并且在2016开始逐年下降,反映出招商银行针对初期逾期贷款较强的催收能力或控制准入能力。在贷款逾期天数增加的情况下,贷款的分类进入可疑类。从可疑类贷款的历年不断下降迁徙率可以看出,招商银行针对此类贷款的风控能力优秀,能有效遏制贷款质量的恶化,防止更多不良贷款的产生。

图2-4:招商银行不良率

资料来源:招商银行年报,零壹智库

图2-5:招商银行迁徙率

资料来源:Wind,零壹智库

研发、合作及经营情况

研发投入

金融科技的出现,从根本上改变和颠覆银行的商业模式。在人工智能等新型技术的推动下,商业银行希望借金融科技实现开拓更多的市场份额,从而构建起符合自身特色经营核心竞争力。招商银行董事长李建红曾经说过,银行业未来发展最大的挑战不是在同业竞争,而是在 异业竞争,尤其是在金融科技的发展上,银行需要加大投入。

特别是人工智能等尖端技术的发展,在发展期间需要大量的科研投入,因此,银行的研发投入的量级一定程度上也反映了银行的综合竞争力。近几年来,招商银行的持续加大对研发费用/信息技术的投入,特别是2018年和2019年上半年,分别投入65亿元和36亿元,同比上升35.17%和63.87%,充分反映出招商银行对于科技研发的重视程度。

图3-1:招商银行研发费用/信息科技投入情况

资料来源:招商银行年报,零壹智库

在2017年,针对金融科技的快速发展,招商银行设立了“金融科技创新项目基金”专项用于金融科技投入,助推招商银行金融科技创新,核定上年税前利润的1%(约8亿元),专门成立金融科技创新项目基金。

2018年,招商银行董事会决定将增设的“金融科技创新项目基金”额度由“上年税前利润的1%”提升至“上年营业收入的1%”(约22亿元),加大力度推进人工智能、大数据、云计算和区块链等新技术研发。另外,招商银行不断扩充科技研发人员团队,在2016至2019上半年期间,招商银行的科研人员从1480人增加到2963人,研发人员占全行员工占比从2.10%提升至3.43%。

图3-2:招商银行研发人员情况

资料来源:招商银行年报,零壹智库

外部合作

招商银行融合银行内部和外部数据建成大型数据池,实现系统层面的数据互联互通,最终形成金融服务实现“千人千面”。在这个过程中,银行内部可以查询以人民银行征信报告为主的金融数据,但针对外部数据,如社交、生活缴费和违规罚款等,就需要进行外部合作。

由此可见,现代商业银行,不再像以往银行能够依靠自身的垄断优势来维持市场地位,而是需要打造开放型智能银行,开展外部战略合作,吸收外部领先技术,不断强化自身科技实力。

表3-1:招商银行人工智能相关外部合作

资料来源:根据公开资料整理,零壹智库

图3-3:招商银行人工智能合作关键词

资料来源:根据公开资料整理,零壹智库

从人工智能合作关键信息来看,出现最高频次的依次是智能营销、智能运营、智慧生活、智能风控和智能客服。从合作关键词占比情况来看,招商银行在人工智能应用上,在营销和运营合作较多,反映出特别是人工智能应用赋能营销活动和银行运营,对招商银行的营销推广和经营管理有较大的效能提升。

另外在居民生活和客服服务上,招商银行也注重这类合作,通过人工智能等技术赋能,提升客户生活便利度和服务质量,符合招商银行在银行业内“零售之王”的称号。积极投身智能化建设,招商银行给客户带来智能化的新型体验。

营收情况

自2016年起,招商银行的营业收入和净利润稳步上升,营业收入从2016年的2090亿元上升至2018年的2486亿元,净利润从621亿元攀升至806亿元,并且营业收入和净利润每年的增长率持续上升,在2016年至2018年期间,年复合增长率分别为9%和14%,反映出近几年招商银行的智能应用赋能成效。

结合贷款结构来看,招商银行与其他银行不同在于,零售贷款业务量大于公司贷款业务量,侧面反映出招商银行深耕零售客户市场。零售客户市场相对于对公客户市场来说,具备小而分散、需求众多的特点,基于人工智能的众多业务应用,恰好能满足零售市场客户的需求。

图3-4:招商银行营收和净利润

资料来源:招商银行年报,零壹智库

从整体来看,被称为“零售之王”的招商银行,在零售业务发展迅速,并注重以人工智能和大数据等金融科技技术研发,大力发展金融科技,在各主要业务场景当中都有智能化应用。在自身研发投入/信息技术费用较高的情况下,招商银行仍积极开展外部合作,与多家科技、互联网或金融科技公司深入研究科技如何赋能银行,表现出了银行的开放合作态度。

就如招商银行行长田惠宇说道:“今天,我们从未如此深刻地认识到,行业变局的决定性变量来自科技。随着移动互联、人工智能等技术进入快速发展阶段,量子通信、生物技术等前沿技术打开了想象空间,第四次科技革命已然来临。继蒸汽时代、电气时代、信息时代后,人类开始进入智能时代。”招商银行在智能化时代将继续前行。

零壹智库研究报告

2013年至今,零壹智库累计发布超过40部新金融专业书籍、200份专题报告500份数据报告,并为数十家机构和政府部门提供了专业的新金融咨询服务;举办了超过30场行业峰会、20000多业内人士到现场交流,超过40场高端闭门会、1500余位业内高管 和专家参与探讨。零壹智库会员体系将在原有机构会员服务的基础上,推出个人VIP会员服务,旨在为新金融行业决策者、从业者和投资者提供专业化的知识、业务交流水平和资源开拓的能力。

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