【行業透視】本港銀行業面臨挑戰 須循3大方向發展

【經濟日報專訊】香港向來以國際金融中心地位自居,惟本港銀行業近期面臨不少挑戰,包括客戶對服務要求有改變,以及科技快速進步,業界難以即時回應。因此,業界必須提升金融服務方面的競爭力,並吸引客戶。

更準確預測分析 防欺詐
德勤中國銀行業及資本市場領導合夥人陳子建,以及德勤中國金融科技管理諮詢領導合夥人冼君行,日前在香港中資銀行業協會季刊中發表的《真假人工智能與真假銀行用例》中提到,銀行業目前可改善3方面應用:(1)更準確地作出預測性分析;(2)改善目前聊天機器人的局限,創造合適客戶的產品;(3)處理報表時,應借助電腦計算能力及人工智能應用,以降低有關成本。

零售銀行業務中,一貫會對銷售的成功率、貸款時的壞帳率,或各種市場產品的風險指標等作出預測,即「預測性分析」(Predictive Analytics)。包括透過大量的信用卡交易數據與已被捲標成欺詐的交易,推測哪一筆交易是欺詐交易;從客戶使用手機的行為,推測他們的風險偏好,建立對每位客戶最吸引的投資組合;又或計算客戶化的貸款利息,提高審批成功率,切合每位客戶的需要。

文章提到,以銀行及市場數據結合部署,將提升有關銷售、詐騙、錯誤等方面預測性分析的效能。

他們發現,倘能把外部的市場數據,如利率與外尷漯i動,以及宏觀經濟的數據,如貿易逆差或國民生產總值等變化、結合銀行自身所擁有的客戶數據,便有可能建立足夠的大數據,「繼而提煉成非常高效的企業銀行增長模型。」

隨茼U種大數據平台的出現與雲端的普及,加上區塊鏈在貿易金融堛瑪陸_,他們指出,銀行業務中亦開始愈來愈多預測性分析的應用。而德勤有一位客戶便在部署了有關分析後,在一年內釋出了人民幣10億元(約11億港元)的銷售機會。

配合流程自動化 省人手
現時銀行若要處理一項貿易融資的交易,中間需要處理大量合約、定單、提貨單、發票等。除了銷售,冼君行及陳子健認為,欺詐或錯誤偵測也是常見的用例。例如遞交給銀行的文件,特別是有關貿易的文件,都存在茪H手造成的錯誤並難以察覺。

他們相信,若銀行能夠提升其預測性分析準確度,迅速抽取字檔的主要內容,並辨認出異常的情況,「如配合人工智能,機器人流程自動化,整個流程由申請到審批,更可以節省80%以上的人手處理成本。」

撰文 : 張寶燕

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