论文新技术赋能传统清算业务，开启智慧运营新篇章，本文是新技术函授毕业论文范文和传统清算业务和智慧和运营相关毕业论文提纲范文.
随着金融科技的快速发展,人工智能等新技术在各个领域催生变革与创新,对社会发展产生深远的影响,其发展前景得到国家的高度重视,被提升到国家战略的高度.银行业作为国家经济金融的基石,加快金融服务的智能化转型,是适应新业态发展、深化经营转型的必要条件.
一、迈入人工智能时代,传统业务面临新挑战
传统业务是银行的核心、基础业务,其运营模式、操作流程在银行内部相对封闭,在较长时期内保持着成熟、稳定的状态,对专业人员处理、专家经验分析有着较高的依赖性,但当前与人工智能等新技术的结合运用较为滞后,逐渐地与以客户为中心的产品快速创新、“机器换人”的时代背景不相适应.同时,在社会人力资源结构变化、人工成本上升的形势下,银行业作为资本和人力密集型行业,传统业务领域较高的人力依赖程度,使银行面临更大的成本压力.
以支付清算业务为例,作为金融领域的关键基础设施,支付清算网络在加快社会资金周转、提高支付清算效率、畅通货币政策传导、促进国民经济健康发展等方面发挥着重要作用,银行的支付清算系统是全国乃至全球清算网络的构建基础,因其重要性和复杂性,存在较多需要全手工或半手工处理的业务场景,这些业务场景必须由人工介入分析、判断、处理,存在以下问题：一是业务处理准确性有待提高,业务处理的准确性跟业务人员经验相关,可能会出现误判断、误处理等处理不正确的情况.二是业务处理时效性有待突破,相关的业务系统无法联动处理,业务人员需要频繁地在不同系统间进行切换,业务流程较长,处理效率较低；业务处理时间受业务人员工作时间限制,某些业务处理不及时会被相关监管机构考核.尤其是在当前支付交易趋向于线上处理、交易资金快速流转、金融服务时间空间突破传统窗口限制的情况下,传统的支付清算业务处理流程受制于商业银行的物理网点布局、人力资源素质与服务时间窗口,难以满足“互联网+”新业态下全渠道、全天候、高度自动化且风险可控的清算服务需求.同时,随着全球贸易、投资、消费规模持续增长,跨境经济金融活动更加频繁,商业银行在境内外均面临更加复杂、严峻的合规监管形势,支付清算过程中的人工操作及道德风险亦是影响银行国际声誉、地位的潜在隐患.
二、运用机器学习技术,支付清算取得新发展
为应对支付清算业务面临的挑战, 工商银行成立了由业务主管部门和科技部门组成的专项工作团队,对当前主要依赖于人工处理的业务场景进行分析, 着重从以下方面探索构建业务原型：一是针对客户属性及其交易背景进行真实性、合法性审查；二是针对不同客户群体、交易行为、业务品种提供差异化服务；三是针对清算过程中的指令变更、受理状态进行查询查复.
结合数字化银行创新实验室、大数据与人工智能创新实验室在业务智能化方向的研究成果,工商银行采用数据驱动与知识引导相结合的机器学习新方法,以自然语言处理为核心技术手段,通过训练机器学习掌握专业技能,建立人机协作的业务运营新模式,探索了机器学习技术的应用路线,实证了新技术的应用效果：一是在跨行支付查询查复领域运用机器学习技术,通过对十余万条样本查询报文标注数据,运用机器学习算法进行中文语义模型训练和验证,使该模型具备了对查询业务诉求精准识别和理解的能力,准确率达到97% 以上.二是为解决跨系统业务报文标准转换的问题,在人民币跨境清算领域中运用自然语言处理技术,实现不同清算组织报文标准要素之间的自动对照与转换,转换成功率达97.2%.
依托业务原型建模及机器学习技术研究成果,相关项目落地实施后,获得了较好的价值转化效果.跨行查询查复和跨境报文标准转换两个业务场景利用机器学习技术实现业务自动化处理,在工商银行山东青岛、浙江台州分行成功试点投产,投产后跨行查询查复业务场景自动识别率高达94.44%,跨境报文户名和地址自动拆分功能正确率达到88.7%,全面提升了端到端的运营效率.
在机器学习技术的运用方面,在以上支付清算业务场景初见成效后,工商银行持续深入研究相关业务领域的自动化、智能化,进一步探索规划了以下业务场景：一是跨境支付清算智能处理,通过对客户属性进行智能判断,对线上渠道发起的个人跨境支付申请实现自动放行；通过对客户支付交易数据智能拆分,提升收付款人关键业务要素监管报送的时效性与准确性；通过从海量查询查复历史报文中提取并训练样本数据,利用机器学习技术搭建业务模型,实现跨境查询报文自动化查复处理.二是尽职调查的客户属性智能判断,通过机器学习技术,智能判断支付清算报文中汇款人的客户属性,以便在开展尽职调查时能自动发出尽职调查查询模板报文.三是金融市场后台业务跨行收报自动处理,通过机器学习技术,智能解读大额支付报文中收付款人信息、业务种类、业务附言等信息,实现业务自动化处理.作为工商银行运用机器学习平台联机智能服务的产品应用,支付清算领域突破了现有分散部署模式的限制,实现了业务模型集中部署,为其他传统业务自动化、智能化提升提供了思路和方法,为数字银行转型注入了新动力.
三、建设业务管理平台,运营智能化夯实新基础
机器学习技术在支付清算业务处理过程中的成功应用,是人工智能在业务运营管理领域的创新突破,在项目研究实施过程中,工商银行以点带面,依托企业级机器学习平台提供的技术平台、算法、运算等底层框架支持,研究构建衔接业务系统、支持数据样本自动提取、模型训练评估、具备快速部署上线能力,面向整个运营管理领域的智能运营管理系统,实现机器学习技术的规范化和标准化管理,形成全行智慧运营架构下的机器学习模型统一管理、统一训练和统一验证的标准体系,全面提升模型组合运用、交叉验证、快速部署的能力.
该平台建设了系统管理、数据管理、模型优化、模型探索、模型后评估等全生命周期管理模块,构建智能处理、智能预测、智能提醒等管理工具与手段,为业务人员提供业务运营领域智能化相关功能的统一视图,全面提升端到端流程的质量与效率,有效将人力资源从劳动密集型工作中释放出来.同时,通过屏蔽机器学习底层技术,有效降低了业务运用人工智能的技术门槛,促进了业务与技术人员在人工智能研究工作的深度融合,推动了人工智能新技术在业务运营领域的全面应用,夯实了业务运营领域智能化发展的基础.
依托该平台,工商银行对当前全行运营管理各业务领域的运营模式进行了重新审视,将全行运行资源投入较大的业务领域,结合机器学习技术特点进行了对标分析,进一步探索了后续业务场景应用人工智能的重点实施方向：一是在业务受理环节,通过系统对各类业务凭证要素信息进行智能识别,取代手工录入.二是在业务处理环节,通过系统对自然语言进行语义分析并实施自动处理,取代现有人工处理.三是在风险管理环节,通过系统从海量业务数据中对高风险交易的自主识别,辅助业务人员提高风险管理水平.四是在运营资源环节,通过系统从海量业务数据中对运营资源进行科学预测,辅助业务人员提高运营管理水平.
四、展望未来,智慧运营开启新篇章
智能运营管理系统的建设以及人工智能技术在支付清算业务智能化提升方面取得的突破,对工商银行传统业务领域的新技术应用创新具有重要意义,为后续全行运营体系全面具备图文识别、语义理解能力,大幅提升业务系统自动化、数字化处理能力奠定了平台基础.展望未来,工商银行在智慧运营体系建设的新形势下,将依托智能运营管理系统,利用大数据、人工智能技术更加科学地配置运行资源,显著降低运营成本,促进全行业务运营体系加快向智能化方向迈进,描绘智慧运营新篇章.
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参考文献：
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