因欠缺针对性和精准度，银行零售业务传统推销模式的一些劣势正在显现。大海捞针式的电话推销，不仅损伤客户体验度，也可能造成潜在业务产品的流失。但另一方面，银行零售业务也越来越频繁地尝试打开新的场景设定——银行app智能记录客户的消费习惯和喜好，并围绕消费生活随时随地提供客户所需要的服务，与客户在商业场景中产生深度的互动，创建另一种以用户诉求为核心的生活方式。

“全面优化客户的金融生活，这不仅仅是一两个功能的更新和技术手段的进步，更意味着银行传统业务链条上的各个节点都被打通。”平安银行（10.730, -0.01, -0.09%）零售风险管理部总经理张慎近日表示，平安银行正使用大数据与人工智能（ai），推动银行零售业务变革，重塑风险管理、精准营销、智能服务等领域的原有流程。

在政策红利和产业资本推动下，自动驾驶正成为人工智能的核心应用场景。近日公布的《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）不仅提出要重点发展汽车产业中的自动驾驶技术，在智能交通建设和自主无人驾驶技术平台等方面实现突破，还未雨绸缪加速人工智能和自动驾驶的法律伦理建设。当前，鼓励技术创新与建规立制之间的平衡，是困扰全球自动驾驶产业发展的关键问题之一，加快立法层面的突破，有望推动中国自动驾驶尽快“上路”。

自动驾驶市场升温

自动驾驶作为人工智能与传统行业融合应用的突破口，获得政策力挺，市场热度居高不下。

在我国近日公布的首个人工智能规划中，自动驾驶频频被提及。《规划》提出，重点突破自主无人系统计算架构、复杂动态场景感知与理解、实时精准定位、面向复杂环境的适应性智能导航等共性技术，无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道交通自动驾驶等智能技术；建立自主无人系统共性核心技术支撑平台，无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道交通自动驾驶支撑平台等；在智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等新兴领域加快培育一批龙头企业等等。

在市场层面，互联网公司是自动驾驶的积极推动者，并意欲成为车载操作系统平台运营者，其中，百度无疑抢占了先机。刚刚发布了apollo（阿波罗）计划整体战略和开放路线图的百度迅速广纳“朋友圈”，开拓海外市场。近日，百度与微软强强联手，进行自动驾驶技术研发和应用合作。据报道，作为百度apollo自动驾驶框架中的一员，微软将为中国市场之外的apollo联盟伙伴提供全球规模的微软azure云服务。此外，深陷困境的乐视、腾讯等也正加快布局。

不过，传统车企也不愿放弃主导权。一汽提出将在2018年推出部分自动驾驶（pa）级新一代红旗h7；上汽计划到2020 年推出在高速公路上具备高度自动驾驶（ha）级功能的智能汽车；长安发布智能化汽车“654”战略，计划到2025年建立起1500人的研发队伍，投入130亿元提升无人驾驶等智能汽车技术水平，并掌握全自动驾驶技术。

立法加快提上日程

近日，百度董事长兼ceo李彦宏乘坐无人驾驶汽车开上北京北五环，被北京交警部门调查，此事不仅引发舆论热议，也将无人驾驶的立法和道德伦理问题提上台面。事实上，在自动驾驶技术测试、数据采集的迫切需求，以及市场参与各方推动等因素下，自动驾驶的立法成为全球性课题，且进展不断。

在美国，美国众议院近日批准的一项提案，禁止各州再实施无人驾驶汽车规则并允许汽车制造商在不符合现有汽车安全标准的情况下部署至多10万辆自动驾驶汽车。美国联邦政府层面的首项重要立法有望加速推动自动驾驶汽车走向市场。

在欧洲，汽车工业强国的德国在自动驾驶立法上也走在前列，是全球首个将自动驾驶汽车纳入道路交通法规的国家。近日，德国议会两院通过一项运输部提出的法案，通过修改现行的道路交通法规，允许高度或全自动驾驶系统代替人类自主驾驶，给予其和驾驶人同等的法律地位。

在亚洲，韩国政府新修订的道路交通法规允许自动驾驶汽车在韩国范围内的公路上进行路试。

而我国现行《道路交通安全法》等相关法律体系尚未涉及无人驾驶机动车辆问题。此次公布的《规划》将自动驾驶立法提上日程，提出“重点围绕自动驾驶、服务机器人等应用基础较好的细分领域，加快研究制定相关安全管理法规，为新技术的快速应用奠定法律基础。”

加快自动驾驶相关法律法规和配套基础设施的建立，将为相关技术开发奠定坚实的基础。不过，作为一项前沿科技，自动驾驶技术创新与立法之间的平衡也将考验监管者。

智能转型提速

近期，包括中国农业银行（3.720, -0.02, -0.53%）在内的多家大行接连宣布与互联网巨头合作，这让银行业的智能化转型再次成为市场关注焦点。

张慎指出，当前整个金融行业都正在经历一场以大数据和人工智能为代表的技术革命浪潮。而结合国内的金融业与科技行业的发展现状来看，此前很多时候是以新兴技术公司的跨界来推进金融与科技的融合。新兴科技企业层出不穷，利用新技术降低成本、利用独特的场景改善客户体验；这些企业独特的优势，都会对传统银行带来重大的威胁和挑战。

危机感之下，银行业开始主动出击。从近期宣布的几起合作来看，上述大行与互联网巨头的合作，多集中于云计算、大数据、区块链和人工智能等方面，具体涉及客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等应用领域。

“银行未来唯一的出路是拥抱大数据和人工智能，优化客户体验、提升效率、降低成本，借此改变和颠覆自我，携带着传统的银行的优秀基因进化成为一家行业领先的fintech公司。”张慎介绍，平安银行在大数据和人工智能方面也已经投入了大量的人力和物力。以大数据为例，这是在平安零售转型的四大策略中，特别提出需要建设应用的两大能力之一。深度挖掘银行客户的内部行为数据本身就可以为银行提供大量精准定位客户需求，洞察客户需求，优化客户服务，从而吸引更多的客户来体验产品和服务，形成良性循环。

“大数据+ai”应用大有作为

在风险管理和精准营销等领域，“大数据+ai”的应用与平安银行零售业务的融合已经相较成型，对提升金融效率方面的效果也已显现。

据张慎介绍，平安银行目前已部署了约40多套的风险模型来全方位的监控和评估风险；自2015年年中开始上线人脸识别技术，截至目前，使用了人脸识别技术的信用卡申请件中尚没有出现伪冒申请的案件。

风险管理，是大数据和人脸识别应用的一大阵地，而精准营销对于新科技和新技术的运用也日渐成熟。在张慎看来，所谓“千人千面”，就是为每一个客户在最佳的时机、用最佳的渠道提供最佳的产品和服务。

以信用卡申请的具体应用场景来看，张慎举例称，传统模式下，一个客户如果要在网上申请信用卡，要填写大约30至40个信息栏位，而且每个人都是一样的。而通过人工智能和大数据的后台驱动，可以做到判断不同的客户并给予不同的填写要求。在平安银行最近上线的分段式智能申请流程中，部分优质客户只需填写四项基本内容，就可以提交申请并快速获得审批结果；而对于被系统判断可能存在一定风险或风险较高的申请客户，不仅需要填写更多的申请信息，甚至会被要求补充更多资质资料才能继续申请。

“银行启用大数据与人工智能，最重要的目的是提升客户体验，这要求能认识到并让科技发挥自身的优势；比如精准识别等方面，机器确实优于人工。而另一方面，对银行内部来说，金融科技同时提升金融效率，让人工去做更复杂或者更软性的业务领域，降低银行的运营成本。这是金融科技改造银行业的两大路径。”张慎强调道。

但无论是借力转型还是加码自建，银行业想要把大数据和人工智能全面渗透到业务操作层面，也面临重重挑战。

银行如果要顺应金融科技的核心，需要面临三个层次的挑战，首当其冲是系统平台的巨大投入。无论是大数据和ai都需要非常强大的系统支撑，在业务初期需要有大量的财力和精力投入。其次，银行业想要做金融科技转型，需要一支既熟悉银行业务、又深刻理解大数据及ai核心的团队，但这样的复合型人才在国内凤毛麟角。转型当前，如何找到专业的复合型大数据ai团队、银行如何培养建设这样的团队，都是急需克服的挑战。

更影响深远的挑战，来自于业务结构与企业文化的转变。“如果银行想要把大数据和ai做成功，很多方面都需要巨大投入和转变；要用大数据或者ai去驱动银行业务，这不仅要调整业务流程，还要牵扯到企业文化。”张慎强调，如果认同以数据驱动银行业务，就要意识到每个业务决策应该由背后一整套数据的精准支撑；这与传统银行的思维是非常不同的，这也是传统银行最难逾越的障碍。

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