來源 | 零壹財經(jīng)

作者 | 嚴(yán)井池‍‍‍

人工智能是引領(lǐng)未來的新興戰(zhàn)略性技術(shù)，是驅(qū)動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。人工智能概念自1956年正式提出以來，歷經(jīng)60多年的發(fā)展，已進(jìn)入第三次熱潮。近年來，由于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)研究和應(yīng)用，人工智能技術(shù)得以迅速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化進(jìn)程不斷提速，正在加快與各行各業(yè)深度融合。

2022年，世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了新的突破，ChatGPT這一“現(xiàn)象級”語言大模型產(chǎn)品的發(fā)布帶來了國內(nèi)資本市場和消費(fèi)者對AI產(chǎn)業(yè)熱情的再次進(jìn)發(fā)，而ChatGPT的核心就是人工智能領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)。

自然語言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）、智能機(jī)器人（IR）等是人工智能應(yīng)用最廣的幾個子領(lǐng)域。金融業(yè)是對新興技術(shù)最為敏感的行業(yè)之一，為了更好觀察我國在金融行業(yè)的人工智能技術(shù)儲備和應(yīng)用情況，零壹智庫將陸續(xù)推出銀行/證券/保險/消費(fèi)金融/金融科技……+AI系列專利創(chuàng)新榜單和案例分析。本文聚焦商業(yè)銀行及其科技子公司的自然語言處理專利。

在我們傳統(tǒng)認(rèn)知中，只有人類才有語言能力。人類的多種智能都與語言有著密切的關(guān)系。通俗點(diǎn)來說，自然語言處理技術(shù)是讓計(jì)算機(jī)來處理、理解以及運(yùn)用人類語言，體現(xiàn)了真正意義上的“人工智能”。通過計(jì)算機(jī)理解人類語言并處理大量文本，進(jìn)行針對性分析，可以為各行各業(yè)節(jié)省人力，提升工作效率，從而促進(jìn)行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展。

目前，自然語言處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于不同行業(yè)之中。2022年，我國自然語言處理產(chǎn)業(yè)規(guī)模約為87億元，其中金融領(lǐng)域?yàn)?3億元，占到26.4%的比例。金融領(lǐng)域銀行、證券、保險等企業(yè)業(yè)務(wù)與自然語言處理技術(shù)結(jié)合緊密，同時具備建設(shè)意愿與資金投入，因而成為了市場規(guī)模的主要拉力。

對于銀行來說，可以將自然語言處理應(yīng)用到大量的文本和語音數(shù)據(jù)，以提取信息、獲得洞見并簡化手工任務(wù)。例如，銀行使用聊天機(jī)器人來了解客戶的查詢并提供適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。這些機(jī)器人可以處理基本的客戶服務(wù)請求，如余額查詢、資金轉(zhuǎn)賬和賬單支付，從而騰出人力代理來處理更復(fù)雜的問題。此外，自然語言處理技術(shù)還可以應(yīng)用于銀行客戶反饋的情緒分析、交易反欺詐和信用風(fēng)險評估等領(lǐng)域。

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專利申請總量：工商銀行排名第一，微眾銀行進(jìn)入前10 

從銀行自然語言處理專利申請數(shù)量來看，工商銀行以286件排名第一，其次為平安銀行、建設(shè)銀行和中國銀行，均在150件以上。從授權(quán)數(shù)量來看，工商銀行與微眾銀行以12件并列第一，其次為建設(shè)銀行和中國銀行。專利申請和授權(quán)總量排名靠前的多為大型股份制商業(yè)銀行，這些銀行的數(shù)字化程度較高，在其業(yè)務(wù)中使用自然語言處理技術(shù)的情況較多。

股份制銀行中，浦發(fā)銀行以65件專利排在第7位；招商銀行緊隨其后，相關(guān)專利總量為25件。微眾銀行和新網(wǎng)銀行分別位列第5和第9名，進(jìn)入了前10。

專注于線上業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)銀行，在風(fēng)控、信息和數(shù)據(jù)處理等業(yè)務(wù)中繞不開自然語言處理技術(shù)，相關(guān)專利儲備有一定優(yōu)勢。

銀行的一些自然語言處理專利是和其金融科技子公司共同申請的。其中，建設(shè)銀行與建信金科共同申請的專利數(shù)最多，為39件。工商銀行與工銀科技共同申請了10件，興業(yè)銀行與興業(yè)數(shù)金共同申請了3件，農(nóng)業(yè)銀行與農(nóng)銀金科共同申請了1件。

表1：銀行自然語言處理專利*申請及授權(quán)情況

*統(tǒng)計(jì)時間截止為2023年3月31日，包含銀行和其金融科技子公司共同申請的專利

數(shù)據(jù)來源：智慧芽，零壹智庫

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金融壹賬通自然語言處理專利申請數(shù)遙遙領(lǐng)先

從銀行金融科技子公司自然語言處理專利申請數(shù)量來看，金融壹賬通以269件排名第一，遙遙領(lǐng)先于其他金融科技子公司。其次依次為建信金科和民生科技。

從授權(quán)數(shù)來看，金融壹賬通以14件自然語言處理專利授權(quán)數(shù)排名第一，其次為建信金科和民生科技。

表2：銀行金融科技子公司自然語言處理專利*申請及授權(quán)情況

*統(tǒng)計(jì)時間截止為2023年3月31日，專利為銀行金融科技子公司單獨(dú)申請

數(shù)據(jù)來源：智慧芽，零壹智庫         

金融壹賬通早已走出平安體系，為銀行、保險、投資等行業(yè)的金融機(jī)構(gòu)提供“技術(shù)+業(yè)務(wù)”解決方案。財報顯示，從2017至2020年，金融壹賬通先后投入逾38億元用于研發(fā)，每年的研發(fā)投入占收入的比例均超40%，其在全球累計(jì)申請近6000件專利，其中人工智能相關(guān)專利超過1000件。

建信金科也在逐步走出建設(shè)體系，2022年財報顯示，其核心產(chǎn)品輸出政策性銀行、全國性股份制銀行、地方商業(yè)銀行等各類型銀行的收入16.39億元，同比增長20%，在總營收中占比19.89%。2022年，建行金融科技投入232.9億元，占營收的2.83%，獲取專利授權(quán)1256件，較2021年增加525件。

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銀行及其金融科技子公司自然語言處理專利典型案例  

（一）工商銀行智能客服   

工商銀行在自然語言處理方面，深入研究語義分析相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品，并將研究成果應(yīng)用于手機(jī)銀行語音導(dǎo)航、轉(zhuǎn)賬要素識別等智能客服場景，進(jìn)一步提升智能客服的智能化服務(wù)水平，降低運(yùn)營人力資源成本。

例如，工商銀行推出基于自然語言處理技術(shù)的智能客服“工小智”、在微信、短信、手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行等多個渠道為客戶提供服務(wù)，推動了遠(yuǎn)程銀行中心系統(tǒng)升級和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，完善客服、風(fēng)控、外呼的智能服務(wù)應(yīng)用。據(jù)2018年的統(tǒng)計(jì)，工行智能客服的識別率已達(dá)98%，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。

工商銀行2022年度報告顯示，工商銀行2022年科技投入金額為六大行的“榜首”，高達(dá)262.24億元，占營收比為2.86%，同比增長0.1個百分點(diǎn)。工商銀行通過自然語言處理相關(guān)技術(shù)廣泛應(yīng)用于智能客服、智能營銷等各類業(yè)務(wù)場景，覆蓋手機(jī)銀行、電話銀行等108個渠道、2400個業(yè)務(wù)場景，涵蓋個人金融、普惠金融等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域，全年共釋放超過1.8萬人年工作量。

（二）微眾銀行人工智能ESG評級體系  

2021年7月，微眾銀行攬?jiān)轮悄苜Y管團(tuán)隊(duì)與萬得咨詢合作，在Wind金融終端正式上線首個由銀行打造的基于人工智能技術(shù)和另類數(shù)據(jù)的微眾攬?jiān)翬SG評級，全面助推ESG信息披露和資產(chǎn)管理行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

微眾攬?jiān)翬SG評級的每個二級指標(biāo)包含了多維度的數(shù)據(jù)點(diǎn)和數(shù)據(jù)來源，通過使用自然語言處理技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、主體識別、事件提取、事理圖譜挖掘等分析，得到每個企業(yè)相應(yīng)數(shù)據(jù)點(diǎn)的度量。這樣得出的ESG評級具有及時、準(zhǔn)確、客觀的特點(diǎn)。

（三）浦發(fā)銀行智能網(wǎng)點(diǎn)與手機(jī)智能APP  

浦發(fā)銀行近年來持續(xù)加大金融科技創(chuàng)新力度，聯(lián)合國內(nèi)外前沿科技企業(yè)建立科技合作共同體和創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，共同探索數(shù)字化模式創(chuàng)新，加速人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)應(yīng)用，持續(xù)提升用戶服務(wù)體驗(yàn)。

例如，在智能網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)上，浦發(fā)銀行創(chuàng)新推出i-Counter智能柜臺，通過對自然語言處理等技術(shù)的應(yīng)用，促進(jìn)了柜面業(yè)務(wù)遷移和人員釋放。浦發(fā)銀行的手機(jī)智能APP使用自然語言處理技術(shù)，建立了應(yīng)用文本和隨機(jī)數(shù)相結(jié)合的聲紋認(rèn)證體系，通過語音內(nèi)容、聲紋模型等維度認(rèn)證，客戶可以通過與APP溝通完成基礎(chǔ)金融交易。

（四）金融壹賬通加馬平臺  

由于金融領(lǐng)域存在海量不同類型、用途、結(jié)構(gòu)、篇幅的文本材料。傳統(tǒng)的人工審核方式效率低下、流程繁瑣，而且極易出錯。為進(jìn)一步解決金融領(lǐng)域海量文本的處理難題，金融壹賬通打造以自然語言處理技術(shù)為基礎(chǔ)的開放平臺體系——加馬平臺，為金融機(jī)構(gòu)提供“技術(shù)+服務(wù)”的解決方案，賦能金融領(lǐng)域文本處理的數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。

該平臺實(shí)現(xiàn)了讓機(jī)器讀懂文本如股份回購報告書、財務(wù)報告等，提取關(guān)鍵信息進(jìn)行解讀，已在銀行、證券公司、金融局等機(jī)構(gòu)得到了一系列落地。該技術(shù)平臺實(shí)現(xiàn)了成本相比純?nèi)斯�審核的成本平均下�?0%，同時平均降低20%的常規(guī)操作風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)了對實(shí)際金融場景的深度賦能。

       原文標(biāo)題 :  商業(yè)銀行"ChatGPT"專利哪家強(qiáng)？