商业银行 “ChatGPT” 专利哪家强？

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作者 | 严井池

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人工智能是引领未来的新兴战略性技术，是驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。人工智能概念自 1956 年正式提出以来，历经 60 多年的发展，已进入第三次热潮。近年来，由于云计算、大数据和物联网等技术研究和应用，人工智能技术得以迅速发展，产业化和商业化进程不断提速，正在加快与各行各业深度融合。

2022 年，世界人工智能产业发展取得了新的突破，ChaPT 这一“现象级”语言大模型产品的发布带来了国内资本市场和消费者对 AI 产业热情的再次进发，而 ChaPT 的核心就是人工智能领域的自然语言处理技术。

自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、计算机视觉（CV）、智能机器人（IR）等是人工智能应用最广的几个子领域。金融业是对新兴技术最为敏感的行业之一，为了更好观察我国在金融行业的人工智能技术储备和应用情况，零壹智库将陆续推出银行/证券/保险/消费金融/金融科技……+AI 系列专利创新榜单和案例分析。本文聚焦商业银行及其科技子公司的自然语言处理专利。

在我们传统认知中，只有人类才有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。通俗点来说，自然语言处理技术是让计算机来处理、理解以及运用人类语言，体现了真正意义上的“人工智能”。通过计算机理解人类语言并处理大量文本，进行针对性分析，可以为各行各业节省人力，提升工作效率，从而促进行业的数字化发展。

目前，自然语言处理技术已经广泛应用于不同行业之中。2022 年，我国自然语言处理产业规模约为 87 亿元，其中金融领域为 23 亿元，占到 26.4% 的比例。金融领域银行、证券、保险等企业业务与自然语言处理技术结合紧密，同时具备建设意愿与资金投入，因而成为了市场规模的主要拉力。

对于银行来说，可以将自然语言处理应用到大量的文本和语音数据，以提取信息、获得洞见并简化手工任务。例如，银行使用聊天机器人来了解客户的查询并提供适当的响应。这些机器人可以处理基本的客户服务请求，如余额查询、资金转账和账单支付，从而腾出人力**来处理更复杂的问题。此外，自然语言处理技术还可以应用于银行客户反馈的情绪分析、交易反欺诈和信用风险评估等领域。

专利申请总量：工商银行****，微众银行进入前 10

从银行自然语言处理专利申请数量来看，工商银行以 286 件****，其次为平安银行、建设银行和中国银行，均在 150 件以上。从授权数量来看，工商银行与微众银行以 12 件并列第一，其次为建设银行和中国银行。专利申请和授权总量排名靠前的多为大型股份制商业银行，这些银行的数字化程度较高，在其业务中使用自然语言处理技术的情况较多。

股份制银行中，浦发银行以 65 件专利排在第 7 位；招商银行紧随其后，相关专利总量为 25 件。微众银行和新网银行分别位列第 5 和第 9 名，进入了前 10。

专注于线上业务的互联网银行，在风控、信息和数据处理等业务中绕不开自然语言处理技术，相关专利储备有一定优势。

银行的一些自然语言处理专利是和其金融科技子公司共同申请的。其中，建设银行与建信金科共同申请的专利数最多，为 39 件。工商银行与工银科技共同申请了 10 件，兴业银行与兴业数金共同申请了 3 件，农业银行与农银金科共同申请了 1 件。

表 1：银行自然语言处理专利 * 申请及授权情况

* 统计时间截止为 2023 年 3 月 31 日，包含银行和其金融科技子公司共同申请的专利

数据来源：智慧芽，零壹智库

金融壹账通自然语言处理专利申请数****

从银行金融科技子公司自然语言处理专利申请数量来看，金融壹账通以 269 件****，****于其他金融科技子公司。其次依次为建信金科和民生科技。

从授权数来看，金融壹账通以 14 件自然语言处理专利授权数****，其次为建信金科和民生科技。

表 2：银行金融科技子公司自然语言处理专利 * 申请及授权情况

* 统计时间截止为 2023 年 3 月 31 日，专利为银行金融科技子公司单独申请

数据来源：智慧芽，零壹智库

金融壹账通早已走出平安体系，为银行、保险、投资等行业的金融机构提供“技术 + 业务”解决方案。财报显示，从 2017 至 2020 年，金融壹账通先后投入逾 38 亿元用于研发，每年的研发投入占收入的比例均超 40%，其在全球累计申请近 6000 件专利，其中人工智能相关专利超过 1000 件。

建信金科也在逐步走出建设体系，2022 年财报显示，其核心产品输出政策性银行、全国性股份制银行、地方商业银行等各类型银行的收入 16.39 亿元，同比增长 20%，在总营收中占比 19.89%。2022 年，建行金融科技投入 232.9 亿元，占营收的 2.83%，获取专利授权 1256 件，较 2021 年增加 525 件。

银行及其金融科技子公司自然语言处理专利典型案例

（一）工商银行智能客服

工商银行在自然语言处理方面，深入研究语义分析相关技术和产品，并将研究成果应用于手机银行语音导航、转账要素识别等智能客服场景，进一步提升智能客服的智能化服务水平，降低运营人力资源成本。

例如，工商银行推出基于自然语言处理技术的智能客服“工小智”、在微信、短信、手机银行、网上银行等多个渠道为客户提供服务，推动了远程银行中心系统升级和业务创新，完善客服、风控、外呼的智能服务应用。据 2018 年的统计，工行智能客服的识别率已达 98%，处于行业领先水平。

工商银行 2022 年度报告显示，工商银行 2022 年科技投入金额为六大行的“榜首”，高达 262.24 亿元，占营收比为 2.86%，同比增长 0.1 个百分点。工商银行通过自然语言处理相关技术广泛应用于智能客服、智能营销等各类业务场景，覆盖手机银行、电话银行等 108 个渠道、2400 个业务场景，涵盖个人金融、普惠金融等多个业务领域，全年共释放超过 1.8 万人年工作量。

（二）微众银行人工智能 ESG 评级体系

2021 年 7 月，微众银行揽月智能资管团队与万得咨询合作，在 Wind 金融终端正式上线**由银行打造的基于人工智能技术和另类数据的微众揽月 ESG 评级，全面助推 ESG 信息披露和资产管理行业的可持续发展。

微众揽月 ESG 评级的每个二级指标包含了多维度的数据点和数据来源，通过使用自然语言处理技术对非结构化数据进行数据提取、主体识别、事件提取、事理图谱挖掘等分析，得到每个企业相应数据点的度量。这样得出的 ESG 评级具有及时、准确、客观的特点。

（三）浦发银行智能网点与手机智能 App

浦发银行近年来持续加大金融科技创新力度，联合国内外前沿科技企业建立科技合作共同体和创新实验室，共同探索数字化模式创新，加速人工智能、大数据等技术应用，持续提升用户服务体验。

例如，在智能网点建设上，浦发银行创新推出 i-Counter 智能柜台，通过对自然语言处理等技术的应用，促进了柜面业务迁移和人员释放。浦发银行的手机智能 App 使用自然语言处理技术，建立了应用文本和随机数相结合的声纹认证体系，通过语音内容、声纹模型等维度认证，客户可以通过与 App 沟通完成基础金融交易。

（四）金融壹账通加马平台

由于金融领域存在海量不同类型、用途、结构、篇幅的文本材料。传统的人工审核方式效率低下、流程繁琐，而且极易出错。为进一步解决金融领域海量文本的处理难题，金融壹账通打造以自然语言处理技术为基础的开放平台体系——加马平台，为金融机构提供“技术 + 服务”的解决方案，赋能金融领域文本处理的数智化转型升级。

该平台实现了让机器读懂文本如股份回购报告书、财务报告等，提取关键信息进行解读，已在银行、证券公司、金融局等机构得到了一系列落地。该技术平台实现了成本相比纯人工审核的成本平均下降 50%，同时平均降低 20% 的常规操作风险，实现了对实际金融场景的深度赋能。