NLP技术（Nature Language Processing）以语言为对象，把计算机作为语言研究的强大工具，利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言，是实现人机交互的桥梁。

一、NLP技术价值挖掘

NLP技术是计算机科学和人工智能领域的重要分支，旨在使用计算机理解、生成、分析、处理自然语言，在基础应用方向有信息提取、文本分类等。NLP在人工智能发展过程中占据重要地位，为银行业数字化转型提供了强有力地支撑。当下，商业银行拥有大量非结构化数据（如客户服务对话、监管机构投诉、互联网渠道留言等），而应用NLP技术解析和理解海量非结构化数据，可以深度挖掘诸多有价值的信息，助推客户体验提升、产品优化、风险预警监测等。

二、应用范围

（一）客户服务方面

客户服务交流文本中涉及诸多客户不满意评价对话及投诉工单，为进一步提升客户体验，应用NLP技术实现对该类数据资源的深度挖掘，以助推金融机构提升客户体验，优化产品。

一是通过对客户意见文本、投诉工单、客户服务交流对话等非结构化数据资源整合，加强数据统筹管理，建立清晰的数据标签库，为NLP技术在客户服务数据挖掘中的准确性提升奠定基础。二是依托业务逻辑建立多维度文本分级分类体系，为业务问题分类、责任归属划分、模型优化迭代作指导。根据业务类型特征对产品侧、业务及服务侧等不同维度的文本分类。业务及服务方面，依据文本中关于银行业务流程，服务态度等关键字提取并分析具体需求及不满原因，进而改进流程或优化服务；产品方面，根据文本中投诉的产品再找出问题关键触点，细分不满意原因，以明确责任归属部门，推动产品优化。

（二）风险预警及合规审查方面

随着社交平台的广泛应用，银行官方微博、微信等互联网平台中的有负面评价的留言，外部监管机构等渠道的非文本化数据资源，均可依托NLP技术及时识别关键信息并为银行业风险预警及合规审查提供有力支持。

（1）风险监测预警方面

在银行的新媒体平台上，客户会留下大量的评论和反馈。这些评论是银行了解客户心声、改进服务质量的重要线索。NLP技术可以通过情感分析帮助银行对这些评论进行判断，了解客户对银行品牌、产品及服务的态度倾向，比如满意或不满意等。针对高频集中出现的关键问题，可以及时触发监控预警，为下一步分析、判断提供有效数据支撑。依托银行就能深度洞察客户问题，迅速作出反应，改进服务，从而提升客户满意度，降低潜在的风险。

（2）线上营销审查方面

随着数字化的迅速发展，银行机构传统的线下产品销售多数已转至线上互联网平台进行销售，在产品销售过程中通常会依托互联网平台发布营销软文等方式推广产品，为避免夸大宣传或功效性表述继而引发误导消费者的行为，营销内容必须严格遵守《广告法》等法律法规。NLP技术可以在营销内容审查过程中发挥至关重要的作用，如通过对文本内容快速提取、分类，关键字匹配等方式检测并识别高风险表述，从而避免违规风险，保护自身声誉和客户利益。

三、面临的挑战与前景

综上所述，银行业随着智能技术的发展已经突破传统的信息提取瓶颈，依托NLP技术从多样化的数据中获取有用资源。值得关注的是，因银行业数据存在内容涉及广泛，文本类型多样等特征，NLP技术在应用过程中仍然面临诸多挑战。一是在模型训练方面，语音对话转换文本、投诉工单、客户留言等非结构化数据中存在一定的错别字，文本质量问题会影响模型训练的效果。二是在算力方面，银行非结构化数据规模大，涉及业务部门多，各部门为提高模型性能，会在“预训练模型微调”模式的基础上，引入更深层的神经网络，这对物理系统承载力提出了更高的要求。三是在数据安全方面，银行机构的信息涉及大量的敏感数据，因此在技术和管理方面要建立严格的数据安全管理办法，厘清敏感数据的安全边界，确保数据的准确性、完整性和安全性。

未来，随着技术的不断进步，NLP会更加精准地理解并分析客户的语言需求，从而推动银行机构数字化转型。通过NLP在客户服务、产品营销、风险预警等更多领域的应用，进而帮助银行及时发现并改正服务短板，推动产品优化迭代，提升客户体验，助力综合竞争力的提升。