刘汉祥（天维研究院 数据应用中心副经理 ）
随着数字化、智能化时代的到来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的技术获得突破性的进展，并且逐步被运用到各个行业各个领域。AI相关技术在银行绩效管理服务的应用将会从根本上改变咨询服务方式，给银行提供更加便捷、更加丰富的知识服务。
在绩效管理领域，传统的工作模式主要依靠人，即咨询人员是最核心的要素，这种工作方式有较大的局限性，诸如高度依赖个人经验、高度依赖个人能力、知识积累不足等，而且整个过程可能会花费较长的时间与成本。为降低制定绩效考核方案的成本、提升工作效率，天维信息AI咨询团队利用案例推理的原理，在模拟咨询人员形成考核方案的过程的基础上，推出了基于案例推理的考核方案智能服务系列产品。未来，天维信息AI咨询团队将持续发力，为银行用户提供更多支持决策的智能工具，更好地为银行客户提供优质的服务。
降本增效，新模式兴起的缘由
在银行制定绩效考核方案时，相关知识与经验的积累是至关重要的：银行需要根据自身当前的实际情况，参考以往的绩效考核方案或同类型银行的绩效考核方案，并进行修正与调整，从而得到适合本行的绩效考核方案。这不但大大节省了银行制定绩效考核方案的成本、提升工作效率，更加能让银行参考别人的经验，提升绩效考核方案的科学性，避免一些潜在的制度漏洞。
然而，现状是：整个银行业还缺少这样的制定绩效考核方案的辅助工具。有鉴于此，天维信息AI咨询团队在梳理绩效考核方案相关流程、总结相关工作经验的基础上，完善绩效考核方案制定的业务逻辑，通过总结案例的特征，形成结构化的数据库，并设计相关智能推荐算法，形成智能化的咨询软件产品，从而为银行制定绩效考核方案提供决策支持，帮助银行提升绩效考核方案的科学性。
人机协作，新模式的工作方式
在绩效管理领域，传统的工作模式主要依靠人，即咨询人员是最核心的要素。咨询人员凭借自己的思维方式和工作经验，通过梳理相关材料，以线下的方式形成考核方案。而新模式下，人机协作成为最大的亮点。绩效管理新模式下的人机协作，主要通过在线交互式作答实现。AI智能方案系统提供一组标准化的问卷，用户通过在线作答问卷的方式录入相关的需求，然后提交给AI智能方案系统。AI智能方案系统根据以往的案例经验，为用户提供最接近其需求的可供修改的完整的考核方案。这种新模式下，咨询结果对于人的依赖程度有所降低，AI智能方案系统可以为用户提供决策支持，用户能够对AI智能方案系统提供的考核方案进行优化与调整，使得考核方案更加贴近银行的实际情况，而这个过程又反过来进一步优化系统中的考核方案，这也是AI智能方案系统学习的过程。
案例推理，新模式的工作原理
案例推理实质是对现实中求解问题的分析策略与看法，借助科学的学习过程检索目标，它是在案例检索与学习的过程中产生的，通过相似案例的搜索与学习，能够为用户推送案例库中最接近用户现状与诉求的案例，同时对相似案例进行评价与修订，达到案例重用的目的。本研究即利用案例推理的原理，通过模拟咨询人员形成考核方案的过程，基于业务逻辑设计了绩效考核方案的案例推理架构。整体架构主要包括三个方面：案例知识库、推荐引擎、用户交互。
在案例知识库方面，我们通过提取案例的属性，形成案例标签，把非结构化的案例转换成结构化案例，并储存于数据库中，形成案例库；上述标签进行统一的储存与管理，形成标签库；针对每个被考核对象，以标签为依据形成结构化的问卷库。用户交互方面，基于问卷库，用户能够通过交互式的作答，输入本行的现状、考核诉求、考核问题、业务问题、业务诉求等有关信息，系统通过智能推荐算法，把案例库中最接近银行现状与需求的案例推荐给用户，即输出方案报告，用户可以对方案报告进行评价与修改，让方案报告更加贴近银行的需求，同时达到案例重用与学习的目的。推荐引擎方面，本研究结合咨询的决策过程梳理了四个场景，并设计不同的算法，以更加贴切用户的需求。
未来展望，更加灵活更加智能
截至目前，天维信息的AI咨询团队利用上述原理与架构，开发了机构负责人、客户经理、柜员、职能部门等被考核对象的绩效考核方案智能服务软件工具，为用户提供全天候、不间断的在线服务。
天维信息致力于提升银行业绩效管理水平，基于案例推理的绩效考核方案智能服务只是天维信息在智能化方面迈出的第一步。未来，天维信息将在AI咨询方面持续发力，让智能服务方案更加灵活、深入，覆盖更多业务场景，打造全流程的智能服务链条，为银行用户提供更加便捷的支持决策的智能工具，更好地为银行客户提供优质的服务。
图 基于案例推理的考核方案智能服务
AI咨询服务模式是未来银行绩效管理服务的大趋势。在银行绩效管理咨询服务中引入智能机器人，不仅可以节约银行和咨询服务商的投入，还可以提高服务的质量和效率。
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