Artificial Intelligence (AI) and Business Efficiency of Selected Banks in Benin City, Nigeria

方法

对280名银行员工做问卷调查，用多元回归分析NLP、欺诈检测、RPA和计算机视觉

发现

四类AI技术均显著提升业务效率，其中RPA作用最强，模型解释23.8%的变异。

机会点

可借鉴其AI效率评估框架，转向农业信贷、农险风控等农村金融场景的AI应用研究。

银行业效率低下问题，尤其在服务交付、欺诈防范、常规流程管理和安全运营方面，已催生了对能够提升业务效率的创新技术的需求。本研究考察了人工智能（Artificial Intelligence, AI）对尼日利亚贝宁城部分银行企业效率的影响。具体而言，研究探讨了自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）、欺诈检测技术、机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）和计算机视觉对企业效率的影响。研究采用横断面调查研究设计。研究总体为已实施人工智能技术的部分银行的662名员工，并运用Taro Yamane（1967）公式确定324名受访者作为样本。数据收集采用结构化问卷，并运用SPSS对280份有效问卷进行描述性统计和多元回归分析。研究发现，四个AI维度均对企业效率具有正向且统计显著的影响。其中，机器人流程自动化的正向效应最强，其次为自然语言处理、欺诈检测技术和计算机视觉。总体而言，各AI维度共同解释了企业效率变异的23.8%（R² = 0.238），整体回归模型具有统计显著性（p < 0.001）。研究结论认为，人工智能技术通过改善服务交付、加强欺诈防范、自动化常规流程和提升安全性，显著提高了企业效率。研究建议商业银行加强人工智能整合、投资数字基础设施，并提供持续的員工培训，以最大化AI驱动银行运营的效益。