商业银行人工智能（AI）是指通过人工智能技术，使商业银行能够更好地进行风险管理、客户服务、产品开发和运营效率等方面的工作。以下是一些常见的商业银行人工智能应用：
1. 风险评估与管理：人工智能可以帮助商业银行进行风险评估和预测，从而更好地制定风险管理策略。例如，通过机器学习算法，可以分析历史数据，预测未来市场趋势，为银行提供更准确的风险评估结果。
2. 客户关系管理：人工智能可以帮助商业银行更好地了解客户需求，提高客户满意度。例如，通过自然语言处理技术，可以分析客户的在线评论和社交媒体互动，了解客户对产品和服务的反馈，从而改进服务。
3. 信贷审批：人工智能可以帮助商业银行提高信贷审批的效率和准确性。例如，通过深度学习算法，可以分析客户的信用记录、收入证明等信息，自动判断客户的信用状况，提高审批速度。
4. 反欺诈：人工智能可以帮助商业银行识别和预防欺诈行为。例如，通过机器学习算法，可以分析客户的交易模式和行为特征，识别潜在的欺诈风险，从而保护银行的资金安全。
5. 客户服务：人工智能可以帮助商业银行提供更快速、更个性化的客户服务。例如，通过聊天机器人，可以回答客户的常见问题，提供实时帮助；通过语音识别技术，可以实现语音导航和语音搜索等功能。
6. 产品推荐：人工智能可以帮助商业银行根据客户的消费习惯和需求，推荐合适的金融产品。例如，通过机器学习算法，可以分析客户的投资偏好和风险承受能力，为客户推荐合适的理财产品。
7. 运营管理：人工智能可以帮助商业银行提高运营效率。例如，通过自动化流程，可以减少人工操作的错误和时间成本；通过数据分析，可以优化资源配置，提高运营效果。
8. 合规监控：人工智能可以帮助商业银行加强对金融法规的遵守。例如，通过机器学习算法，可以自动监测和分析银行的合规风险，确保业务活动的合法性。
9. 知识图谱构建：人工智能可以帮助商业银行构建知识图谱，实现知识的共享和传播。例如，通过自然语言处理技术，可以将银行内部的知识、政策和业务流程等结构化信息整合到知识图谱中，方便员工查询和使用。
10. 智能客服：人工智能可以帮助商业银行提供智能客服服务，提高客户满意度。例如，通过自然语言处理技术，可以实现智能客服与客户的互动，解答客户的问题，提供个性化的服务建议。
总之，商业银行人工智能的应用范围广泛，涵盖了风险管理、客户关系、信贷审批、反欺诈、客户服务、产品推荐、运营管理、合规监控、知识图谱构建和智能客服等多个方面。随着技术的不断发展，商业银行人工智能将在未来的金融行业中发挥越来越重要的作用。
