裴勇俊崔智友人工智能渗透金融业，又有一波银行人要下岗了？印度新娘之真爱无悔

　　人工智能渗透金融业，银行加速布局AI，又有一波银行人要下岗了？

　　中新经纬客户端8月24日电(罗琨)人工智能是否会颠覆当下的银行业，一直是业界争论的焦点。

　　近期，中新经纬客户端(微信公众号：jwview)在线下走访时发现，随着现金贷站上风口，机器人审核贷款、人脸识别、语音识别等人工智能应用逐渐成为行业标配。

　　金融街购物中心牛气了，“刷脸”就能算出贷款额

　　近期，在金融街购物中心地下一层，一只机器牛吸引了过往行人的注意。

　　现场工作人员向中新经纬客户端(微信公众号：jwview)介绍称，这只外表憨厚的机器牛名为“融八牛”，由融360公司推出，能够通过语音识别访客的问题，通过人脸识别进行身份验证，联网后台的智能风控系统可快速做出贷款额度预估，最终由融360合作的放贷机构作出放款决策。

　　现场观众在体验机器人“刷脸”。融360 供图

　　中新经纬客户端(微信公众号：jwview)记者在现场体验了两次“刷脸”，第一次刷出来的可贷款额度为4万元，第二次刷出来的可贷款额度则为6000元。

　　现场工作人员称，目前这个1.9米的机器牛是用于展览的Demo版本，其识别结果受到人脸表情、光线等因素影响。此外，由于大家普遍对扫描身份证有抵触心理，因此本次体验活动中略去了这一环节，而普及版本中将需要扫描用户身份证，再联入后台数据进行识别。

　　上述工作人员还称，未来还将不断迭代升级，后期将推出更为小巧便携的版本，帮助金融机构把信贷服务覆盖到餐厅、便利店、商场、农村小卖部等场景。

　　融360工作人员介绍，“融八牛”快速“识人”的本事，关键在联网到融360智能风控系统进行“机器学习”，积累历史经验，被越多的客人训练后，背后的模型预测就越准确。

　　中国人民大学重阳金融研究院高级研究员董希淼在接受中新经纬客户端(微信公众号：jwview)采访时表示，人工智能在短期内并不能取代银行的信贷审核人员。“生物识别技术，在技术上还存在着一些问题，目前在信贷审核中只是辅助手段，而且信货审核涉及多方面内容，确定贷款人只是其中一项内容。”董希淼称。

　　有银行人士8月24日向中新经纬客户端(微信公众号：jwview)指出，线下银行确实呈现弱化的趋势，未来被AI颠覆是迟早的事情，但是现阶段而言，由于技术发展尚不够成熟，因此预计AI和人工审核还将并行存在一段时间。

　　融360联合创始人兼CEO叶大清也表示，“融八牛”背后的融360作为面向小微企业、个体户、个人消费者的平台，并不以替代金融精英工作岗位为目的，而是充当银行的帮手，帮助金融机构将有限人工从一些从事机械、重复、创造性低的工种中解脱出来，做更有价值和技术含量的工作，以大幅降低成本，提升效率。

　　人工智能渗透金融领域，银行加速布局AI

　　尽管争议尚存，人工智能向金融领域的渗透已经无可避免，中国银行业也在快马加鞭的布局AI。

　　2000年，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员。如今这里只剩下两名交易员“留守空房”，其余的工作全部由200名计算机工程师所维护的自动交易程序完成。

　　从2016年至今，包括贝莱德集团、德意志银行、瑞士信贷、荷兰ING银行等全球重量级银行纷纷展开裁员计划。据麦肯锡的估计，最多可能有60%的银行相关职位将会受到机器人影响，甚至30%的职位可以“被直接自动化”。

　　根据跟踪金融行业走向的英国公司Coalition统计，在销售、交易和研究领域，全球12个最大的投资银行员工的平均薪酬为50万美元。75%的华尔街薪酬给了这些高薪“前端”员工。一旦这些交易员被机器取代，他们以前获得的薪酬将直接计入公司利润。人工智能的发展，将让许多投资银行节省大笔成本。

　　AI的威力还体现在高效低风险。据外媒报道，摩根大通利用AI开发了一款金融合同解析软件，经测试，原先律师和贷款人员每年需要360000小时(41.6年)才能完成的工作，这款软件只需几秒就能完成。而且，不仅错误率大大降低，重要的是它还从不放假。

　　事实上，在中国，智能金融化趋势较之其他国家更为明显。2016年我国银行业金融机构离柜交易金额超过1500万亿元，平均离柜率84.3%，民生银行离柜率高达99.3%。

　　与以往扫大街，发传单营销方式不同，目前中国信用卡市场排名前20家的银行(发卡量占市场95%以上)都依赖线上渠道获客，来自线上的申卡量近三年来呈数倍增长。

　　以抢占“最后一公里”为目标的社区银行，曾被寄予厚望，如今冷冷清清、鲜有访客。从今年年初至8月中旬，北京52家社区银行关门谢客。随着智能科技时代来临，社区银行的存在显得有些鸡肋。

　　国内银行业也在快马加鞭布局AI。最近，招行、平安不约而同地喊出了转型金融科技的最强音。招行称，必须举“洪荒之力”，对标金融科技企业，加快向“网络化、数据化、智能化”目标迈进。(中新经纬APP)

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