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人工智能冲击银行是怎么发生的?
【摘要】一个让人无法忽视的事实是：人工智能正前所未有地重度冲击银行业(含与银行业务存在重合的非银持牌机构如消费金融)，对一些标准化的、常规流程化的、低附加值业务岗位展现出一定的迁徙替代效应——比如VTM等远程智能作业方式对某些零售前台业务岗位(柜员、客服)的替代，大数据模型对人工信审等岗位的替代。
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来源: 券商中国&&&
金评媒（）&编者按：一个让人无法忽视的事实是：人工智能正前所未有地重度冲击银行业(含与银行业务存在重合的非银持牌机构如消费金融)，对一些标准化的、常规流程化的、低附加值业务岗位展现出一定的迁徙替代效应——比如VTM等远程智能作业方式对某些零售前台业务岗位(柜员、客服)的替代，大数据模型对人工信审等岗位的替代。6月28日讯，来探讨一个问题——IT提高金融效率、降低业务成本大家都知道，但这一切究竟是怎么发生的?一个让人无法忽视的事实是：人工智能正前所未有地重度冲击银行业(含与银行业务存在重合的非银持牌机构如消费金融)，对一些标准化的、常规流程化的、低附加值业务岗位展现出一定的迁徙替代效应——比如VTM等远程智能作业方式对某些零售前台业务岗位(柜员、客服)的替代，大数据模型对人工信审等岗位的替代。当然，我们要在此强调的是，虽然人工智能正在优化甚至重塑银行业务流程，但对一些非标转化的、对专业性要求更高的岗位，比如资产管理、金融市场、投行业务等业务岗，仍旧望尘莫及。总而言之，如果你的岗位被KO 掉了，那是因为它本来就不产出多余价值。所以这就是为什么，银行在不同场合说着要拥抱然后争先恐后一改姿态要大肆渲染跟互联网巨头的合作(哪怕合作的方向还不够具化，但态度是万万要隆重的);再然后，每年数十亿真金白银砸到IT研发、运维和人力。大数据VS传统信审来看正在发生的几个事实：(1)“我们现在要将服务下沉，很多零售客户的小额消费信贷需求，我们也要满足。所以我们都推出了相应的产品，工薪贷啊、个税贷等等纯线上授信产品。这些高频的服务我们当然不像以前一样用人工去满足，取而代之我们会用系统，这样才能把服务单个客户的成本将下来。而只有成本降下来，才能服务更多的客户。目前我们还只针对存量客户推出快速授信服务，这跟我们掌握的用户交易数据的多少有关，未来我们接入了更多外部数据以后，才会逐步扩大受理客群”——A股份行零售业务人士(2)“我们现在统一由手机银行为入口，客户只需简单录入信息，然后启动人脸识别功能，我们后台就会自动调用多个系统平台运作，审批、授信半小时内完成。根本不用人工再去做信审，但这只针对我行持卡人”——B城商行部人士(3)“我们在别的地方完全没有获客网点，我们目前和某互联网银行有联合贷款合作，一部分需求通过他们给我们的接口反馈到他们系统上，他们系统负责跑完这个需求(指审核的意思)，然后我们再以联合资金放款。对于我们来说，这也是很高效的一种借力模式”——C小型城商行人士(4)“我们目前当然还需要用到人工，但那只是在核实身份环节。当一个借款需求反馈到我们系统上的时候，我们客服会第一时间打电话给借款人。当然，除了这个环节，其余几乎都可以做到由系统来审核，‘信贷工厂’模式越来越自动化。人工智能并没有让我们的信审员失业，而是辅助他的工作”——D消费金融公司人士(5)“我们是分借款人类型。如果借款人是从场景来的，比如我们跟国内一些家装网站和芝麻信用有合作，如果是从这些特定合作渠道来的，只要达到了放款标准(比如芝麻信用分达到约定标准)，我们后台系统就会自动实时授信，完全不用人工”——E消费金融公司人士以上五位跟信贷业务离得最近的人士的话，串联出一个正在发生的事实：信审，这一传统的、曾经要在线下操作、耗费人力时间成本的岗位，正在部分场景和在面对特定的存量客群的情况下，正在被人工智能取代。那是因为现在上述机构的数据模型，已经接入了金融交易记录(含信用偿还历史)、信用账户数、使用信用的年限、诉讼信息等，同时还不断新增社交数据、运营商数据等。大数据，大数据，大数据——原因说三遍，这是发生一切的动因。现在已经有不少成熟的商业公司如北京“读秒”，专攻智能信贷服务，为两家银行提供助贷业务，重塑其零售乃至小微放贷流程。而根据FICO(国际主流消费信贷风险测量标准)此前的一份研报显示，大数据在国际银行业的主要应用领域如下：信用评估：10%;风险建模(反欺诈): 16%;投资组合管理:18%;客户行为分析：15%;行业预测分析：8%;动态定价：7%;运营绩效：12%;行业：9%;商业决策：5%。毋庸置疑现在大数据对企业信用评级的渗透还不够深，那是因为基础的财务数据可以量化，但企业可持续性、流动性风险、杠杆结构和公司治理等数据不好量化，所以整体大数据对银行公司业务的冲击没有这么深。最后，再次IT目前渗透的，是标准化、产品组合同质性高的部分零售业务岗位，而公司金融、投资银行、资产管理、金融市场、大零售条线的私行业务并不像零售业务那样受到巨大的冲击 。除了银行这边的信审员，那一边保险业部分岗位也在遭遇暴击。继日本寿险巨头富国生命保险计划裁减近30%的理赔部门员工，因其于今年1月引入人工智能系统，裁员30%将为其每年节省约1.4亿日元后;蚂蚁金服保险事业群拟推出“定损宝”，用深度学习图像识别检测技术来代替定损员的工作，在几秒钟之内给出准确的定损结果，包括受损部件、维修方案及维修价格。看来受到人工智能冲击的领域，远不止银行。IT 重塑金融流程除了大数据，区块链也走出近三年的实验室验证和模式探索期，逐步进击银行业务场景——而这一波浪潮，我大中国没有落雨人后，而是跟国际同步。近日，IBM宣布联合欧洲七家银行(包括德意志、汇丰等)，共同为中小企业搭建一个新的区块链贸易融资平台“数字商业链”，旨在提高中小企业国内和跨国贸易的透明度，降低交易成本。而则这个平台，将会在IBM云上运行。而我国早有实质性运作，是由天生互联网基因的互联网银行挑起。2016 年9月，微众联合华瑞开发出基于联盟型区块链技术的银行间联合贷款清算平台投入试运行，用于优化两家银行“微粒贷”联合贷款的结算、清算。作为国内银行业的首个区块链实际应用场景， 这个清算平台使得两个真实的银行机构可以通过区块链进行数据交换验证，完成实时清算，处理效率大幅提高。最新数据表明，目前已有3家合作银行接入该系统，在生产环境中运行的应用数据记录笔数已达450万。另外一个已落地实际应用的是招行，招行将区块链的首个应用场景框定在了跨境直联支付。因为传统跨境支付业务耗时长，支付到账时间少则数小时、动辄跨日，业务痛点多。招行认为，区块链技术可减少跨界支付对SWIFT(环球同业银行金融电讯协会)报文系统的依赖，减少查询对账操作程序。此外，还有非常重要的一点，跨境支付交易量适中，可规避区块链技术的性能瓶颈。这个直联支付项目在上线两个月后，就完成支付额超过2亿港币，大大提升效率。再下一个场景是票据交易与融资：由中信银行前副行长、微众银行前行长曹彤掌舵的区块链金服，首期与数十家银行及非银机构建立联盟，后台通过区块链技术集中实时处理票据交易与融资，降低运营成本并提升效率。掐指一算，仅上述实质化应用场景，金融科技就已经全篇入侵联合贷款备付金管理及对账、跨境直联结算、票据、票据托管等业务。(编辑：田跃清)
来源: 券商中国
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中国银行业集体缺席大阪金融峰会 展位临时撤出
作者：陈冉
中国银行预留展位
包商银行预留展位
　　和讯网消息 缺少了中国银行业的全球金融峰会显得冷冷清清。
　　10月29日，每年一度的Sibos年会在日本大阪开幕，该峰会汇聚了137个国家和地区的1000多名业界精英，他们是来自金融机构、市场基础设施、跨国公司和技术合作伙伴的重量级领袖，该峰会是在支付、证券、现金管理和贸易等领域进行合作并采取集体行动的独特平台，意在塑造金融行业的未来。
　　Sibos年会面向SWIFT（环球银行金融电信协会）社区，由 SWIFT 支持和主办，后者为全球超过212个国家和地区的10,000多家银行、证券金融机构和企业用户提供通信平台、产品和服务，同时致力推动各金融机构之间的相互协调与合作，制定行业标准。
　　早在1983年，中国银行就加入了SWIFT，之后，中国各国有商业银行及上海和深圳的证券交易所也先后加入SWIFT，进入90年代后，中国可以办理国际银行业务的外资及地方性银行也纷纷加入SWIFT。
　　但和讯网在Sibos年会现场看到，展位为3号会议室A06展位的中国(,)、B06展位的中国银行，4号会议室D07展位的中国(,)，5号会议室C17展位的(,)都已经临时改为休息区，就连来自内蒙古的内蒙古银行和包商银行也撤出了展览。
　　“我听说昨天一位中资银行的副行长急匆匆赶到这里，让工作人员撤离了展区。”一位来自美国的华侨告诉和讯网。
　　据悉，早在Sibos年会筹备期间，以及多家地方性银行都表达了参会意向，以期在全球金融危机持续发酵的过程中，与世界各地的同行探讨新的生存空间。
　　但是，所有这些都被日本“国有化钓鱼岛”闹剧击得粉碎，由于数十家中国银行的缺席，许多意欲拓展亚洲市场尤其是中国市场的金融机构非常失望。
　　“我如果知道是现在这个局面，就不会过来了，未来若干年我们的业务重心都会是中国，本指望在这里见到一些潜在客户的。”上述美国华侨告诉和讯网。
　　这种局面远没到结束的时候。据日本共同社28日报道，日中双方已决定不在将于11月5日至6日在老挝举行的亚欧首脑会议上举行正式首脑会谈，因为两国首脑围绕钓鱼岛问题举行会谈可能进一步加剧双方的对立。此外，11月中旬在柬埔寨举行的东盟首脑会议及东亚峰会期间，日中首脑可能也不举行会谈。
　　受害的不仅是金融业。和讯网在大阪市区看到，许多商场、游乐场所都提供中国银联刷卡服务，并配备了会讲汉语的工作人员，但他们并没有用武之地。
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作者：王晓丽
当人脸识别、智能机器人、AR增强现实、VR虚拟现实等等黑科越来越真实的时候，人工智能对银行人饭碗的威胁，也变得越来越真实。
那么，在将来的某一天，人工智能是否会彻底替代380余万银行人？
&来自人工智能和机器人的威胁将改变&后端办公室&，未来5年内，银行业30%的工作岗位将会消失，&现年60岁的花旗集团前CEO潘伟迪（VikramPandit）表示。
潘伟迪的预测与花旗的看法基本一致。去年3月，花旗曾在一份报告中预测，银行业30%的工作岗位将会消失。不过花旗报告中给出的时间期限是10年，而不是5年。为此，花旗已经成立了新的中心，在整个银行内部部署机器人。
其实，早已有多名银行家都曾表达过类似的担忧，即人工智能将导致大量工作岗位消失。上月，瑞银集团首席运营官艾克赛尔&莱曼（AxelLehmann）表示，人工智能将从根本上改变银行业务，传统银行业正在经历前所未有的变革。
如何驾驭人工智能？世界顶尖银行都在&搞事情&
随着金融科技时代的到来，众多银行纷纷拥抱以人工智能为代表的新技术，在这个数字化、数字驱动、万物互联的竞技场中展开新一轮激烈角逐。最近的资料显示，几大世界顶尖银行都已经在人工智能方面&大搞事情&。
在高盛工作是一种什么体验？相信很多人会说，一名高盛的交易员无疑是这个星球上最好的职业之一！因为，高盛员工的月薪不但是行业最高的，年终还能领取一大笔奖金。据悉一位员工在高盛工作3年后，便可在北京三环内全款买房。
然而，这样的&金饭碗&也有不保的时候。作为银行业变革进程中的领头羊之一，高盛正转向由人工智能驱动的系统，以预测市场趋势，从而做出更好的交易决定。他们利用复杂的交易算法（有些算法具有机器学习能力），在货币和期货等交易领域实现大规模自动化。由此，高盛集团纽约总部的美国现金股票交易员工数量从2000年的600个下降到现在仅有两个，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。
金融数据服务商Kensho 是高盛2014年投资的一家人工智能公司，其CEO丹尼尔&纳德勒（Daniel Nadler）称：&Kensho开发的程序，做分析工作只需一分钟，而拿着高达35万美元年薪的分析师们，需要40小时才能做完同样的工作。十年后，高盛员工肯定比今天还要少很多。&
此外，高盛利用机器学习平台&Kensho&来挖掘国家劳工统计局的数据，并将所有信息汇编成定期摘要。该摘要有13个模型，来参照过去类似的就业变化，以预测股票走势。并且，在国家劳动统计局发布数据后仅仅9分钟就能通过模型呈现结果。
华尔街第一大投行摩根大通专门设立了技术中心，聘用约4万名技术工作者，专攻大数据、机器人和云基础设施，期望借此找到新的收入来源，降低费用和风险。据悉，近几年，摩根大通每年在科技上的投入达90亿美金，根据摩根士丹利分析师 Betsy Graseck 的数据，摩根大通今年在技术上的预算更是占到了总预算的 9%，达到了行业平均水平的2倍。
摩根大通的技术投入也获得了丰厚的回报：
2016年1月上线的摩根大通程序 X-Connect，会自动检查雇员的邮件，帮助他们找到与潜在客户关系好的同事，让雇员能够发现新的生意。
2016年6月，摩根大通推出的智能合同平台（COIN）出尽风头。律师和贷款部门的员工每年在这些合同上耗掉的时间加起来有 36 万个小时，COIN在数秒之内便可以迅速完成，而且正确率要比人工审理更高。
除了这些处理对外业务的程序以外，摩根大通还有些相对没那么复杂的程序来解决内部工作，他们的机器人会代替人类员工，给雇员使用某个软件的授权，或者是解决部分技术问题，比如重设密码。根据摩根大通首席运营官 Matt Zames 的说法，预计今年机器人会处理 170 万次请求，这相当于 140 个人的工作量。
随着金融科技的发展，很多传统金融机构都在寻求机会升级转型。据悉，全球市值最高的银行&&富国银行每年的科技支出约70亿美元，这些支出不仅包括该行自身的科技研发支出，还包括对外部一些人工智能公司的投资与合作，如2016年11月，富国银行和美国智能投顾平台SigFig宣布合作推出新的智能咨询服务roboadvisor。
今年2月，富国成立了一家新的人工智能公司，研究如何为银行客户提供更个性化、人性化服务。同时，富国银行表示，将逐步关闭400家线下门店，将其替换为自动化系统和在线银行产品
今年 4 月份，富国银行开始试点一款基于 facebook Messenger 平台的聊天机器人项目，虚拟助手通过与用户交流，为客户提供账户信息，帮助客户重置密码。
今年7月，富国银行宣称今年下半年将正式对外发布其智能投顾平台&Intuitive Investor&，据悉，该平台届时将把目标客户定位于&千禧一代&，致力于为其人生第一笔投资提供专业的智能投顾服务。而于明年上半年将推出一个试验版的机器人理财顾问服务，明年一季度末左右开始向少数客户提供这一服务。
美国的银行利用机器学习等人工智能技术用得很深，用人工做决策的已经比较少。据报道，美国银行自2010年1月以来累计已裁减7.5万名员工。美国银行营运长Tom Montag 今年7月表示，将设法找出更多通过科技（例如：大数据）去取代人力的方式。
其实，美国银行的科技应用已经取得了重要进展。如，今年8月，美国银行（BANK OF America）与Fintech创业公司High Radius达成合作，将人工智能应用于企业应收账款处理。该应用程序专为大型、复杂的公司管理大笔支付业务，因这些公司常常发生回款信息丢失或一方单独收到付款的情况。使用此解决方案可自动识别付款人，以及发票的汇款数据。
此外，不久前，美国银行的智能虚拟助手 erica 也正式亮相。用户可使用语音和文字与Erica互动，Erica可以帮助用户查询信用平分、查看消费习惯、随着银行收支流水的变化为4500 多万客户提供还款建议、理财指导等。该银行称，Erica旨在成为用户&可信任的金融咨询师&。据悉，Erica将2017年年底大规模投放使用。
事实上，不仅上述银行在人工智能应用层面取得重大进展，世界上很多银行亦是如此。如西班牙对外银行已经使用机器学习技术判断信用卡欺诈问题；瑞士瑞信银行已经部署了基于机器学习的高频交易平台；汇丰银行已经使用基于人脸和语音的生物识别技术来验证消费者身份；德意志银行利用新闻舆情分析进行金融预测；苏格兰皇家银行使用&LUVO&虚拟对话机器人为客户获取最适合的房屋贷款；西班牙国际银行使用图形分析方法为客户全方位画像；瑞士银行（UBS）正寻求利用人工智能技术，通过观察客户的面部表情来帮助他们进行投资等等。
人工智能助力银行业变革 哪些人适合继续留下？
其实，人工智能并不是一个新生事物，这一概念最早在1956年被提出。算法的持续革新、硬件的发展成熟和更大量级的数据共同驱动人工智能在沉寂了几十年之后再一次卷土重来。
只不过，人工智能给银行业带来的变化从未像现在这样猛烈。例如北欧联合银行已经推出了名为Nova的基于人工智能技术的聊天机器人和虚拟助理，Nova能够顺畅地理解挪威语，并回答与养老金和保险业务相关的问题。目前，Nova已经开始服务于该银行位于挪威等地的网点。这样的人工智能助理在欧洲已经开始逐步取代现实中的网点雇员，很多银行已经开始关闭线下的实体网点，例如北欧的大型商业银行在过去的十年内已经关闭了大约30%的线下实体网点。
事实上，在中国，银行业应用人工智能技术的趋势也很明显。如，2015年，交通银行推出的智能网点机器人 &交交&，可以人机进行语音交流，还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务；2016年招商银行在其APP 中正式上线摩羯智投，把智能投顾这个概念推向了大众的视野；平安运用人像识别技术，在指定银行区域进行整体监控，识别陌生人、可疑人员和可疑行为，提升银行物理区域安全性，该套系统还能识别银行VIP客户等，实现个性化服务等等。
虽然说人工智能颠覆银行业还尚言之过早，但如今人工智能技术的应用，很显然已经显著帮助传统金融机构解放了人力、节约了成本、提高了效率。
那么未来，当众多银行岗位被人工智能技术替代，什么样的人适合继续留在银行？
&人工智能对一些银行工作岗位的替代性很大，但被替代的并不是特别简单的工作，反而是知识密集性较高的工作。那些需要温度的工作岗位很难被替代，比如营销、公关、谈判这类软性技能，始终是落在人的肩上。&一位业内人士表示。
&银行的主要业务脱离不了&销售&，偏向市场端的对公对私岗位是创造价值的&源头&。柜员、理财经理、客户经理是&销售&链条中脱离不开的三个职位，以柜员为例，作为维护和开发客户的重要渠道之一，人工智能的出现，让柜员摆脱了技术操作的束缚，那些思维灵活的员工，会充分利用时间提高服务意识，对客户进行差异化服务，因此，他们这类人更适合继续留在银行。&一位业内人士补充道。
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