經(jīng)測算，到2027年，中國金融業(yè)就業(yè)人口可達(dá)到993萬人，其中23%的工作崗位會受到人工智能帶來的顛覆性影響，削減或轉(zhuǎn)變?yōu)樾滦凸しN；剩下77%的工作崗位未被替代，但效率將獲得大幅提升。

將受到人工智能顛覆性影響的主要為從事標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性工作的崗位，據(jù)估算至2027年約為230萬人，即金融業(yè)就業(yè)總?cè)丝诘?3%。而余下760萬人主要為需要解決復(fù)雜問題、應(yīng)對人際情感交互及隨機(jī)多變環(huán)境的崗位，將不會受到人工智能的顛覆，而是在人工智能的協(xié)助下提升效率。

古老又現(xiàn)代的金融業(yè)有一套自己的行事準(zhǔn)則：數(shù)字、報表、審批流程…...如華爾街手拿公文包快速穿過街道的行業(yè)精英們，節(jié)奏快速準(zhǔn)確，一絲不茍。

金融場景下高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)給AI技術(shù)的發(fā)展提供了優(yōu)渥的土壤，在此之上，身份識別、風(fēng)控管理、流程優(yōu)化等領(lǐng)域開始出現(xiàn)AI技術(shù)的身影。事實(shí)上，金融行業(yè)已成為AI落地眾多場景中，發(fā)展最為迅速的領(lǐng)域之一，這從五年前開始的P2P浪潮之火爆程度就可見一斑。

正是由于語音、圖像、模式識別等技術(shù)在風(fēng)控、審批等環(huán)節(jié)的落地應(yīng)用，單個信貸申請的受理成本大幅降低，曾經(jīng)銀行機(jī)構(gòu)不愿意覆蓋的長尾客群才有了信貸渠道。盡管從業(yè)門檻的降低帶來了暫時的混亂，然而隨著監(jiān)管的收緊，真正擁有技術(shù)壁壘且精通商業(yè)運(yùn)作的機(jī)構(gòu)還是活了下來?？梢?，金融人工智能不僅具有市場、用戶的高度關(guān)注，也有著非常重要的運(yùn)用價值。

金融領(lǐng)域正在應(yīng)用的生物識別技術(shù)包括但不限于指紋識別、聲紋識別、虹膜識別、人臉識別等。以人臉識別為例，隨著智能手機(jī)逐步擁有1:1的人臉比對能力，微信支付及支付寶兩大支付巨頭先后上線了「刷臉支付」功能，并在線下門店展開了刷臉支付設(shè)備推廣戰(zhàn)。支付寶推出蜻蜓，微信支付推出青蛙，大額補(bǔ)貼各不相讓。

長久以來，客服部門是金融機(jī)構(gòu)的成本中心，并且隨著業(yè)務(wù)的增長，機(jī)構(gòu)需要招募的客服人員也呈規(guī)模化增長?？头枰幚淼膯栴}數(shù)量隨著機(jī)構(gòu)的營銷活動變化，因此機(jī)構(gòu)需要的客服人員數(shù)量也非常彈性，如何快速招募并遣散客服又構(gòu)成一道挑戰(zhàn)。

隨著語音語言處理技術(shù)的出現(xiàn)，圍繞著客服中心的種種難題得到了解決。由于客戶的問題集中化較為明顯，因此基于語音語言技術(shù)的智能客服成為人工客服的第一道防線。不僅如此，智能客服還能代替人工客服進(jìn)行大批量外呼，這樣一來客服部門便從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)槔麧欀行?，為金融機(jī)構(gòu)帶來實(shí)實(shí)在在的營收。

正是由于AI技術(shù)在風(fēng)控方面的應(yīng)用，使得單位受理成本降低，普惠金融成為可能。針對C端長尾客群，行業(yè)曾經(jīng)給出P2P這一普惠金融答卷。雖然入局者魚龍混雜，曾給社會帶來了不好的影響。然而監(jiān)管加緊后，大浪淘沙中，呈現(xiàn)偏重技術(shù)樣貌的公司還是得以留下。

技術(shù)革命仿佛綿延不斷的山脈，我們正站在人工智能這座高峰的山麓，人工智能對我們生活將產(chǎn)生革命性影響，一如當(dāng)年的蒸汽機(jī)技術(shù)，我們正處在一個承上啟下的創(chuàng)新時代，由人類創(chuàng)新最終過渡到機(jī)器創(chuàng)新。對于百年之母的金融，AI+金融是一場嶄新的、前所未見的升級運(yùn)動，在這一場變革的浪潮之中，普惠金融走向每一個平凡人，每一家金融機(jī)構(gòu)為用戶提供高效、精準(zhǔn)、便捷的金融服務(wù)。