科幻片的兩大永恒主題——外星人入侵地球，機器人替代人類。前一個目前還只是人類的臆想。而隨著科技的發(fā)展，特別是人工智能（AI）時代的到來，機器們似乎是真的比人更“聰明”了。

2016年開始，人工智能大潮席卷而來，一時間，所有人都開始討論AI。

資本市場風(fēng)起云涌，媒體報道鋪天蓋地。無論是傳統(tǒng)還是新興AI公司，都受到了前所未有的關(guān)注。

對于金融行業(yè)而言，AI的顛覆性也顯而易見。8月23日，融360剛?cè)肼毜氖紫悄芄佟叭诎伺！保匀蚴孜唤鹑贏I大使身份正式公開亮相北京金融街。

據(jù)稱，這只外表憨厚的機器牛能夠通過人臉識別進行身份驗證，聯(lián)網(wǎng)后臺的智能風(fēng)控系統(tǒng)可快速作出貸款額度預(yù)估，再由融360合作的放貸機構(gòu)作出放款決策。

從產(chǎn)業(yè)層面，人工智能可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、平臺層、應(yīng)用層四大層級。基礎(chǔ)層一般指AI芯片、傳感器。技術(shù)層指計算機視覺、語音識別和自然語言理解（NLU）等。

而應(yīng)用層顧名思義則代表了對于人類生活的直接介入，比如智能駕駛、智能醫(yī)療、智能家居、智能教育、智能金融、推薦系統(tǒng)、搜索引擎，以及機器人和無人機等眾多細分領(lǐng)域。

從估值上看，我國的AI公司里，行業(yè)大佬分別為無人機制造商大疆創(chuàng)新。擁有推薦系統(tǒng)的今日頭條，以及開始發(fā)展自動駕駛技術(shù)的百度，還有搜狗公司和代表智能金融的芝麻信用。

說到芝麻信用，使用支付寶的人一定是再熟悉不過了。

螞蟻金服旗下芝麻信用，當(dāng)前估值達68億元。剛起步時，芝麻信用就引入阿里云AI平臺，借助阿里龐大的電商生態(tài)，結(jié)合金融機構(gòu)、政府部門等合作機構(gòu)數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)算法和模型訓(xùn)練，提供從信用卡到消費金融再到融資租賃、酒店、租房、出行等上百個場景的信用服務(wù)。

金融行業(yè)作為人工智能落地最早、應(yīng)用最廣泛的垂直領(lǐng)域之一，首要AI應(yīng)用即是征信。借助機器學(xué)習(xí)算法，依托用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系等多維度精確用戶畫像，基于AI的征信系統(tǒng)，可以實現(xiàn)個人信用狀況高度量化。

小白們打開自己的芝麻信用，不難發(fā)現(xiàn)，幾乎使用支付寶的所有消費行為都會被納入芝麻信用的評價體系內(nèi)。

除了征信方面，AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用范圍非常廣泛。據(jù)中國金融新聞網(wǎng)報道，此次融360推出的“融八牛”具有人臉識別貸款、金融產(chǎn)品智選、金融防騙服務(wù)三大功能。最高貸款額度為5萬元。

傳統(tǒng)的貸款流程包括借款人資格審核、審查材料、貸前調(diào)查、貸款審核和貸款審批五個大項以及很多小項。借款人需攜帶諸多申請材料，并對比多家銀行并咨詢金融機構(gòu)的貸款經(jīng)理，才能獲得滿意的額度。

而以 “融八牛”為代表的創(chuàng)新性金融產(chǎn)品，用戶通過其在線平臺，能隨時隨地測試出信用額度，并可智能匹配最適合的貸款產(chǎn)品，為用戶和機構(gòu)雙方提高金融服務(wù)的效率。

由于人工智能和電子銀行迅速發(fā)展，銀行的物理網(wǎng)點也處于縮減中，金融AI在一定程度上給人們的工作崗位帶來了最直接的沖擊。但也將讓許多金融機構(gòu)節(jié)省大筆成本。

從2016年至今，包括貝萊德集團、德意志銀行、瑞士信貸、荷蘭ING銀行等全球重量級銀行紛紛展開裁員計劃。據(jù)麥肯錫的估計，最多可能60%的銀行相關(guān)職位將會受到機器人影響，甚至30%的職位可以“被直接自動化”。

在美國，一些平臺已經(jīng)能夠利用AI基于上市公司公告、新聞媒體報道、甚至社交媒體的最新新聞（例如特朗普總統(tǒng)鐘愛的Tweet）來自動生成分析報告。同時按照業(yè)務(wù)的復(fù)雜和專業(yè)程度看，下一個可能被AI算法顛覆的是保險行業(yè)。

保險公司的中流砥柱是設(shè)計保險產(chǎn)品并進行定價的精算師，由于這一業(yè)務(wù)的復(fù)雜性和較高的專業(yè)壁壘，精算業(yè)務(wù)長久以來并沒有過多收到科技的沖擊，但AI的算法的核心優(yōu)勢就在于預(yù)測概率。

未來AI將完全改變精算行業(yè)的商業(yè)模式，海量數(shù)據(jù)使得能夠動態(tài)、更加精確地預(yù)測死亡率和發(fā)病率。

曾經(jīng)，75%的華爾街薪酬給了那些高薪“前端”員工。而一旦這些交易員被機器取代，他們以前獲得的薪酬將直接計入公司利潤。

AI的威力還體現(xiàn)在高效低風(fēng)險。據(jù)外媒報道，摩根大通利用AI開發(fā)了一款金融合同解析軟件，經(jīng)測試，原先律師和貸款人員每年需要360000小時(41.6年)才能完成的工作，這款軟件只需幾秒就能完成。而且，不僅錯誤率大大降低，重要的是它還從不放假。

雖然優(yōu)勢明顯，但AI對傳統(tǒng)金融機構(gòu)的徹底顛覆短期內(nèi)還是難以實現(xiàn)。

首先，金融行業(yè)的消費習(xí)慣粘性比較大。且客戶需求多樣化。智能投顧行業(yè)雖然能夠吸收很多長尾客戶的小額資金，但高端私人銀行客戶仍然需要客戶經(jīng)理的服務(wù)，此外這些客戶經(jīng)理也能夠提供更多附加服務(wù)。

其次，AI目前仍然需要較重的資本投入，而金融機構(gòu)雄厚的資本使得每年都能夠支出大手筆的IT投入。這是金融科技玩家不能比的。以美國為例，摩根大通銀行每年的IT支出是95億美金，美國銀行是90億，富國銀行是70億美金。但截至2016年三季度末，美國投資于AI創(chuàng)業(yè)公司的資金總額也只有31億美金。

再次，金融行業(yè)在數(shù)據(jù)的先發(fā)優(yōu)勢上更加明顯。數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)乃至于AI的基石，與財富相關(guān)的數(shù)據(jù)保密性要求更高，而金融機構(gòu)在這一方面先發(fā)優(yōu)勢更加明顯。

同時也有業(yè)界專家表示，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，雖然已開始幫助傳統(tǒng)金融機構(gòu)節(jié)約人工成本、提高效率、加快資金流動，但當(dāng)前AI技術(shù)并未實質(zhì)觸及降低交易成本和資產(chǎn)定價這兩大金融核心問題，因此目前的變革只能歸為金融業(yè)的自我完善，真正的顛覆還需要進一步探索。