經測算，到2027年，中國金融業就業人口可達到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，削減或轉變為新型工種；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準化、重復性工作的崗位，據估算至2027年約為230萬人，即金融業就業總人口的23%。而余下760萬人主要為需要解決復雜問題、應對人際情感交互及隨機多變環境的崗位，將不會受到人工智能的顛覆，而是在人工智能的協助下提升效率。

人工智能爆發進入臨界點

古老又現代的金融業有一套自己的行事準則：數字、報表、審批流程…...如華爾街手拿公文包快速穿過街道的行業精英們，節奏快速準確，一絲不茍。

金融場景下高度結構化的數據給AI技術的發展提供了優渥的土壤，在此之上，身份識別、風控管理、流程優化等領域開始出現AI技術的身影。事實上，金融行業已成為AI落地眾多場景中，發展最為迅速的領域之一，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、模式識別等技術在風控、審批等環節的落地應用，單個信貸申請的受理成本大幅降低，曾經銀行機構不愿意覆蓋的長尾客群才有了信貸渠道。盡管從業門檻的降低帶來了暫時的混亂，然而隨著監管的收緊，真正擁有技術壁壘且精通商業運作的機構還是活了下來。可見，金融人工智能不僅具有市場、用戶的高度關注，也有著非常重要的運用價值。

生物特征識別：大幅簡化審驗流程

傳統的金融賬戶登錄驗證多采用賬號+密碼+短信驗證碼的模式，流程繁瑣且會產生一定的通信費用。目前已有一部分金融機構將生物特征識別技術用于賬戶登錄、賬戶查詢、支付等身份驗證環節。

金融領域正在應用的生物識別技術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備推廣戰。支付寶推出蜻蜓，微信支付推出青蛙，大額補貼各不相讓。

語音語言處理：降低客服中心成本的利器

長久以來，客服部門是金融機構的成本中心，并且隨著業務的增長，機構需要招募的客服人員也呈規模化增長。客服需要處理的問題數量隨著機構的營銷活動變化，因此機構需要的客服人員數量也非常彈性，如何快速招募并遣散客服又構成一道挑戰。

隨著語音語言處理技術的出現，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行大批量外呼，這樣一來客服部門便從成本中心轉變為利潤中心，為金融機構帶來實實在在的營收。

小語智能作為一家專注于語音與數據人工智能產品研發的高科技企業，基于15年通訊領域從業經驗和技術積累重組而成。2018年至今，小語智能積極圍繞人工智能領域進行研發投入，打造了以智能營銷、智能客服、智能IVR、智能語音分析及智能坐席助手為核心的AI應用產品。目前，已與多家金融企業開展了業務合作。

風控反欺詐：覆蓋長尾人群及小微企業

正是由于AI技術在風控方面的應用，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，行業曾經給出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。然而監管加緊后，大浪淘沙中，呈現偏重技術樣貌的公司還是得以留下。

以360金融為例，其官方表示欺詐虧損率低至0.2%，低于銀行整體平均值0.4%。360金融曾透露，這得益于團隊在工具層面引入復雜關系網絡分析，在算法層面引入無監督機器學習，在系統層面實現全自動化建模。

AI+金融，技術驅動變革

盡管技術帶來的好處顯而易見，然而金融作為一個龐大且堅固的傳統領域，要接受新技術的滲透并沒有那么簡單。一方面，金融業務追求穩定，需要極高規格的安全與合規；另一方面，金融系統普遍龐雜，模塊的替換或者新模塊的加入需要很大的工作量。

因此，只有當技術帶來的好處足以平衡應用技術所帶來的成本時，AI才能在金融領域得以應用。這就意味著，處在金融領域的技術人還需要耐下心來，通過打磨技術贏得傳統金融行業的入場通票。

而技術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生革命性影響，一如當年的蒸汽機技術，我們正處在一個承上啟下的創新時代，由人類創新最終過渡到機器創新。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，每一家金融機構為用戶提供高效、精準、便捷的金融服務。