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1928年，法德邊(bian)界(jie)豎起了一(yi)道(dao)(dao)鋼筋混凝土(tu)工事，這(zhe)道(dao)(dao)斥資(zi)50億法郎以(yi)法國(guo)陸軍部長姓(xing)氏命(ming)名(ming)的(de)防線(xian)叫“馬奇諾”（Maginot Line）。

12年后，德軍曼施坦(tan)因元帥借道(dao)比利時，閃擊戰偷(tou)襲阿登高(gao)地得手，馬奇(qi)諾防線如同虛設。

時光輾(zhan)轉，二十一(yi)世(shi)紀初期，幾次信(xin)貸危(wei)機讓國內(nei)傳統銀(yin)行的“信(xin)用高(gao)地(di)”失守。

與之相反，科技的引擎轟鳴作響，滾滾向前，科技巨頭的崛起正在重塑金融界。BATJ等巨頭在各自領域建立龐大帝國之時，智慧金融正以閃電戰般不可抗拒之勢沛然襲來。

四百(bai)多年前(qian)，亞當斯密發現“無形的手”，市場所主導的那只叫無形的手，非市場因素主導的便是有形的手。

這只(zhi)手，就是(shi)銀行(xing)的(de)馬(ma)奇(qi)諾(nuo)防線。

銀行最(zui)早感受到新技術對(dui)自己(ji)業(ye)務的(de)(de)(de)解(jie)構，最(zui)為明顯(xian)的(de)(de)(de)是分行業(ye)務，在國內有個時尚的(de)(de)(de)名詞叫“網點”。

英國Metro銀(yin)行(xing)(xing)(xing)是(shi)一(yi)家(jia)以(yi)分(fen)行(xing)(xing)(xing)為基礎(chu)的銀(yin)行(xing)(xing)(xing)，在創立后的前三年合計虧損超1億英鎊。同時(shi)期波蘭的一(yi)家(jia)創新(xin)領域銀(yin)行(xing)(xing)(xing)Alior，卻在4年之內成為歐洲新(xin)客戶數(shu)量增(zeng)長最(zui)快(kuai)的銀(yin)行(xing)(xing)(xing)。

國(guo)外的變化也在中國(guo)上演(yan)著：支(zhi)付寶、微信錢包依托電商或(huo)者社交(jiao)，從移動(dong)支(zhi)付向綜合理財平臺(tai)演(yan)化。

技(ji)術悄然生(sheng)長，但對于銀行的改變好像(xiang)只(zhi)是數(shu)夜之(zhi)間。

平安銀行、招商銀(yin)(yin)行(xing)是最早提出向智能業(ye)務(wu)轉型的傳統銀(yin)(yin)行(xing)，兩家(jia)銀(yin)(yin)行(xing)的玩法雖然(ran)是指(zhi)向在(zai)線支付，但路徑(jing)已經(jing)逐(zhu)漸(jian)向AI靠攏：辦理相關業(ye)務(wu)在(zai)線化、智能化。

2019年(nian)9月，中國(guo)人民銀行印發(fa)了《金(jin)融(rong)科(ke)技(ji)(ji)（FinTech）發(fa)展(zhan)規劃（2019-2021年(nian)）》，明確指(zhi)出金(jin)融(rong)業(ye)(ye)要充分發(fa)揮金(jin)融(rong)科(ke)技(ji)(ji)賦能作用，推動我國(guo)金(jin)融(rong)業(ye)(ye)高(gao)質量發(fa)展(zhan)。一時(shi)間，加速金融(rong)與(yu)科(ke)技深度融(rong)合成為行業共識，金融(rong)科(ke)技也已(yi)經上升到國(guo)家戰略層(ceng)面。

如果(guo)我(wo)們將互(hu)聯網金融時代對于證券行業(ye)的改(gai)造(zao)，看作是一場表皮手術的話，那么人工智能對于證券行業(ye)的改(gai)造(zao)更像是一種(zhong)刮骨療毒。

艾瑞咨詢(xun)《2020年中(zhong)國AI+金融(rong)行業發展研究報(bao)告》發布(bu)，報(bao)告指出(chu)，AI+金融(rong)的落地場景主(zhu)要分(fen)為(wei)八大領域(yu)：AI風控、智能(neng)客服、智能(neng)營銷(xiao)、智能(neng)保險、智能(neng)監(jian)管、身(shen)份識別和職能(neng)投資；2019年金融(rong)場景AI投入總規模為(wei)197.9億(yi)元，2020年這一指標預計上升(sheng)至254.4億(yi)元。

人(ren)工(gong)智(zhi)能技(ji)術(shu)并不只是對銀行現有服務的簡要融合，而是對銀行經營管理服務等進行全方位智慧化再造。

2019年統計數據(ju)顯示，銀(yin)行(xing)業(ye)對(dui)于IT技術的(de)投入(ru)金額比例中，大型國有(you)銀(yin)行(xing)占據(ju)了(le)43.8%的(de)IT市場，其(qi)次為各類(lei)城商行(xing)與農商行(xing)，占30.4%。

在AI技術的強勢攻勢下，銀行不得不加快智慧化轉型步伐，推動以人工智能為核心的智慧化銀行建設。同時還將開發在銀行場景下的更多基于人工智能的應用產品，進行智能驅動下的業務轉型與產品創新。

目前，已有(you)多家銀(yin)行自建科(ke)(ke)技(ji)(ji)子(zi)公司。如(ru)，2019年6月(yue)13日中(zhong)(zhong)國銀(yin)行成立中(zhong)(zhong)銀(yin)金科(ke)(ke)，2019年5月(yue)8日工(gong)商銀(yin)行成立工(gong)銀(yin)科(ke)(ke)技(ji)(ji)等。

可以預見，“AI+銀(yin)行”融合發展(zhan)趨(qu)勢不可逆轉。集(ji)結號的(de)吹響加速了(le)新舊范式的(de)對(dui)壘(lei)，一眾剛(gang)誕生不久(jiu)小企業(ye)或能借科技之光與大企業(ye)站在(zai)同(tong)一起跑線開始新一輪的(de)角逐。在(zai)全線智能的(de)時代(dai)下，AI+銀(yin)行這(zhe)塊大餅(bing)中蘊藏的(de)機會是(shi)無限大的(de)。

但這不意(yi)味著所有公司都得從0到1做AI研究。借助懂(dong)算法更懂(dong)技術(shu)，懂(dong)需求更懂(dong)場景的數(shu)據集成解決方案，同樣是(shi)對癥良(liang)方。

易道博識的AI+銀行智能解決方案，一直是以業(ye)務(wu)場景為切入點，融合業(ye)務(wu)和(he)IT雙重職能，推(tui)動企業(ye)內(nei)部方法論與組織管理流(liu)程(cheng)的(de)優化，對完善企業(ye)組織結構與流(liu)程(cheng)，提升管理水(shui)平有強推(tui)動作用。

這次，易道博識的目(mu)光(guang)聚(ju)焦信貸。在原有的(de)遠程開戶、財報識(shi)別、集中運營、票據(ju)識(shi)別4項功能之外，易道博識(shi)的(de)AI+銀行智能解決(jue)方案(an)新增了信貸業務方向的(de)解決(jue)方案(an)。

本方案囊括貸款申請、資料審核、貸后管理3個模塊，運用OCR文字識別技術與企業大數據，在整個業務流程中快速采集證件與文檔材料信息，高效完成信息收集與評估，讓個人、企業用戶可以在網站、APP上隨時申請貸款，讓銀行全面提升業務水平。這不僅簡化了貸款的申請程序，也加速了銀行的審批過程，給用戶和銀行雙方都帶來了便利。

貸(dai)(dai)款申請可(ke)以使得用(yong)戶在(zai)業(ye)務流程中快速(su)采集證(zheng)件與文檔材料(liao)信息(xi)，高(gao)效完成信息(xi)收集與評估，讓(rang)個人、企業(ye)用(yong)戶可(ke)以在(zai)網站、APP上(shang)隨時申請貸(dai)(dai)款，讓(rang)銀(yin)行(xing)全面(mian)提升業(ye)務水平。這(zhe)不僅(jin)簡化了貸(dai)(dai)款的(de)申請程序(xu)，也加(jia)速(su)了銀(yin)行(xing)的(de)審(shen)批過程，給用(yong)戶和銀(yin)行(xing)雙方都帶來了便利。

資料(liao)審核功能支持將客戶上傳的(de)(de)不(bu)同格式多種樣式的(de)(de)貸款申請資料(liao)本(ben)進行自動分類、智能質檢、OCR識(shi)(shi)別，并形成可編輯的(de)(de)結構化信息(xi)。針對復雜情景下的(de)(de)文(wen)件(jian)，該方(fang)案支持文(wen)件(jian)的(de)(de)自動分類、模糊判斷、方(fang)向檢測(ce)及(ji)轉正，充(chong)分保(bao)障識(shi)(shi)別的(de)(de)準確率(lv)與效率(lv)。

貸(dai)(dai)(dai)(dai)款人(ren)（企業）在(zai)(zai)貸(dai)(dai)(dai)(dai)款后(hou)定期按要求上(shang)傳財務報表、合(he)同與發(fa)票(piao)，證明經營(ying)狀況正常。用(yong)戶(hu)在(zai)(zai)前(qian)端(duan)上(shang)傳影像資(zi)料(liao)，即(ji)可在(zai)(zai)服務器端(duan)進行識別，有(you)效幫助信(xin)貸(dai)(dai)(dai)(dai)行業解決審核信(xin)息(xi)整合(he)難、審批標準不統一、貸(dai)(dai)(dai)(dai)后(hou)管理松散，貸(dai)(dai)(dai)(dai)后(hou)檢查難以監督等問題。

信(xin)貸(dai)業務背(bei)調、貸(dai)后風險(xian)控制(zhi)需采集大量(liang)的企業客戶信(xin)息數(shu)據。對于(yu)海量(liang)的非(fei)結構化文字(zi)和(he)數(shu)據信(xin)息，單純依靠人工作業勞動成本高、效率低(di)，無法適應(ying)業務高速擴張需求(qiu)。

而易道博識的AI+銀行(xing)智(zhi)能解決方案以智(zhi)能數(shu)據構建及管理(li)平(ping)臺為基(ji)礎，高度(du)契合企業(ye)自身(shen)業(ye)務流程(cheng)和(he)業(ye)務發展特征的技(ji)術架構。當企業完成數字化轉型第(di)一(yi)步，將(jiang)(jiang)(jiang)用戶和企業內部資源(yuan)通過(guo)管理平(ping)臺進行融合與連接后，企業的運營數據將(jiang)(jiang)(jiang)進一(yi)步豐富，業務流程將(jiang)(jiang)(jiang)得到進一(yi)步優化與打磨(mo)。

渠道思維(wei)(wei)，缺乏模塊思維(wei)(wei)。這是傳統銀行在數字經(jing)濟下暴(bao)露出的問題。

“模塊化”一詞看上去抽象(xiang)，如果(guo)用“分工(gong)”來形容就(jiu)更清楚了(le)。傳(chuan)統(tong)銀(yin)行幾乎囊(nang)括儲蓄、支付、信(xin)貸(dai)、投資等(deng)業務，巨無霸的優(you)勢在于能(neng)夠以(yi)碾壓之勢拓展新的藍(lan)圖(tu)。

但就(jiu)像航(hang)母能夠在星辰(chen)大海橫(heng)行，卻(que)無法在大江大流(liu)中(zhong)馳(chi)騁(cheng)。

因(yin)此(ci)銀行勢(shi)必要在儲蓄(xu)、支付(fu)、信貸等業務上建立完整體系(xi)，每個(ge)體系(xi)不(bu)一定非得親(qin)力親(qin)為。什么都會并(bing)不(bu)意味著什么都能做好，與優質的數(shu)據集成商結合，未嘗不(bu)是更好的選擇。

隨著AI已經(jing)悄然拿(na)下了“比利時”，智慧金融與傳統金融已經不再涇渭分明。一旦(dan)銀行(xing)的數(shu)字化轉型(xing)完成，會不會讓傳統銀行的馬奇諾防線形(xing)同(tong)虛(xu)設(she)？