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1928年(nian)，法(fa)德邊界(jie)豎起了一道(dao)鋼(gang)筋混凝(ning)土工(gong)事，這道(dao)斥資50億法(fa)郎以法(fa)國陸軍部長(chang)姓氏命名(ming)的防(fang)線(xian)叫(jiao)“馬(ma)奇(qi)諾”（Maginot Line）。

12年后，德軍曼施(shi)坦(tan)因元帥(shuai)借道(dao)比利時，閃(shan)擊(ji)戰(zhan)偷襲阿登高地得(de)手，馬奇(qi)諾防線(xian)如同(tong)虛設。

時光輾轉，二十一世紀初(chu)期，幾次信(xin)貸危機讓國內(nei)傳統銀行(xing)的(de)“信(xin)用高地”失(shi)守(shou)。

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。

四百多年前，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。

這只手(shou)，就是銀行的馬奇諾防線。

銀行最(zui)早感受(shou)到新技術對自己業務(wu)的解構，最(zui)為(wei)明顯(xian)的是分行業務(wu)，在國內有個時尚的名詞叫“網點”。

英國(guo)Metro銀(yin)行(xing)(xing)(xing)是(shi)一家以分行(xing)(xing)(xing)為(wei)基(ji)礎(chu)的(de)(de)銀(yin)行(xing)(xing)(xing)，在創立后的(de)(de)前三(san)年合計虧損超1億英鎊(bang)。同時期波蘭的(de)(de)一家創新領(ling)域銀(yin)行(xing)(xing)(xing)Alior，卻(que)在4年之內成為(wei)歐洲新客戶(hu)數(shu)量(liang)增長最快的(de)(de)銀(yin)行(xing)(xing)(xing)。

國外的變化(hua)也在中(zhong)國上演著：支付寶、微信錢包(bao)依托電(dian)商(shang)或者社交，從移動支付向綜(zong)合理(li)財平臺演化(hua)。

技術悄然生長，但對(dui)于銀行(xing)的改(gai)變好像只是(shi)數夜之間(jian)。

平安銀行、招商銀(yin)(yin)行是(shi)最早提出(chu)向(xiang)智能業(ye)務(wu)轉型的傳(chuan)統銀(yin)(yin)行，兩家銀(yin)(yin)行的玩法雖然是(shi)指向(xiang)在(zai)線支(zhi)付，但(dan)路徑已經逐(zhu)漸(jian)向(xiang)AI靠攏：辦理相(xiang)關業(ye)務(wu)在(zai)線化(hua)、智能化(hua)。

2019年(nian)(nian)9月，中國人民(min)銀(yin)行印發了《金融(rong)科(ke)技（FinTech）發展規劃（2019-2021年(nian)(nian)）》，明確(que)指出金融(rong)業(ye)要充分發揮金融(rong)科(ke)技賦(fu)能(neng)作用，推動(dong)我國金融(rong)業(ye)高質量發展。一時間，加(jia)速金融與科技(ji)深度融合(he)成為行業共識，金融科技(ji)也已經上升到(dao)國(guo)家戰略(lve)層面。

如果我們將互(hu)聯網金融時代對(dui)于證券行業的改造，看作是一(yi)場表皮(pi)手術的話，那么人工智能對(dui)于證券行業的改造更像是一(yi)種(zhong)刮(gua)骨療(liao)毒。

艾瑞咨詢《2020年(nian)中國AI+金(jin)融(rong)行(xing)業(ye)發展研究(jiu)報告(gao)》發布(bu)，報告(gao)指(zhi)出，AI+金(jin)融(rong)的落地場景主要分為八大領(ling)域(yu)：AI風控(kong)、智(zhi)能客服、智(zhi)能營銷、智(zhi)能保(bao)險(xian)、智(zhi)能監管(guan)、身份(fen)識別(bie)和職(zhi)能投資；2019年(nian)金(jin)融(rong)場景AI投入總規(gui)模為197.9億(yi)元，2020年(nian)這一指(zhi)標預計上升至254.4億(yi)元。

人工智能技術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年統計數據顯示(shi)，銀行(xing)(xing)業對于IT技術的投入金額比例中，大型國有(you)銀行(xing)(xing)占據了(le)43.8%的IT市場(chang)，其次為各類城商(shang)行(xing)(xing)與農商(shang)行(xing)(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(mu)前，已有(you)多(duo)家銀(yin)(yin)行(xing)自建科(ke)技(ji)子公(gong)司。如，2019年6月13日中(zhong)國銀(yin)(yin)行(xing)成(cheng)立(li)(li)中(zhong)銀(yin)(yin)金科(ke)，2019年5月8日工(gong)商(shang)銀(yin)(yin)行(xing)成(cheng)立(li)(li)工(gong)銀(yin)(yin)科(ke)技(ji)等。

可以預見，“AI+銀行”融合發展趨勢不可逆轉。集結號的(de)(de)吹響加速了(le)新(xin)舊范式(shi)的(de)(de)對(dui)壘，一(yi)眾剛誕生不久小企(qi)業或能借(jie)科技(ji)之(zhi)光(guang)與(yu)大企(qi)業站在同一(yi)起跑線開始新(xin)一(yi)輪(lun)的(de)(de)角逐。在全線智能的(de)(de)時代下，AI+銀行這塊大餅中(zhong)蘊藏的(de)(de)機會是無限大的(de)(de)。

但這不(bu)意(yi)味著所(suo)有公司都得從0到1做AI研究。借助懂(dong)(dong)算法更懂(dong)(dong)技(ji)術，懂(dong)(dong)需求更懂(dong)(dong)場景的數據(ju)集成(cheng)解決方案(an)，同樣(yang)是(shi)對癥良方。

易道博識的AI+銀行智能解決方案，一直是以業務(wu)(wu)場景為切入點，融合業務(wu)(wu)和(he)IT雙重(zhong)職能，推動企業內部方(fang)法(fa)論與組(zu)(zu)織管理(li)(li)流(liu)程的優化(hua)，對完善企業組(zu)(zu)織結構與流(liu)程，提升管理(li)(li)水平(ping)有強推動作用。

這次(ci)，易道博識的目(mu)光(guang)聚焦(jiao)信貸。在(zai)原有的(de)(de)(de)遠程開(kai)戶、財報(bao)識別、集(ji)中(zhong)運營、票(piao)據(ju)識別4項(xiang)功能之外(wai)，易道博(bo)識的(de)(de)(de)AI+銀行智(zhi)能解決(jue)方案新增了(le)信(xin)貸業務方向(xiang)的(de)(de)(de)解決(jue)方案。

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。

貸款申請可(ke)以使(shi)得用(yong)(yong)戶(hu)在(zai)業務流程(cheng)中快速(su)采集(ji)證件與(yu)文檔材(cai)料信息，高效(xiao)完(wan)成信息收集(ji)與(yu)評估，讓個人(ren)、企(qi)業用(yong)(yong)戶(hu)可(ke)以在(zai)網站、APP上隨(sui)時(shi)申請貸款，讓銀(yin)行(xing)(xing)全面提升(sheng)業務水平。這不(bu)僅(jin)簡化了貸款的申請程(cheng)序，也加(jia)速(su)了銀(yin)行(xing)(xing)的審批過程(cheng)，給用(yong)(yong)戶(hu)和銀(yin)行(xing)(xing)雙方都帶(dai)來了便利。

資料審核功能(neng)支(zhi)持(chi)將客戶上傳的(de)(de)不同格式(shi)多種樣式(shi)的(de)(de)貸(dai)款申請資料本進行自動(dong)分(fen)類、智能(neng)質檢、OCR識別，并形(xing)成可編(bian)輯(ji)的(de)(de)結構化信息。針對復雜情景下的(de)(de)文(wen)件，該方案支(zhi)持(chi)文(wen)件的(de)(de)自動(dong)分(fen)類、模(mo)糊判斷、方向檢測及(ji)轉正(zheng)，充分(fen)保障識別的(de)(de)準確率與效率。

貸(dai)(dai)(dai)(dai)款(kuan)人(ren)（企業）在貸(dai)(dai)(dai)(dai)款(kuan)后(hou)定期按要求(qiu)上傳財務(wu)報表、合(he)同(tong)與發票，證明經營狀(zhuang)況正常。用戶在前(qian)端(duan)(duan)上傳影像資料，即(ji)可在服務(wu)器端(duan)(duan)進行識別，有效幫助信貸(dai)(dai)(dai)(dai)行業解決(jue)審核信息(xi)整合(he)難(nan)、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(nan)以(yi)監督等問題。

信(xin)貸(dai)(dai)業務背調、貸(dai)(dai)后(hou)風險控制(zhi)需(xu)采集大量的(de)企業客(ke)戶信(xin)息(xi)數據。對于海量的(de)非結(jie)構(gou)化文字(zi)和數據信(xin)息(xi)，單純依靠(kao)人工作業勞動成本高(gao)、效率(lv)低，無(wu)法適(shi)應(ying)業務高(gao)速擴張(zhang)需(xu)求。

而易道博識的AI+銀(yin)行智能解決方案(an)以智能數據構建(jian)及管理平臺(tai)為基礎(chu)，高度契合(he)企業自身業務流程和業務發展特征(zheng)的(de)技術架構。當企業(ye)完成數(shu)字(zi)化(hua)轉型第一(yi)(yi)步(bu)(bu)，將(jiang)用戶和企業(ye)內部(bu)資源通過管(guan)理平(ping)臺進(jin)行融合(he)與(yu)連(lian)接后，企業(ye)的(de)運(yun)營數(shu)據將(jiang)進(jin)一(yi)(yi)步(bu)(bu)豐富(fu)，業(ye)務流程將(jiang)得到進(jin)一(yi)(yi)步(bu)(bu)優化(hua)與(yu)打磨(mo)。

渠道思維，缺乏模塊思維。這(zhe)是傳統銀行在數(shu)字經濟下暴露出的(de)問題。

“模塊化(hua)”一(yi)詞看(kan)上去抽象，如果用“分工”來形容就更清楚(chu)了。傳統銀行幾乎(hu)囊括儲(chu)蓄、支付、信貸(dai)、投(tou)資等業務(wu)，巨無霸的(de)優勢在于能夠(gou)以(yi)碾壓之勢拓展新的(de)藍(lan)圖。

但(dan)就(jiu)像航母能夠在星(xing)辰大(da)海(hai)橫行，卻無法在大(da)江大(da)流中馳(chi)騁(cheng)。

因(yin)此銀行勢必要在儲(chu)蓄、支付、信貸等(deng)業務(wu)上建立完整體(ti)系，每(mei)個體(ti)系不一定非得親力親為。什么都會并不意味著(zhu)什么都能做好，與優質(zhi)的數據集成商結合，未(wei)嘗(chang)不是更好的選(xuan)擇。

隨著AI已經悄然拿(na)下(xia)了“比利時”，智慧金融與傳統金融已經不再涇渭分明。一旦銀行的數字(zi)化轉型完(wan)成，會(hui)不(bu)會(hui)讓傳統銀行的馬(ma)奇諾防(fang)線形(xing)同虛(xu)設(she)？