金融业：越来越多的机器，越来越少的人

“我还能做什么？”这是邢军最近常问自己的问题。他出身三线城市、大专毕业，现在是一名银行信用卡审核员。

以往，邢军会选择在银行网点摆摊，客户办卡、审核“一条龙”，省时省力，还能获得一笔办卡佣金提成。信用卡审核的工作属于银行风控体系中的一环，却占用着银行大量的人力成本。

不过，他所在的银行这两年为绝大部分网点都装了智能审核系统，客户从银行进门到开户，在一位工作人员的引导下，整个过程不到十分钟就能完成，其中最重要的风控环节——身份识别环节也由人脸识别技术实现。

人脸识别是被最早运用到金融领域的人工智能技术之一。通过对脸部生物信息的分析，系统能快速确定摄像镜头前是否为生物活体，并完成个人身份信息的认证，而这一过程，通常只需要几秒钟。

如今，除去刷脸验证身份，“刷脸支付”“刷脸取款”等新型人工智能技术被越来越多地运用到银行服务中，客户方便了，对邢军而言却不是好兆头。“工作轻松了，但是办卡收入没了，未来怎么样不好说。”

邢军并不理解什么叫人工智能技术，但他明显感受到来自机器的“敌意”。

国际咨询公司麦肯锡的最新报告预计，机器将在未来二到三年取代30%的银行员工。会计师事务所毕马威的结论更是令人惊异——到2030年传统银行的多数部门或将消失，类似于苹果Siri的人工助手将接管客户的生活与金融服务。

这或许并非危言耸听。

根据中国银监会发布的《中国银行业监督管理委员会2015年报》，截至2015年底，我国银行业金融机构共有法人机构4262家,从业人员380万人。而对比看各家银行的具体数字，大多银行连续三年减员裁员，截至

业内人士也向南方周末记者指出，对现阶段的金融公司而言，所面临的数据结构化需求远远高于开发AI的需求。原本沉淀于后台的数据依旧“尘封”，大量的历史数据甚至尚未电子化。

“如果只是纯粹地替代人进行底层的数据统计工作，就不是人工智能。只有通过当前数据不断训练，以后市场成熟后，模型也会更加完善。”李涛表示。