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1928年，法德邊界(jie)豎起了一道鋼筋混凝土工事，這道斥(chi)資50億(yi)法郎以法國(guo)陸軍(jun)部(bu)長姓氏(shi)命名(ming)的防(fang)線(xian)叫“馬奇諾(nuo)”（Maginot Line）。

12年后，德軍曼施坦因(yin)元(yuan)帥借道(dao)比利時，閃(shan)擊戰(zhan)偷襲(xi)阿(a)登高地得手，馬奇諾防線如同虛設。

時光輾轉(zhuan)，二(er)十一世紀(ji)初期，幾次(ci)信貸危機讓國內傳統銀行的(de)“信用(yong)高地”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(si)百(bai)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，就(jiu)是銀行的馬奇(qi)諾防線。

銀行最(zui)早感受(shou)到新技術對自己業務的(de)解構，最(zui)為(wei)明(ming)顯的(de)是分行業務，在國內(nei)有個時尚的(de)名詞(ci)叫“網點”。

英(ying)國Metro銀(yin)行(xing)(xing)(xing)是一家以(yi)分行(xing)(xing)(xing)為基礎的(de)銀(yin)行(xing)(xing)(xing)，在創立后的(de)前三年合(he)計虧損超(chao)1億英(ying)鎊。同時期波(bo)蘭的(de)一家創新領(ling)域(yu)銀(yin)行(xing)(xing)(xing)Alior，卻(que)在4年之內成(cheng)為歐洲新客戶(hu)數量增長最快的(de)銀(yin)行(xing)(xing)(xing)。

國外的變化也(ye)在中(zhong)國上(shang)演(yan)著(zhu)：支(zhi)付寶(bao)、微信錢(qian)包依托電商(shang)或者社交(jiao)，從移動支(zhi)付向(xiang)綜合理財平臺演(yan)化。

技術悄(qiao)然生長，但對于銀(yin)行的改變(bian)好(hao)像只是數夜之間(jian)。

平安銀行、招(zhao)商銀行是最早提出向(xiang)(xiang)智能(neng)業務(wu)轉型的(de)傳統銀行，兩家銀行的(de)玩法雖然是指向(xiang)(xiang)在線支付，但路徑已經逐漸向(xiang)(xiang)AI靠攏：辦(ban)理(li)相關(guan)業務(wu)在線化、智能(neng)化。

2019年9月(yue)，中國人民銀行印發(fa)(fa)了《金融科(ke)技(ji)（FinTech）發(fa)(fa)展規劃(hua)（2019-2021年）》，明確指出金融業要充分發(fa)(fa)揮(hui)金融科(ke)技(ji)賦能作用，推(tui)動(dong)我國金融業高質(zhi)量發(fa)(fa)展。一時間，加(jia)速(su)金融(rong)與科(ke)技深度融(rong)合成(cheng)為行業(ye)共識，金融(rong)科(ke)技也已經上(shang)升到國家戰略層面。

如果我們將(jiang)互聯網金融(rong)時(shi)代對于(yu)證(zheng)券(quan)(quan)行業(ye)的(de)(de)改造，看作是(shi)一場表皮手術(shu)的(de)(de)話，那么人工智(zhi)能對于(yu)證(zheng)券(quan)(quan)行業(ye)的(de)(de)改造更像是(shi)一種(zhong)刮(gua)骨療(liao)毒(du)。

艾瑞咨詢(xun)《2020年(nian)(nian)中(zhong)國(guo)AI+金(jin)融行業(ye)發展研究(jiu)報(bao)告》發布，報(bao)告指出，AI+金(jin)融的落地場(chang)景(jing)(jing)主要分為八大領域(yu)：AI風(feng)控、智能(neng)(neng)客服、智能(neng)(neng)營銷、智能(neng)(neng)保險、智能(neng)(neng)監管、身份識別和(he)職能(neng)(neng)投資(zi)；2019年(nian)(nian)金(jin)融場(chang)景(jing)(jing)AI投入總(zong)規模為197.9億元，2020年(nian)(nian)這一(yi)指標預計上升至254.4億元。

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，銀行業對于IT技術的投入金額比例中，大型國有銀行占(zhan)據了(le)43.8%的IT市場，其次為各(ge)類城商行與農商行，占(zhan)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(qian)，已有多家(jia)銀(yin)(yin)(yin)行自建科技子公司。如，2019年6月(yue)13日中(zhong)國銀(yin)(yin)(yin)行成立中(zhong)銀(yin)(yin)(yin)金科，2019年5月(yue)8日工商銀(yin)(yin)(yin)行成立工銀(yin)(yin)(yin)科技等。

可(ke)以預見(jian)，“AI+銀(yin)行”融合發展(zhan)趨勢不(bu)(bu)可(ke)逆轉(zhuan)。集(ji)結號的吹響加速了新舊范式的對壘(lei)，一(yi)眾(zhong)剛誕生(sheng)不(bu)(bu)久(jiu)小企(qi)業或能借科技之光與大(da)(da)企(qi)業站在(zai)同一(yi)起跑(pao)線(xian)開始新一(yi)輪的角逐。在(zai)全(quan)線(xian)智能的時(shi)代下，AI+銀(yin)行這(zhe)塊大(da)(da)餅中蘊(yun)藏的機(ji)會是無限大(da)(da)的。

但這不意味著所有公司都得從0到1做AI研(yan)究。借助懂(dong)算法(fa)更懂(dong)技(ji)術(shu)，懂(dong)需求更懂(dong)場景的數據集成解(jie)決方案，同樣是對癥良方。

易道博識的AI+銀行智能解決方案，一直是以業(ye)務場景為(wei)切(qie)入(ru)點(dian)，融合業(ye)務和(he)IT雙重職能，推動企業(ye)內部方(fang)法論與(yu)組(zu)(zu)織管(guan)理流程的優(you)化，對完善企業(ye)組(zu)(zu)織結構(gou)與(yu)流程，提升管(guan)理水(shui)平有強推動作用。

這次，易道博識的目(mu)光聚焦(jiao)信貸。在原(yuan)有的(de)遠程開戶、財報識別、集中運營(ying)、票(piao)據識別4項功能之(zhi)外，易(yi)道博識的(de)AI+銀(yin)行智能解(jie)決方案新增了信貸業(ye)務方向的(de)解(jie)決方案。

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(dai)款申(shen)請可(ke)以(yi)使(shi)得用(yong)(yong)戶(hu)在(zai)業務流程(cheng)(cheng)中(zhong)快速采集證件與文(wen)檔材料信息，高效完成信息收集與評估，讓個(ge)人、企業用(yong)(yong)戶(hu)可(ke)以(yi)在(zai)網(wang)站、APP上隨時申(shen)請貸(dai)款，讓銀(yin)行(xing)全面提升業務水平。這不僅簡化(hua)了(le)貸(dai)款的申(shen)請程(cheng)(cheng)序，也加速了(le)銀(yin)行(xing)的審批過(guo)程(cheng)(cheng)，給(gei)用(yong)(yong)戶(hu)和(he)銀(yin)行(xing)雙方都(dou)帶來了(le)便利。

資料(liao)審(shen)核功能支持將客戶上傳的(de)(de)不同(tong)格式多種樣式的(de)(de)貸款申請資料(liao)本(ben)進行自(zi)動分(fen)類(lei)、智能質檢、OCR識別，并形成可編輯的(de)(de)結構化(hua)信(xin)息。針對復雜(za)情景(jing)下的(de)(de)文件，該方案支持文件的(de)(de)自(zi)動分(fen)類(lei)、模(mo)糊判(pan)斷、方向檢測及轉正，充分(fen)保障識別的(de)(de)準確率(lv)與效(xiao)率(lv)。

貸(dai)(dai)款人（企業）在(zai)貸(dai)(dai)款后定期按要求上傳財務報表、合同與發票，證明經營(ying)狀況正常。用戶在(zai)前端(duan)上傳影像資(zi)料，即可(ke)在(zai)服務器(qi)端(duan)進(jin)行識(shi)別，有效幫(bang)助信貸(dai)(dai)行業解決審(shen)核信息(xi)整合難(nan)(nan)、審(shen)批標(biao)準不統一、貸(dai)(dai)后管理(li)松散(san)，貸(dai)(dai)后檢查難(nan)(nan)以監督等(deng)問題。

信(xin)貸業務背調、貸后風險控制需采(cai)集(ji)大量(liang)的企業客戶信(xin)息(xi)數據。對(dui)于海量(liang)的非結構化(hua)文字和數據信(xin)息(xi)，單純依靠人工作業勞動成(cheng)本高(gao)、效率低，無法適應業務高(gao)速(su)擴張需求(qiu)。

而易道博識的AI+銀行(xing)智(zhi)能解決方案(an)以智(zhi)能數據構建及管理平臺為(wei)基礎，高度契合(he)企業(ye)自身業(ye)務流程和業(ye)務發展特征(zheng)的技術架構。當企(qi)(qi)業(ye)(ye)完成數字化轉型(xing)第一(yi)步，將用戶和企(qi)(qi)業(ye)(ye)內(nei)部(bu)資源(yuan)通(tong)過管理(li)平臺進(jin)(jin)行融合(he)與連接后，企(qi)(qi)業(ye)(ye)的運營數據將進(jin)(jin)一(yi)步豐富，業(ye)(ye)務流(liu)程將得到進(jin)(jin)一(yi)步優化與打磨。

渠道(dao)思維(wei)，缺乏模(mo)塊思維(wei)。這是傳統(tong)銀行在數字經濟下暴(bao)露(lu)出的問題。

“模塊化”一(yi)詞看上(shang)去抽象，如(ru)果用“分工”來形容就更清楚了。傳統(tong)銀行幾(ji)乎囊括儲蓄、支付、信貸、投資等(deng)業務(wu)，巨(ju)無(wu)霸(ba)的優勢在于(yu)能(neng)夠以(yi)碾(nian)壓(ya)之勢拓(tuo)展新的藍圖(tu)。

但就像航母能夠在(zai)星辰(chen)大(da)(da)海(hai)橫行，卻無法在(zai)大(da)(da)江大(da)(da)流中馳騁。

因此銀行勢必要在儲蓄、支付、信貸(dai)等業務上(shang)建(jian)立(li)完整體系(xi)，每個體系(xi)不(bu)一定非(fei)得親力親為(wei)。什么都(dou)會并(bing)不(bu)意味(wei)著什么都(dou)能做(zuo)好，與(yu)優質的數據集成商結合，未嘗不(bu)是(shi)更好的選擇(ze)。

隨著AI已經悄然拿下(xia)了“比利時”，智慧金融與傳統金融已經不再涇渭分明。一(yi)旦銀行的數字(zi)化轉型完成，會(hui)不會(hui)讓傳統(tong)銀(yin)行的(de)馬奇諾(nuo)防線形同虛設？