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1928年(nian)，法德邊界豎起(qi)了一道(dao)鋼筋混凝(ning)土工事(shi)，這道(dao)斥資50億法郎以法國(guo)陸軍(jun)部長姓氏(shi)命名的(de)防線叫“馬奇諾”（Maginot Line）。

12年后，德軍曼(man)施坦因元帥(shuai)借道比利(li)時，閃擊戰偷襲阿登高(gao)地得手，馬奇諾防線如(ru)同虛設。

時光輾(zhan)轉，二十一世紀初期，幾次(ci)信貸(dai)危(wei)機(ji)讓(rang)國內傳統(tong)銀行的“信用高(gao)地(di)”失守(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(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。

這只手，就是銀行的馬奇諾防(fang)線。

銀行最早感受到新技(ji)術對自己業(ye)務(wu)的(de)解(jie)構，最為明(ming)顯的(de)是分(fen)行業(ye)務(wu)，在國內(nei)有個時尚(shang)的(de)名詞(ci)叫“網點(dian)”。

英國Metro銀行是(shi)一(yi)家(jia)以分行為(wei)基礎(chu)的(de)(de)銀行，在創立后的(de)(de)前三年(nian)合計(ji)虧損超1億英鎊。同時期(qi)波蘭的(de)(de)一(yi)家(jia)創新(xin)(xin)領域銀行Alior，卻在4年(nian)之內(nei)成為(wei)歐洲新(xin)(xin)客戶數量增長最快的(de)(de)銀行。

國(guo)外的變化也(ye)在(zai)中(zhong)國(guo)上演著：支付寶、微信錢包依托電商或者社交，從(cong)移動支付向(xiang)綜合(he)理(li)財平臺演化。

技(ji)術悄然(ran)生長，但(dan)對于(yu)銀行的改(gai)變(bian)好像只是數夜之間。

平安銀行、招商銀(yin)行是最早(zao)提出(chu)向智(zhi)能業務轉型的(de)傳統(tong)銀(yin)行，兩家銀(yin)行的(de)玩(wan)法雖(sui)然是指向在線支(zhi)付，但路徑已經(jing)逐漸向AI靠攏(long)：辦理相關業務在線化(hua)、智(zhi)能化(hua)。

2019年(nian)9月，中(zhong)國(guo)人民銀行印發(fa)了《金融科(ke)技（FinTech）發(fa)展規劃(hua)（2019-2021年(nian)）》，明確指出金融業(ye)要充(chong)分(fen)發(fa)揮金融科(ke)技賦能作用，推(tui)動我國(guo)金融業(ye)高質量(liang)發(fa)展。一時間，加速金融(rong)與科(ke)技深(shen)度融(rong)合成(cheng)為行(xing)業共識，金融(rong)科(ke)技也已(yi)經上升到國家戰略層面。

如(ru)果我們將互聯網金融時代對于(yu)證券行業的改造，看(kan)作是一(yi)場表皮手術的話，那么人工智能對于(yu)證券行業的改造更(geng)像是一(yi)種刮(gua)骨療(liao)毒。

艾(ai)瑞咨詢(xun)《2020年中國AI+金(jin)融行業發展研究報告(gao)》發布，報告(gao)指出，AI+金(jin)融的落(luo)地(di)場景主(zhu)要分為八大(da)領域：AI風控、智(zhi)能客服、智(zhi)能營銷、智(zhi)能保險、智(zhi)能監管(guan)、身份識別和職能投(tou)資；2019年金(jin)融場景AI投(tou)入總規模為197.9億元，2020年這一(yi)指標預計上升(sheng)至254.4億元。

人(ren)工(gong)智能(neng)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(nian)統計數據顯示，銀(yin)行(xing)(xing)業對于IT技(ji)術(shu)的投入金(jin)額比例中，大型國有銀(yin)行(xing)(xing)占據了43.8%的IT市場(chang)，其次為各類城商行(xing)(xing)與農商行(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。

目前，已有多家銀(yin)(yin)行自建科(ke)技(ji)子公司。如(ru)，2019年(nian)6月(yue)13日(ri)中(zhong)國銀(yin)(yin)行成(cheng)立中(zhong)銀(yin)(yin)金(jin)科(ke)，2019年(nian)5月(yue)8日(ri)工(gong)商銀(yin)(yin)行成(cheng)立工(gong)銀(yin)(yin)科(ke)技(ji)等。

可以預見，“AI+銀行(xing)”融合發展趨勢不可逆轉。集結號的(de)吹響加速(su)了(le)新(xin)舊范式(shi)的(de)對壘，一眾剛誕(dan)生(sheng)不久小企(qi)業(ye)或能借科(ke)技之(zhi)光(guang)與大企(qi)業(ye)站(zhan)在(zai)同一起跑線(xian)開始新(xin)一輪的(de)角(jiao)逐。在(zai)全線(xian)智能的(de)時代(dai)下，AI+銀行(xing)這塊(kuai)大餅中(zhong)蘊藏(zang)的(de)機會是(shi)無限大的(de)。

但這不意味著所有公司(si)都得從(cong)0到(dao)1做(zuo)AI研究。借(jie)助懂算法更(geng)懂技術，懂需(xu)求更(geng)懂場景的數據(ju)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，一直是以業務場景為切入點，融合業務和IT雙重職能，推動企業內(nei)部方法論與組(zu)織管(guan)理(li)流程的(de)優化，對完善企業組(zu)織結構與流程，提升管(guan)理(li)水平(ping)有強(qiang)推動作用(yong)。

這(zhe)次(ci)，易道博識的(de)目光聚(ju)焦(jiao)信貸。在原有(you)的(de)(de)遠程開(kai)戶、財報識別、集中運營(ying)、票據識別4項功能(neng)之外(wai)，易道(dao)博識的(de)(de)AI+銀行智能(neng)解決方案新增了(le)信貸業務方向的(de)(de)解決方案。

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。

貸款(kuan)申請(qing)可(ke)以(yi)使(shi)得用(yong)戶(hu)在業(ye)務流程中(zhong)快速采集(ji)證件與文檔材料信息，高效完成信息收(shou)集(ji)與評估，讓個人(ren)、企業(ye)用(yong)戶(hu)可(ke)以(yi)在網站、APP上(shang)隨時(shi)申請(qing)貸款(kuan)，讓銀行(xing)全面提升業(ye)務水平(ping)。這(zhe)不僅(jin)簡(jian)化了(le)貸款(kuan)的(de)申請(qing)程序，也(ye)加速了(le)銀行(xing)的(de)審(shen)批(pi)過程，給用(yong)戶(hu)和(he)銀行(xing)雙方都帶來了(le)便利(li)。

資料(liao)(liao)審核功能(neng)支持將(jiang)客(ke)戶上傳的(de)(de)不同格式多種樣式的(de)(de)貸(dai)款申請資料(liao)(liao)本(ben)進行自動(dong)分類、智(zhi)能(neng)質檢、OCR識別，并形成可(ke)編輯的(de)(de)結構化信息(xi)。針對復雜情(qing)景下的(de)(de)文件(jian)，該方案支持文件(jian)的(de)(de)自動(dong)分類、模糊判斷、方向檢測及轉正，充(chong)分保障識別的(de)(de)準(zhun)確(que)率與(yu)效(xiao)率。

貸(dai)款人（企業）在貸(dai)款后定期按(an)要求上傳財務報表、合同與(yu)發票，證明經營狀況(kuang)正常。用戶在前端上傳影像資(zi)料，即可在服務器端進行識(shi)別，有效幫(bang)助(zhu)信貸(dai)行業解決審(shen)核信息整合難、審(shen)批標準不(bu)統一、貸(dai)后管理松(song)散，貸(dai)后檢查難以監督等問題(ti)。

信(xin)貸業務背調、貸后風(feng)險控制需采集大量的(de)企業客(ke)戶信(xin)息(xi)數(shu)據(ju)。對于(yu)海(hai)量的(de)非結(jie)構化文字和(he)數(shu)據(ju)信(xin)息(xi)，單純依靠人工作業勞(lao)動成本高、效(xiao)率低(di)，無法適應(ying)業務高速擴(kuo)張需求。

而易道博識(shi)的AI+銀行(xing)智能(neng)解決方案以(yi)智能(neng)數據(ju)構(gou)建及管理平臺(tai)為基(ji)礎，高(gao)度契合(he)企業自身業務(wu)流程和(he)業務(wu)發展(zhan)特征的技術(shu)架(jia)構。當企(qi)業(ye)(ye)完(wan)成數字(zi)化轉型第一步，將用戶(hu)和(he)企(qi)業(ye)(ye)內(nei)部資源通(tong)過(guo)管理平(ping)臺進行(xing)融(rong)合與連接后，企(qi)業(ye)(ye)的運(yun)營數據將進一步豐富，業(ye)(ye)務流程(cheng)將得到進一步優(you)化與打磨。

渠(qu)道思維，缺乏模(mo)塊思維。這是傳統銀行在數字經濟下暴露出的問題。

“模(mo)塊化”一詞看上去抽象，如(ru)果(guo)用“分工”來形容(rong)就更清楚(chu)了。傳統(tong)銀(yin)行幾乎囊(nang)括儲蓄、支付、信貸、投資(zi)等業務，巨無霸的優勢(shi)在于能夠(gou)以(yi)碾壓之勢(shi)拓展新(xin)的藍圖。

但就(jiu)像航母(mu)能夠在星辰大海(hai)橫行(xing)，卻(que)無法在大江大流中馳騁。

因此銀行勢必要(yao)在儲(chu)蓄、支(zhi)付、信貸等業務上建立完整體(ti)系，每個體(ti)系不一定非得(de)親(qin)力親(qin)為。什么都會并(bing)不意(yi)味著什么都能做(zuo)好(hao)，與優質的(de)數據集成商結合，未嘗不是(shi)更好(hao)的(de)選擇。

隨著(zhu)AI已經悄然(ran)拿下了(le)“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(shu)字(zi)化轉型完成，會不會讓傳統銀行的馬奇諾防線形同虛設(she)？