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反客为主：银行业涌起人工智能大潮
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　　春节过后，在云南昆明某建行网点，《金融时报》记者发现，虽然前来办理业务的客户不少，但该网点却只提供了两个人工窗口，被取而代之的是各式各样的智能终端。“我们的大多数网点都只有一个人工柜台。由于我们周边服务的老年客户较多，才多设了一个窗口的。”一位工作人员说。
　　作为金融科技的热门话题之一，人工智能对业的重塑，早已是一个不争的事实。而在金融科技发展势头正盛的当下，人工智能在银行业务中的运用，也飞速地走到了台前，为越来越多的普通客户打造着一个个迥异的服务场景。与此同时，从客户识别到风险管理，从行业预测分析到商业决策，人工智能也在幕后为银行各项业务提供着日益强大的支撑。
　　迎难而上面对冲击
　　在面对新鲜事物时，惶恐和担忧往往是一种主流基调。不管是战胜人类冠军的AlphaGo，还是被赋予公民身份的伊朗女，人工智能前沿技术的一次次横空出世，总是带来相似又迥异的冲击。
　　对于银行业而言，人工智能带来的冲击同样真切。近年来，我国各家银行员工总数的减少已经不再是新闻。面对人工智能对传统人力的替代趋势，毕马威曾发布的一份报告预测称，到2030年，银行将“消失”，而由类似于Siri的人工智能助手取而代之，为客户提供金融服务。
　　此外，在《全球银行业报告(2017)》中，麦肯锡也认为，如果银行不积极应对的话，到2025年，数字化威胁可能拖累行业的净资产收益率，使其降至5.2%。
　　解铃还需系铃人。面对当前数字化提速带来的挑战，技术手段本身正是银行业所要倚重的力量。值得注意的是，据麦肯锡估计，全面数字化加上数字化营销和分析技能的显著提高，有望在未来3到5年内为银行业带来3500亿美元的新增利润。而成功制定并实施生态圈战略的银行可能在2025年之前实现9%至14%的净资产收益率。
　　近年来，越来越多的全球大行开始使用人工智能、自动化和机器人技术来帮助削减成本、消除耗时的日常工作，智能银行化正在一步步渗透进全行业，以前所未有的速度改变着金融行业的服务模式和业务流程。从花旗银行的统计中可以发现，国外银行对人工智能的运用已覆盖包括实时分析、预测分析、深度学习、机器学习、图像分析、自然语言处理、虚拟助理、机器人流程自动化等在内的众多领域。
　　在我国，2016年的银行业平均离柜业务率已达84.31%，而随着其后一年多以来手机银行、电子银行等智能化手段的进一步发展，这一数字恐怕有增无减。可以推测，在客户习惯固定以后，原来需要到柜面办理诸如个人开户、理财、转账汇款、信用卡办理、账户查询等业务，就越发离不开智能终端了。
　　因此，面对人工智能所带来的冲击，我国银行业最好的应对方法还是迎难而上。
　　人工智能引发追捧
　　1月26日，人工智能公司第四范式宣布完成B+轮融资。值得注意的是，该公司同时宣布获得来自中国、、中国3家大型商业银行及所属基金的联合战略投资。这是大型商业银行第一次大规模集体投资一家人工智能企业。
　　“下一步，人工智能有望深度改造以银行业为代表的服务业。在互联网技术的帮助下，近年来，银行显著提升了对客户的综合服务水平，而人工智能技术的应用可以进一步帮助银行更好地了解客户，成为提升银行产品质量与用户体验的新一波重要推动力。” 中行的全资附属投资银行——中银国际亚洲有限公司直接投资部董事总经理王立新如是表示。
　　可见，银行业对于拥抱人工智能热情满满。据第四范式创始人戴文渊透露，工行找到该公司，最早的目的是希望找到能够帮助工行建立自主人工智能开发能力的企业。而在经过了比一般商业资本更加深入细致的投资尽职调查后，工行最终作出了投资决定。
　　人工智能为银行业的能力提升，提供了过去难以想象的技术空间。“举例来说，风险定价和反欺诈能力，是一般银行最核心的能力之一。加入人工智能系统的定价能力如果不由自己掌握，将带来很大的数据风险和竞争风险。”戴文渊提到，以第四范式产品“先知3.0”为代表的企业人工智能核心系统，也因此受到了来自大型商业银行的更多关注，最终促成了这次投资。
(责任编辑：DF207)
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关注天天基金人工智能“入侵”银行后台
人工智能“入侵”银行后台
来源：陆家嘴
核心提示在金融行业，人工智能也正在不断地攻城略地，不仅理财端有火热的“智能投顾”概念；在风控端，也已经出现利用AI优化风控技术的创业团队。
　　人工智能正在全方位地改造社会。阿尔法狗在围棋博弈中战胜世界顶级职业选手仿佛是一个发令枪，国内外的互联网巨头纷纷把公司战略调整为AI优先。
　　在金融行业，人工智能也正在不断地攻城略地，不仅理财端有火热的“智能投顾”概念；在风控端，也已经出现利用AI优化风控技术的创业团队。
　　氪信 CreditX
成立于2015年底，创始人朱明杰是科大和微软亚洲研究院联合培养博士、德国马克思普朗克研究所博士后。他曾在雅虎研究院从事搜索科学研究，在eBay
担任搜索科学高级数据科学家，创业前在携程从无到有创建大数据团队。
　　氪信的主要业务是将互联网级别的机器学习和大数据分析能力运用到金融场景中，帮助金融机构实现高效实时的金融风险信用决策。
　　目前，氪信主要团队在上海SOHO中山广场地下一层的
3Q联合办公空间办公。朱明杰笑称：“如果说普通人创业是白手起家，平地起步；那么技术专家创业，就等于是从地下室起步。”
　　人工智能遇见金融
　　1950年，计算机科学家艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文，预言了智能机器存在的可能性。随后的数十年中，人工智能概念经历了几波高潮和低谷，有时候人们觉得AI很酷，有时候又觉得AI只是个噱头。进入21世纪，随着算法进步、大数据的积累和硬件算力的提升，人工智能再次进入发展高峰。
　　“这几年，AI很热，很多技术专家被忽悠出来创业。”朱明杰这样评论当下的AI创业热潮，“有好多认识的朋友，都被VC守着门口，天天劝他们出来创业。经常还有投资机构的人来找我做背调，问谁谁怎么样？我说都很厉害，技术都很强，那创业做什么呢？VC说，不知道，先投一笔钱，挖出来再说。”
　　朱明杰回忆，其实在十几年前，学术界就已开始研究语音识别、语音搜索、机器学习等基础的方向，只是大家当时还不好意思说自己是人工智能。他认为，目前的AI创业也是互联网发展到一定阶段的产物。“十几年前，国内连网络基础都没做好，互联网上的商业服务也没做起来，那个时候是没办法让机器理解业务的。再看这几年，大数据的生成和积累已经超过了普通人对数据的阅读能力和理解能力，普通人无法再简单直接地使用大数据。这种背景下，人工智能技术就有了用武之地。”
　　从技术成熟到商业运用中间的差距，只有亲身经历者才能体会。
　　在数据行业深耕十多年，朱明杰发现互联网场景里的智能化数据驱动已经遇到了瓶颈。“说实话，我们在互联网公司做搜索优化，或者预测广告的点击，或者电商购买率提升，现在都已经是非常成熟的技术运用。这些工作到后面都是百分之零点几，甚至零点零几的提升，能做的事情基本上到了一个天花板。”
　　朱明杰认为，未来的互联网只剩下精耕细作，但其他行业还有很大机会，特别是金融行业。“金融基础业务的信息化已经做得很好，但金融行业人工智能的产品到底是什么样，现在谁都不知道
。”对这块空白市场的思考让他萌生了创业的想法。
　　2015年，一次偶然的机会，正准备创业的朱明杰接触到一家全国性股份制商业银行的高层负责人，对方表示有意在金融风控中尝试大数据和人工智能的新方案，“看看效果”。
　　经过积极沟通后，朱明杰敲定了这笔合作事宜。“当时的合作其实大家有一个共识，我们看到蚂蚁金服这样的公司，可以一小群人服务一大群人，自然也希望往同样方向去尝试。”
　　对于这位技术派的创业者来说，终于找到了一个成熟的场景做跨界。
　　10人团队挖到第一桶金
　　第一份合作是最艰苦的创业起步阶段。氪信团队一开始的10个人都是朱明杰积累的人脉，以前的同事、校友或者朋友。当时团队花了半年的时间，以乙方服务商的身份进驻银行，与风控专家共同探索适合银行的人工智能风控系统。
　　双方的探索首先聚焦在技术问题上，朱明杰介绍：“银行以前的风控系统，会沿用一些海外的服务标准，但是国内的数据更多，数据质量更差，用户不规律，还有全新的外围数据加入进来，实际情况和国外不一样。引入新数据后，机构往往会面临非常多的特征维度，少则几千，多则上万，且非常稀疏、低饱和。这远远超出传统风控基于评分卡体系的建模能力。由于数据不同，银行的需求相当于重构一套与传统风控体系并行的数据架构体系。这种情况很像互联网遇到的问题，氪信做的事情就是构建了一套互联网机器学习系统，把原先解决搜索、解决广告、解决电商个性化系统的技术引擎，移植到金融环境里，解决金融的问题。”
　　当然技术并非唯一的问题，数字化工具真正落地，还需要考虑制度和人的匹配。“实际运营中，银行需要成熟的机器学习技术、深厚的金融领域知识以及支持机器学习建模的平台，缺一不可。”朱明杰说，“有了清晰的数据认知，结合不同场景和风控业务我们也摸索了一套经过验证的数据使用方式，但只有工具还不够，我们还需要涉及很多其他方面的考虑，包括系统架构、操作管理、可靠性、可扩展性、运维监控以及模型自迭代等等。特别是要让风险专家能够参与到风险决策过程中。用专业的话来描述就是‘可解释性’。我们把人工智能的‘黑盒子’打开了，让银行专家在必要的情况下介入进来，看得懂我们的工具，敢用我们的工具。”
　　最后氪信和金融机构合作的实践证明，引入人工智能风控后，金融业务的效率有非常直接的提升，风控维度从之前的数十个维度扩展至数千个维度，经测算业务层面的坏账率也有直接下降。
　　存在行业壁垒
　　短短一年后，氪信产品体系已服务于消费分期、小微金融、现金贷、信用卡等数十个垂直场景，且验证效果显著。氪信的合作客户包括中国民生银行、招商银行、中国平安、中银消费金融、众安保险、点融网等金融机构和互联网金融公司。
　　面对不同的合作伙伴，氪信已经总结出了不同的服务重点，“大的传统标杆客户
，服务周期长，我们要做的就是深入进去，长时间陪着客户一年年落地；互金机构作为新生机构，合作很Open，同时历史包袱轻，合作看疗效，用结果测试说话。它们的优势是服务周期短，模型可以做快速验证。人工智能在这种环境下不断强化学习，处于一种高效的进化状态。无论哪种合作伙伴，我们做的事情都是用人工智能链接数据、找到数据的价值，帮助金融机构给客户对接上适合的服务。”
　　截至目前，氪信已完成B轮融资，先后由真格基金、火山石资本、招商局创投、美国中经合集团参与投资。朱明杰谦虚地表示，氪信并不是一家网红公司，团队只是刚好站在了AI的风口上，“用人工智能搞金融，其实是有行业壁垒的。这东西需要有真实的技术能力，同时又要有成熟的商业服务经验。市场上需求很大，但是能做的团队很少。我们早期的团队只有几十个人，完成这一轮融资后，我们下一阶段的工作重点是开放合作，找到更多的机构，嵌入更多的场景，持续锻炼模型，迭代升级。”
　　在朱明杰看来，金融行业仍然存在大量“低垂的果实”，人工智能帮助金融提升效率的空间很大。“现在互联网金融监管趋严，过去一些草莽团队用高利率覆盖高坏账的做法肯定要改。从业人员也开始思考，如何用技术解决风控问题。这种市场变化对我们这样的技术公司来说是好事儿。再说得大一点，如果金融机构都用更好的技术来做风控，风险定价更科学了，那直接的后果就是行业平均利率往下走，这从一个侧面也推动了金融真正落到‘普惠’上。”
责任编辑：松崎
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暂无相关推荐在近期刚出炉的2017直销银行排行榜中，排行前五的直销银行中，有4家银行已经与易道博识达成合作。
直销银行是互联网时代应运而生的一种新型银行运作模式，与传统银行相比有三个方面的优势：
直销银行不受时间、网点、地域的限制；
直销银行及时为客户提供更加优惠的产品信息；
直销银行给客户提供更便捷的服务，信息接收快。
“人工智能将从多方面渗透银行业务，建立反欺诈模式，将从根本上变革传统银行存在的问题。”易道博识相关负责人曾这样表示。
易道博识长期以来为金融行业尤其是银行提供技术支持，在银行面临重大变革的风口上，以人工智能助力银行完成变革。先后自主研发出了多款应用产品，在金融风控及用户体验上都取得了良好的效果。
展开剩余68%
直销银行、手机银行等网络银行现下盛行，相对于传统的线下银行来说，有着不可比拟的优越性。无论是管理渠道、管理成本上，还是数据统计，业务流程上，人工智能的加入随之而来的就是快速、精准的智能自动化模式。自动化背后通常意味着高效率、少量的人工和高额的产出。
当然更重要的是，人工智能的出现，挑战了传统银行的风险管理能力，这是一个最为关键和核心的挑战。风控是金融的核心，发达国家的银行，至少要用一半的资本抵御信用风险损失，15%-30%抵御操作风险，5%-10%的资本抵御市场风险。人工智能改变金融科技，智能识别技术会启用客户从内到外的所有可用特征用于验证客户的真实身份。
易道博识在哪些方面如何给这些银行提供的技术支持和解决方案呢？
证件绑定三大特点：快、易、准。用时快速，方式简易，结果准确。
无缝式衔接认证：三位一体的双重数据交叉验证，有效防止面具攻击等虚假信息造成的风险。
强大的人工智能自主研发算法：先后推出扫描线识别、四边定位等行业领先技术，提高行业整体水平。
智能解决方案
针对直销银行、手机银行的特点，易道博识定制看一套完整的解决方案，可在短短几秒内完成银行卡和身份证信息的识别录入，接着通过人脸识别进行活体检测并留取现场人脸照片做人像对比，然后直接对接公安高清照片数据系统验证用户真实身份，几分钟即可完成开户流程。
现如今，任何一家银行都不能对人工智能的渗透视而不见，人工智能作为当前金融科技的热点能给银行带来许多的业务上的创新点，所以必须要将人工智能作为银行的科技助力，以免湮没在不断更新迭代的时代潮流里。
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。人工智能“入侵”银行业 什么样的员工会继续留下？
09-22 10:33
　　当人脸识别、智能机器人、AR增强现实、VR虚拟现实等等黑科越来越真实的时候，人工智能对银行人饭碗的威胁，也变得越来越真实。
　　那么，在将来的某一天，人工智能是否会彻底替代380余万银行人？
　　“来自人工智能和机器人的威胁将改变‘后端办公室’，未来5年内，银行业30%的工作岗位将会消失，”现年60岁的花旗集团前CEO潘伟迪（VikramPandit）表示。
　　潘伟迪的预测与花旗的看法基本一致。去年3月，花旗曾在一份报告中预测，银行业30%的工作岗位将会消失。不过花旗报告中给出的时间期限是10年，而不是5年。为此，花旗已经成立了新的中心，在整个银行内部部署机器人。
　　其实，早已有多名银行家都曾表达过类似的担忧，即人工智能将导致大量工作岗位消失。上月，瑞银集团首席运营官艾克赛尔·莱曼（AxelLehmann）表示，人工智能将从根本上改变银行业务，传统银行业正在经历前所未有的变革。
　　如何驾驭人工智能？世界顶尖银行都在“搞事情”
　　随着金融科技时代的到来，众多银行纷纷拥抱以人工智能为代表的新技术，在这个数字化、数字驱动、万物互联的竞技场中展开新一轮激烈角逐。最近的资料显示，几大世界顶尖银行都已经在人工智能方面“大搞事情”。
　　在高盛工作是一种什么体验？相信很多人会说，一名高盛的交易员无疑是这个星球上最好的职业之一！因为，高盛员工的月薪不但是行业最高的，年终还能领取一大笔奖金。据悉一位员工在高盛工作3年后，便可在北京三环内全款买房。
　　然而，这样的“金饭碗”也有不保的时候。作为银行业变革进程中的领头羊之一，高盛正转向由人工智能驱动的系统，以预测市场趋势，从而做出更好的交易决定。他们利用复杂的交易算法（有些算法具有机器学习能力），在货币和期货等交易领域实现大规模自动化。由此，高盛集团纽约总部的美国现金股票交易员工数量从2000年的600个下降到现在仅有两个，其余的工作全部由200名计算机工程师所维护的自动交易程序完成。
　　金融数据服务商Kensho 是高盛2014年投资的一家人工智能公司，其CEO丹尼尔·纳德勒（Daniel Nadler）称：“Kensho开发的程序，做分析工作只需一分钟，而拿着高达35万美元年薪的分析师们，需要40小时才能做完同样的工作。十年后，高盛员工肯定比今天还要少很多。”
　　此外，高盛利用机器学习平台“Kensho”来挖掘国家劳工统计局的数据，并将所有信息汇编成定期摘要。该摘要有13个模型，来参照过去类似的就业变化，以预测股票走势。并且，在国家劳动统计局发布数据后仅仅9分钟就能通过模型呈现结果。
　　摩根大通
　　华尔街第一大投行摩根大通专门设立了技术中心，聘用约4万名技术工作者，专攻大数据、机器人和云基础设施，期望借此找到新的收入来源，降低费用和风险。据悉，近几年，摩根大通每年在科技上的投入达90亿美金，根据摩根士丹利分析师 Betsy Graseck 的数据，摩根大通今年在技术上的预算更是占到了总预算的 9%，达到了行业平均水平的2倍。
　　摩根大通的技术投入也获得了丰厚的回报：
　　2016年1月上线的摩根大通程序 X-Connect，会自动检查雇员的邮件，帮助他们找到与潜在客户关系好的同事，让雇员能够发现新的生意。
　　2016年6月，摩根大通推出的智能合同平台（COIN）出尽风头。律师和贷款部门的员工每年在这些合同上耗掉的时间加起来有 36 万个小时，COIN在数秒之内便可以迅速完成，而且正确率要比人工审理更高。
　　除了这些处理对外业务的程序以外，摩根大通还有些相对没那么复杂的程序来解决内部工作，他们的机器人会代替人类员工，给雇员使用某个软件的授权，或者是解决部分技术问题，比如重设密码。根据摩根大通首席运营官 Matt Zames 的说法，预计今年机器人会处理 170 万次请求，这相当于 140 个人的工作量。
　　富国银行
　　随着金融科技的发展，很多传统金融机构都在寻求机会升级转型。据悉，全球市值最高的银行——富国银行每年的科技支出约70亿美元，这些支出不仅包括该行自身的科技研发支出，还包括对外部一些人工智能公司的投资与合作，如2016年11月，富国银行和美国智能投顾平台SigFig宣布合作推出新的智能咨询服务roboadvisor。
　　今年2月，富国成立了一家新的人工智能公司，研究如何为银行客户提供更个性化、人性化服务。同时，富国银行表示，将逐步关闭400家线下门店，将其替换为自动化系统和在线银行产品
　　今年 4 月份，富国银行开始试点一款基于 Facebook Messenger 平台的聊天机器人项目，虚拟助手通过与用户交流，为客户提供账户信息，帮助客户重置密码。
　　今年7月，富国银行宣称今年下半年将正式对外发布其智能投顾平台“Intuitive Investor”，据悉，该平台届时将把目标客户定位于“千禧一代”，致力于为其人生第一笔投资提供专业的智能投顾服务。而于明年上半年将推出一个试验版的机器人理财顾问服务，明年一季度末左右开始向少数客户提供这一服务。
　　美国银行
　　美国的银行利用机器学习等人工智能技术用得很深，用人工做决策的已经比较少。据报道，美国银行自2010年1月以来累计已裁减7.5万名员工。美国银行营运长Tom Montag 今年7月表示，将设法找出更多通过科技（例如：大数据）去取代人力的方式。
　　其实，美国银行的科技应用已经取得了重要进展。如，今年8月，美国银行（Bank of America）与Fintech创业公司High Radius达成合作，将人工智能应用于企业应收账款处理。该应用程序专为大型、复杂的公司管理大笔支付业务，因这些公司常常发生回款信息丢失或一方单独收到付款的情况。使用此解决方案可自动识别付款人，以及发票的汇款数据。
　　此外，不久前，美国银行的智能虚拟助手 erica 也正式亮相。用户可使用语音和文字与Erica互动，Erica可以帮助用户查询信用平分、查看消费习惯、随着银行收支流水的变化为4500 多万客户提供还款建议、理财指导等。该银行称，Erica旨在成为用户“可信任的金融咨询师”。据悉，Erica将2017年年底大规模投放使用。
　　事实上，不仅上述银行在人工智能应用层面取得重大进展，世界上很多银行亦是如此。如西班牙对外银行已经使用机器学习技术判断信用卡欺诈问题；瑞士瑞信银行已经部署了基于机器学习的高频交易平台；汇丰银行已经使用基于人脸和语音的生物识别技术来验证消费者身份；德意志银行利用新闻舆情分析进行金融预测；苏格兰皇家银行使用“LUVO”虚拟对话机器人为客户获取最适合的房屋贷款；西班牙国际银行使用图形分析方法为客户全方位画像；瑞士银行（UBS）正寻求利用人工智能技术，通过观察客户的面部表情来帮助他们进行投资等等。
　　人工智能助力银行业变革 哪些人适合继续留下？
　　其实，人工智能并不是一个新生事物，这一概念最早在1956年被提出。算法的持续革新、硬件的发展成熟和更大量级的数据共同驱动人工智能在沉寂了几十年之后再一次卷土重来。
　　只不过，人工智能给银行业带来的变化从未像现在这样猛烈。例如北欧联合银行已经推出了名为Nova的基于人工智能技术的聊天机器人和虚拟助理，Nova能够顺畅地理解挪威语，并回答与养老金和保险业务相关的问题。目前，Nova已经开始服务于该银行位于挪威等地的网点。这样的人工智能助理在欧洲已经开始逐步取代现实中的网点雇员，很多银行已经开始关闭线下的实体网点，例如北欧的大型商业银行在过去的十年内已经关闭了大约30%的线下实体网点。
　　事实上，在中国，银行业应用人工智能技术的趋势也很明显。如，2015年，(港股03328)推出的智能网点机器人 “交交”，可以人机进行语音交流，还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务；2016年(港股03968)在其APP 中正式上线摩羯智投，把智能投顾这个概念推向了大众的视野；平安运用人像识别技术，在指定银行区域进行整体监控，识别陌生人、可疑人员和可疑行为，提升银行物理区域安全性，该套系统还能识别银行VIP客户等，实现个性化服务等等。
　　虽然说人工智能颠覆银行业还尚言之过早，但如今人工智能技术的应用，很显然已经显著帮助传统金融机构解放了人力、节约了成本、提高了效率。
　　那么未来，当众多银行岗位被人工智能技术替代，什么样的人适合继续留在银行？
　　“人工智能对一些银行工作岗位的替代性很大，但被替代的并不是特别简单的工作，反而是知识密集性较高的工作。那些需要温度的工作岗位很难被替代，比如营销、公关、谈判这类软性技能，始终是落在人的肩上。”一位业内人士表示。
　　“银行的主要业务脱离不了‘销售’，偏向市场端的对公对私岗位是创造价值的‘源头’。柜员、理财经理、客户经理是‘销售’链条中脱离不开的三个职位，以柜员为例，作为维护和开发客户的重要渠道之一，人工智能的出现，让柜员摆脱了技术操作的束缚，那些思维灵活的员工，会充分利用时间提高服务意识，对客户进行差异化服务，因此，他们这类人更适合继续留在银行。”一位业内人士补充道。
中国电子银行网更多精彩资讯，请来金融界网站()面对互联网和人工智能的冲击，十年后银行业将会怎样
十年之后的银行业将会有完全不一样的面貌。许多传统意义上的银行如果希望屹立不倒的话，必须经历显著的脱媒化，亦或者做出前瞻性的业务模式调整。
科技改变一切
有关传统银行业分崩离析是时下最热门的话题之一，类似Fintech的概念被视为银行业的终结者。无论这种观点是否正确还有待时间来验证，但不可否认的是，银行和资本市场许多方面已经受到了“外来者”的挑战。新兴产物/概念的最大后盾在于，科技创新的力量有可能改变传统的一切。数以万计的初创公司如雨后春笋般纷纷崛起，全面渗透那些弱点百出的传统机构。想象一下未来银行业的情形：没有银行家的银行、无需实体分支机构便能提供服务、无需存款便能放贷……
新模式：灵活、合作、开放
许多银行和金融机构，尤其是那种规模庞大，结构复杂的公司，过去几年已经在简化他们的业务和运营模式。相较于传统的方式，外包非核心业务不仅更简单而且更便宜。
在新的组织架构下，员工很有可能非坐班制。这就意味着，形成一个统一的企业文化、保留企业的辨识性、并维持员工的忠诚度会是一个全新的挑战。通过复杂的网络和工作网，银行和第三方合作之间的关系会愈加紧密。这种延伸性的生态系统会带来新多便利和潜在的风险。
品牌重要性和客户体验
用不了太长时间，银行业也将面临其他行业同样的问题——品牌辨识度。金融危机以来，许多银行依然未能摆脱之前的负面形象，市场对于银行业的信任度也处于冰点。过去十多年来，银行的品牌效应增长是最为缓慢的，这显然和银行业在经济和社会体系中的重要性无法匹配。
未来银行业势必会面临打造自身品牌和提升用户体验的历史使命。只有更好的为客户提供服务并获得更多的客户需求，银行才有可能为客户做到“量身定制”的服务。
全新的支付方式：区块链、直接&无缝
作为支付和交易的重要媒介，银行运作的方式将更为现代化。区块链的横空出世正在改变现有的格局。同时，移动端支付增长也在“逼迫”银行做出角色调整。排媒现象对于银行业的威胁是切实可见的。
可以明确的是，未来的支付系统会在持续不断改进的科技推动下变得大为不同。未来五年内，区块链将是最具有变革性意义的支付方式。到2020年，基于区块链技术的私人支付系统交易量会大幅增长。Uber和区块链技术的结合体——自动交换支付系统会在2025年成为现实。此外，由于交易变得更为直接和数字化，交易费用也会下降。当然银行在整个生态系统中的作用还是毫无疑问的。
人工智能主导交易
过去十年来，“无需交易员的交易”已经成为现实。算法交易和交易所电子化令人类交易员的重要性不断减弱。不过闪崩等情况的出现也证明，新的风险也在逐渐浮现。
自动化交易的发展和交易所清算系统的加速或令市场更有效率，不过这也会导致趋同性更加明显。人类的角色重心将转向构建算法、投资决策、策略建议和客服服务。
美国银行业的历史证明，脱媒化绝非一朝一夕。三十多年前，银行在企业信贷中的占比一家独大，而2014年银行在企业信贷中的比例已经只有30%左右。这一趋势总体而言是有益的，可以提升金融市场的深度，避免银行业出现问题而导致经济受到挫伤。
市场化信贷模式(批发信贷)的趋势将不断得到强化。金融机构可能通过“大鱼吃小鱼”的兼并或者与大型银行合资的方式来努力确保自己的市场地位，银行也会吞并一些做批发信贷及相关技术的(金融)机构，类似白标的合作方式也可能出现。
未来银行构想：消失的网点
互联网金融与金融互联网，这两个概念源于马云，日他在媒体发表文章称：“未来的金融有两大机会，一个是金融互联网，金融行业走向互联网；第二个是互联网金融，纯粹的外行领导，其实很多行业的创新都是外行进来才引发的。金融行业也需要搅局者，更需要那些外行的人进来进行变革。”
互联网正在迅速改变传统商业模式和组织形式，凭借其技术优势和庞大的客户数据，开始逐步渗透到金融领域：首先是支付，接着是贷款和理财，最后是存款，一些互联网公司已经进入到供应链金融、保理等业务领域。
互联网企业与银行的竞合关系
当前，任何一家商业银行都不能对互联网金融的挑战视而不见，认为它无足轻重；但同时大多数银行也不会据此认为银行在互联网企业面前会毫无作为，应该客观、理性、辩证地看待互联网企业与银行的优劣势对比及竞合关系。
互联网企业的优势在哪里？
互联网企业最重要的优势在于其没有传统银行所受的监管限制，它可以打无规则的游戏；互联网企业的技术基因和草根属性，又使其具有创新的动力和能力。同时，互联网企业更加注重客户体验，甚至体验高于安全。还有一点，互联网企业没有历史负担，它可以把从金融服务获得收入全部给予客户，甚至把其他收入贴补给客户，而银行作为传统金融行业的既得利益者，长期依靠利差和服务收入，且背负“暴利”的道德指责。
互联网企业的劣势也很明显。没有金融牌照，不受监管，所以也不受保护；需要对接金融机构的资产；同时，技术安全和资金安全的保障都比较低。此外，流动性管理方面，目前为止，互联网金融还没有经历过真正的考验。
银行与互联网企业相比，优劣势正好颠倒。银行拥有合法的金融牌照，受法律的保护，有严格的风险管理，尤其擅长流动性的管理，注重安全和声誉，拥有大量客户的信任。同时，传统银行还具有非常完整的产品线，特别是资产业务，比如“宝宝们”最终还得依靠投资银行协议存款来获取收益。
互联网企业的优势恰恰是银行的劣势：受到严格的监管限制，缺乏创新的动力，对市场的反应比较慢、不灵活，对客户体验的重视不够，还有历史负担和既得利益对银行的束缚。
2013年以来，“互联网金融
民营银行”给市场和投资者提供了无穷的想象空间。然而，个人并不认同互联网金融是对传统金融的颠覆。未来不是互联网企业变成金融机构（当然不排除将来有一部分会成为金融机构），而是金融机构变成互联网企业。
互联网拥有巨大的变革的力量，尤其在推动银行销售和服务渠道、以及银行和客户之间交互方式改变方面，其意义是革命性的。互联网技术脱媒以及去中介化的功能，整体降低了交易成本，扁平化的管理也有助于效率的提升。
冷静思考之下，正如一位学者所言，互联网在渠道意义上挑战传统的银行和资本市场，但在产品结构和产品设计上跟银行、保险、资本市场等所经营的产品没有区别。金融的本质没变，还是交易各方的跨期价值交换，是信用的交换。金融产品本质是确定的现金流和不确定的现金流的一种跨期交换，这并没有因为互联网的出现而发生改变；金融机构对流动性、收益性和安全性三性平衡的原则并没有任何的改变；一切金融产品的收益都需要底层基础资产的支撑，这一点也没有任何改变。
因此，金融机构和互联网企业不是你死我活的关系，更多是一种竞合关系，有竞争，有相互的渗透与反渗透，但是也有合作的空间。
以业务维度划分：银行负债、资产、中间三大业务，互联网企业更擅长支付服务和吸收负债；而以批发和零售维度划分，互联网企业的优势在于零售市场。
以余额宝为代表的互联网金融可以更好地帮助银行做好负债端的业务，银行则可以把精力重点放在资产端业务。银行的核心竞争力在于风险经营，主要体现就是资产端，核心是风险资产定价水平。余额宝们不会革掉银行的命，只会帮助银行做他们真正应该做的事。同时，批发领域需要的资金量巨大，更需要一种安全和信誉，所以B2B领域仍然是传统银行的优势领域。
未来可不可以把互联网企业变成传统金融机构的前端、销售渠道，让它去导流、去完成社会闲散资金的聚集；而银行在后端专心做资产业务，特别是大资产业务、大中型的公司金融？这是一个值得探讨的方向。
银行应对互联网金融的三种模式
当前商业银行面临外部经营环境的巨变，资本监管、金融脱媒、利率市场化和互联网技术进步，这四大趋势代表着银行业当前受到的巨大威胁和挑战，这些趋势背后都指向一条：银行必须走轻资本的互联网发展道路。
互联网时代下商业模式与金融模式的变革已不可扭转。当前银行应对互联网挑战存在三种模式：第一，金融产品的互联网销售，即电子银行的发展道路：从电子银行到当下的直销银行，再到未来银行；第二是银行自办电商，亦商亦融；第三是社会电商模式，即银行与互联网企业、尤其是电商企业的合作模式。
所谓电子银行道路，从第一代信息上网，到第二代产品上网，到现在第三代服务上网，银行走过了十几年的发展历程。现在很多银行都推出了带有第三代特征的网银，比如招商银行的“i理财”、中信银行的金融商城、光大银行的阳光营业厅等等。
第三代网银非常关注客户行为、交易记录等大数据分析，然后进行精准定向营销。同时，银行将客户经理、理财经理也配置到互联网上，以前客户是单向的、自助式上网处理业务，现在可以是双向的，售前营销咨询、售中业务办理、售后服务投诉处理都可以集中在互联网上实现。
还有一种方向是将线上网银和线下网点进行结合，银行甚至可以与其他行业的连锁网点互为渠道，这种模式即O2O模式，也叫社区银行模式。社区银行应该通过社区网点的触角，推动线下客户转化为线上客户，但是，目前国内还只是把社区银行作为延伸到社区的轻型网点，并非定位于O2O模式的线下推广。
第二种模式即银行自办电商，自己做B2C或B2B电子商务平台，给客户提供线上交易服务，同时延伸至支付和融资服务。比如建行的善融商城、交行的交博汇、工行的融e购等。
究竟银行应不应该自己办电商？争论也很大。反对者认为，银行办电商不符合社会化分工的原则，银行不具备互联网基因，难以做好；另外《商业银行法》也不支持商业银行去投资实体机构。
目前看，银行系电商还没有找到合适的盈利模式。银行系电商无论是部门模式（建行），还是银行股东模式（民生电商），抑或将来可能由银行成立控股子公司模式，各种模式都在尝试。
第三种模式，银行为社会电商提供金融服务，即银行作为专业的金融服务提供商，和社会上众多的电商开展广泛的合作，为它们提供金融服务。商业银行，既是电子商务环境支撑者，也是支付结算的最终执行者。整个电子商务商流、信息流、资金流、物流“四流合一”，银行是最终实现闭环的不可缺少的一环，银行主要发挥四方面的作用，即信用中介、支付中介、资金中介、信息中介。
未来银行构想：消失的网点
当前，微信支付、余额宝、滴滴打车、阿里收购高德、腾讯收购大众点评、中信与阿里腾讯合作网络信用卡……这一系列纷繁迷乱的现象背后其实都是为了争夺入口。
在互联网上，用户有多种活动，新闻、视频、搜索、游戏、购物、社交、地图、投资、支付等等，每一个用户需求都可能催生出一个甚至几个上亿人的巨大用户流量入口，而且只要这个应用有足够的用户粘性，就可以沿着它往下拓展其他应用。这就是互联网时代的“入口为王”法则！
然而，相比搜索、社交、购物等应用，金融属于次生需求，总是在用户满足其他需求的过程中的伴生需求，很难具备客户粘性，因此在互联网时代，身为蓝血贵族的金融机构才会低声下气地去和草根出生的互联网企业合作。
如果银行把自己的入口和互联网主流入口绑定就可以大大提高客户流量。另外一个思路：如果银行能做出一个类似搜索社交浏览器等主流入口，岂不就可以不求别人？银行电商是一个探索，但是其他探索还没看到。
银行的产品与服务势必将朝向以开放、分享、创新、个性、普惠为特征的互联网精神发展，更大地发挥互联网低成本、高效率、开放式、无边界、平等普惠的优势，充分地应用互联网的精神、理念和技术，将互联网作为主要的营销和客户服务渠道。在具体业务模式上将涌现出更多自金融、微金融、草根金融、普惠金融等创新业务模式。
未来，银行网点转型的终极目标其实是消灭网点。以澳大利亚为例，2012年银行网点从6631家减少到6501家，关闭了130家；而据交通银行2013年半年报，其网点数也从2691家减少到2681家。也许在不久的未来，银行多过米铺的现象将得到根本改观，客户与银行的交互将主要在云端了！
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