提問者是銀行的行長吧，銀行業的發展這個題目太大，不好回答。只能說它們如果不靠壟斷，基本上是被淘汰的物件，呵呵！

AI與金融結合的時代，說的不早不晚吧

許多人預計，在未來五到十年內，銀行業將有30-40％的工作崗位流失到人工智慧。大多數大型諮詢公司已經發布了人工智慧將如何改變銀行業的研究：從“虛擬助手”在與客戶的所有互動點上取代人類，到機器人防止欺詐，執行復雜交易或在董事會上進行支援決策。

銀行目前處於試驗階段，專注於精確定位AI可以產生最大價值的領域 - 找到使用AI的“正確”領域是一個複雜的問題。開放式銀行業務和“開放式”支付（PSD2）正迫使發展更快地發展。尤其是在支付領域開放的新情景需要大量使用人工智慧，以及新老玩家邊緣化和服務商品化的痛苦。

說到銀行業如何開放發展

我的觀點：其實迫使銀行開放的不只是AI，還有API /雲/移動/物聯網/區塊鏈。

但如果沒有新的商業模式，技術從未改變過任何東西。

所以銀行面對新技術（AI），需要新的商業模式。

我不會預測AI或相鄰的技術將改變銀行業，而是隻有這些技術支援的新商業模式才能做到這一點。

威脅銀行不是來自技術：風險是銀行沒有意識到他們必須重新定義他們的商業模式，然後再進行如此重要的技術更新。實際上，在沒有首先設想新業務模型的情況下采用新技術可能會使事情變得更糟，因為它會加強現有的業務實踐。

這些只是我個人的觀點。

來源：艾瑞諮詢

人工智慧+金融（AI + Finance）與金融科技在界定上存在明顯不同。金融科技主要是指廣義的新興技術（大資料、雲計算、區塊鏈、人工智慧）與金融業的結合。艾瑞認為人工智慧+金融主要是透過人工智慧核心技術（機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺）作為主要驅動力，為金融行業的各參與主體、各業務環節賦能，突出AI技術對於金融行業的產品創新、流程再造、服務升級的重要作用。本報告圍繞上述界定的人工智慧+金融行業特徵展開研究分析，描繪人工智慧+金融行業的發展現狀及未來前景。

2011-2018這八年間，中國商業銀行的不良貸款餘額從4,279億元上升到19,571億元，其中2018年6月的不良貸款餘額較2011年12月上漲了357%；不良貸款率從1%上升到1.86%，整體呈現上升趨勢。從近年的走勢來看，傳統金融機構由於存在對系統和流程建設的重視程度不夠，及時監測違約風險的能力不足，系統性的風險預警機制尚未建立等原因，導致在風險管理方面存在諸多問題。同時在央行宏觀審慎評估體系（MPA）實施以及監管日益趨嚴的環境下，金融機構需要改變以往的管理思路，透過運用人工智慧等新科技手段不斷增強自身的主動式風險管控能力以便應對未來的挑戰。

人工智慧+金融行業相關技術梳理

人工智慧與大資料等技術相互融合，共同推動金融行業發展

在人工智慧+金融行業中，人工智慧與大資料、雲計算以及區塊鏈技術並不是相互割裂的，更多的表現為相互依存的關係。大資料可以為人工智慧技術在機器學習訓練、演算法最佳化等方面提供豐富的養料；雲計算為大資料提供超強的運算和儲存能力，顯著降低運營成本；區塊鏈解決了大資料、雲計算、人工智慧技術存在的資訊被洩露、篡改的安全性問題，使得金融交易具有更高的安全性。人工智慧技術作為金融行業未來發展的核心驅動力，與其他相關技術一道共同促進金融行業轉型升級。

人工智慧+金融行業核心技術梳理

人工智慧技術助力金融場景實現智慧化

就人工智慧而言，在金融行業的相關場景中以機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺這四項技術應用較多。機器學習（尤其是深度學習）作為人工智慧的核心，作為金融行業各類智慧應用得以實現的關鍵技術發揮極其重要的作用；知識圖譜利用知識抽取、知識表示、知識融合以及知識推理技術構建實現智慧化應用的基礎知識資源；自然語言處理透過對詞、句子以及篇章進行分析，對於客服、投研等領域效率的提升提供了有力支撐；計算機視覺技術透過運用卷積神經網路演算法在身份驗證和移動支付環節廣泛應用。