“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。
有了网点的智能审核系统，邢军感觉到工作量明显下降，自己不用再为每一位信用卡客户单独进行身份审核，只需偶尔捡下人工智能的“漏单”，为那些没有前往网点的用户进行上门身份核实服务。为了提高效率，银行还为每位外勤人员安装了面部识别App软件，方便审核员能够随时随地完成认证工作
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2016年末，工商银行当年共减少柜员14090人，农业银行减少10843人，建设银行减少30007人，并且这一趋势正在常态化。
相应地则是银行离柜率的迅速上升，离柜率也通常被视作银行互联网业务替代线下柜台的比率。银行业协会数据显示，2016年银行业金融机构离柜交易金额达到了1522.54万亿元，行业平均离柜率达84.31%。
在国内银行业整体转型互联网的大环境下，从企业盈利角度，银行引入智能系统能够大幅减少人力成本。
报告根据对8家利用人工智能改进现金股票业务的银行研究发现，数字化处理运用最多的前台部门，每个员工带来的收入翻了八倍，中后台部门每个员工处理的任务量翻了四倍。
报告预计，诸如中台部门的质控与合规业务，以及从前台接收潜在客户信息生成交易合同的资本市场业务，至少可以减少四分之一的人力。而后台部门的IT、财务和人事业务对于文件和数据的处理，也不再需要人力手工录入和扫描，可能导致裁撤三分之一的岗位。
事实上，采用机器学习、自然语言处理、认知技术、自动化流程、智能工作流工具已成为全球投行业的大趋势。
向上侵蚀
人工智能对金融业从业者的冲击正向更高的维度蔓延。
一家大型财险公司的精算师陈立感觉自己的施展空间越来越小了。他负责保险公司的风险分析并量化其财务影响，也是金融行业公认的“钻石领”。
精算的历史最早能追溯到古罗马时期，长期以来，精算师的专业技能和判断，只有人脑才能执行。通过将人口学、统计学、经济学的原理实施到保险行业的风险和财务管理层面，精算师几乎垄断了保险业风险管理顶端的位置。但是精算师的工作性质过去几十年里正在发生变化，带来这一变化的是计算机。
“过去计算保险公司的准备金金额，需要大量手工计算，先让底层人员算出初步的因子，然后还需精算师在此基础再进行大量的人工计算，工作量很大，对精算师的计算要求也很高。”陈立向南方周末记者介绍。
但现在通过模型，大部分的初步精算工作都已由计算机完成，那些初级精算师正在被电脑所取代。“过去前后需要几个月时间完成的精算评估工作。现在一个周末就能做完。”陈立表示。
这背后折射出的正是“人VS机”在计算能力上的较量。以目前全球运算速度最快的计算机神威·太湖之光”为例，其峰值计算速度达每秒12.54亿亿次，其一分钟的计算能力相当于全球72亿人同时用计算器不间断计算32年。人类完败无疑。
近年来爆发式发展的人工智能又给了精算师们重重一击，这一次是更为赤裸裸的对抗，陈立发觉，之前科技的发展局限于重复性、体力密集型工作的淘汰。但这一次人工智能的大爆炸让脑力密集型甚至需要专业判断的工作也逐渐开始受到威胁。
改变或许已经开始了。
2017年1月，日本寿险巨头富国生命保险（Fukoku Mutual Life Insurance）计划裁减近30%的保险理赔评估部门员工，并将引入IBM旗下Watson AI人工智能系统，以提高操作效率。
蚂蚁金服旗下保险平台也于近日发布了一款名为“定损宝”的产品，通过深度学习和图像识别检测，定损宝就可以取代传统的车险定损员，在几秒钟之内就能给出准确的理赔结果。
不过，有趣的是，机器现在还斗不过别有用心的人。一位保险业资深人士介绍，他所在的集团已经采用了机器定损，但发现很多时候难以识别故意骗保的情况，还是需要人来操作。
在车险保费制定中，则已经引入了UBI（Usage-Based Insurance）技术，试图通过数据的搜集、分析，为保险公司提供产品定价。保险定价是精算师的核心工作之一，需要相当的主观决策力，但这一工作也正在被人工智能取代。
陈立有些悲观，精算师职业会消失吗？他觉得会。随着保险业的演变、大数据和人工智能的进步，长期来看，精算师的职业优势会变得越来越不明显。
更大的蛋糕
在投资领域，人工智能也正在发挥着越来越大的作用。
智能投顾又被称作机器人投资顾问（Robo-Advisor），指大数据和量化模型，为客户提供基于大类资产配置方案和财富管理服务。
和传统的财富管理投资不同，智能投顾会根据资产组合自行搭建数据模型，结合投资者风险偏好、财务状况与理财目标，通过后台算法为用户提供资产配置建议。
李涛现任恒生电子人工智能及金融工程领域专家，计算机专业出身的他在智能交易算法、智能策略、量化对冲和金融衍生品业务等方面有丰富经验。
据他介绍，智能投顾早于2005年就诞生于美国，行业规模始终不大，难与传统的共同基金、对冲基金等相比较。但智能投顾抓住了一小部分美国人的痛点，即低净值客户对大类资产配置的需求。
“像是巴菲特的股票，一股二十多万美金，个人投资很难进行购买，智能投顾实际上就是帮中小投资者完成了集资。满足了一部分个人的投资需求。”他说。
但他向南方周末记者坦言，智能投顾走红中国，除去Fintech在金融领域持续发酵的因素外，监管趋严才是更大的原因。
2015年监管层对P2P监管趋严，P2P公司被勒令禁止开展理财推荐的业务。“当时有一批P2P开始转型称作智能投顾，其实也是某种程度上规避监管风险。和真正的智能投顾有较大区别。”李涛表示。
伴随AI概念走红，越来越多的机构才搭上了智能投顾的“便车”。但现实情况是，受限于市场和政策原因，国内智能投顾平台尚不能完全复制海外智能投顾的模式，虽然不少机构为了主动布局市场，试图对海外智能投顾模式进行复制或改造。
据南方周末记者观察，目前除了有部分平台采取全球资产配置的尝试以外，多数投顾平台实际上仍在销售金融产品。
但这可能是传统金融机构在个人理财领域赶超互联网企业的最好机会。
以国内第一家、招行旗下的摩羯智投为例，据招行最新中报，摩羯智投上半年6次月度投资的申购规模累计达到45亿元，上半年平均回报位于非货币基金的前1/3。
早在2017年3月份公布的2016年年报里，招行行长田惠宇就表示要推进以“网络化、数据化、智能化”为目标的金融科技战略。继2017年与英国央行、波士顿联储等机构组织加入“超级账本”后，招行还成为全国首家推出智能投顾系统的银行。
招行在中报里直接明确定位“金融科技银行”，表现出向互联网转型的决心。
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。
