受新科技冲击的还有这四大金融领域

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就像移动支付的兴起对传统atm机制造商的冲击一样，新技术的应用正在加深对传统金融业的冲击。

其中，最具影响力的案例之一是人工智能(ai)进入金融业。人工智能已经开始对一些标准化、常规化、低附加值的业务工作产生替代效应——例如，vtm等远程智能操作方法已经取代了一些零售前台业务工作，大数据模型已经取代了人工审计等工作。

当然，一些专业要求较高的非标准工作仍然超出了人工智能的范围。

让我们来看看曾经风光无限、受科技进步影响最大的四大金融领域。

发行的银行卡越来越少

电子支付，尤其是二级银行账户(即应用中的变更账户)支付和快速支付，事实上，不仅影响现金和与现金相关的一切，还影响银行卡——但强度还不是很大。

一组容易被忽视的数据是，截至2017年底，中国使用的银行卡数量为66.93亿张，同比增长9.27%，增速正在放缓。2016年，全国共发行银行卡61.25亿张，同比增长12.54%。

这一切都与人们越来越倾向于通过互联网渠道申请小额信贷服务，而且越来越方便有关。

人工智能取代了信用审查

许多行业都在裁员和提高效率，但当这种情况发生在被视为金字塔顶端的金融业时，影响将会更大。

最近，银行和上市公司都在集中精力发布年度报告。有两种情况值得特别关注。他可以帮助我们了解技术效率在多大程度上改善了我们的金融业务。

美国上市公司乐心的财务报告显示，目前该公司98%以上的订单已经过自动审计。平安银行(000001)高级管理层在接受记者采访时表示，在信用卡、消费金融、汽车金融相关产品的申请过程中，通过使用技术，极大地提高了审批和贷款的效率。一年前，申请贷款需要22个小时。去年下降到4 ~ 5个小时，最快时间达到第二个水平。

“举个例子，如果借款人来自合作组织，我们与国内一些家装网站和芝麻街信用合作。如果是来自这些具体的合作渠道，只要符合贷款标准(如芝麻信用评分达到约定标准)，我们后台系统会自动实时授信，无需人工操作。”一家消费金融公司的高级主管介绍说。

信用评论是一个传统的帖子，曾经是离线操作和消耗人力，正在被人工智能所取代，在一些场景和面对特定的客户。因为许多贷款机构的数据模型现在可以访问金融交易记录(包括信用偿还历史)、信用账户数量、使用信用的年数、诉讼信息等。，与此同时，社会数据和运营商数据也在不断增加。

出发率

打破出纳员的铁饭碗

银行业协会刚刚发布了《2017年中国银行(601988，诊断股票)(港股03988)行业服务报告》，其中有一组数据至关重要。2017年，银行业金融机构交易2600.44亿笔，同比增长46.33%；场外交易金额达到2010.67万亿元，同比增长32.06%；行业平均离岗率为87.58%。

在此背景下，社区网点等低效网点关闭、网点轻便智能化、网点人力投入减少、银行大力发展网上客户获取和业务渠道是可以理解的。这无疑将打破传统银行出纳员的铁饭碗。

新技术

取代索赔和损失确定

保险业的一些工作也受到了冲击，比如损失理算师。

去年6月，蚂蚁金服宣布将向保险行业开放其技术产品“固定损失宝”，该产品可以通过算法识别事故照片，与保险公司联系，并给出固定损失结果，包括受损零件和维护价格计划。根据蚂蚁金服当时估计的数据，该行业大约有10万人从事调查和确定损失的工作。在使用了保险公司的“损害判定宝”应用程序后，预计调查和判定损失的工作量将减少50%。

巧合的是，去年，日本人寿保险巨头郭芙人寿保险公司计划裁员近30%，每年节省约1.4亿日元。