经测算，到2027年，中国金融业就业人口可达到993万人，其中23%的工作岗位会受到人工智能带来的颠覆性影响，削减或转变为新型工种；剩下77%的工作岗位未被替代，但效率将获得大幅提升。

将受到人工智能颠覆性影响的主要为从事标准化、重复性工作的岗位，据估算至2027年约为230万人，即金融业就业总人口的23%。而余下760万人主要为需要解决复杂问题、应对人际情感交互及随机多变环境的岗位，将不会受到人工智能的颠覆，而是在人工智能的协助下提升效率。

古老又现代的金融业有一套自己的行事准则：数字、报表、审批流程…...如华尔街手拿公文包快速穿过街道的行业精英们，节奏快速准确，一丝不苟。

金融场景下高度结构化的数据给AI技术的发展提供了优渥的土壤，在此之上，身份识别、风控管理、流程优化等领域开始出现AI技术的身影。事实上，金融行业已成为AI落地众多场景中，发展最为迅速的领域之一，这从五年前开始的P2P浪潮之火爆程度就可见一斑。

正是由于语音、图像、模式识别等技术在风控、审批等环节的落地应用，单个信贷申请的受理成本大幅降低，曾经银行机构不愿意覆盖的长尾客群才有了信贷渠道。尽管从业门槛的降低带来了暂时的混乱，然而随着监管的收紧，真正拥有技术壁垒且精通商业运作的机构还是活了下来。可见，金融人工智能不仅具有市场、用户的高度关注，也有着非常重要的运用价值。

金融领域正在应用的生物识别技术包括但不限于指纹识别、声纹识别、虹膜识别、人脸识别等。以人脸识别为例，随着智能手机逐步拥有1:1的人脸比对能力，微信支付及支付宝两大支付巨头先后上线了「刷脸支付」功能，并在线下门店展开了刷脸支付设备推广战。支付宝推出蜻蜓，微信支付推出青蛙，大额补贴各不相让。

长久以来，客服部门是金融机构的成本中心，并且随着业务的增长，机构需要招募的客服人员也呈规模化增长。客服需要处理的问题数量随着机构的营销活动变化，因此机构需要的客服人员数量也非常弹性，如何快速招募并遣散客服又构成一道挑战。

随着语音语言处理技术的出现，围绕着客服中心的种种难题得到了解决。由于客户的问题集中化较为明显，因此基于语音语言技术的智能客服成为人工客服的第一道防线。不仅如此，智能客服还能代替人工客服进行大批量外呼，这样一来客服部门便从成本中心转变为利润中心，为金融机构带来实实在在的营收。

正是由于AI技术在风控方面的应用，使得单位受理成本降低，普惠金融成为可能。针对C端长尾客群，行业曾经给出P2P这一普惠金融答卷。虽然入局者鱼龙混杂，曾给社会带来了不好的影响。然而监管加紧后，大浪淘沙中，呈现偏重技术样貌的公司还是得以留下。

技术革命仿佛绵延不断的山脉，我们正站在人工智能这座高峰的山麓，人工智能对我们生活将产生革命性影响，一如当年的蒸汽机技术，我们正处在一个承上启下的创新时代，由人类创新最终过渡到机器创新。对于百年之母的金融，AI+金融是一场崭新的、前所未见的升级运动，在这一场变革的浪潮之中，普惠金融走向每一个平凡人，每一家金融机构为用户提供高效、精准、便捷的金融服务。