金融業:越來越多的機器,越來越少的人
國際咨詢公司麥肯錫的最新報告預計,機器將在未來2到3年取代30%的銀行員工。會計師事務所畢馬威的結論更是令人驚異——到2030年傳統銀行的多數部門或將消失,類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。
責任編輯:顧策 助理編輯 溫翠玲 實習生 高鑫 楊瀅瑋
2015年6月9日,香港,匯豐控股有限公司總部大樓。匯豐銀行這一年計劃全球裁員2.5萬人。
(本文首發于2017年8月24日《南方周末》)
國際咨詢公司麥肯錫的最新報告預計,機器將在未來2到3年取代30%的銀行員工。會計師事務所畢馬威的結論更是令人驚異——到2030年傳統銀行的多數部門或將消失,類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。
“我還能做什么?”這是邢軍最近常問自己的問題。他出身三線城市、大專畢業,現在是一名銀行信用卡審核員。
以往,邢軍會選擇在銀行網點擺攤,客戶辦卡、審核“一條龍”,省時省力,還能獲得一筆辦卡傭金提成。信用卡審核的工作屬于銀行風控體系中的一環,卻占用著銀行大量的人力成本。
不過,他所在的銀行這兩年為絕大部分網點都裝了智能審核系統,客戶從銀行進門到開戶,在一位工作人員的引導下,整個過程不到十分鐘就能完成,其中最重要的風控環節——身份識別環節也由人臉識別技術實現。
人臉識別是被最早運用到金融領域的人工智能技術之一。通過對臉部生物信息的分析,系統能快速確定攝像鏡頭前是否為生物活體,并完成個人身份信息的認證,而這一過程,通常只需要幾秒鐘。
有了網點的智能審核系統,邢軍感覺到工作量明顯下降,自己不用再為每一位信用卡客戶單獨進行身份審核,只需偶爾撿下人工智能的“漏單”,為那些沒有前往網點的用戶進行上門身份核實服務。為了提高效率,銀行還為每位外勤人員安裝了面部識別App軟件,方便審核員能夠隨時隨地完成認證工作
如今,除去刷臉驗證身份,“刷臉支付”“刷臉取款”等新型人工智能技術被越來越多地運用到銀行服務中,客戶方便了,對邢軍而言卻不是好兆頭。“工作輕松了,但是辦卡收入沒了,未來怎么樣不好說。”
邢軍并不理解什
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