正如移动支付崛起对传统ATM机生产企业带来的冲击一样，新技术的应用对传统金融行业的影响正在深化。
　　其中，影响较大的案例之一是人工智能（AI）进入金融行业。AI已开始对一些标准化的、常规流程化的、低附加值业务岗位产生替代效应——比如VTM等远程智能作业方式对某些零售前台业务岗位的替代，大数据模型对人工信审等岗位的替代。
　　当然，一些非标转化的、对专业性要求更高的岗位，AI仍旧望尘莫及。
　　下面就来盘点一下曾经风光无限、因受科技进步等影响，受到冲击最大的四大金融领域。
　　发得越来越少的银行卡
　　电子支付，尤其是二类银行账户（即APP内零钱账户）支付和快捷支付，其实不仅冲击了现金以及与现金有关的一切，也冲击了银行卡——只是力度暂时还没那么大。
　　一组很容易被人忽略的数据是，截至2017年末，全国银行卡在用发卡数量66.93亿张，同比增长9.27%，增速在放缓。2016年全国银行卡在用发卡数量61.25亿张，同比增长12.54%。
　　这一切，与人们越来越倾向于、并且更方便在互联网渠道申请的小额融资服务有一定关系。
　　被人工智能替代的信审
　　很多行业都在减员增效，只是当这个情况发生在被认为是金字塔尖的金融业时，带来的影响要大一点。
　　最近银行和上市公司集中发年报，有两个情况值得特别关注，他能够帮我们了解到底科技为我们的金融业务提升了多少效率。
　　美股上市公司乐信的财报显示，目前该公司超过98%的订单实现了自动审核。而平安银行高层在接受记者采访时说，运用科技，该行信用卡、消费金融、汽车金融相关产品的申请过程中，审核与放款效率大幅提升。一年前贷款申请需要22个小时，去年已经降到4～5个小时，最快的能达到秒级。
　　“如果借款人是从合作机构场景来的，比如我们跟国内一些家装网站和芝麻信用有合作，如果是从这些特定合作渠道来的，只要达到了放款标准（比如芝麻信用分达到约定标准），我们后台系统就会自动实时授信，完全不用人工。”一位消费金融公司高管介绍。
　　信审——这一传统的、曾经要在线下操作、耗费人力的岗位，正在部分场景以及面对特定存量客群的情况下，正被人工智能取代。因为现在很多放款类机构的数据模型，已经接入了金融交易记录（含信用偿还历史）、信用账户数、使用信用的年限、诉讼信息等，同时还不断新增社交数据、运营商数据等。
　　离柜率
　　摔碎了柜员的铁饭碗
　　银行业协会刚刚发布的《2017年中国银行业服务报告》，里面有一组数据很关键——2017年，银行业金融机构离柜交易达2600.44亿笔，同比增长46.33%；离柜交易金额达2010.67万亿元，同比增长32.06%；行业平均离柜业务率为87.58%。
　　放在这样的语境下，社区网点等低效网点关闭、网点轻型化和智能化转型、网点人力投入减少、银行大力发展线上获客与经营渠道，成了可以理解的事情。这无疑会慢慢摔碎传统银行柜员的铁饭碗。
　　新技术
　　要取代理赔和定损
　　保险业部分岗位也在遭遇冲击，例如定损员。
　　去年6月，蚂蚁金服宣布向保险行业开放技术产品“定损宝”——能通过算法识别事故照片，与保险公司链接，给出定损结果包括受损部分以及维修价格方案等。蚂蚁金服当时估算的数据是，业内约有10万人从事查勘定损的工作，他们使用保险公司应用“定损宝”后，预计可减少查勘定损人员50%的工作量。
　　无独有偶，去年日本寿险巨头富国生命保险计划裁减近30%的理赔部门员工，为其每年节省约1.4亿日元。
来源：证券时报