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1928年，法德邊界豎起了一道鋼筋混凝土工事，這道斥資50億法郎以法國陸軍部長姓氏命名的防線叫“馬奇諾”（Maginot Line）。
12年后，德軍曼施坦因元帥借道比利時，閃擊戰偷襲阿登高地得手，馬奇諾防線如同虛設。
時光輾轉，二十一世紀初期，幾次信貸危機讓國內傳統銀行的“信用高地”失守。
與之相反，科技的引擎轟鳴作響，滾滾向前，科技巨頭的崛起正在重塑金融界。BATJ等巨頭在各自領域建立龐大帝國之時，智慧金融正以閃電戰般不可抗拒之勢沛然襲來。
四百多年前，亞當斯密發現“無形的手”，市場所主導的那只叫無形的手，非市場因素主導的便是有形的手。
這只手，就是銀行的馬奇諾防線。
銀行最早感受到新技術對自己業務的解構，最為明顯的是分行業務，在國內有個時尚的名詞叫“網點”。
英國Metro銀行是一家以分行為基礎的銀行，在創立后的前三年合計虧損超1億英鎊。同時期波蘭的一家創新領域銀行Alior，卻在4年之內成為歐洲新客戶數量增長最快的銀行。
國外的變化也在中國上演著：支付寶、微信錢包依托電商或者社交，從移動支付向綜合理財平臺演化。
技術悄然生長，但對于銀行的改變好像只是數夜之間。
平安銀行、招商銀行是最早提出向智能業務轉型的傳統銀行，兩家銀行的玩法雖然是指向在線支付，但路徑已經逐漸向AI靠攏：辦理相關業務在線化、智能化。
2019年9月，中國人民銀行印發了《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》，明確指出金融業要充分發揮金融科技賦能作用，推動我國金融業高質量發展。一時間，加速金融與科技深度融合成為行業共識，金融科技也已經上升到國家戰略層面。
如果我們將互聯網金融時代對于證券行業的改造，看作是一場表皮手術的話，那么人工智能對于證券行業的改造更像是一種刮骨療毒。
艾瑞咨詢《2020年中國AI+金融行業發展研究報告》發布，報告指出，AI+金融的落地場景主要分為八大領域：AI風控、智能客服、智能營銷、智能保險、智能監管、身份識別和職能投資；2019年金融場景AI投入總規模為197.9億元，2020年這一指標預計上升至254.4億元。
人工智能技術并不只是對銀行現有服務的簡要融合，而是對銀行經營管理服務等進行全方位智慧化再造。
2019年統計數據顯示，銀行業對于IT技術的投入金額比例中，大型國有銀行占據了43.8%的IT市場，其次為各類城商行與農商行，占30.4%。
在AI技術的強勢攻勢下，銀行不得不加快智慧化轉型步伐，推動以人工智能為核心的智慧化銀行建設。同時還將開發在銀行場景下的更多基于人工智能的應用產品，進行智能驅動下的業務轉型與產品創新。
目前，已有多家銀行自建科技子公司。如，2019年6月13日中國銀行成立中銀金科，2019年5月8日工商銀行成立工銀科技等。
可以預見，“AI+銀行”融合發展趨勢不可逆轉。集結號的吹響加速了新舊范式的對壘，一眾剛誕生不久小企業或能借科技之光與大企業站在同一起跑線開始新一輪的角逐。在全線智能的時代下，AI+銀行這塊大餅中蘊藏的機會是無限大的。
但這不意味著所有公司都得從0到1做AI研究。借助懂算法更懂技術，懂需求更懂場景的數據集成解決方案，同樣是對癥良方。
易道博識的AI+銀行智能解決方案，一直是以業務場景為切入點，融合業務和IT雙重職能，推動企業內部方法論與組織管理流程的優化，對完善企業組織結構與流程，提升管理水平有強推動作用。
這次，易道博識的目光聚焦信貸。在原有的遠程開戶、財報識別、集中運營、票據識別4項功能之外，易道博識的AI+銀行智能解決方案新增了信貸業務方向的解決方案。
本方案囊括貸款申請、資料審核、貸后管理3個模塊，運用OCR文字識別技術與企業大數據，在整個業務流程中快速采集證件與文檔材料信息，高效完成信息收集與評估，讓個人、企業用戶可以在網站、APP上隨時申請貸款，讓銀行全面提升業務水平。這不僅簡化了貸款的申請程序，也加速了銀行的審批過程，給用戶和銀行雙方都帶來了便利。
貸款申請可以使得用戶在業務流程中快速采集證件與文檔材料信息，高效完成信息收集與評估，讓個人、企業用戶可以在網站、APP上隨時申請貸款，讓銀行全面提升業務水平。這不僅簡化了貸款的申請程序，也加速了銀行的審批過程，給用戶和銀行雙方都帶來了便利。
資料審核功能支持將客戶上傳的不同格式多種樣式的貸款申請資料本進行自動分類、智能質檢、OCR識別，并形成可編輯的結構化信息。針對復雜情景下的文件，該方案支持文件的自動分類、模糊判斷、方向檢測及轉正，充分保障識別的準確率與效率。
貸款人（企業）在貸款后定期按要求上傳財務報表、合同與發票，證明經營狀況正常。用戶在前端上傳影像資料，即可在服務器端進行識別，有效幫助信貸行業解決審核信息整合難、審批標準不統一、貸后管理松散，貸后檢查難以監督等問題。
信貸業務背調、貸后風險控制需采集大量的企業客戶信息數據。對于海量的非結構化文字和數據信息，單純依靠人工作業勞動成本高、效率低，無法適應業務高速擴張需求。
而易道博識的AI+銀行智能解決方案以智能數據構建及管理平臺為基礎，高度契合企業自身業務流程和業務發展特征的技術架構。當企業完成數字化轉型第一步，將用戶和企業內部資源通過管理平臺進行融合與連接后，企業的運營數據將進一步豐富，業務流程將得到進一步優化與打磨。
渠道思維，缺乏模塊思維。這是傳統銀行在數字經濟下暴露出的問題。
“模塊化”一詞看上去抽象，如果用“分工”來形容就更清楚了。傳統銀行幾乎囊括儲蓄、支付、信貸、投資等業務，巨無霸的優勢在于能夠以碾壓之勢拓展新的藍圖。
但就像航母能夠在星辰大海橫行，卻無法在大江大流中馳騁。
因此銀行勢必要在儲蓄、支付、信貸等業務上建立完整體系，每個體系不一定非得親力親為。什么都會并不意味著什么都能做好，與優質的數據集成商結合，未嘗不是更好的選擇。
隨著AI已經悄然拿下了“比利時”，智慧金融與傳統金融已經不再涇渭分明。一旦銀行的數字化轉型完成，會不會讓傳統銀行的馬奇諾防線形同虛設？
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