8月23日，融360刚入职的首席智能官“融八牛”，以全球首位金融AI大使身份正式公开亮相北京金融街，刷脸就能算出贷款额。一时间在业界引起热议。
据悉，这只外表憨厚的机器牛能够通过语音识别访客的问题，通过人脸识别进行身份验证，联网后台的智能风控系统可快速做出贷款额度预估，最终由融360合作的放贷机构作出放款决策。
记者从金购商超找来一位服务人员，测试后算出5000元额度。融360工作人员介绍，融八牛快速“识人”的本事，关键在联网到融360智能风控系统进行“机器学习”，积累历史经验，被越多的客人训练后，背后的模型预测就越准确。
其实，关于金融AI是好事还是坏事的争论也从未停歇。金融AI可以炒股、放贷，但确实比人类做的更好么?如果人工智能被骗子等不法分子利用，危害也可能超出预估。显然，这些争论还远没有结果。
2000年，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员。如今这里只剩下两名交易员“留守空房”，其余的工作全部由200名计算机工程师所维护的自动交易程序完成。
从2016年至今，包括贝莱德集团、德意志银行、瑞士信贷、荷兰ING银行等全球重量级银行纷纷展开裁员计划。据麦肯锡的估计，最多可能60%的银行相关职位将会受到机器人影响，甚至30%的职位可以“被直接自动化”。
根据联盟统计，在销售、交易和研究领域，全球12个最大的投资银行员工的平均薪酬为50万美元。75%的华尔街薪酬给了这些高薪“前端”员工。一旦这些交易员被机器取代，他们以前获得的薪酬将直接计入公司利润。无疑人工智能的发展，将让许多投资银行节省大笔成本。
AI的威力还体现在高效低风险。据外媒报道，摩根大通利用AI开发了一款金融合同解析软件，经测试，原先律师和贷款人员每年需要360000小时(41.6年)才能完成的工作，这款软件只需几秒就能完成。而且，不仅错误率大大降低，重要的是它还从不放假。
事实上，在中国，智能金融化趋势较之其他国家更为明显。2016年中国银行业金融机构离柜交易金额超过1500万亿元，平均离柜率84.3%，民生银行离柜率高达99.3%。工、农、建、交四大行，从2014年的减员1.7万余人到2016年的骤减5万余人。
与以往扫大街，发传单营销方式不同，目前中国信用卡市场排名前20家的银行(发卡量占市场95%以上)都依赖线上渠道获客，来自线上的申卡量近三年来呈数倍增长。
