“在金融領(lǐng)域，一些未來業(yè)務(wù)形態(tài)正在涌現(xiàn)?！比涨埃?019世界人工智能大會未來金融主題論壇間隙，上海合合信息技術(shù)有限公司董事長鎮(zhèn)立新這樣描述“AI+金融”的未來，“傳統(tǒng)網(wǎng)點會萎縮且轉(zhuǎn)型，人們會依賴手機互聯(lián)網(wǎng)辦理業(yè)務(wù)，隨著5G和可穿戴設(shè)備的升級，金融服務(wù)的接點接口會越來越多，智能風(fēng)險門戶、自動化財務(wù)室、開放銀行、知識圖譜等正在逐步變?yōu)楝F(xiàn)實?！?/span>

合合信息在世界人工智能大會上展示了多款“人機協(xié)作”的機器人產(chǎn)品，比如表格機器人、財報機器人、合同比對機器人、銀行開戶機器人等。此外，機器學(xué)習(xí)平臺、訓(xùn)練平臺、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺等均能連接到金融企業(yè)，賦能并推動產(chǎn)業(yè)升級。

過去一年，螞蟻金服全面開放，京東金融轉(zhuǎn)向2B，平安銀行進行數(shù)字化嘗試，招商銀行知識圖譜上線……這些頭部企業(yè)的科技動向代表了市場發(fā)展的未來方向。畢馬威預(yù)測，到2020年，中國金融科技相關(guān)市場規(guī)模將超過12萬億，前景廣闊。

以針對銀行卡識別的單項為例，“AI+金融”產(chǎn)品的準(zhǔn)確率可以達到99.9%，識別速度不到1秒，目前已經(jīng)可以支持識別全球55種語言。

在財務(wù)和金融領(lǐng)域，全球每年產(chǎn)生數(shù)千億的發(fā)票，將這些發(fā)票連接起來，可繞地球數(shù)圈。隨之而來的發(fā)票多、驗真難、票據(jù)信息錄入繁瑣等問題也廣泛存在于企業(yè)財務(wù)、供應(yīng)鏈管理等工作中。當(dāng)前，票據(jù)的數(shù)字化問題尚未完全解決，大量紙質(zhì)票據(jù)依賴于手動錄入，效率低下、錯誤率高，加劇了企業(yè)的人力、時間和財力成本。

利用AI技術(shù)對海量票據(jù)市場數(shù)據(jù)進行采集，通過對圖像、紙質(zhì)文檔的進行分類、采集、識別、然后進行結(jié)構(gòu)化整理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理，轉(zhuǎn)化為可編輯的文本格式。將從各種票據(jù)提交、識別、分類、驗真、錄入等速度從“小時”級別壓縮到分秒級別。

合合信息在世界人工智能大會上展示的新產(chǎn)品不僅可以支持對增值稅專用發(fā)票、增值稅普通發(fā)票、增值稅電子發(fā)票、增值稅卷式發(fā)票、火車票、出租車票、機動車銷售發(fā)票、車輛通行費票據(jù)、定額發(fā)票（含停車票、地鐵票、手撕票）等20余種票據(jù)進行自動分類，還可結(jié)構(gòu)化識別出多個字段，并按行輸出所有文字結(jié)果。票據(jù)機器人5分鐘可識別1000張，平均識別一張票據(jù)僅需數(shù)10毫秒，錯誤率趨近于零。不僅大大提高了工作效率，也降低了企業(yè)成本。

英國牛津大學(xué)的研究者卡爾·弗雷（Carl Frey）及邁克爾·奧斯博恩（Michael Osborne）曾經(jīng)認為，現(xiàn)存職業(yè)的 47% 將被人工智能取代。其中，金融機構(gòu)的窗口服務(wù)、記賬、財務(wù)審計、超市收銀員、數(shù)據(jù)錄入等職業(yè)將在未來減少超過97%。