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隨著移動互聯、人工智能、大數據、物聯網、云計算等為代表的新興科技快速滲透到傳統金融領域，各大銀行積極擁抱金融科技，向智慧銀行轉型升級。
走進中國銀行在友誼北路的分行營業部，一陣炫酷的科技感立即撲面而來。日晷迎賓島、智能服務區、理財服務專區、業務體驗區、休閑等候區、跨境金融區、便民服務區、智慧出行、企業賦能區、結緣冬奧區……這里是“5G智能+民生館”。
首先映入眼簾的是日晷迎賓島，走近便可通過虛擬指針進行網點空間布局導航。抬起頭，資訊、利率匯率環屏等多媒體互動設計打造出“沉浸式”有溫度的體驗。在智能服務島，社保卡即時發卡、現金版智能柜臺、“無感”智能柜臺等依托智能柜臺為核心的線下智能服務體系，都在彰顯銀行正在以科技創新為關鍵支撐，以“金融融入民生”為核心理念，打造跨界新金融、新零售、新場景的綜合金融新業態。
隨著移動互聯、人工智能、大數據、物聯網、云計算等為代表的新興科技快速滲透到傳統金融領域，各大銀行積極擁抱金融科技，向智慧銀行轉型升級。可以看到，銀行業在智能與傳統之間融合的表現不再止步于簡單的交易和局限于短期的交付目標，而是轉變為共生的合作伙伴、著眼于共同的長遠利益，為用戶帶來極致的體驗和服務。
轉型
回顧金融科技的發展，金融行業一直是新興技術的積極應用者：從最早現代通信技術興起帶來的電子化，到互聯網技術發展帶來的網絡化，再到智能手機等移動端普及帶來的移動化，金融科技步入了智能化時代。
在此過程中，銀行的發展也經歷了四個階段，由早先的人工服務的線下網點向自助機具服務的線下網點再向移動互聯網電子銀行發展到現在的智能銀行服務。在此過程中，客戶本身對于金融的基本需求并未發生任何變化，只是越來越趨近于無感化。
銀行的智能化之路實際上是傳統金融方式與科技智能的有效融合。銀行業是一個數據導向的行業，將數據的維度擴充到線下，可以為智能金融中的大數據分析提供良好基礎。同時，這些數據可以對工資漲跌、個人信貸償還進行分析。在大數據的基礎上，利用深度學習算法可以挖掘多層次的關聯關系，以此來發現客戶的潛在需求；更重要的是，還可以把許多不可度量的事件量化，從而顛覆性地改變信用評估、風險定價等方式，為客戶創造價值。
融合
現在，越來越多的銀行都開始智能化探索之路。興業銀行天津分行“智慧醫療”通過互聯網渠道，協助醫院搭建便民移動醫療服務平臺，患者可以通過手機輕松地實現智能導診、預約掛號、診間繳費、查詢報告、住院繳費和住院清單查詢等操作，貫穿診前、診中、診后全流程。
據了解，天津市東麗區區域智慧醫療項目是天津市第一例區級區域智慧醫療項目。基于天津市社保局官方APP“金醫寶”，采取“銀行、醫院、系統集成商”三方合作模式，打造集醫療、醫保、醫藥三醫聯動服務功能為一體的便民平臺。平臺采取線上線下一體化設計，一個平臺統一入口，支持手機APP、支持銀醫自助終端。實現預約掛號、診間繳費、排號提醒、報告查詢、院內導航、病案復印、押金繳納等結算醫療服務，平臺同時實現區域內及跨區域就診信息互聯互通。
“銀行與金融科技的結合，很多情況下都是伴隨著銀行業發展到一定程度，必須要和科技相結合。”某銀行人士舉例稱，在當前智能時代的背景下，一些銀行陸續推出和啟動了手機銀行、智能柜臺、智能客服、智能投顧、智能風控、交易銀行等一系列科技創新，他們多渠道探索服務民企小微客戶，與互聯網公司或金融科技類企業進行合作，這樣的融合會使雙方優勢最大化，比如銀行擁有多個金融牌照、大量客戶，但互聯網公司更加市場化、場景建設較為突出，基于雙方的優勢，融合也就更有基礎。
挑戰
在大數據、云技術、人工智能等新技術日漸成熟的背景下，傳統銀行開展金融科技創新，建立起開放、共享的金融生態圈，科技與金融的融合日益深入和緊密，有力地推動了銀行數字化業務和客戶體驗改善。但與此同時，智能金融想要在銀行業長足發展，也存在著來自技術理論與實際應用兩方面的挑戰。
智能化的本質是智能應用的交付。目前智能應用體系存在著團隊能力制約、面向場景適配成本高、開發模式制約敏捷、技術工具制約交付等問題，如何將擁有的眾多金融能力轉化為智能應用進而融入到辦公場景里，通過終端與用戶發生聯系是銀行需要思考的問題。
此外，數據的接收和處理是智能金融在應用過程中必須解決的問題。瀚德金融科技研究院楊望在一篇文章里曾指出：智能金融首先需要完善數據的存儲與提取方式，實現重復與無效信息的自動過濾、剔除；其次，需要繼續發揮機器在數據處理方面的優勢，優化機器學習算法，力爭實現特殊數據出現時的自動預警，實現風險監控功能，預防系統性風險；最后，還需要充分發揮人的主觀能動性，將傳統銀行從業者的經驗融入算法模型中，這需要傳統銀行與科技企業的深度合作。
事實上，人工智能在銀行業可以應用到很多領域，但是這些運用的廣度和深度目前看來還遠遠不夠。智能金融要突破現有業務、渠道和產品的限制，積極開展新興技術的探索、研究和引入工作。
