人工智能
2017年1月，麦肯锡的一份研究发现，六成岗位的三成任务可以计算化；2016年，英格兰银行首席经济学家说美国8000万个工作岗位喝英国1500万个岗位有可能被机器人取代。
银行柜员、贷款业务员、税务代理和保险索赔评估员讲面临更大的被替代的风险，而经济学家、金融分析师、金融建模师和统计学家面临的风险较小。
1、应用于金融服务的人工智能学科
机器学习：机器人顾问、客户推荐引擎、身份验证
自然语言处理：AML、欺诈处理、聊天机器人和虚拟处理
深度学习：客户行为模式、模式识别、虚拟测试/反应模式
认知计算：算法/高频交易、等同人类的处理和处理自动化
机器人处理自动化：模仿古人类行为/判断、增强人类决策
2、人们日常对智能语音的使用场景
放音乐：68%
查天气：58%
提出一般疑问句：52%
听新闻：45%
定时/闹钟：43%
查时间：43%
听AM/FM音乐调频：38%
控制设备：33%
添加待办清单：26%
做运动：26%
添加购物车：26%
查交通：24%
检查/添加日程：23%
听笑话：22%
查食谱：18%
玩游戏：18%
听播客：17%
查股价：16%
查翻译：14%
听有声书：14%
亲子阅读：14%
叫外卖：13%
订物品/店铺：10%
查航班：10%
3、未来5-10年出现的人工智能影响分类
个人：在家、社会交互/融合、代理-乐趣、教育、健康/医疗、减肥、音乐、娱乐、教育、新闻、社交媒体、约会
专业：代理-个人顾问、代理-专业、新闻、搜索、社交媒体
购物/商务：代理-商务、推荐
服务：旅行、理财、健康/锻炼、交通、保险/法务
IoT/科技：机器人界面、IoT管理、智能家庭管理
4、银行业的人工智能领域-自动化
监管合规，技术改进，基础设施改善，营销/情绪/品牌，招徕/获客，交易信号，AML/KYC/欺诈保护，信用评分/风险评估，定价/承销，投资组合管理，优化后台，采购，算法交易，数据分析/个性化
如，工商银行的AI投。
银行业接受人工智能的好处：
（1）辨别新商业机会
（2）重复任务的自动化
（3）改善员工生产率
（4）同业竞争
5、人在银行业务中的角色
如果身居高位，则需要挑战如何与人工智能合作，为此须具备关键技能：
（1）谦虚：对于不了解的对进步必不可少的事物，愿意随时学习和了解；从组织外寻求投入，信任他人能做好他的工作
（2）适应性：对于外界的变化，能做出改变，颠覆重要相关利益方的思想、岗位和自我能力是关键。要聚焦于学习
（3）远见：远见是人工智能助力的银行的核心，因为银行业的遗留问题比大部分行业更严重。
（4）参与：保持团队始终参与不断变化的时代；面对噪声，过滤噪声，聆听关键信号，将资源围绕产出集中。
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【一个小目标】54/365，记录产品之路的思考，做一个讲故事的人，讲一个好故事。
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