美国银行首席执行官Brian Moynihan认为，随着机器学习和人工智能接管银行处理支付和管理客户财务的方式，银行业的雇员人数将逐渐减少。

Brian Moynihan说，尽管美国银行过去十年将零售业务员工从大约10万人缩减至6万人，但消费者存款却增长了5000亿美元左右，通过该银行处理的交易量也大得多。

他说，虽然人类员工对每一美元新收入的贡献可能会越来越少，但剩余员工的薪酬将比前几代人高得多，因为他们将更加专注于增值工作。

中国银行业也在积极应用机器学习和人工智能技术来提高效率和服务质量。随着智慧银行的发展，中国银行业也在逐步实现自动化和智能化，但与此同时，银行业的雇员人数并未显著减少，而是转变为更加专注于价值创造的工作领域。

智慧银行产业图谱

智慧银行产业链包括三层：基础层、智慧银行解决方案以及垂直应用层。其中，基础层是智慧银行产业的基础，为智慧银行提供技术支撑;智慧银行解决方案层是智慧银行产业的核心，是面向银行需求而形成软硬件产品或解决方案;垂直应用层是建设智慧银行的主体实施者。从产业图谱来看，我国智慧银行产业各环节均有企业涉及，且我国各类银行均在不同程度上对智慧银行进行布局。

技术、数据、场景、市场多因素驱动银行业改革

作为国内金融服务的重要行业，传统的银行服务多以人工服务为主。现阶段，随着4G的普及、人工智能的发展，技术、数据、场景和市场环境的变化，我国银行业逐渐向智慧银行业转变。

行业的转型升级和变革是多因素共同促进的结果。银行业服务范围广泛且应用场景众多，导致其数据量大，处理复杂。人工智能和大数据等技术的发展为行业的技术变革及数据收集、处理方式的革新提供了新的技术手段和方法，成为银行改革的主要驱动力。除此之外，外界异军突起的互联网金融的发展给银行业务带来不小的冲击，使传统银行在面临同业竞争的同时，还不得不应对新经济形态带来的用户习惯的改变和用户对服务质量要求的提高。银行向智慧银行的转型，使其能够在激烈的行业竞争中，创新服务内容，提升效率，优化服务。

布莱特·金曾预言：“金融服务无处不在，就是不在银行网点。”

前中国银行副总工程师孙中东表示，在迈向智慧银行的过程中，应将金融行业的核心能力与“开放、分享、协做、创新”的互联网思维融合到一起，打造四大基本能力：首先是洞悉客户需求，真正理解客户、理解行业；其次是驾驭数字技术，在全价值链上深度应用互联网及大数据技术的能力；再次是搭建开放平台，综合金融、生态管理的能力；最后是创新协作管理，高效组织，持续应变的能力。

结合智慧银行的建设理念来看，未来我国智慧银行在ai、5G、区块链、云计算、人工智能、大数据等前沿技术以及消费者的金融需求的推动下，我国的智慧银行将会朝着智能化、场景化、服务多元化以及数字化方向发展。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智慧银行发展前景预测与投资战略规划分析报告》

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