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在中國，互聯網科技公司正在利用人工智能幫助傳統金融機構重塑業務價值。
1月16日，麥肯錫發布全球銀行業年度報告稱，影響金融業的兩股力量之一的科技及數據，正在與另一股力量相輔相成，將市場結構拉向兩端。其為大大小小的新進入者創造途徑。這將重塑金融中介的市場結構，以及銀行在該體系中扮演的角色。
報告建議，作為傳統銀行業，要對業務進行全面優化與數字化改造。但如何利用已有的場景數據進行價值再挖掘，這是各大金融機構一直想解決的難題。比如利用客戶的消費數據為客戶提供相應的小額信貸服務。但多數金融機構自身卻面臨著技術能力受限、科技人才匱乏等問題。
實際上，互聯網科技公司與傳統金融機構之間有著良好的互補性，前者擁有雲計算、大數據和AI等先進技術，二者相結合，可以提高降低成本提高效率，派生出新產品，甚至新的商業模式。普華永道發布的《中國金融科技調查報告》稱，對於中國傳統金融機構而言，科技為金融服務賦予了巨大動能，不僅改變了行銷和獲客等前端業務，也在驅動中後台的變革。
比如百度雲通過自身研發的AI訓練一體機，將AI等能力賦能給傳統銀行，使得銀行在低成本低人力投入前提下，獲得了大數據風控、信用評級、智能獲客等智能服務。
率先使用百度雲AI訓練一體機的是無錫農村商業銀行，是國內首家A股主版上市的農商行。
作為一家傳統金融機構，無錫農商行擁有相當豐富的線下金融業務場景，和處理各種金融業務的豐富經驗。然而，大多數業務都是由人工開展，處理時間較長，無法及時滿足用戶的多樣化金融需求，極大的傷害用戶體驗。
如何讓AI訓練一體機「讀懂」大量的有價值的歷史數據是幫助無錫農村商業銀行智能化升級的關鍵所在。為此，無錫農村商業銀行與百度雲針對數據的不同生命周期開發出不同的解決方案，有效解決這一難題。
在生產區域，將前置機的外部第三方數據與行內大數據平台中的數據相結合，梳理整合進入大數據平台進行數據加工，解決了數據來源和質量問題。在開發和測試區域，將大數據平台的數據抽取到AI一體機訓練模型，模型發布後再調用行內數據，進行自動化預測服務。以此反復演算，在短短2周的時間內，成功搭建出AI一體機模型。在生產區域，貸款業務系統等直接調用模型的接口即可。
最後，通過對6萬條樣本信息的反復測算和模型調優之後，百度雲AI訓練一體機成功的在與專家規則同等通過率的前提下，信用評級準確率達到98%+，召回率提升了50%。
通過上述案例，我們看到，將互聯網科技公司的技術與傳統金融機構的深度合作，並不會像外界所擔憂的那樣，互聯網公司要顛覆銀行。實際上兩者結合，可以為銀行創造出新的驅動力。
目前，百度雲已經在將自己的技術賦能更多傳統金融夥伴，比如銀行領域的浦發銀行、農業銀行，保險領域的中國人壽等。消費者未來可以得到更多更全面的金融服務。