招商銀行在京舉行發布會，推出最新版招商銀行App6.0。據介紹，時隔近一年，相較于招商銀行App5.0，App6.0從“摩羯智投”單個功能的智能進化為全平臺智能，構建起基于數據、計算、算法的智能數據閉環，以驅動App產品模型、發展策略乃至商業模式的進化、迭代。

曾有業內人士指出，金融業已進入深度人工智能階段。而招商銀行App6.0要實現全平臺智能化、自動化運營并能快速迭代，背后是極其復雜而細長的技術鏈條和網絡。

何為招商銀行App6.0全平臺智能化？

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在招商銀行App5.0上，我們看到了基于生物特征識別的安全技術，也有了利用大數據與算法進行用戶畫像識別而進行的精準營銷的雛形，以及重頭戲投顧機器人——摩羯智投……這些今天都成為了金融業應用（想要）的標配。

除了在此基礎上的深化，招商銀行App6.0還祭出了哪些殺器？據招商銀行零售網絡銀行部總經理江朝陽介紹，招商銀行App6.0的改變在于：

智能服務的改版和升級：智能推薦，該功能背后是多個智能推薦模型，每天基于2億瀏覽搜索行為數據進行學習PK，以不斷迭代出最了解用戶的一套模型和算法，刻畫用戶畫像，有針對性地給客戶推薦不同的產品和資訊。

據了解，收支記錄等為代表的智能產品應用，目前已經成為招商銀行App第三大流量入口，每個月接近1100萬人使用收支記錄功能。可以說，該功能為用戶畫像刻畫提供了強有力的數據支撐。

關于服務，App通過監測用戶財務和理財情況，主動提醒用戶辦理重要事宜，比如還款日前五天就判斷客戶余額是否充足，在當天檢驗是否還款成功，以免還款失敗影響征信，開啟從被動型客服到主動性客服的轉變。

智能風控：資損率不斷降低，風控維持在行業最高水平。除了指紋、人臉、語音等生物特征識別，招商銀行App6.0還增加了生物探針技術，即根據客戶個人特殊的行為特征來判斷用戶，提高黑客與真實用戶識別率。（《專訪牛津教授Ivan Martinovic：基于生物識別的身份認證也不安全，金融安全還需哪些黑科技？》）。

AR（增強現實）看金：使用最新版iPhone手機的用戶在購買黃金前，可以體驗到在手機上利用AR品鑒黃金，背后是AR技術和基于GANs（生成對抗網絡）的圖像識別技術。

值得一提的是，該功能背后的AR視覺識別技術并非是接入 iPhone X 接口就能即插即用。招商銀行信息技術部研發中心副總經理夏雷表示，蘋果的AR API，只提供了一個背景看上去可以旋轉的載體，但如何和實際環境結合、識別環境中的物體，就只有靠自己來做。

而且，“一般的機器學習訓練樣本是不行的，環境里面太多要素。”所以，招商銀行引進了GANs（對抗式生成網絡）。

所謂GANs，它在2014年由蒙特利爾大學AI學者 Ian Goodfellow提出，在原理本質上酷似博弈論中勝負非此即彼的二人零和博弈，一方負責生成圖像，一方負責評分。事實上，這是在理論層面解決了機器學習技術長久以來的問題：如何促使機器學習的訓練成果向著人類希望的方向前進。

而值得一提的是，在手機客戶端啟動機器學習，門檻并不低。實現AR看金功能，夏雷表示，這就需要要把后臺基于機器學習的框架轉到手機上。

“網點+APP+場景”的線上線下一體化模式：招行網點都能夠以招商銀行App為統一支撐平臺，提供營銷活動、產品推薦、客戶經理等，還包括支持一網通對外向商戶、合作伙伴提供支付，連接外部社區場景，形成線上線下業務的閉環。

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招商銀行App率先將銀行業務快速整合至移動端，做到功能和服務能夠快速迭代，并且不影響用戶體驗，背后是整套系統架構深入筋骨的整頓和革新。上述的IT進展，僅屬于業務功能部分的研發，根據招商銀行信息技術部研發中心副總經理夏雷介紹：“從總的IT投入來看，技術基礎的投入和業務功能的投入大概是4比5，業務功能在總投入中占比大約55%，另外還有45%的投入是客戶看不到的。”

據雷鋒網AI金融評論了解，在過去數年的技術研發中，招商銀行還做了一件事，今天才浮出水面：

把后臺的各種功能微服務化。

如果說分布式系統解決了大數據時代高并發的容災能力，那么解決海量交易和復雜業務邏輯處理效率和敏態開發的，是微服務。微服務架構是一種解耦手段，通過把銀行的系統拆成了大量的微服務，改變過去牽一發而動全一身的低效開發，從而實現功能模塊靈活開發迭代。

用夏雷的話來說就是，前面提到的一大堆功能，后面有著大量的功能服務、開發系統模塊，“傳統模式搞不定，上線、部署、運行、監控，傳統的方法更搞不定，因此我們制作了大量的自動化工具，通過IT手段解決IT自身的問題，才能打造這個新的平臺。”

夏雷表示，與互聯網公司不一樣，銀行金融科技中的中后臺基礎技術應該更為深厚。這是因為，與互聯網公司業務系統更加松耦合的特點不一樣，銀行的金融后臺業務關系更加復雜，“傳統銀行的IT 經常要搞梳理，做大項目的整合，干點事非常不容易。最后就導致系統也特別復雜。”他表示。因此，即便微服務化需要投入巨大工程成本——歷時數年研發，夏雷表示，微服務化的投入在這個工程占比最大，招商銀行金融科技轉型中第一刀便開向后臺基礎設施。

據介紹，招商銀行App6.0背后是137個微服務，我們看到的招商銀行App6.0這么多功能，實際上是由137個相對獨立的系統構成。在這些服務基礎上，招商銀行App6.0對外開放了1035個功能。

有了相對獨立的微服務以后，系統就做到了大規模的開放，理論上137個小組可以并行來做。現在，招商銀行App做到了每周40次左右的發布頻率。

“這個已經把傳統銀行的架構全部打翻掉了，”夏雷說道，“但是，這才是云計算化的基礎。”

據稱，招商銀行App現在的訪問量一天是4.5億次，峰值的處理能力是1.5萬次/秒。“如果再高也無所謂，再加就行了。”夏雷介紹。

其實分析起來，這背后是一條清晰的金融科技變革路線。

“ABC”三部曲丈量出未來藍圖

今年10月，招商銀行行長田惠宇在沃頓商學院的演說中指出，招商銀行ROE達到20%（且比較穩健）、資本內生能力完全形成、成本收入比在30%以下，一系列財務指標都表明，按照傳統眼光看招商銀行已經是“輕型銀行”。

在演說中，田惠宇總結了招商銀行的二次轉型結果，其中他指出，所謂模式更清晰，是指經營管理更多地依靠科技，商業模式更加不一樣。所以，今天面向未來，招商銀行定位要成為一家“金融科技銀行”，明確“三步走”的實現路徑——網絡化、數據化、智能化。

如果轉換成科技界的術語，那就是“ABC”：人工智能（AI）、大數據（Big data）和云計算（Cloud computing）。

邁上移動、云、智能三個臺階，目標是平臺化和連接性

招商銀行行長田惠宇表示，科技轉型的任務大致有三項：

Fintech基礎設施建設：AI、大數據、敏捷開發的設施等。

構建新的生態體系：線上支付基本上被微信和支付寶壟斷。銀行作為支付鏈條的一個角色，如何重新定位自己，是下一步要解決的問題。

轉變獲客、客戶體驗、風險管理、運營、組織架構等經營管理的方式。

作為一家金融科技銀行，招商銀行的轉型路徑，是遞進的過程，即有了網絡化才能數據化，有了數據化才能智能化。招商銀行App6.0的改變，已經初步驗證上述路徑。

根據前文的介紹，由招商銀行App5.0中摩羯智投單點智能應用，擴展到前后臺、全業務生命周期的智能化運作，這意味著，招商銀行App 6.0 這個產品的內涵已經發生了很大的變化，即從原來做銀行的工具變成平臺的經營，打造全平臺智能。

首先，微服務架構不僅能夠實現大規模開發、高并發性能，并且保持了客戶的交互粘性等天然優勢，保有巨大的流量不分散。

然后，在這個平臺上，從基本銀行業務交易功能，到商城——生活、內容產生——社群用戶反饋，招商銀行能夠獲取到用戶更為完整的數據，從而推動更個性化的產品制造能力、產品推薦銷售能力，從而維護一個更加強大、穩定環流的平臺和生態，并且，將金融服務滲透到用戶的生活、習慣中，從現金流管理、記賬、消費，到財富管理。

除此之前，“網點+App+場景”的泛場景經營，則可以比如通過支付服務，開展異業合作，包括智慧校園、智慧社區等細分的場景。一網通支付，它是一個對外開放的接口，用掃一掃可以解決網點很多場景線上線下的連接。

這都是市場與業務增長的潛力空間啊。

這也是今天招商銀行以微服務架構擁抱云計算、大數據的緣由，也是今天基于大數據、AI進行精準營銷、智能風控、智能投資等驅動零售業務，其能一騎絕塵的前世今生。

招商銀行零售網絡銀行部總經理江朝陽表示，招商銀行希望將App6.0打造成一個智能化的個人金融助手，“首先通過智能化技術才能做到千人千面。如今App上積累了大量的客人行為數據，招商銀行80%的客人交互在App上進行。”

“我們試圖去構建一個App強大的金融自場景，尤其在理財、現金流管理、收支、在借錢，以及往后走內容這方面的自場景，我們都試圖去強化。5.0后一直按照這個思路來發展，理財的占比提升非常快，上線之后，目前在手機完成的交易筆數手機已經占了65.06%。”零售網絡銀行部總經理江朝陽向雷鋒網AI金融評論表示。

總結來說，招商銀行5.0于2016年底推出，歷經兩年研發；2017年，招商銀行6.0相繼面世。全行業來說，基于機器學習、大數據開展的消費金融、智能投資從去年開始崛起。如果回望過去，會發現，

2015年，Deepmind 團隊發表了關于人工智能震驚世界的論文。同年，Google 機器學習平臺 Tensor Flow領先，微軟、Facebook等巨頭相繼開源了自家的人工智能平臺 ；國內 BAT 也紛紛啟動各自的人工智能項目。此后，智能客服、語音助手（智能音箱）、圍棋破解、智能投顧、無人駕駛等來勢洶涌。

2016年，GANs模型開始迅速走紅，2017年深度學習會議ICLR收錄的論文中，圍繞GANs進行研究的論文數有著壓倒性優勢，成為近來機器學習訓練的熱門方法。圖像識別在金融、安防等諸多領域中的應用難題被解決。

當大數據爆發，機器學習實現更高維計算，新零售、精準營銷等新商業應用隨之噴發。

再往遠一點看，1958年，第一張信用卡“美國運通卡”發行，催生了大型 Shopping Mall 的浪潮。

1988年，Capital One創始人理查德·費班克提出“數據驅動一切”的理念。近兩年，從Capital One歸國的精英，已經圈下互聯網金融半壁江山。

……

技術創造場景，歷史告訴我們，每當新技術出現新的曙光，新商業已經蓄勢待發。互聯網領域，原本銀行的業務，不管是財富管理、消費金融，還是信貸、資產管理，都有各路公司入局競爭；而科技領域，同樣有銀行系公司奮起直追，以基礎設施金融云切入市場，正面對抗……可以認為這是競爭，也可以說是融合，但不管怎樣，變革的車輪正在前行。