未来金融从形式上会有较大变化：传统网点会萎缩且转型，人们会依赖手机互联网办理业务，随着5G和可穿戴设备的升级，金融服务的接点接口会越来越多，智能风险门户、自动化财务室、开放银行、知识图谱等充满“未来感”的名词，正在逐步变为现实。
据悉，合合信息是金融行业内应用场景较多的头部科技企业，积极运用云计算、大数据、人工智能等新兴技术赋能产品发展，应用场景拓展到银行、保险、汽车金融、物流、地产等多个行业，在展区现场，合合信息对外展示了多款人机协作的机器人产品，比如表格机器人、财报机器人、合同比对机器人、银行开户机器人等，利用人机协作，降本增效。
此外，合合信息将AI生产线——机器学习平台、训练平台、数据标注平台，连接到金融企业，赋能并推动产业升级。
针对银行卡识别的单项中，准确率达到99.9%，识别速度不到1秒，目前已经可以支持识别全球55种语言。基于移动端的场景文字识别更符合当代金融行业高效，快节奏，多终端的数据采集要求，可以帮助金融业在多场景实现灵活高效的个人信息采集业务，镇立新表示。
在科技赋能过程中，合合信息可通过线上对用户进行多维度检测，可以实现分秒级风险评估，以金融机构贷款为例，合合信息个人信用为衡量贷款额度的标准，不仅提高了放款效率而且降低了用户在传统金融机构贷款的门槛。"AI、5G、IoT这些新工具，让金融产业能触达的人与组织的时间和空间更加广泛，而真正核心的价值与交易还是不变的。"镇立新表示。
在财务和金融领域，全球每年产生数千亿的发票，将这些发票连接起来，可绕地球数圈。随之而来的发票多、验真难、票据信息录入繁琐等问题也广泛存在于企业财务、供应链管理等工作中。当前，票据的数字化问题尚未完全解决，大量纸质票据依赖于手动录入，效率低下、错误率高，加剧了企业的人力、时间和财力成本。
作为成熟的人工智能解决方案服务的提供方，合合信息用票据机器人来解决这一问题，对海量票据市场数据进行采集，STR (Scene Text Recognition) 是指复杂场景中的文字识别处理，通过对图像，纸质文档的进行分类、采集、识别、然后进行结构化整理和卷积神经网络算法处理，转化为可编辑的文本格式。将从各种票据提交、识别、分类、验真、录入等速度从“小时”级别压缩到分秒级别。
不仅可以支持对增值税专用发票、增值税普通发票、增值税电子发票、增值税卷式发票、火车票、出租车票、机动车销售发票、车辆通行费票据、定额发票(含停车票、地铁票、手撕票)等20余种票据进行自动分类，可结构化识别出多个字段，并按行输出所有文字结果。
票据机器人5分钟可识别1000张，平均识别一张票据仅需数10毫秒，错误率趋近于零，不仅大大提高了工作效率，也降低了企业成本。
随着金融行业对大数据、云计算、人工智能等高新技术的引入，知识图谱在数字金融领域的应用将能显著提高行业效率。以招商银行为例，作为中国境内最有影响力的商业银行之一，现已启用由合合信息提供技术支持的金融创新项目——招商银行风险门户，系统供招商银行全国范围的分行、子公司使用。
依托于合合信息旗下产品启信宝大数据平台超600亿条动态商业数据库和超1.8亿家企业、组织、机构数据，招商银行风险门户通过超2000项数据渠道来源，对于企业工商信息、司法信息、权利抵质押、市场数据、经营数据、交易信息、担保信息、融资分析、新闻舆情、实控人信息等银行内外数据多维度、多渠道路径进行实时、动态地信息数据深度关联和风险监控。
人工智能与金融结合不断演进，甚至业界有人预测人工智能将逐步取代人类岗位，英国牛津大学的研究者卡尔·弗雷(Carl Frey)及迈克尔·奥斯博恩(MichaelOsborne)两位博士曾经认为，现存职业的47%将被人工智能取代。其中，金融机构的窗口服务、记账、财务审计、超市收银员、数据录入等职业将在未来减少超过97%。
合合信息相关负责人则认为，人工智能的发展还有很长一段路要走，目前人机协作更多的是提升效率，减少重复性劳动，把时间和精力用到创新性工作上。
未来5年，合合信息仍会重点以金融行业及配套关联行业(评估行业、公证行业)为主要服务对象，以帮助金融企业具备AI技术应用能力、并提供具体AI解决方案为中心。为金融行业进行智能化发展、升级和应用，做最好的“摆渡人、指引人和辅助人”。
