昨天，京东金融拿下了山东城商行联盟，要为后者输出大数据、金融云、智能运营等科技服务。
到目前为止，BATJ 跟银行发起的有据可查的合作一共有31起；而纵观BATJ跟银行的合作史，就是互联网倒逼银行认识自身价值的简史。
这里提到的“价值”，远不仅仅是互联网基于天然流量入口优势，对金融机构分销产品的场景诱惑；而更是互联网体系沉淀的数据金矿（交易数据、行为数据等）、以及逐步被证明有效的模型与技术，对于金融机构改变作业方式、降低获客成本、提升运营效率的诱惑。
尽管31份合作协议对金融业务的介入程度不一，但一个正在发生的事实是，互联网正在两个维度重塑金融流程——降低金融机构前端获客成本和中后台客户运营成本；对一些标准化的、常规流程化的、低附加值业务岗加快替代效应。
降成本、升效率——这是银行和互联网巨头已经发生的31起、和将来要发生的无数起合作的终极。
31起合作：由浅入深四阶段
BATJ与银行的合作，由浅及深走过了四阶段。记者根据公开资料与过往媒体报道，梳理出31起合作。
第一阶段：2005年前后~2011年
严格来说这一阶段的合作不能称之为“合作”，互联网企业之于银行，就是一个普通的对公客户。银行是服务者，互联网巨头是被服务者，两者间的业务几乎是单向的：银行为互联网巨头提供支付结算（含跨境）、资金托管、现金管理、工资代发等常规的公司金融服务。
2011年，也是因为阿里巴巴做出重大股权结构调整，将境外法人主体控制权转回境内的大背景，互联网企业与银行的业务向投行业务延伸，但这也是常规的对公业务。
第二阶段：2011年前后~2013年
这一阶段，银行对互联网巨头的渠道价值认知加深，于是不再将其简单视作普通公司业务客户，而是开始尝试借助其海量客户为自身揽客。于是，银行开启了淘宝旗舰店等网络销售模式，并发起联名信用卡等业务尝试从网络渠道获客。
与此同时，阿里、腾讯旗下的支付公司迅速做大，成为占据主要互联网支付、移动支付市场份额的第三方支付龙头，众多银行纷纷与其开展快捷支付合作，绕开银联直连这些支付公司。
第三阶段：2013年前后~2017年
这一阶段，余额宝横空出世，互联网企业开始正式跨界涉足金融业务。近五年，互联网与金融的粘合不断加深，概念也不断变迁，“互联网金融”“新金融”“普惠金融”“金融科技”等悉数上演。
互联网企业开始为自身供应链上的企业和无数C端用户提供融资类服务，并将自身体系沉淀的用户交易数据和行为数据做深加工，开始自行创建助贷、风控、反欺诈等算法模型；同时，通过参股或控股的方式，参与信息技术供应商（如恒生电子等），再以此为金融机构提供金融云等服务。
直销银行、金融云、金融IT 建设等服务，都是这一阶段的典型合作形式。可以说，从这一阶段开始，BATJ和银行的双向合作才算是实质性开启。
第四阶段：2017年~未来XX年
双方对等合作，不少合作都是以“实验室”为名。双方共同探索人工智能、区块链、虚拟货币等新技术在金融场景中的研发、孵化和应用。
科技之于银行是什么
互联网之于银行，究竟起了什么作用？因为很多作用力无法量化，记者通过多方采访，将可以用数据佐证的效果呈现：
1.零售获客成本降低
中信银行信用卡中心副总裁张薇接受记者采访时表示：通过网络渠道的获客的成本，已经减少到了传统线下渠道的6成到7成。值得注意的是，这还是从基于体外合作互联网平台渠道大略测算出的成本，如果从自身的网络渠道会下降得更多，因为其他网络渠道的拒审率更高。
这与京东金融消费金融事业部总经理区力此前所言相辅，曾供职股份行信用卡中心数年之久的区力直言： 传统银行信用卡的获客成本大概在两三百元，而与京东联合发行小白卡大概将获客成本降低了40%左右。
2.降低客户运营成本
百度高级副总裁朱光透露，百度对自身在金融业务内的客服进行了智能化升级，目前成效已现。“智能化后，我们的服务成本下降了80%。现在智能机器人能够处理97%的在线咨询，这些在线咨询里有多少问题被智能化解决？我们监测出目前的解决率已经达到了90%，这就为我们节省了大量的人力。”朱光说。
而可以预见的是，这样通过百度检验的技术输入到银行，将会令后者降低客户运营成本。
3.提升用户画像精确度
百度高级副总裁朱光透露，基于百度的万亿级网页、数十亿级的搜索数据、百亿级的定位数据和图像数据、千亿级的样本、万亿级的参数、全球最大的神经网络，百度的大数据实验室画像准确率已经超过了90%，包括判定这个人的学历、职业、人群属性和特征、财富等级等。
而这个用户画像能力，将会输出给合作银行，也会运用到金融实验室上，作为智能获客的重要手段之一。
4.提高信审效率，逐步以智能化审批代替传统信审岗
“我们现在统一由手机银行为入口，客户只需简单录入信息，然后启动人脸识别功能，我们后台就会自动调用多个系统平台运作，审批、授信半小时内完成。根本不用人工再去做信审，但这只针对我行持卡人”一名城商行互联网金融部人士告诉记者。
“我们目前当然还需要用到人工，但那只是在核实身份环节。当一个借款需求反馈到我们系统上的时候，我们客服会第一时间打电话给借款人。当然，除了这个环节，其余几乎都可以做到由系统来审核”，一名沿海城市消费金融公司人士告诉记者。
另一名大型消费金融公司人士直言：“我们是分借款人类型。如果借款人是从场景来的，比如我们跟国内一些家装网站和芝麻信用有合作，如果是从这些特定合作渠道来的，只要达到了放款标准（比如芝麻信用分达到约定标准），我们后台系统就会自动实时授信，完全不用人工”。
以上三位人士的话，串联出一个正在发生的事实：信审，这一传统的、曾经要在线下操作、耗费人力时间成本的岗位，正在部分场景和在面对特定的存量客群的情况下，正在被人工智能取代。那是因为现在上述机构的数据模型，已经接入了金融交易记录（含信用偿还历史）、信用账户数、使用信用的年限、诉讼信息等，同时还不断新增社交数据、运营商数据等。
