他認為，未來金融從形式上會有較大變化：傳統(tǒng)網(wǎng)點會萎縮且轉型，人們會依賴手機互聯(lián)網(wǎng)辦理業(yè)務，隨著5G和可穿戴設備的升級，金融服務的接點接口會越來越多，智能風險門戶、自動化財務室、開放銀行、知識圖譜等充滿”未來感“的名詞，正在逐步變?yōu)楝F(xiàn)實。

　　作為商業(yè)AI解決方案供應商，合合信息是金融行業(yè)內應用場景較多的頭部科技企業(yè)，積極運用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術賦能產品發(fā)展，應用場景拓展到銀行、保險、汽車金融、物流、地產等多個行業(yè)， 在展區(qū)現(xiàn)場，合合信息對外展示了多款人機協(xié)作的機器人產品，比如表格機器人、財報機器人、合同比對機器人、銀行開戶機器人等。利用人機協(xié)作，降本增效。

　　連接、信用、風控與跨境融合

　　過去1年，螞蟻金服全面開放，京東金融轉向2B，平安銀行的數(shù)字化嘗試，招商銀行知識圖譜的上線，頭部企業(yè)的科技動向代表了市場發(fā)展的未來方向。畢馬威預測到2020年，中國市場金融科技相關市場規(guī)模將超過12萬億，前景廣闊。

　　對于這一充滿發(fā)展?jié)摿Φ男率袌�，合合信息是較早的進入者。比如在人工智能的移動識別領域，合合信息是該技術的全球佼佼者。尤其是針對銀行卡識別的單項中，準確率達到99.9%，識別速度不到1秒，目前已經(jīng)可以支持識別全球55種語言，遠遠高于同類全球競爭者。基于移動端的場景文字識別更符合當代金融行業(yè)高效，快節(jié)奏，多終端的數(shù)據(jù)采集要求。幫助金融業(yè)在多場景實現(xiàn)靈活高效的個人信息采集業(yè)務。

　　風控，則是區(qū)分金融機構專業(yè)度的核心。如何從風險源頭獲知發(fā)生邏輯、將金融風險降至可控程度？如何生成技術壁壘，提升金融產品安全性、提升金融業(yè)務連續(xù)性、可操作性？進而形成資本無法復制的商業(yè)邏輯，并且用最大效能完成高人力成本工作。在科技賦能過程中，合合信息可通過線上對用戶進行多維度檢測，可以實現(xiàn)分秒級風險評估，以金融機構貸款為例，合合信息個人信用為衡量貸款額度的標準，不僅提高了放款效率而且降低了用戶在傳統(tǒng)金融機構貸款的門檻。

　　"AI、5G、IoT這些新工具，讓金融產業(yè)能觸達的人與組織的時間和空間更加廣泛，而真正核心的價值與交易還是不變的。"鎮(zhèn)立新這樣認為。

　　為什么只有AI才能被有資格看作是定義未來金融，而不是5G、IoT等別的重要技術？”或許是因為未來金融的關鍵點是連接、信用、風控、交易和跨域融合，而AI在這四個方向上都大有可為。“鎮(zhèn)立新說。在如今的金融行業(yè)場景里，人和人、人和組織、組織和組織發(fā)生金融屬性連接的前提，是打通物理介質和比特之間的信息壁障，讓數(shù)據(jù)充分流動起來，貫穿全業(yè)務流程。

　　人機協(xié)作，可預見的未來形態(tài)

　　隨著移動終端與人類的交互更加緊密，信息膨脹的速度像持久的爆炸，遠不止一瞬間。一切正在被數(shù)據(jù)化，大到整體知識圖譜，小到宇宙中一粒塵埃。金融行業(yè)與數(shù)據(jù)有天然密切關系，隨著AI技術的不斷深化，結合出全新生命力。

　　在財務和金融領域，全球每年產生數(shù)千億的發(fā)票，將這些發(fā)票連接起來，可繞地球數(shù)圈。隨之而來的發(fā)票多、驗真難、票據(jù)信息錄入繁瑣等問題也廣泛存在于企業(yè)財務、供應鏈管理等工作中。當前，票據(jù)的數(shù)字化問題尚未完全解決，大量紙質票據(jù)依賴于手動錄入，效率低下、錯誤率高，加劇了企業(yè)的人力、時間和財力成本。

　　作為成熟的人工智能解決方案服務的提供方，合合信息用票據(jù)機器人來解決這一問題，對海量票據(jù)市場數(shù)據(jù)進行采集，STR (Scene Text Recognition) 是指復雜場景中的文字識別處理，通過對圖像，紙質文檔的進行分類、采集、識別、然后進行結構化整理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法處理，轉化為可編輯的文本格式。將從各種票據(jù)提交、識別、分類、驗真、錄入等速度從“小時”級別壓縮到分秒級別。

　　不僅可以支持對增值稅專用發(fā)票、增值稅普通發(fā)票、增值稅電子發(fā)票、增值稅卷式發(fā)票、火車票、出租車票、機動車銷售發(fā)票、車輛通行費票據(jù)、定額發(fā)票（含停車票、地鐵票、手撕票）等20余種票據(jù)進行自動分類，可結構化識別出多個字段，并按行輸出所有文字結果。