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人工智能是否可以替代银行员工？
人工智能是否可以替代银行员工？
目前，互联网金融发展迅速，人工智能机器人和无人银行网点的出现，都是科学发展的成果，互联网的发展，为我们享受金融服务提供便利。
人工智能是否能代替银行员工呢？
人工智能可以代替的岗位：操作岗、客户咨询
随着银行电子银行业务的发展，存取款、简单业务开通、密码重置等业务和简单客户咨询解答可以由人工智能部分代替。
人工智能不能替代的岗位：私行财富顾问、风险控制岗、产品经理、机构管理人员。
有些工作是需要根据工作经验，需要工作人员进行客户分析与客户交流，获得需求才能够为客户制定符合客户真实情况的理财计划。#女神理财大赛#
不是全部可以替代。但是在一些标准化的业务上，人工智能完全有可能代替银行员工。
比如说存取款，如今大多数人已经开始弃用现金，柜台的现金存取量大减。而且，由于收付款完全可以用机具代替人工完成，柜台员工清点现钞的工作迟早会消失。
贷款方面，比如说房贷。也可以实现人工智能得自动审批，首先可以通过大数据建立模型 ，然后由申请者输入参数，系统就可以自行判断风险。当然 ，现在这些参数的印证和核查还需要人工，那是因为信息不够透明 ，一旦个人数据可以通过网络查询，房贷的人工审查完全可以取消。
现在银行也在往智能化方向发展，随着互联网和物联网技术的发展，某些银行工作人员恐怕真的会失业了。
我是空谷寒潭，与您分享我的观点。
柜台这块应该可以
进入5G时代，可以毫不夸张的说：人工智能至少可以取代现有银行员工98％的活是完全没有问题的。有些标准化程度非常高的银行岗位，人工智能完全可以取而代之！
如何成为一名数据科学家？
大概是能制作出属于自己的数据地图吧。
这是我自己做出来的，集合了近10年来的数据分析职业经验，参考了数十份行业内的权威著作、白皮书等，结合数十万字的庞大学习资料，才有了这个。
指导别人前，自己也得有拿的出手的干货吧，不然怎么让人信服？
先说一个，如果题主只是为了高大上的title来的，那我劝你趁早放弃幻想，现实中数据科学家只是尊称罢了，没什么用，说不定别人转头就认为你是为他们服务的呢？
那这个概念是怎么来的？
程序员觉得自己不适合编程，产品经理觉得自己不适合做产品，统计会计觉得自己天花板又低，咦，这个数据科学家的岗位听起来蛮高大上的，做的事情和我也没什么差距，我去试试？
嗯，基本上都是这样。
你们以为的：
这种人存不存在？存在，但醒一醒，数量很少，而且需要多年的历练。
据我了解，多个互联网大公司的数据leader，他们就是导导表，跑下数据，然后按业务需求把数据给别人，偶尔还帮其他部门做一些临时的需求，挖掘用户数据可能更多一点。
离数据科学家还远着，这就是现实。
但并不是没办法，成为数据科学家，还是有路可循。
1、数据科学家怎么来的？
先有Data science ，再有做此行当的人data scientists 。
science都是要做实验的，实验的对象是数据，方法是dm，ml，dl等，仪器是各类存储硬件，处理软件。奇妙的是研究对象是不同领域，所以一个data science过程，产出物可能仅仅一些常规知识，提示和决策，甚至可以拓展对某个领域认知。
2、数据科学家的类型
第一种，偏分析。
可以说，类似于商业分析这种，需要你懂行业，懂市场，懂公司运作，然后再去解决问题。
主要工作，基本上是清清数据，做做分析，出出报告，搞搞洞察，但随着大数据的到来，对模型建立能力、工具使用能力、数据处理能力要求更高了。
Tableau、python、Finebi、R、pandas、matlab都得会。
还得懂市场、经济、统计的知识。
第二种，偏算法。
研究类的升华，比如阿里达摩院，也算一个成本部门，是部门就得有产出，是研究就得有成果，就得能落地（这句话不是我说的，是马老师）。
那这种就很好理解了，把算法从Research做到Product。
要求会更高，NLP，数据挖掘，推荐算法，CV，业务逻辑，需求管理，编程能力倒是其次的。
3、数据科学家的核心技能
除了数据分析，还有什么？
其实数据科学在公司里的应用还是基础层次，老板招人可能只是想让公司赶上AI的末班车，但是不懂如何让数据成为生产力，噱头是主要的。公司越大，职位边界会越模糊。
所以，数据科学家应该拥有产品经理一样的嗅觉能力，或者仅仅次于程序员的代码能力。
不然你就会很迷茫，自己在产品和开发都没有话语权，逐渐变成了支持部门。
所以要在大方向上，更加积极一点，从insight到product，要全程参与，真的很培养能力，然后才能有数据话语权，这可不是写个python、sql或者etl就能实现的。