分析人士认为，金融行业利润率高，数据相对结构化，且定义比较垂直、明确，将会成为人工智能*颠覆和应用的领域。尤其是近两年来，随着人工智能技术的更新，金融机构加速在人工智能等领域的“跑马圈地”，银行业已开始将人工智能从金融业前端引入后端，而相对棘手的信息安全、风控反欺诈、资产管理等方面已经开始试水人工智能。目前，人工智能在金融行业中的典型应用场景有四大类。电话机器人在金融方面的作用。
客服和营销
人工智能的飞速发展，使得机器可以在很大程度上模拟人的功能，能够实现人性化和个性化地批量服务客户，将给金融服务带来深刻影响。对于金融公司来说，如何地识别真实客户一直是无法攻克的难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型找到用户，实现营销。除此之外，用户需求也能通过智能客服机器人得到发掘，智能客服机器人在提升销售转化率、客服效率和用户体验方面，具有特殊优势，且极大地降低了人力成本。
投资决策
如今在投资机构和投行部门日常工作中占用大量精力和时间的，便是撰写报告、分析数据以及资料收集等琐碎工作。而机器在处理海量的数据时拥有得天独厚的优势，通过自然语言处理技术可以寻找市场变化的内在规律，其中*经典的莫过于沃尔玛超市发现尿布和啤酒放在一起会增加销量。此外，将类似技术应用在投资领域也能产生意想不到的效果，比如微软发布新的操作系统会影响哪些公司的股价。
智能投顾
智能投顾，实际上就是机器人理财，具体是指“通过互联网技术，以投资者的风险偏好和财务状况为依据，利用大数据和量化模型(主要是组合投资理论)，为客户提供基于指数型基金的资产配置方案和财富管理服务，并根据市场情况进行持仓追踪和动态调整。”
通过智能投顾产生的投资建议，结合了投资者偏好和现代资产组合理论，拥有信息透明和佣金低的特点。简单来说，智能投顾实现了私人银行服务的普惠化和在线智能化，让普通的投资者也能享受到高端服务。
反欺诈
通过机器学习用户的行为模式，结合欺诈黑名单等数据支撑，反欺诈模型能够辨别特殊用户在申请流程、审批流程中的反常行为，从而做出欺诈行为判断。
用户身份是否真实是金融平台务必要验证的，在这一过程中将会应用到语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等技术。要想缩短识别时间的同时降低识别错误率，就必须依靠这些人工智能技术。此外，对于恶意套现、盗刷卡、垃圾注册、营销作弊、虚假交易等行为，也可以由机器从海量的交易数据中学习知识和规则，发现异常，打造安全、可靠的金融环境。
这四大场景便是目前人工智能在金融行业中的典型运用。未来对于金融行业来说，人工智能的优势是不容忽视的。智能设备可以全年无休地工作，对比人力来说有着先天优势；此外，通过筛选分析大量数据，可以使人们的决策更加准确和高效；同时，人工智能可以避免操作风险和道德风险，在不受情绪和环境的影响下分析问题。目前，金融行业作为数据至上的行业，同时也是数据商业价值*为明显的行业，可以让人工智能尽可能地发挥其优势，实现双赢。
