1、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，便是诸如编写报告、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信息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，其中最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。
2、客服和营销
人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，实现批量人性化和个性化的服务客户，这对于金融服务将带来深刻影响。
对于金融公司来讲如何精准的识别真实客户一直是无法攻克难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。
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，并且极大的降低了人力成本。
3、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。
4、反欺诈
人工智能在金融行业的一个重要应用是反欺诈。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，恶意套现、盗刷卡、垃圾注册、营销作弊、虚假交易等行为也得需要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。
5、结语
以上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，针对金融行业，人工智能的优势是不容忽视的：智能设备可以全年无休的工作，这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最为明显的行业，可以让人工智能尽可能的发挥其优势，实现双赢。
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