⼈⼯智能在⾦融⾏业的典型应⽤场景
1、投资决策
互联网投资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。
诉讼费用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。新年感言
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”。
健康管理师报考条件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
骑马与砍杀火与剑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。
萌王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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