人工智能正在推动金融业向智能金融时代发展。其在金融业务的前中后端均有用武之地，被银行、证券、基金、保险等传统金融机构以及互联网金融机构用于身份核验、信用评估、反欺诈、客户沟通、舆情监测、流程优化、安防监控等多个环节。

　　在金融业务前端，人工智能多应用于身份核验和智能营销，银行、证券、基金、保险、互联网金融等均有应用。

　　其中身份核验是重要前置工作，也是金融机构控制业务风险的重要环节。传统身份验证主要采用密码验证结合人工验证的方式，存在一些难点和痛点。比如密码与身份的关联性交叉，可能导致密码泄露，而人工验证的效率、准确率则受验证人员工作能力、主观情绪等因素影响较大。而基于人脸识别、指纹识别、活体监测等新型技术手段，人工智能可丰富身份验证手段，提高账户冒用难度，还能提高验证效率及验证结果稳定性。

　　智能营销则能够降低信息漏损，充分挖掘潜在需求，有助于营销服务的随时、随地、随需性；服务承载能力也更高，增量服务的边际成本也低于传统方式；服务质量能不受营销人员主观因素干扰，有助于保持营销水平的稳定性。

　　在金融业务中端，人工智能技术多应用于智能投顾和智能风控。这也是人工智能在金融业务核心环节的重要应用。

　　传统投资顾问服务模式由于投资顾问数量少、投资顾问服务能力有限、人工成本高昂等限制，只能覆盖部分高净值人群，无法充分满足市场需求。智能投顾基于人工智能技术与现代投资组合理论，既能降低服务门槛，也能综合考虑客户的风险偏好、财务目标等因素，提供定制化投资建议。

　　智能风控在实践中的应用也逐渐成熟，尤其是在互联网金融等应用场景。由于相当一部分互联网金融机构的客户群体缺少征信信息等数据，传统风控方式并不适用。同时各类金融欺诈行为时有发生，且趋于组织化、专业化，其危害日趋严重。因此，许多互联网金融机构通过将知识图谱、深度学习等人工智能技术应用于风控领域，整合结构化、半结构化和非结构化数据，大规模监测各关系数据中存在的不一致性，及时发现欺诈可能，提高风险管控能力。

　　在金融业务后端，人工智能技术多应用于智能客服和智能理赔业务，这不仅是对人工的有效替代，也能提升金融服务效率。

　　金融机构往往需要雇用大量的客户服务人员，应对大量关于产品信息、系统操作等方面的咨询。但由于工作人员的知识掌握程度不一，信息处理速度也有差别，金融机构往往付出了大量人力成本，仍面临服务效率低、服务质量参差不齐等痛点。

　　智能客服集成智能语音、自然语言处理、深度学习等人工智能技术，使得机器不仅能听会说，而且能够自主完成对客户问题的解答，将传统的人人交流转化为人机交流，有助于解决传统金融机构前台服务人员不足、人员成本居高不下等问题，并提高响应速度、改进客户体验。

　　智能理赔在保险业的应用日渐成熟。利用计算机视觉、机器学习等技术，当消费者将标的物损害情况等信息上传至从业机构后，智能理赔系统即可辅助实现远程定损，在提高速度、节省成本的同时降低人工操作导致的相关风险，优化理赔环节的效率和客户体验。

　　人工智能在金融领域的应用前景可观。通过探索运用机器学习、知识图谱等人工智能技术，将增强监管数据采集、整合、运用的精准性和实时性，不断提升金融风险态势感知能力和监管科技水平。