目前，人工智能技术在金融领域的应用更多地体现在智能客户服务、智能信用和反欺诈、智能赞助和智能风险控制等方面，这也产生了一些金融技术公司。不仅有负责工业智能基础平台的平台公司，也有提供标记服务、基本数据服务和算法模型的公司，以及解决方案制造商，它们共同构成了人工智能应用的良性合作生态。基于银行、保险和证券公司的相对独立性，人工智能在金融系统分支机构中的应用是不一样的。具体来说，根据与会者的讨论，在银行领域的应用主要是用来降低成本和合规管理，如实现网络的智能升级，移动高频，对智能机进行复杂而耗时的业务，不断升级电子银行渠道，采用智能客户服务等手段提高运营效率和客户体验；另一个例子是完善风险控制系统，依靠大数据和人工智能等技术，及时有效地识别、预警和防范客户风险，优化客户信用评估模型，准确控制潜在客户风险。在证券领域，人工智能技术可以为客户提供智能化、个性化的服务平台，给客户带来新的体验。总之，俞峰说，有六个主要的应用：智能风险控制，O2O服务，精确操作，智能研究，智能协作和智能操作和维护。”在智能投资研究方面，证券公司的多个研究管理平台可以实现数据自动过滤、模板应用和模型计算。完成部分研究报告的撰写工作。在保险领域，人工智能技术如语音识别、计算机视觉、自然语言理解、知识映射等，为行业提供了全方位的动力。”获得更好的客户体验和更高的运营效率。比如，围绕客户在保险需求方面的关键之旅，智能保险顾问、智能理赔、智能客户服务等基于AI技术的应用已经能够实现全渠道24小时客户服务的体验；在保险产品设计和业务运营方面，采用人工智能技术实现个性化产品定价、智能包销、智能核补偿、智能防欺诈等应用，同时提高业务能力，进一步提高风险控制能力。”许多专家认为，数据在人工智能增强金融能力的过程中发挥着重要作用。对大数据的需求也越来越明显。对于机构来说，充分利用其数据优势的能力将是在这一转型和升级竞争中脱颖而出的关键。过去，金融机构将数据视为客户业务的补充。现在，金融机构必须从数据中挖掘需求，并将其应用程序放在数据上。显然，数据已经成为核心资产，控制数据可以深入洞察市场机会，从而制定快速准确的应对策略。”业界的共识是，金融机构对数据和客户体验的认识正在缓慢提高，相应地，数据隐私保护环境、法律环境和技术环境也在探索之中。
