人工智能（AI）已经存在了很长时间。人工智能在1955年首次被概念化，成为计算机科学的一个分支，并专注于制造"智能机器"的科学，这些机器可以模仿人类大脑的认知能力，如学习和解决问题。人工智能预计将对大多数行业部门产生颠覆性的影响，与互联网在过去几十年所做的相比，是许多倍的。世界各地的组织和政府正在挪用数十亿美元来资助人工智能在解决当前技术无法解决的现实世界问题方面的应用研究和试点项目。

人工智能使银行能够管理记录级别的高速数据，以获得有价值的见解。此外，数字支付、人工智能机器人和生物识别欺诈检测系统等功能进一步为更广泛的客户群带来了高质量的服务。人工智能包括一系列广泛的技术，包括但不限于机器学习、自然语言处理、专家系统、视觉、语音、规划、机器人技术等。

由于COVID-19大流行，不同企业采用人工智能的数量有所增加。自大流行袭击世界以来，人工智能的潜在价值显著增长。AI 采用的重点仅限于提高运营效率或操作效率。然而，随着组织自动化其日常操作并了解COVID-19 受影响的数据集，AI 变得越来越重要。它也可以被利用来改善利益相关者的体验。

以下是人工智能在银行业的5种应用：

客户服务/参与（聊天机器人）

聊天机器人在节约成本方面提供了非常高的投资回报率，使其成为各行业最常用的人工智能应用之一。聊天机器人可以有效地解决最常见的访问任务，如余额查询、访问迷你报表、资金转移等。这有助于减少其他渠道的负担，如联络中心、网上银行等。

机器人咨询

自动咨询是金融服务领域最具争议性的话题之一。机器人顾问试图通过分析客户分享的数据以及他们的财务历史来了解客户的财务状况。基于这种分析和客户设定的目标，机器人顾问将能够在特定的产品类别中给出适当的投资建议，甚至具体到某一产品或股票。

一般用途/预测性分析

人工智能最常见的用例之一包括通用语义和自然语言应用以及广泛适用的预测性分析。人工智能可以检测到数据中的特定模式和相关性，而这是传统技术以前无法检测的。这些模式可以表明未开发的销售机会，交叉销售机会，甚至是围绕运营数据的指标，导致直接的收入影响。

网络安全

人工智能可以大大改善网络安全系统的有效性，通过利用以前的威胁数据，学习可能看似无关的模式和指标来预测和预防攻击。除了防止外部威胁，人工智能还可以监测内部威胁或违规行为，并提出纠正措施，从而防止数据被盗或滥用。

信用评分/直接借贷

人工智能在帮助备用贷款人通过分析来自广泛的传统和非传统数据源的数据来确定客户的信用度方面起着重要作用。这有助于贷款人开发由强大的信用评分模型支持的创新贷款系统，即使是对那些信用记录有限的个人或实体。著名的公司包括Affirm和GiniMachine