财富管理和股权交易等金融行业领域是AI（人工智能）商用的先驱。目前，AI引领的创新越来越广泛：银行和保险公司正积极将AI技术用于前端和后台业务，开发新型客户服务，并实现支付、风险建模和反欺诈等操作的自动化。
降低成本是金融行业快速部署AI的主要原因之一。金融科技研究公司Autonomous NEXT的研究表明，到2030年，AI将使传统金融企业的成本降低22%，节省超过1万亿美元。成本的降低覆盖前端、中间和后台业务。例如，AI能够减少零售分支和银行雇员的数量，还可用于合规与数据处理以及承保和收款系统的自动化。
科技公司，尤其是小型金融科技公司，大力推动了AI引领的创新的发展。一些知名金融企业也积极顺应这一发展趋势，纷纷吸纳金融科技公司在AI方面的专业技术和创新。然而，伦敦帝国理工学院的Andrei Kirilenko博士表示，目前传统银行和保险公司所推出的服务种类仍然有限。他认为，随着科技公司对金融行业造成的压力越来越大，为了满足客户对更加智能和个性化产品的需求，会出现新一波创新。他表示：“大家过去闻所未闻的新型金融产品将蓬勃发展。”
AI引领的创新未来将如何发展？其中一个方向是提升现有的技术能力。机器学习工具能够分析的数据将更加多样、数量也更加庞大。例如，香港金融科技协会总经理Syed Musheer Ahmed表示，对冲基金等交易公司率先使用了遗传算法来生成交易思路。他说：“交易公司首先缩小了所需遗传算法的范围，然后将其与革命性算法相结合，并进行了投资。算法的运用给交易公司带来了收入的增长。”一些分析师表示，这种交易算法的预测准确性还有较大提升空间。
银行目前将聊天机器人用于与客户互动。聊天机器人将扩大数据接入，不断学习，为客户提供更加有针对性的服务和更精准的问题解决方案。未来五年内，这样的虚拟助手将与网站和实体组织一起，成为客户办理银行业务的重要渠道。在经济学人智库2018年初开展的一项全球调查中，银行高管指出，未来五年，客户体验的提升、更紧密的客户联系将是银行从AI中获取的主要收益。
财富管理公司使用的机器人顾问和算法驱动的工具能够为客户提供自动化财务管理服务，这也是AI在金融行业最早的应用。这些工具正变得越来越先进，但仍有很大的提升空间。有消息称，到2020年，机器人顾问每年将管理1万亿美元的资产，到2022年，这一数字将增长到近4.6万亿。机器人顾问目前管理的资产价值约为2,000亿美元。
如今，贷款审批已经实现自动化，银行及其他借贷机构将借助AI加速贷款审批。由于信用评级和风险评估也已实现自动化，实时借贷决策将越来越普遍。
Ahmed表示，保险公司将结合面部识别和AI技术，加快客户理赔。目前，中国的一家保险公司已经能够借助这些技术，在一分钟之内完成从客户理赔申请分析到理赔的全过程。Ahmed说：“这极大地改变了客户与金融机构之间的互动关系，并提升了互动过程中所有参与者的效率。”
随着银行不断推动支付、反欺诈、合规等业务的自动化，AI也将被用于后台业务。目前，这一进程主要由RPA（机器人流程自动化）所推动，但在未来几年内，预测性分析和机器学习将在上述领域发挥越来越重要的作用。
例如，银行目前正在积极探索运用AI算法实现风险管理流程自动化，提升监管合规度并降低成本。例如，KYC（认识你的客户）程序和反洗钱流程很大程度上是基于固定规则进行，开发人员负责为软件设定并更新规则。与之相比，基于AI的系统经过反复训练，能够识别相关模式，并自动进行规则更新。这将提升系统速度，并减少出错的几率。
随着金融服务提供商从其他行业获取数据的增加，新型支付模式和服务可能会出现。保险业通过车载物联网感应器获取的汽车数据推动了UBI保险（驾驶行为保险）的增长。基于AI对司机的驾驶行为进行的评估将对保费产生影响。
Kirilenko博士认为保险公司和银行还可运用AI技术分析客户的健康数据（例如，从个人健康监测设备中收集的数据），从而开发出新的金融产品。理财经理也将基于客户的健康状况，开发新的投资产品并提供相关建议。Kirilenko博士也认为，短期内某些市场严格的数据隐私规定可能会阻碍上述数据的共享，但随着客户更加期待金融、健康和其他生活方式融合产品的出现，跨行业的数据流必定会增长。
Kirilenko博士还认为，金融行业的格局也将面临洗牌。大型科技公司可以将AI、广泛的数字化专业技术以及独有的客户行为和偏好收集能力结合起来，直接与传统金融机构竞争。他表示：“目前，许多市场的监管机构对于用有效技术代替金融系统中的某些部分持开放态度。”
华为的专家表示，要在新格局中实现发展，传统金融机构需要更加积极地与金融科技企业进行合作。例如，在银行业，越来越多的创新将在基于平台的生态系统中产生，而非银行自身。
对于所有行业的组织而言，数据资产必须为AI应用做好准备，但这一挑战对于成熟的金融企业来说将尤为艰巨。例如，普华永道咨询公司在2018年初的一项研究发现，在所有行业当中，金融服务公司的数据利用效率最为低下。只有26%的金融行业高管表示，他们所在的银行对数据进行了有效利用，在受访的十个行业中排名倒数第三。要有效利用数据，金融行业需要更加努力。金融公司需要在法规允许的范围内尽可能多的对数据与系统进行整合，从而便于AI访问各种类型的数据。银行和保险公司也需要部署更多善于处理非结构化数据的分析工具。
对于成熟的金融公司而言，AI并不完全是未知领域。许多公司都在积极发展AI能力。然而，如果像Kirilenko博士预测的那样，金融行业和其他行业间的边界逐渐瓦解，部分金融机构将难以跟上发展的步伐。
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