虽然高流动率的零售银行职位正在被聊天机器人和智能助理所取代，但投资银行多年来一直在使用人工智能来自动化商业贷款评估。
将人工智能应用于银行业的方法之一是通过称为机器人流程自动化 (RPA) 的过程。RPA 可以执行简单的任务，例如数据输入或从网站检索信息，而这些任务以前需要具有计算机科学高级学位的人员才能完成。
RPA 使用模仿人类行为的复杂软件，成功实现了电汇和贸易结算等核心银行功能的自动化，同时简化了保险索赔评估和新账户获取等更复杂的流程。
贸易
了解市场走向对于任何金融机构来说都是关键。
它需要查看数千个数据点并在几分之一秒内做出决策。在当今市场，如果不使用人工智能 (AI)，这几乎是不可能的。
在交易中，人工智能是另一种工具，可以帮 电话号码资源 助分析师从各个可能的角度扫描大量数据来做出预测。
使用人工智能可以让交易者更加精确、更有知识，并使他们能够专注于风险管理和接下来会发生什么，而不是浪费时间尝试处理他们可以访问的所有信息。
人工智能还可以被训练识别先前数据中的模式，并预测它们在未来如何重演。虽然确实存在诸如 2008 年经济崩溃之类的异常现象，但可以训练机器查看数据以寻找可能导致这些异常的“触发因素”，并提前做好计划。
此外，根据每个人的风险承受能力，人工智能可能会推荐投资组合选项以满足他们的特定需求。这种类型的人工智能实施推动了机器人顾问的发展。
这些服务使用算法在线提供投资建议，无需人工参与。该服务会扫描投资者的市场，检查他们的风险水平和目标，然后根据他们的需求假设最适合他们的股票选择。
金融领域的机器学习
金融行业才刚刚开始研究各种形式的人工智能。虽然机器学习是目前正在研究的人工智能的一种，但更复杂的系统可以像人类一样理解自然语言和语音，从而实现与消费者更自然的互动。
这可能非常有利于个人获得以前无法实现的服务或信息。深度学习这一子领域近年来备受关注，因为它已成功应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。
人工智能可能通过增强模式识别和决策能力来 将人工智能融入电子商务的5种方法 补充人类的能力，从而为金融服务提供商带来巨大好处。人工智能系统已经能够在某些领域不仅匹敌人类的表现，甚至超越人类的表现，这使得使用人工智能变得轻而易举。
人工智能如何造福金融业
人工智能在金融领域的潜力巨大，实施人工智能的优势也非常巨大，尤其是在自动化和欺诈检测等任务方面。通过在业务流程两端的金融用例中利用人工智能，公司可以获得许多不同的好处，从改善客户体验到大幅节省成本。
千禧一代等年轻一代正迅速成为银行业在全球范围内最有针对性的客户群体。这迫使金融机构增加 IT 支出，以跟上更高的数字化标准。
由于数字银行渠道是这些 线数据库 年轻客户中最受欢迎的渠道，许多人声称他们宁愿完全避免去分行，而是喜欢在线进行所有银行业务。
这为银行创造了一个机会，通过用技术取代低价值任务来降低成本。随着人工智能的成熟，银行将更容易通过自动化消除中台任务中的人为错误