应用场景一：征信与风控
如今，基于大数据和人工智能技术，可以实现智能征信和审批，极大地提高工作效率。
应用场景二：反欺诈
金融安全是维护金融秩序的基石。
与虚拟的社交网络不同，金融用户需要验证身份的真实性，其中可能涉及的技术包括人脸识别、语音识别、指纹识别和虹膜识别等。相对于我们人类，人工智能在此领域往往表现得更加优异，不仅能缩短识别时间，还能降低识别错误率。
应用场景三：智能投顾
智能投顾是在多个市场和大资产类别之间构建投资组合，分散风险，追求长期收益。
应用场景四：营销与客服
在金融平台上，如何识别有效的客户往往是难点。而人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户，实现精准营销。
应用场景五：投资决策
在投资机构和投行部门中，日常的工作如收集大量的资料、进行数据分析、报告撰写等，往往占用了大量的时间和精力。而在处理海量的数据信息时，机器拥有天然的优势，通过自然语言处理技术可以理解文本信息，寻找市场变化的内在规律。