通常来说，人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
事实上，给一门学科界定范围是很难的，即使是像数学这样古老的学科，有时我们也很难梳理出一个明确的边界。而对于一门正在快速发展的学科，尤其像人工智能这样仍在不断扩展边界，更是很难做出一个相对准确的判断。
另一方面，AI 的实用性极强，是一种极具代表性的多元跨专业学科。目前人工智能已被应用到各个领域，机械、电子、经济甚至哲学，都有所涉及。
可以肯定的是，人工智能正在通过无数不同的应用悄悄地影响着世界。人工智能技术已经为许多日常活动提供了动力，从开车送我们上班到自动调节恒温器，而且往往是在我们不知情的情况下。根据Gartner的数据，40%的主要企业将在2020年实施人工智能解决方案，超过一半的企业将在2020年将现有的人工智能解决方案增加一倍。这一预测是在Covid-19大流行爆发之前做出的，但即使考虑到这一点，人工智能的增长仍将呈指数级增长。
在一些工业人工智能中，机器学习和深度神经网络则有着更多的应用。其中之一就是金融行业，在这个行业中，新技术已经在颠覆，挑战着传统价值观。
商业
风险管理
人工智能在风险管理中发挥着至关重要的作用，而在金融世界中，时间就是金钱。对于风险案例来说，算法可以用来分析案例历史并识别出任何潜在的问题。这包括使用机器学习来创建精确的模型，使金融专家能够跟踪特定的趋势并注意到可能的风险。这些模型还可以用来确保获得更可靠的信息，以供将来的模型使用。
在风险管理中使用ML意味着可以在较短的时间内对大量数据进行强大的处理。结构化和非结构化的数据也可以通过认知计算来进行管理。否则，所有这些都意味着人类团队要花很长时间的工作。
欺诈预防
近年来，随着数字客户交易的大幅增长，需要使用可靠的欺诈检测模型来保护敏感数据。人工智能可以用来加强其基于规则的模型，并协助人类分析师。这反过来也可以提高效率和准确性，并降低成本。
人工智能也可以用来回顾消费历史和消费行为，这样它就可以突出不正常的情况，比如一张卡在短时间内在不同的全球地点被使用的情况。人工智能还能够从人类的纠正中学习，并基于应该强调的内容来应用决策。
欺诈管理的所有用例对AI算法都有不同的要求，而且每个用例对它们的使用也都略有不同。事务监视需要更快响应时间、错误率和精度，还有培训数据的可用性和质量。
Shape security是一家为美国银行提供欺诈检测服务的公司，主要处理凭证填充、信用申请欺诈、礼品卡跟踪和信息提取。该组织使用的ML模型经过了数十亿次请求的训练，因此他们能够区分真正的客户和机器人。
个性化银行
在银行业，由人工智能驱动的智能聊天机器人能够为客户提供全面的解决方案，并减少呼叫中心的工作量。语音控制的虚拟助手也越来越受欢迎，这些助手通常是由亚马逊的Alexa提供支持的，并具有自学功能。它们能够检查余额、账户活动并安排付款，而且它们的功能每天都在增加。
许多银行现在都有提供个性化理财建议和帮助实现理财目标的应用程序。这些人工智能驱动的系统可以记录收入、日常支出和支出行为，然后提供财务计划和建议。手机银行应用程序还可以提醒用户支付账单，竞争交易，以及更方便地与银行进行互动。
量化交易
量化、算法或高频交易，以及数据驱动的投资，最近一直在全球股市扩张。投资公司正在依靠计算和数据科学来准确预测市场的未来模式。
人工智能的优势在于能够从过去的数据中观察模式，并预测它们在未来是否可能重演。当数据中出现某些异常时，比如金融危机，人工智能就可以研究数据并发现可能的触发因素，然后为未来做好准备。人工智能还能够为特定的投资者个性化投资，帮助他们做出决策。
信贷决策
在许多领域，人工智能正在被有效地用于更好地为决策过程提供信息。其中一个领域就是信贷，AI可以以较低的成本快速提供对潜在借款人的准确评估。与传统的信用评分系统相比，人工智能的信用评分可能要复杂得多。它们可以帮助确定哪些申请者更有可能违约，以及哪些申请者没有任何可靠的信用记录。
由人工智能驱动的模型还具有客观和无偏见的优势，这可能是人类进行决策的一个因素。对很多人来说，拥有良好的信用是至关重要的，无论是购买大宗商品、找工作还是租房。
由人工智能驱动的系统可以变得更快、更高效、更可靠。这些技术在金融领域得到了越来越多的应用，也更广泛地被金融公司所采用了。那些接受采纳这些技术可能带来的风险的人，往往会得到精简和更有生产力的操作的回报。人工智能对金融世界有着巨大的潜力，商业领袖们需要用正确的数据来做出最明智的决定。
