金融行业的每一次发展，都与科技有着莫大的关联。近年来，随着决策树、神经网络、遗传算法等日益成熟，人工智能在商业上也已成功落地，但在金融领域的应用尚处于发展初级阶段，怎样合理的应用这个新兴技术还需要大量的摸索和试错。即便如此，人工智能与金融的深度融合已初见端倪。

如果说几年前把智能金融定义为智能投顾，那么，近年来，一些真正在挖掘智能金融需求和发展机会的高科技企业，已经逐渐地把智能金融真正的实施覆盖到了渠道管理、用户管理、产品管理、财务管理的全流程中。以零售信贷业务为例。传统零售信贷的审批流程大约需要一周时间，走完银行零售业务中的一系列流程，百年来都难以提高效率。 AI与大数据结合后，能够很好地提升这一阶段的效率。

除此之外，AI 在反欺诈中也会有很强的应用。在消费金融快速发展的今天，欺诈风险和信用风险是面临的重要挑战。人工智能+大数据+金融相结合，可以有效的预防欺诈行为。

目前，国内外人工智能在金融领域的应用已有诸多成功案例。美国的Wealthfront和Betterment、英国的MoneyonToast等均成功将人工智能引入投资理财；而在国内，蚂蚁金服已成功将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置、客户服务等领域；智融金服利用人工智能风控系统已经实现月均120万笔以上的放款，常规机器审核速度用时仅8秒；招商银行的可视化柜台、交通银行推出的人工智能机器人“娇娇”等则在智能客服领域做出了早期的尝试和探索；百度金融开始将业务重心从自己做金融业务，转向为行业搭建金融服务平台；凤凰金融采用大数据技术，对投资用户群体进行精准人群画像，了解用户的真正需求，对于用户倾向的投资行为进行预判。

除了巨头们布局人工智能之外，也有很多中小企业或创新创业项目涉足，在由中关村互联网金融研究院 、中国互联网金融三十人论坛（CIF30）主办的番钛客金融科技双创大赛（第一季）中也涌现了多个优秀的人工智能方面的项目。其中获得最具投资价值奖的南京讯之智研发的IBDATA就是人工智能和大数据技术驱动的智能投研平台。其主要针对金融领域公开数据提供垂直深度搜索和智能分析引擎，实现从资料库到知识库的直接转换，联结信息碎片、发现隐含模式，最终分析预测为投资提供决策支持。该项目所有核心技术均为自主研发，拥有国际一流的大数据分析能力和先进的人工智能技术以及NLP技术。IBDATA将NLP技术和深度学习技术结合，研发出能够阅读各种金融文档、理解金融经济领域中的各种事件、并自动提取知识图谱、发现关联关系和隐含模式的智能金融分析引擎，极大地提高投资研究的效率和质量。