目前，人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在智能客服、智能投顾、 智能风控、智能投研、智能营销等方面。

智能客服
智能客服主要以语音技术、自然语言理解、知识图谱等为技术基础，掌握客 户需求，通过自动获取客户特征和知识库等内容，帮助客服快速解决客户问题。 智能客服系统采用自然语言处理技术，提取客户意图，并通过知识图谱构建客服 机器人的理解和答复体系。同时，智能客服以文本或语音等方式与用户进行多渠 道交互，为广大客户提供了更为便捷和个性化的服务，在降低人工服务压力和运 营成本的同时进一步增强了用户体验。


智能投顾
智能投顾又称机器人投顾，主要是根据投资者的风险偏好、财务状况与理财目标，运用智能算法及投资组合理论，为用户提供智能化的投资管理服务。智能投顾基于机器学习算法以及现代资产组合优化理论，来构建标准化的数据模型， 并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。传统投资顾 问需要站在投资者的角度，帮助投资者进行符合其风险偏好特征、适应某一特定 时期市场表现的投资组合管理。智能投顾的应用价值在于可代替或部分替代昂贵 的财务顾问人工服务，将投资顾问服务标准化、批量化，降低服务成本，降低财 富管理的费率和投资门槛，实现更加普遍的投顾服务。


智能风控
知识图谱、深度学习等技术应用于征信反欺诈领域，其模式是将不同来源的 结构化和非结构化大数据整合在一起，分析诸如企业上下游、合作对手、竞争对 手、母子公司、投资等关系数据，使用知识图谱等技术大规模监测其中存在的不 一致性，发现可能存在的欺诈疑点。在信用风险管理方面，关联知识图谱可以利 用“大数据+人工智能技术”建立的信用评估模型，刻画精准的用户画像，对用 户进行综合评定，提高风险管控能力。


智能投研
传统投研业务需要收集大量的资料，进行数据分析和报告撰写，投研人员每 天需要耗费大量时间进行数据的收集与处理。智能投研基于大数据、机器学习和 知识图谱技术，将数据、信息、决策进行智能整合，并实现数据之间的智能化关 联，形成文档供分析师、投资者使用，辅助决策，甚至自动生成投研报告。


智能营销
人工智能可以通过用户画像和大数据模型精准定位用户需求，实现精准营销。 智能营销在可量化的数据基础上，基于大数据、机器学习计算框架等技术，分析 消费者个体的消费模式和特点，以此来划分客户群体，从而精确找到目标客户， 进行精准营销和个性化推荐。智能营销相较于传统营销模式，具有时效性强、精 准性高、关联性大、性价比高、个性化强的特点。