隨著大數據軟體公司和雲提供商使用大量數據，人工智慧的實際應用已大大增加。
人工智慧已被應用於許多領域，以執行特定任務，例如醫療診斷，遙感，電子交易和機器人控制。
金融機構渴望使用人工神經網路來檢測系統變化和異常索賠，同時警告並標記這些變化以供人類調查。
許多銀行都在利用人工智慧系統來維護簿記，組織業務，管理財產和投資股票。
定義為執行通常與人類相關的任務（例如決策，視覺感知和語音識別）的計算機系統的理論和發展的人工智慧已經存在了很長時間。
隨著計算硬體，大數據和機器學習的發展，人工智慧每天都變得越來越強大和有用。
人工智慧的最新進展開啟了金融的新紀元，並且在短時間內，大數據和機器學習取得了突破，從而改善了客戶體驗和生產力。
軟體在這一突破中扮演著重要角色，仍然有許多挑戰需要解決。需要對軟體進行設計和優化，以充分利用基礎硬體的功能來提高性能。還需要簡化庫，框架和其他工具，以加快開發過程。由於GPU的進步，其中一些問題已得到解決。
以下是人工智慧已經在金融領域產生的一些影響：
•金融服務提供商和銀行正在部署AI，以幫助預測和規劃客戶管理其資金的方式，從而使AI成為業務發展戰略不可或缺的一部分。
•智能機器將數據轉化為客戶見解並改善服務的能力正在改變數字體驗。通過利用複雜的演算法和機器學習，人工智慧可以處理成千上萬個結構化和非結構化數據點，並且由於財務專業人員嚴重依賴數據，因此此功能會極大地影響他們的工作方式。
•由於人工智慧提供的自動化潛力，審計人員感到無責任。他們正在使用AI自動執行耗時和手動的活動，使他們有時間專註於更重要的工作。人工智慧可以通過採用機器學習技術來幫助審計人員更快地審查合同和文檔，該技術可以從文檔中找到關鍵短語，而這些短語需要花費大量時間來解密或解釋。當前，AI可以處理文檔中的語言併產生相關結果，這在提高生產率方面發揮了關鍵作用。
•低成本的以數據為依據的管理決策正在引入一種新型的管理方式，並且將來，管理人員將能夠向機器而不是人類專家提問。機器將分析數據並提出建議，讓團隊領導者根據其決策。
•最終用戶設備和金融機構伺服器中的嵌入式應用程序可以分析大量數據，提供定製的預測和財務建議。這樣的應用程序還可以幫助跟蹤進度，制定財務計劃和策略。
•個性化是一個主要領域，許多銀行已經在嘗試以各種方式為客戶匹配服務和產品。人工智慧可以幫助客戶簡化資金管理流程，並通過匹配演算法為升級提出建議。
總而言之，隨著技術的不斷發展和成為主流，金融服務提供商需要關注AI。企業創新和實施主要戰略的方式正在發生轉變，企業組織需要將AI融入其他領域，以充分利用這一趨勢。
