近年來(lái)，金融行業(yè)擁有的數(shù)據(jù)量、算力和算法均獲得巨大的突破，AI 將成為金融企業(yè)開(kāi)展高質(zhì)量數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)的重要手段，這已是不爭(zhēng)的事實(shí)。

隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展，在金融行業(yè)的前端、中臺(tái)和后端，都已經(jīng)有了相對(duì)成熟的應(yīng)用方案。

圖片來(lái)源：視覺(jué)中國(guó)

在前端，感知類(lèi)技術(shù)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等）不斷走向成熟，有代表性的應(yīng)用已有客服聊天機(jī)器人、自動(dòng)身份識(shí)別等。

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在中臺(tái)，AI 可以提高基于信息的分析決策效率，幫助用戶更加快速地抓住商機(jī)。既有的商業(yè)智能（Business Intelligence，BI）和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，往往停留在趨勢(shì)分析、原因挖掘、數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)層面。而AI 的引入，既延伸了分析的廣度，也提高了分析的深度。AI 可以通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和完善，提高建議的相關(guān)性和特異性，實(shí)現(xiàn) “個(gè)性化分析”，為風(fēng)險(xiǎn)管理、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)等提供基于智能化的分析和決策。

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而在后端，比如行業(yè)的合規(guī)以及 IT、財(cái)務(wù)等支持職能中，存在大量高度重復(fù)性的工作， AI 的重要應(yīng)用之一，正是要逐步接手這些重復(fù)性的工作。所以，AI在后端支持流程中，存在大量應(yīng)用機(jī)會(huì)和潛力。