近年来，金融行业拥有的数据量、算力和算法均获得巨大的突破，AI 将成为金融企业开展高质量数据分析和业务预测的重要手段，这已是不争的事实。

随着 AI 技术的不断发展，在金融行业的前端、中台和后端，都已经有了相对成熟的应用方案。

图片来源：视觉中国

在前端，感知类技术（计算机视觉、语音识别、自然语言处理等）不断走向成熟，有代表性的应用已有客服聊天机器人、自动身份识别等。

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在中台，AI 可以提高基于信息的分析决策效率，帮助用户更加快速地抓住商机。既有的商业智能（Business Intelligence，BI）和传统的数据分析方法，往往停留在趋势分析、原因挖掘、数据挖掘与预测层面。而AI 的引入，既延伸了分析的广度，也提高了分析的深度。AI 可以通过不断学习和完善，提高建议的相关性和特异性，实现 “个性化分析”，为风险管理、营销、服务等提供基于智能化的分析和决策。

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而在后端，比如行业的合规以及 IT、财务等支持职能中，存在大量高度重复性的工作， AI 的重要应用之一，正是要逐步接手这些重复性的工作。所以，AI在后端支持流程中，存在大量应用机会和潜力。