然而，由于市场流动性、交易时间、产品结构等因素的影响使得交易验证工作更加复杂化，且难以高效实施。机器学习技术能够通过构建深度神经网络模型，并通过金融机构数据库中大量异常记判断的数据进行训练，从而获得识别异常交易行为的能力，最终辅助控制人员以大幅提高交易验证的效率。智能客服客服场景存在于银行、信贷、保险等多个金融服务领域。
考虑用户致电客服中心所询问的问题存在重复性、客服人员的服务效率存在客观极限，通过聊天机器人取代人类客服进行用户引导和基本问题解答是现金金融行业十分流行的趋势。基于自然语言处理技术和语音识别等技术，聊天机器人能够全年24 小时无间断为理论上所有客户提供服务，极大程度上环节客服中心的效率及成本压力。互联网支付传统的金融支付服务主要借助银行中间业务来为客户办理收款、付款其他相关委托事项。
而在近几年互联网的急速发展下，像支付宝、财付通等由第三方机构提供的支付业务开始在市场上急速流行，并很快成为金融支付服务中的重要成分。在此趋势下，传统银行和电商以及电信运营商等机构正在纷纷投入互联网支付的热潮，与第三方支付企业共同形成了当下网络支付的业态格局。其中，智能语音支付、人脸支付等基于人工智能技术的应用已经开始逐渐展露头角。
流程自动化平台随着金融行业的数字化趋势，流程自动化平台能够移除大量重复的、可复制的、及拥有规律性的任务以帮助运功提升效率。由于该技术在整合统计数据、核对验证信息、业绩监控管理等任务领域的实用性，使其在风险评估、财务分析、信息审核等金融行业常见的业务流程中得以应用。典型的案例 比如：1、工商银行开发人工智能机器学习平台，提升业务处理效率具备四大特征，即：一站式建模能力、高性能运算和模型自学习能力、分布式框架及异构资源调度能力，以及灵活可拓展及可复用的服务能力。
其中，一站式建模能力主要通过平台提供的全流程IDE 为业务人员、应用开发人员提供自动、灵活、可控的模型构建工作站，降低AI 在全行业的使用门槛。模型自学习能力则集成了开源机器学习/ 深度学习框架，以支持业务人员自动触发模型自学更新，持续优化AI 模型并提升应用效果。分布式框架和异构资源调度能提供高性能、可伸缩的实时预估框架，支持智能服务的灰度发布、服务能力随交易量自动伸缩等。
最后，该AI平台可拓展及可复用的服务能力能够支持多算法的模型训练和评估，提供二次开发工具包，并支持计算机视觉、自然语言处理等应用的可复用服务，多面支持风险管理、智能客服等领域的AI 应用。2、荷兰国际集团借助智能交易决策辅助工具，提供交易最优报价荷兰国际集团针对债券交易场景部署了智能交易决策辅助工具，Katana。
Katana 会针对每笔交易的相关信息并对比历史数据进行分析，并将结果可视化，以直观图表形式呈现给交易员。与现在流行的“自动化交易”不同，Katana 的作用主要用于辅助人类员工，加速决策制定的效率与效果，而非以彻底自动化的形式取代人类交易员。伴随Katana 的分析能力，荷兰国际集团的交易员能够节省大部分消耗在信息筛选和分析工作上的时间，以更高效的方式使用它们的专业知识与行业经验来在每次交易行为中为客户提供最优的报价。
人工智能现在这么火，到目前为止人工智能已经在哪些领域实现应用了？
也许在人工智能上，最引人注目的就是阿尔法狗的诞生，它已经打败了在一方领域站在顶点的人类智慧。就目前为止，引用人工智能的领域，可以见到有无人驾驶汽车，只需要连线网络，就可以让服务器操控汽车进行与各种人类环境的交互。自动化生产机械装置，能正确判定分拣材料与组装，也是人工智能的一个应用，它多少是使用了智能判断。
