金融行業擁有大量有價值的數據樣本，而人工智能的機器學習需要大量的標簽數據樣本進行模型訓練，金融背後復雜的風險控制模型將進壹步促進人工智能的成熟，因此金融的智能化是大勢所趨。
人工智能在金融行業的主要應用場景包括:智能投資、風險預測和反欺詐以及融資信貸。其中，反欺詐貫穿金融業務全生命周期，對人工智能技術應用的需求更大、更迫切。
金融的核心本質功能是降低交易成本和資產定價。互聯網的廣泛應用可以視為對金融第壹核心本質的顛覆，AI正在改變金融行業與資產定價相關的核心業務線。傳統銀行的信貸業務、資產管理機構的資產配置和投資業務、證券公司的投資咨詢業務以及保險公司的精算定價業務都開始受到威脅。然而，強大的消費粘性、沈重的資金投入和數據的先發優勢為傳統金融機構提供了壹些保護。
AI對金融第二個核心本質功能——“資產定價”的顛覆是整個金融行業最應該警惕的。目前，AI對金融行業的壓力可能比互聯網金融行業更大，因為對於大多數金融機構來說，與“資產定價”相關的業務比與“降低交易成本”相關的業務更為核心。例如，對於商業銀行來說，存貸款的信貸業務是主要的利潤來源，而不是支付結算；對於保險公司來說，核心是保險產品的設計和定價，精算師是保險公司的核心，而不是保險銷售代理人；對於資產管理公司來說，與投資和資產配置相關的業績是衡量資產管理機構長期水平的標尺，銷售能力通常只能是錦上添花。但目前，AI的下壹個“革命”對象是這些金融機構的核心生命線。