1、信用评分决策
在许多领域，人工智能正被有效地用来为决策过程提供更好的信息。其中一个领域是信用，人工智能可以以更低的成本快速提供对潜在借款人的准确评估。与传统的信用评分系统相比，人工智能的信用评分可能要复杂得多。他们可以帮助确定哪些申请人更有可能违约，哪些申请人没有任何可靠的信用记录。
2、金融欺诈预防
近年来，随着数字客户交易的快速增长，有必要使用可靠的欺诈检测模型来保护敏感数据。人工智能可以用来加强其基于规则的模型，并协助人类分析师。这反过来可以提高效率和准确性，降低成本。人工智能还可以用来回顾消费历史和消费行为，使其突出异常情况，比如短时间内在全球不同地方使用一张卡的情况。人工智能也可以从人类的纠正中学习，并根据应该强调的内容来应用决策。
欺诈管理的所有用例对AI算法都有不同的要求，每个用例的使用略有不同。事务监控需要更快的响应时间、错误率和准确性，以及培训数据的可用性和质量。Shape security是一家为美国银行提供的欺诈检测服务公司，主要处理代金券填制、信用申请欺诈、礼品卡追踪和信息提取等业务。该组织使用的ML模型已经经过数十亿次请求的训练，因此他们可以区分真正的客户和机器人。
3、金融风险管理
人工智能在风险管理中起着至关重要的作用，在金融界，时间就是金钱。对于风险案例，该算法可用于分析案例历史并识别任何潜在问题。这包括使用机器学习来创建准确的模型，以便金融专家能够跟踪特定的趋势并注意到可能的风险。这些模型还可用于确保未来模型的信息更加可靠。
在风险管理中使用ML意味着可以在短时间内对大量数据进行强有力的处理。结构化和非结构化数据也可以通过认知计算来管理。否则，这一切意味着人类团队将花费很长时间工作。
4、智能化银行
在银行业，人工智能驱动的智能聊天机器人可以为客户提供全面的解决方案，减少呼叫中心的工作量。声控虚拟助手越来越受欢迎。这些助手通常由亚马逊的Alexa支持，具有自学功能。他们可以检查余额，账户活动和安排支付，他们的功能每天都在增加。
许多银行现在都有提供个性化财务建议和帮助实现财务目标的应用程序。这些人工智能驱动的系统可以记录收入、日常支出和支出行为，然后提供财务计划和建议。手机银行应用还可以提醒用户支付账单，争夺交易，更方便地与银行互动。
