尚普咨询研究显示：随着金融行业的不断发展，沉淀了大量的金融数据，主要涉及金融交易、个 人信息、市场行情、风险控制、投资理财等。这些数据容量巨大且类型丰富，占 据宝贵的储存资源，而从业人员却无法对其进行有效分析以供决策。虽然大数据 技术的出现对此有所改善，但在数据的有效处理与分析挖掘上仍面临较大挑战。 随着深度学习技术的不断推进，金融机构尝试将海量数据供机器进行学习，不断 完善机器的认知能力，几乎达到与人类相媲美的水平，尤其在金融交易与风险管 理这类对复杂数据的处理方面，人工智能有效利用大数据进行筛选分析，帮助金 融机构更高效的决策分析，提升金融业务能力。

传统技术模式下，金融行业通过面对面交流的方式发掘客户需求。同时，受 人力资源和数据处理能力影响，金融行业只面向少数高净值客户提供定制化服务， 而对绝大多数普通客户仅提供一般化服务。随着人工智能的飞速发展，机器能够 模拟人的认知与功能，使批量实现对客户的个性化和智能化服务成为可能，这将 对目前金融行业沟通客户、挖掘客户金融需求的模式发生重大改变。整体而言， 人工智能技术将显著改变金融行业现有格局，在前台可以用于提升客户体验，使 服务更加个性化；在中台辅助支持金融交易的分析与预测，使决策更加智能化； 在后台用于风险识别和防控保障，使管理更加稳定化。

尚普咨询分析师张成佳认为：在传统模式下，金融机构难以查证客户提供信息的真实性，交易双方信息的 不对称性，使得金融机构面临用户隐瞒甚至编造个人信息的业务风险。人工智能 可从大量内部与外部数据中，获取关键信息进行挖掘分析，对客户群体进行筛选和欺诈风险鉴别，并将结果反馈给金融机构。此模式不仅能够降低交易双方间存 在的信息不对称性，有效降低业务风险，还能对市场趋势进行预测，为金融机构 提供有效的风险预警，引导金融机构提前采取预防措施。

人工智能技术能够通过降低金融服务成本、提升金融服务效率和扩大金融服 务范围，来推动普惠金融服务的快速发展。智能营销能帮助金融机构精准获客， 减少营销成本；智能风控能在金融业务流程中提高风险识别、预警、防范及风险 定价能力，降低风险甄别成本。智能金融业务模式可以让金融可以有效伸延与普 惠到最需要的弱势人群，从而推动金融的普惠化。