目前，人工智能在金融领域中的应用被越来越多的人认可，不仅因为它能进行数据分析，还因为其能满足金融业务要求，对金融业产生了积极的影响。

人工智能技术在金融领域的应用主要有哪些？

人工智能技术在金融领域的应用，主要有以下这三个：

金融人工智能客服

智能客服是人工智能在金融领域中的一个非常形象的应用，分线上和线下两个方面。

线上部分是指在线智能客服。在线智能客服基于语音识别、自然语言处理等技术，实现远程客户业务咨询和办理，使客户能够及时获得答复，降低人工服务压力和运营成本，实现形式包括网页在线客服、微信、电话和App等。

线下部分指银行大堂里的智能客服机器人。它运用了语音识别、图像识别、语音合成、自然语言理解等技术，在很大程度上将大堂经理从繁杂的工作中解脱了出来，同时节省了业务办理时间，方便快捷。

生物识别技术

生物识别是指通过计算机、生物传感器等技术手段，利用人体固有的生理特性和行为特征进行个人身份的鉴定，具有安全性、保密性的明显优势。目前在金融领域常用的生物识别技术主要有人脸识别、指纹识别和虹膜识别3类。

人脸识别是将验证者的脸部图像按特征提取，然后与数据库中的脸部图像进行对比，从而达到验证的效果。

指纹识别是通过提取验证者的指纹，将其与数据库中的指纹进行对比，如手机银行、支付宝等。

虹膜识别是基于人眼中的虹膜图像进行识别，一般用在银行内部的核心区域，如金库、数据中心等。

智能投顾顾问

智能投资顾问的应用依据不同的对象，目前主要分为两类，分别针对普通客户和投资机构。

对普通客户，智能投顾系统可以对客户的年龄、消费轨迹、经济基础、风险偏好等指标进行采集，运用机器学习来构建数学模型，为客户提供个性化的金融服务，具有更客观和可靠的优势。

对投资机构，经过机器学习、神经网络技术，使计算机能够学习金融数据，同时，综合分析企业上下游各个环节的相互关系和与其他公司竞争情况，主动发现风险，及时调整投资策略。

前景展望
人工智能可以应用于金融业务的各个环节，在前期可以用于智能客服，在中台可以为金融交易、分析和客户提供决策支持，在后台可以进行有效的风险防控，对金融业产生深刻影响。未来，人工智能将会使投资、保险、信贷等金融服务业务更主动、更个性化，也更智能。
(科技产业责编：陈峰 )