人工智能炙手可热，资本和创业者蜂拥而来。
“金融业是人工智能最好得到应用的行业。”11月6日，红杉资本全球执行合伙人沈南鹏在“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”上如此表示。因为金融是高度数据化的行业，人工智能技术可以在身份认证、风险控制和个性化运营方面为金融机构提升效率、降低成本。
这一观点被市场广泛认同。以百度金融、京东金融为代表的金融科技公司纷纷重金布局人工智能，探索其在金融领域的应用。银行等也已在智能客服、反欺诈、小额信贷等领域进行探索。近期，包括农业银行、招商银行等上线的刷脸取款即是人工智能在金融领域的应用之一。
科技对人工的替代作用显而易见。2000年时瑞士一交易所挤满了600多位交易员，而现在，只需要4位，其他的交易操作都已被机器代替。
人工智能同样可以大幅降低金融业务成本，提升业务效率。光大银行电子银行部总经理杨兵兵在北京大学数字金融中心第二届年会上也表示，人工智能在银行业务中最早的应用便是智能客服。客服中心是银行业务中劳动密集型部门的代表之一，一家中等规模以上的银行动辄都有数千名员工接听客户电话，即便如此也还不能满足很多客户的需求。而在引入智能客服后，“最近三年每年呼入的话务量有10%的速度增长，但是三年来我们没有增加一名客服。”目前光大银行的话务中有近60%是模拟人工服务。
在上述京东金融全球数据探索者大会上，京东集团董事局主席兼首席执行官刘强东介绍，京东金融风控体系是利用深度学习、图计算、生物探针等人工智能技术，实现无人工审核授信和放款，坏账率和资损水平低于行业平均值50%以上。与京东金融合作的业务伙伴使用这些技术，帮助银行在信贷审核上效率提高了10倍以上，客单成本降低了70%以上。
人工智能在金融领域的应用还十分广泛。国际人工智能联合会理事会主席、香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强表示，金融领域的运营、投顾、风险管理等诸多场景可以运用人工智能技术提高经济效益。如与用户沟通、用户识别、借贷客户风险水平分析等。当前基于大数据分析和人工智能的技术已经在个人和企业征信中得到应用。
在养鸡和喂猪时，甚至也可以通过人工智能技术的应用提升金融业务参与效率。
过去养殖户养一只鸡约需要12元饲料款，养殖周期两个月左右。养殖户一般在进鸡苗时进行贷款，两个月后还本付息。不过小鸡在最初并不需要太多饲料，而且不同的鸡需要的饲料量也不同。养殖户承担了很长时间内不必要的利息支出。京东金融根据对养鸡过程的了解，引入人工智能算法分析，将养鸡的饲料使用精确至每天、每克，并据此匹配贷款资金。养殖户根据需要借贷，按日计息，现在养鸡户养一只鸡只需要支出6分钱利息，大幅降低利息支出成本。
杨强介绍，将人工智能的活体识别技术引入到喂猪过程中，通过猪脸识别可以获得大量数据且不担心隐私问题。这样的商业场景应用可以帮助养殖户鉴别每只不同的猪在养殖过程中的活动，其是否活跃、是否散养，可以对其健康状况进行判断，为保险提供预测。此外也可以据此为消费者满足个性化的需求。
不过，人工智能的应用还有很长的路要走。中国工程院院士、北京大学信息科学与工程科学部主任高文表示，从人工智能60年的发展历程来说，以深度学习为代表的人工智能技术正处于第三个发展阶段。由于资本和产业的热情参与，催生了许多新企业和新机遇。但如果用人的一生来比喻，人工智能目前处于刚上小学或者还未上小学的程度。作为人类智能的计算机实现，其挑战人类智能的路还很长。此外，人工智能的趋同性也引起业界担忧。
杨强指出，在一些大规模的机器学习系统后，存在“过拟合”的问题。例如在一些新闻APP中，当用户点击某类新闻后推荐的多是这一类的新闻。人工智能照顾到准确性需求的时候，没有照顾到用户多样性的需求。这有赖于技术的进一步提升和革新。
近期，21世纪经济报道记者在多个金融科技研讨场合也听到市场人士担忧，当人工智能技术在金融领域大规模应用后，可能带来市场决策的趋同性，进而造成市场过度波动，“熔断”时的市场表现就是代表之一。
微软亚洲研究院副院长、首席研究员刘铁岩在微软亚洲研究院院友会上也表示，尽管从机器学习角度看金融的数字化程度很高，但实际应用中，还存在许多不确定信息甚至虚假信息，因此要先做数据清洗、风控、反欺诈，因为数据不可靠难以保障应用精度。此外，机器学习需要稳定的系统，但二级市场又会受到政策等非常多样的变化因素影响。
