技术能力不断翻新，金融行业数字化不断推进。
AI+金融产业链包括三层：其上游为基础层，中游为技术层，下游为 场景层，借助AI技术实现金融场景创新。 基础层：以云服务、芯片、传感器、摄像头等硬件厂商为主，为行业 建设提供基础性支持。 技术层：各类人工智能技术公司，主要提供人工智能算法等核心技术 和解决方案。 场景层：包括智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险、 智能监管等。
据艾瑞咨询统计测算，2021年AI+金融核心市场规模达到296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2026年，核心市场规模达到666亿元， CAGR为17.6%，带动相关产业规模1562亿元，CAGR为18.2%。 分技术产品来看，金融机器学习产品由于与金融机构多业务场景均可密切结合，且产品能力在海量高质量金融业务数据助力下得到快速提升， 成为市场主要拉力之一，2021年金融机器学习产品占AI+金融核心产品市场规模比重达42.2%。
技术能力不断翻新，金融行业数字化不断推进。 金融机构搭建机器学习、生物特征识别、智能语音语言、智能图像、知识图谱、智慧物联等平台，构建 Al 核心能力群，广泛应用于金融业务 领域，未来将进一步丰富企业级 AI 技术服务体系，持续在基础技术平台建设取得重要进展。 应用智能化深化，强化数智金融体系。 场景方面看，在技术的深度不断加强的基础下，场景覆盖的广度也不断向外拓展，在产品设计与定价、营销运营、客户服务、风险控制、监 管合规方面的应用场景不断丰富。
金融风险管理方面：人工智能可以通过数据挖掘和分析来帮助机构识别潜在的风险因素，从而帮助投资者做出更准确的决策。 智能客户服务方面：人工智能可以提供更快速、更准确的服务，以满足客户的需求。例如，许多银行和保险公司已经采用了聊天机器人技术， 可以帮助客户解决问题、获取信息等。 金融反欺诈方面：人工智能可以通过自动化检测、分析和预测工具来识别欺诈行为，从而更全面、更及时地保护金融机构和客户的利益。
数据安全：金融领域涉及大量的客户数据和敏感信息，因此数据安全是人工智能在金融领域应用的一个重要挑战。如何保护用户的数据安全 性与隐私性，是将人工智能技术应用于金融领域亟待解决的关键问题。 监管合规：金融领域的监管和合规要求非常严格，而人工智能技术的应用会带来一些新的监管和合规问题。如何使人工智能技术与金融监管 和合规要求相适应，是人工智能在金融领域应用需要解决的另一个重要问题。 基础设施：人工智能本身需要大量的运算。金融应用实时性、可靠性和安全性的特质也决定其对传感器和芯片等硬件设备和网络的抗压能力 等要求更高。随着创新的深入和规模的扩张，金融机构需要不断增加存储和通讯等基础支撑的投入成本。
