人工智能受益於神經網絡和深度學習在算法上的突破，技術水平得到飛躍提升。未來，計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術、語音識別等人工智能技術或將給整個人類社會帶來巨大改變。
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語音識別與自然語言處理應用
智能客服
整合全集團對外的客戶服務通道，提供多模式融合（包括電話、網頁在線、微信、短信及APP等）的在線智能客服；對內實現語音分析、客服助理等商業智能應用。為坐席提供一種輔助手段，幫助坐席快速解決客戶問題。客服助理通過實時語音識別，實時語義理解，掌握客戶需求，自動推送客戶特徵、知識庫等內容。藉助於微信公眾號等平臺，推出語音問答系統，打造個人金融助理形象。
語音數據挖掘
語音語義分析自動給出重點信息聚類，聯想數據集合關聯性，檢索關鍵詞，並彙總熱詞，發現最新的市場機遇和客戶關注熱點。同時，根據金融行業客服與客戶的通話情況，可進行業務諮詢熱點問題梳理統計，由機器進行自動學習，梳理生成知識問答庫，並作為後續機器自動回覆客戶問題的參考依據。
計算機視覺與生物特徵識別應用
人像監控預警
利用網點和ATM攝像頭，增加人像識別功能，提前識別可疑人員、提示可疑行為動作，識別VIP客戶。
員工違規行為監控
利用網點櫃檯內部攝像頭，增加員工可疑行為識別監控功能，記錄並標記疑似交易，並提醒後臺監控人員進一步分析，同時起到警示作用。
核心區域安全監控
在銀行內部核心區域增加人像識別攝像頭，人員進出必須通過人臉識別及證件一致方可進入，同時對於所有進出人員進行人像登記，防止陌生人尾隨進出相關區域。如集中運營中心、數據中心機房等。
機器學習、神經網絡應用與知識圖譜
金融預測、反欺詐
大規模採用機器學習，導入海量金融交易數據，使用深度學習技術，從金融數據中自動發現模式，如分析信用卡數據，識別欺詐交易，並提前預測交易變化趨勢，提前做出相應對策。基於機器學習技術構建金融知識圖譜，基於大數據的風控需要把不同來源的數據(結構化，非結構)整合到一起，它可以檢測數據當中的不一致性，分析企業的上下游、合作、競爭對手、子母公司、投資、對標等關係。
融資授信決策
通過數據篩選、建模和預測打分，並將不同的資產分類和做分別處理。比如：壞資產可直接標籤為“司法訴訟”，並提醒相關人員進行訴訟流程。通過提取個人及企業在其主頁、社交媒體等地方的數據，一來可以判斷企業或其產品在社會中的影響力，比如觀測App下載量，微博中提及產品的次數，對其產品的評價;此外將數據結構化後，也可推測投資的風險點。藉助機器學習完成傳統金融企業無法做到的放貸過程中對借款人還貸能力進行實時監控，從而及時對後續可能無法還貸的人進行事前的干預，以減少因壞賬而帶來的損失。
智能投顧
根據馬科維茨的現代資產組合理論（MTP），結合個人客戶的風險偏好和理財目標，利用人工智能算法和互聯網技術為客戶提供資產管理和在線投資建議服務，實現個人客戶的批量投資顧問服務。
服務機器人技術應用
在機房、服務器等核心區域投放24小時巡檢機器人，及時發現處理潛在風險，替代或輔助人工進行監控。在網點大堂嘗試設置智慧機器人，賦予機器人擬人化，賦予其人類的形象和相應感情、動作。對網點客戶進行業務諮詢答疑、輔助分流，採集客戶數據，開展大數據營銷工作，完成查詢、開卡、銷卡等業務的輔助辦理。
當前，人工智能技術在輔助人工、提高勞動生產率上發揮了積極作用，金融行業作為科技發展的重要應用和踐行者，緊跟人工智能發展趨勢，積極嘗試在各領域的運用與驗證，促進社會發展。
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