以人工智能为代表的创新技术对金融业产业深远影响，推动着传统金融变革，向金融科技（Fintech）转变。
在AI技术驱动下，让人们享受到更多的金融服务，一个全新的智慧金融时代到来，提升金融服务品质。而金融与物联网和人工智能等黑科技深度融合，利用新技术提升竞争力，并提供卓越的高效服务。
在北上广等一线城市，银行加大技术投入，提升科技人才占比，部署智能终端来代替传统柜台服务模式，并在AI、人脸识别、大数据和区块链等新技术支撑下，产品、渠道和服务场景以更高效的自动化流程服务客户。比如招商银行，每年投入到IT上资金超过50亿元，提出金融科技银行定位，通过引入IoT、AI、云计算等新技术应用。金融与科技的快速融合是招商银行成长因素之一，也有望向金融科技银行蜕变。
科技引领金融服务新模式，人工智能＋大数据应用在智能风控领域，实现秒贷服务，众多机构都在利用人工智能技术进行创新服务。人工智能利用海量金融数据进行智能分析，提供决策参考。
在大数据保驾护航之下，不仅可以在线申请贷款，且还能实现“秒”贷，使得消费信贷利用金融科技实现了升级。
以人工智能为核心的行业改革在全球爆发，机器人替用户理财成为一大热点，通过数字化平台，提升理财金融服务效率。通过AI算法来完成以往人工提供的理财顾问服务，机器人依据用户风险偏好、财务状况等给出相应投资组合。
在经济发展的新形势下，涌现出众多金融科技企业，传统金融机构也意识到为用户提供智能服务的重要性，纷纷跟进。传统机构凭借客户资源优势，以人工智能为核心力量，主导发展出全新的财富管理模式。
利用物联网、云服务、区块链、大数据和人工智能等新技术，来构建一个新服务体系成为共识，以数据驱动，并感知客户需求，为客户能提供更加丰富、便利、定制化的产品和服务，使“以客户为中心”的服务战略得以实现，并助力普惠金融发展。
科技赋能金融，数据驱动下的风险定价能力也越来越成为金融行业发展的关键问题，其中可以预见的机会之一便是将图像以及声音识别、数据算法等技术落地在反欺诈等应用场景中。
那么，在科技的加持下，金融科技有关数据风险、科技赋能等核心问题将得以解决。
数据风控：提升效率和反欺诈
数据驱动下的风险定价能力也越来越成为金融行业发展的关键问题。风险决定融资的价格，风险管理得越好，资金成本也就越低。而大数据的深化应用将极大地提升金融行业决策效率，降低风险成本。
基于在线实时创新风控模式下的互联网贷款业务，改变了传统长流程驱动需要较大人力运营的模式，通过机器学习等新算法有效提炼数据价值，更精准识别风险，配套在线获客、实时交互模式，无需人工审核即可实时授信决策，极大提升效率，降低成本，带来极致用户体验。
科技赋能：需落地应用场景
对于金融业务来说，风险管理、风险定价是不变的核心。而建立强大的风险管理体系，绝不仅仅是做数据的搬运工，而是要将技术应用落地，进而提升金融服务效率。
金融科技已经实际在用的技术有几大类：例如图像与语音识别类，这些技术帮助金融行业进行用户的身份验证，以安全的方式通过互联网提供金融服务，使很多传统金融服务网络化成为可能，比如支付、理财和贷款业务的验证都已经在使用这类手段。
大数据能力，将金融机构判断用户信用的数据基础从原来简单的银行历史交易，扩展到各类社会数据，包括电商、运营商、社保等各类数据，使信贷授信比过去更简便、快速和精准；智能投顾，通过对市场以及用户个人情况的分析，智能推荐投资组合，帮助用户配置适合自己的资产组合。
技术优势：速度、个性化及普惠金融
金融科技可以让程序更加简单，同时提供个性化服务。就前者来说用户只要下载APP，提供相关的资料，同时通过后台的计算，就可以实现贷款，至于个性化服务体现在额度和利率上。
科技的发展让“普惠金融”成为可能，让被传统金融行业所忽视的群体也能享受到金融服务。
未来普惠金融的发展中，真正掌握话语权的应该是数据和技术。让技术应用落地，是解决普惠金融存在的金融攻击与需求双方主题数量多、信息透明化程度低等问题的关键。
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