根据Deloitte Insights最近的一项调查，所有金融服务公司中有70%都在使用机器学习来预测现金流量事件，微调信用评分和检测欺诈。

84%的企业认为AI具有创造和维持竞争优势的潜力，而只有23%的企业将AI集成到核心流程，产品或服务中。

人工智能和机器学习使金融科技初创公司能够超越其更大的金融服务竞争对手，从而吸引了新客户，这些新客户基于传统银行无法提供的服务而变得忠诚。

根据麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团的最新研究，使AI的生产与AI的消​​费相匹配可以增加成功的可能性。

人工智能和机器学习正在重新排列金融服务的格局，将整个行业带回其客户。预计金融科技将在2022年之前实现25%的复合年增长率(CAGR)，达到$ 309B的市场价值。到2022年，更广泛的金融服务市场预计将达到$ 26.5T，复合年增长率为6%。人工智能和机器学习是金融服务中每个组织采用或评估以消除孤岛，自动化流程并消除自身与客户之间障碍的催化剂。简而言之，人工智能和机器学习提供了有价值的新数据和关于客户及其需求的见解，这是传统金融服务公司以前无法看到的。下图来自凯捷(Capgemini)和埃夫玛(Efma)撰写的2020年《世界零售银行业报告》反映了传统银行和金融服务公司如何不利用现有数据丰富性。人工智能和机器学习使包括FinancialForce在内的初创公司和快速发展的基于云的企业软件公司能够利用这一差距。

凭借数十年的数据和对遗留系统的数百万美元投资，金融服务公司依靠其企业软件供应商将AI和机器学习集成到他们已经使用的应用程序中。事实证明，这是当今整个行业采用AI和机器学习的最快，最受信任的入口。Deloitte Insights最近对金融服务中AI和机器学习采用率的调查发现公司聚集在启动者，关注者和领先者三个绩效类别中。领跑者基于将AI嵌入战略计划并明确定义组织范围的实施计划的能力来领导其他所有人。他们还将收益和客户机会结合在一起，作为其AI策略的一部分，而不仅仅是降低成本。Frontrunner采用AI的最有趣之处在于，十分之六的企业希望软件开发商在他们不断升级的过程中提供集成的AI /认知功能。最重要的是，Frontrunners寻求他们可以获得的任何速度和上市时间优势，节省了他们最宝贵的资源和时间，以精于掌握开源AI /认知开发工具(65%)。