昨天先講人工智慧在日常生活，我們最常看到的兩個例子，今天要介紹人工智慧在金融界的應用。
金融科技其實就是這項應用的代名詞，人工智慧屬於科技領域，而隨著現在科技新興發展，金融公司其實算是人力高成本產業，所以許多金融公司都會加入科技相關來減少人力成本。例如：在2017年，北歐最大銀行就已經想引入人工智慧的技術，能減少人力成本是這項計畫的最大因素。

精準行銷
小明家固定半年會到大賣場補貨衛生紙，而每次在靠近購買日期前，賣場都會寄來折價券，除了衛生紙以外還會有些日常用品及零食飲料的折價券，看到折價券，最後沒有打算要購買飲料的小明一家，也使用折價券購入。這其實也能算是一種人工智慧行銷，蒐集消費者的購買數據，利用機器學習分析消費者的消費模型，賣場人員再利用這項數據做額外商品推銷。

信用評價
其實在銀行方面，有很大的收入來源借款，但也並不代表所有人都能貸到款。當還沒有人工智慧時，調查信譽這項，就必須將客戶的所有資料都調出來，仔細研究後，在做出決定，這方面來說，這事件非常需要人力的。而現在許多銀行都把這項作業交給人工智慧，他就能辦好這中間人的角色，蒐集每個人的大大小小數據，可能包含線上購物、個人交友情況、手機號碼更換頻率等，這些都在收集範圍之內，靠這些數據，就能量化一個人的信用，在讓銀行決定要不要放款。

信用卡盜刷偵測
隨著大眾的生活品質提升，消費型態也開始轉變，許多人也辦理信用卡，但其實信用卡帶給我們很多的便利性，也帶給企業許多商業性，然而盜刷事件也多到不行，傳統防盜刷只能將疑似盜刷的帳目以人工方式聯絡店家再進行確認，但這樣誤會率其實非常高。為了避免這種狀況，人工智慧利用消費者過去的消費紀錄，包含：刷卡金額、刷卡消費特性等。利用這些作為樣本交由機器學習做出模型，這樣藉由模型更能準確地辨識出盜刷消費金額紀錄等，以提升整體作業效率。
上述三項是非常典型在人工智慧加入後，能非常準確判斷，並請能減少大量的人力成本，這就是金融科技所帶來的最大功效。

參考文章：https://www.bnext.com.tw/article/44618/6-ai-financial-service-use-cases
https://money.udn.com/money/story/9740/3910428