有目的、有計劃地引進、研制、制造和購買相關人工智能產品將為金融機構的未來發展帶來巨大優勢。人工智能在金融領域的應用主要分為以下幾個方面：自動生成報告、人工智能輔助、金融搜索引擎和智能投資顧問。

第一，自動生成報告。投行業務及證券業都需要撰寫大量文書，這些文書工作往往具有固定的格式或模板，例如研究報告、招股說明書、投資意向書等。這些報告的撰寫通常需要花費投行工作者大量的時間和精力，但這類工作在很多情況下往往只是一些數據整理以及文本替換的工作。由于格式較為固定，這些文書中的大量內容可以利用模板生成，比如公司股權變更、會計數據變更等。

具體而言，自動報告生成主要有三個步驟：第一步為數據處理，通過爬蟲等計算機程序對年報、時事新聞及數據、行業分析報告和法律公告等材料進行收集和整合；第二步是數據分析，運用知識圖譜中常用的知識提取對實體新聞進行處理，提取邏輯主干，結合其他關鍵信息，再將其嵌入模板；第三步是生成報告，經過數據的分析處理，報告便可生成。如有必要，可以對自動生成的報告進行人工審核和微調。

第二，人工智能輔助。在過去，量化交易只是簡單地運用計算機來進行輔助，分析師的任務主要是選取某些指標作為變量，利用機器來觀察數據分布及計算結果。隨著機器學習與預測算法的結合程度不斷加深，人工智能輔助系統根據歷史經驗和新的市場信息可以更加準確地預測金融市場的走向，創建出更符合實際的最佳投資組合。相對于之前計算機只進行簡單的統計計算，現在的人工智能系統已經能夠通過機器學習等技術進行海量數據的處理和分析。同時，結合自然語言搜索、用戶界面圖形化及云計算后，人工智能助手可以將問題與實踐與市場動態結合，提供實時更新的研究輔助。此外，人工智能不會像人類一樣受到情緒的影響，可以從根本上杜絕投資決策過程中恐懼、沖動和貪婪等非理性情緒因素的干擾。

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟件系統。

當然人工智能輔助也存在一定的問題，例如當“黑天鵝”等特殊事件發生時，機器學習和自然語言處理無法發揮出其相應的功能。因為這類特殊事件往往屬于新型事件，人工智能系統無法從歷史數據中找出相關模式。如果讓人工智能在這類事件發生時去管理資產，就存在很大的風險。

第三，金融搜索引擎。信息的甄別和篩選對于金融行業來說尤為重要，但其工作量和工作難度往往較大。金融搜索引擎正是為了數據和信息的收集、整理、分析而生，其實質就是信息平臺，為供需雙方提供撮合和對接服務。對于信息處理，人工智能不僅能夠做到有序分級的收集、存儲，還能夠依據某些算法克服主觀判斷傾向帶來的影響，從而更好地利用那些真正會對資產價格產生影響的信息。例如，金融搜索引擎Alphasense能夠從大量數據噪聲中尋找有價值的信息，通過對文件和新聞的研究整合投資信息，并進行語義分析，從而提高工作效率。此外，金融交易并不是在金融搜索引擎上直接進行，因此不會形成閉環，當然這也可能造成金融交易把控性的不足，但通過大數據風控系統，加強對第三方平臺的監管，可以在一定程度上彌補該缺點。

第四，智能投資顧問。傳統的投資顧問模式需要高素質的理財顧問來幫助投資者規劃符合其投資風險偏好、某一時期資金需求以及某一階段市場表現的投資組合，因此費用高昂，使用者往往局限在高凈值人群中。智能投顧與傳統的人類投顧相比具有透明度高、投資門檻低、個性化等獨特優勢。智能金融正在以一種人機結合的方式提供個性化的輔助決策工具。在邏輯鏈條形成的過程中，智能投顧以最少的人工干預方式幫助投資者進行資產配置及管理，讓投資人更容易獲得數據和分析層面的支持，從而將更多的精力投入更加重要的工作。借助計算機和量化交易技術，智能投顧平臺可為經過問卷評估的客戶提供量身定制的資產投資組合建議。