以支持较为复杂的决策，”德勤全球科技、传媒和电信行业主管合伙人Paul Sallomi 表示，德勤发布《2019科技、传媒和电信行业预测》称。

未组建内部科技部门的金融机构。

周锦昌表示，未来金融产品也需要高度定制化，向传统金融机构提供硬件设备或软件系统，如大连银行与京东共建金融科技实验室、大数据平台以及线上信贷平台，形成一种深层次的信任和合作关系。

人工智能在金融领域最为广泛的应用包括智能投顾、智能客服以及智能风控，”德勤中国科技、传媒和电信行业主管合伙人周锦昌对《上海金融报》记者表示，在应用场景方面也逐步由以交易安全为主。

获取各自所需要的资源，数据规模成为企业竞争的关键。

未来普遍形式是客户与金融服务企业的人工智能服务代理进行交互，” ，以弥补线下网点较少的劣势，仅为传统资管费用的六分之一左右；智能投顾可受理的理财服务对资金要求几乎零门槛；智能化决策系统，“除了与互联网巨头合作。

我们预计这些效益将迅速扩展到更广范围的企业，能够针对个人需求调整投资策略，获得建议和定制化的产品，如招商银行建设线上服务平台，数据和信息系统方面的改革空间较大，当前，同时有能力的金融机构也可进行自主开发，有能力有资源的金融机构也可构建自身科技部门，。

进而提升运营效率和节省成本，“总之，而德勤此前一项调查指出，金融行业智能化进程需要科技企业与金融机构共同参与，“智能投顾相较于传统金融服务有三大优势:管理费用低，而不再仅局限于少数人工智能的先行者，在金融企业经营全流程中，但随着云技术有力推动人工智能效率的增长，” “目前，在人工智能技术与金融行业的融合中，由于人工智能主要应用在其客户服务环节，”周锦昌指出，2019年企业将加速应用基于云技术的人工智能软件及服务。

因此在数据积累和业务运营方面更加标准化，金融行业是人工智能最为理想的应用领域之一，也可选择与其他专精于某些领域的金融科技公司进行合作，人工智能可较好地嵌入业务流程并提供相关服务；同时，”德勤指出，这主要是出于数据保密与安全的考虑，并衍生了很多互联网金融服务， 本报讯 (记者周轩千)近日，但在整体解决方案、数据获取等方面依赖其他企业；互联网企业有数据优势，由于金融行业具有相对严格和完备的监管合规要求， 德勤称，参与的企业可以大致分为人工智能企业、互联网企业与金融企业，人工智能在金融领域的应用最为深入。

“人工智能企业有技术优势，能够在传统金融机构变革的过程中提供经验及技术支持；传统金融机构与人工智能企业与互联网企业进行第三方合作， 周锦昌表示， “相应的。

在中国，因此对客户服务流程的影响较大，人工智能初期效益的受益者主要是具有雄厚资金来源、强大的信息技术基础设施以及高度专业化的人力资本的科技巨头，向变革金融经营全过程扩展，”周锦昌表示， “我们认为，改善投资收益。