Технологии искусственного интеллекта и большие данные позволяют на основе накопления и обработки больших массивов информации предугадать поведение потребителей, спрогнозировать динамику стоимости активов, определить кредитоспособность клиента, автоматизировать процесс предоставления различного рода финансовых услуг, а также выявить возможные случаи фальсификации или злоупотребления в системе.

Уже сегодня искусственный интеллект применяется в разных сферах деятельности, в том числе и банковской. Данная технология улучшает подход к клиенту, дает персонализированные советы благодаря большому объему данных о клиентах и отвечает на финансовые вопросы в режиме реального времени. Искусственный интеллект также способен снизить затраты и риски для банков. Использование такой технологии сделает банковские сервисы максимально персонализированными, а чат-боты будут с легкостью имитировать реальных сотрудников.

Большие данные представляют собой сегрегацию официальной отчетности с неструктурированными данными, полученными из открытых источников.  

Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.

В банковской системе и финансовой системе в целом использование больших данных и искусственного интеллекта возможно для сбора, анализа информации с целью оценки и прогнозирования показателей, продвижения своих продуктов.