今天，數百家公司已經在利用智慧型機械人實現了可代替人力的簡單工作。智慧型機械人已被證明是可靠的工具，銷售行業可用於增加銷售量並改善營銷工作。服務行業可用於減少成本，改善服務質量。使用智慧型機械人隨著面向業務的應用程式的發展，也為智慧型機械人的發展設定了舞台，從此改變開展業務的發展方式。他們可以在需要時提供不同的解決方案來幫助企業快速成長。
傳統金融行業，如投資理財、銀行、保險等衍生出的催收、通知、銷售、徵信、預約等業務都需要外僱大量的人員獲取客戶關注度。但是，如今的五年之內，智慧型機械人技術的快速發展會代替大量行業人員。在不久的將來，因為智慧型機械人具備降成本、獲風險管理收益、提高生產力從而增強盈利能力的潛力。促使金融機構將其用於滿足業務需求；到那時，智慧型機械人會逐漸部署到各大銀行、保險、理財公司之間，然後逐步滲透到其他相關行業，最終引起市場變革式的發展。
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認為，將其用於金融領域的優先順序為:優化客戶服務流程，在應用人工智慧的系統（也就是智慧型機械人）與人員之間建立互動來加強決策，為客戶開發新的產品與服務。而這些應用可能導致「軍備競賽」，市場參與者爭相跟上競爭對手的步伐，從而造就了市場上大量的需求、同時也是市場發展的必然趨勢之一。
那麼智慧型機械人未來面向這些業務的應用點在哪兒呢？
首先，要明確智慧型機械人相關的概念
一是首先明白人工智慧是什麼？。
人工智慧可簡單被定義為用於執行以往需人類智力執行任務的計算機系統理論與發展。
二是智慧型機械人。
簡要來說智慧型機械人是人工智慧的分支，可定義為設計一系列流程來解決問題的方法(即演算法)，通過建立學習模型來實現有限或無需人力干預下的自動優化、**、分類，但不能用於因果推理。
三是深度學習。
它是智慧型機械人學習的一種形式，也就是建立模型，可用於監督式學習、無監督學習、增強學習。近年，它在影象識別與自然語言處理(nlp)等諸多領域取得豐碩成果。
四是自然語言處理。
它是智慧型機械人領域發展的重要方向，主要運用於機械人與人實現有效互動的各種理論和方法。
其次，智慧型機械人主要的應用在哪方面
智慧型機械人的型別
簡單來說智慧型機械人可以分為兩類、一類叫做終端機械人，例如「接待機械人」，這類機械人可簡單避障、回答使用者的簡單問題、一類叫做非終端機械人、這類機械人主要是為了面向業務而設計的，例如「對話機械人」，這類機械人，沒有終端，直接部署到伺服器上，類似於系統，可以整合呼叫中心、大資料平台。可深度解答使用者的問題，或者是根據使用者的需求推廣業務。或者是通知和提醒使用者，如欠貸、逾期、預約記錄等。
智慧型機械人如何面向業務
保險業將常常將非終端機械人用於分析大資料並以此作為保險定價的基礎，去推廣業務，或者用於協助保險**商利用保險公司所收集的大型資料集進行分類，並且保險公司運用非終端智慧型機械人來整合實時資料，做銷售、催收、通知、徵信、預約等業務，像對話機械人完全可以實現。
識別客戶身份。金融機構將人工智慧用於解決最大的痛點之一「了解你的客戶(kyc)」，因為其代價高、費力且高度重複。近年，它日益用於金融領域的遠端身份識別與後台預檢。使用這種對話機械人可快速識別客戶身份、低成本地評估風險與信任。是對話機械人在未來發展的乙個趨勢。
最重要的時使用nlp、asr、tts組合在一起 以自然語言與客戶互動，並使用機器學習演算法來優化。許多金融服務公司在其移動應用程式或社交**上引入對話機械人。除了為客戶提供餘額資訊、警報或回答簡單問題。它正加速向客戶提供建議並引導客戶採取行動的方向轉變，由於智慧型程度不斷提高。在未來協助客戶作金融決策，金融機構還受益於對話機械人與客戶互動所獲得的客戶資訊。保險業也在探索使用對話機械人來提供實時的保險建議。
儘管當前人工智慧在金融領域運用方面的資料有限，但我們能看到諸多方面正積極使用人工智慧，並改變著金融服務的方式。因而，現在就有必要開始思考人工智慧對金融領域的潛在影響，而不是在潛在影響產生之後。
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