伴随人工智能技术的不断发展，银行业不断加大对于人工智能技术应用的投入规模，探索人工智能技术在金融场景更广泛的应用与实践。我们已经可以看到人工智能技术所带来的产品和服务的创新，深刻体会到了人工智能技术对银行业数字化转型的深刻影响。智能投顾、智能客服、智能金融大脑、智能核心、智能风控、基于机器学习的数据优化，甚至是无人银行等，都是银行业对人工智能技术不断探索和实践的丰硕成果。显然，这些人工智能技术 —— 机器学习、自然语言处理、视觉处理等，已经对银行业、乃至金融业产生了颠覆性的影响。
在此背景下，IDC发布《IDC PeerScape：银行智能化建设的实践与探索》报告，引用并介绍了人工智能技术在两种不同类型的银行落地实施中遇到的挑战与经验总结，三个案例来自国有大型银行与股份制商业银行， 这表明，不同体量的银行都需要在人工智能技术上加大投入，不断探索人工智能技术落地的场景与应用。
基于本次研究，IDC建议
对于人工智能技术实施效果不充分、效益不明显的状况，银行需要思考实现的是建立智能化的运营平台，而不是仅仅在某个场景上的实施应用。建立金融智脑就是利用人工智能的技术、打造智能核心，全面推动传统银行的结构性转型，实现数字化、智慧型银行。通过降本增效，提升银行的市场竞争力，快速摒弃沉重的历史包袱，打造人工智能技术赋能的网点、ATM、移动等全渠道智能金融服务生态。
单纯的手机银行或智能语音客服都将面临场景丰富度不高、服务不够全面的挑战。数字技术与金融服务场景的进一步结合，将推动新一代智能银行数字助手的发展，通过与更多人工智能技术相结合，手机银行助手将能够实时进行声音、图片、视频的采集和处理。同时，大多数的纯数字客户也不会仅仅满足于移动端的服务，而是希望银行能够提供更加智能的数字助手，增加人工智能与人之间的互动，更加有效地提供差异化服务，以及获得更加真实的体验。
机器人流程自动化（RPA）作为初级人工智能技术应用分类之一，成为银行在智能自动化技术领域规划实施的重点领域之一。RPA作为一种虚拟机器人，可以模拟人工操作，进行人机交互，实现流程自动化，最大化地降低人工成本，提升运营效率。在规划实施RPA项目之前，最关键的环节是针对现有流程进行梳理和分析，设计出理想的自动化流程蓝图，再针对设计目标进行RPA技术实施和改造。
IDC Financial Insights金融行业研究总监郑煜表示：“虽然人工智能在银行业的进一步发展依然面临着众多挑战，如监管机制的待完善、技术与算法的进一步创新、数据的深度挖掘、运营和服务流程的优化与再造，以及人工智能技术所带来的风险防范，但是毋庸置疑，人工智能技术的进一步发展将重塑我们的金融产品与服务，改变银行类金融机构的运营模式。所以，各个体量的银行都应当加快人工智能技术应用的步伐，快速部署可以为银行带来一定规模效益的人工智能技术。”
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