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金融業因為累積龐大的數據，預料將是最快受到人工智慧衝擊的產業。高盛證券（Goldman Sachs）就估計，到2025年為止，人工智慧將可為全球金融產業創造每年逾新台幣1兆元的額外收入或成本撙節。這些「額外收入」會創造什麼樣的商機？「成本撙節」又將衝擊哪些舊有的金融營運模式？
從弱特徵數據評估用戶的信用
比傳統銀行更能降低逾放率
當金融業開始運用人工智慧發展新的營運模式，科技與金融的界線將愈來愈模糊。舉例，中國電商龍頭阿里巴巴旗下的螞蟻金服，創立2年半來已發展出支付寶、芝麻信用、餘額寶、花唄等子品牌，提供第三方支付、線上融資、理財投資推薦等十餘種服務，2016年淨利估計達人民幣數十億元，重點是這些服務都根基於人工智慧的演算法。
第一金全球FinTech金融科技基金經理人唐祖蔭指出，螞蟻金服徹底顛覆了傳統銀行業行之有年的經營模式。其中，最重要環節就是個人信用的取得、評價。「現在如果要在螞蟻金服上借錢，個人信用的評價、取得方式，都跟過去向銀行借貸的方式完全不同！」
過去銀行借貸，消費者要提供個人薪資證明、帳戶餘額、還款紀錄等「強特徵數據」。創新工場董事長李開復在《人工智慧來了》一書中分析，事實上，在個人信用的冰山下，還藏有海量的「弱特徵數據」，例如歷年來的各種交易紀錄、網拍的好評與差評、在網路上的發問等。螞蟻金服透過演算法、加上每個用戶在阿里巴巴歷年來經由交易留下的各種數據，取得傳統銀行業無法接觸到的「弱特徵數據」，藉此評估一個人的信用狀況、理財需求，從而發展出各種線上金融服務。
2015年螞蟻金服推出的「芝麻信用」，就是透過分析一個人的信用歷史、行為偏好、履約能力、身分特質、人脈關係等5個面向，決定一個人的「芝麻分」（即信用分數），介於350至950之間。而若分數達600分以上，就有機會可以使用同集團子品牌「螞蟻花唄」所推出的消費信貸服務。
特別的是，「芝麻分」是一個動態的信用分數，隨著用戶在支付寶上的付款行為、淘寶上的拍賣、是否有實名認證等，都會影響芝麻分的高低。而螞蟻金服也可以透過分析芝麻分高低與花唄還款狀況，來持續改善逾放率，這些都是傳統銀行業透過「強特徵數據」無法做到的。市場因此推估，螞蟻金服上市後，市值可達750億美元，將成為比美國高盛集團市值更高的金融帝國。