从硬件/软件世界、核心/非核心应用两个维度来分析，人工智能在银行的应用分成四大类：
第一类，以硬件为主，银行的核心应用。核心应用对可靠性和安全性要求非常高，几乎不允许发生错误和数据泄露。比如云从科技通过人脸
识别技术和摄像头，为银行提供智能视频监控和安防设备。比如招商银行在手机银行的密码/手机验证码上再加一层人脸识别/指纹识别进行支付
验证。
第二类，以软件为主，银行核心应用。比如美银美林联合Fintech HighRadius采用机器学习，和光学字符识别来确认付款人，将付款人与非
上下文付款相对照匹配，同时将其与应收账款相对照匹配，实现人工智能的应收账款对账。比如美林数据结合银行用户的基础信息、消费信息和
客服通话文本记录，通过人工智能算法识别用户是谦谦君子还是骗子流氓式的高危违约用户，实现银行用户的小额授贷。
第三类，以硬件为主，非核心应用。比如银行客服机器人，基于 Facebook Messenger 平台的聊天机器人，富国银行利用内嵌人工智能技术
的客服助手机器人通过与用户交流，为客户提供账户信息，帮助客户查询相关交易记录。
第四类，以软件为主，银行的的非核心应用。比如金融产品的智能推荐，摩根大通采用机器学习技术研发预测性推荐系统——新机遇引擎
(Emerging Opportunities Engine)，能辨别应该发行或出售股票的客户，并将它推广应用到债券市场等其他领域。
这是一个变革的时期：我们亲眼目睹了人工智能在围棋领域击败人类最好的棋手。人工智能已经悄然进入我们的生活，作为企业人工智能营
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这个是精准客户采集
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