语音识别与自然语言处理在金融领域的应用大多和机器学习、神经网络应用、知识图谱相结合。其主要场景模式是智能客服和语音数据的挖掘。

机器取代人工提供客户服务，早在FinTech概念兴起之前就已经存在，但智能化程度较低，只是对人工服务起辅助作用。随着互联网让长期客户享受到更多的金融服务，原有的以人工为主的客服体系已经不足以支撑业务发展，机器人是唯一选择。智能客服主要是通过电话客服渠道、网上客服、APP、短信、微信以及智能机器人终端与客户进行语音或文本的互动交流，理解客户业务需求。语音数据的挖掘主要通过音、语、义分析自动给出重点信息聚类，联想数据集合关联性，检索关键词，并汇总热词，发现最新的市场机遇和客户关注热点。

将人工智能运用到大数据风控领域是未来的一大发展趋势，也是金融业进入智能化快速化的标志。通过研究发现，每个人的行为举止，都会传递出大量的信息。因此，只要能准确识别出用户脸部肌肉表情的变化，来识别出真假表情，再设定出相应的规则，就能运用摄像头、麦克风分析出这个人的情绪变化，再结合语境就能判断出这个人是否在说谎或者有所隐瞒。将数据分析、活体认证、反欺诈审核结合在一起，摆脱了过去简单的静态审核，用更加精准、智能的方式解决了动态反欺诈的征信难题，在行业大数据风控审核领域打开了一扇大门。

金融科技不仅改变交易者的交易方式，也改变交易所的监管方式。通过智能监控系统，甄别高频交易、量化交易等不合规交易。人工智能和机器学习技术正在成为交易所保障网络安全、侦测违规交易的新工具。(www.daowen.com)

金融科技为金融机构提供全面风险管理工具，如大数据、人工智能、区块链等，能改善风险管理的金融技术。通过机器可以降低人工的差错和干预，最终实现智慧风控的目标；利用机器内在的学习能力，进行信息收集，并管控流程和风险，切实有效地控制金融风险。

再往远想一步，通过不断优化智能监控系统，金融科技或许能够帮助企业和监管机构解决“及时性”问题，如果交易者在市场上早几微秒发现行情或者信息波动带来的变化，就可能很快从市场上得到信息，并对交易做出正确的判断。