随着技术商业应用成熟度的不断提升，人工智能技术在金融行业取得越来越广泛的应用，价值链的每一环节都在受到不同程度的渗透。
我们将金融核心价值链定义为四大环节：产品设计、市场营销、风险控制、客户服务，这四大环节再加上人力、财务、IT等支持性活动，共同构成金融行业价值链。
我们可以看到，人工智能技术在金融价值链每一环节都有清晰的落地场景。但这些落地应用给金融机构带来的价值创造不尽相同，其应用成熟度、方案采纳难度也不尽相同。
例如，针对客户个性化地设计金融产品是大量金融机构的未来追求，因为可以预期到这一改变将带来增量客户。但相应地，个性化产品设计依赖于NLP、知识图谱技术的进一步成熟，也涉及到金融机构大量内部IT架构、业务流程的变化。
因此，我们需要进一步回答，各类人工智能通用技术应用究竟为金融机构创造了哪些价值，并进一步地预测其潜在价值。
价值创造的三个层次
我们将人工智能技术为金融行业创造的价值分为三个层次：自动化、智能化、创新化。
自动化主要涉及到流程性工作，多数场景下是单一的感知智能技术，如计算机视觉、语音识别的应用。
一方面是金融机构内部的操作流程，如马上消费金融利用OCR光学字符识别技术，完成证件信息识别，解放了相关人力，降低了运营成本。
另一方面是金融机构与客户的交互流程，如通过人脸或语音等生物特征识别，自动认证客户身份，取代密码等验证方式，优化了用户体验。
智能化主要涉及分析、推理和决策性的工作。应用场景中往往涉及到数据挖掘，以及NLP、深度学习、增强学习等认知智能技术和算法。
例如，金融营销中的“千人千面”是一个典型的智能化场景，通过对潜在客户多维度数据，如金融数据、消费数据、社交数据的挖掘，精准绘制用户画像并匹配相应的营销策略、产品，对于增量业务获取起到正面作用。
创新化指的是人工智能技术应用带来的金融价值链的变革。其基础在于人工智能技术在某些细分领域的广泛应用，核心是金融机构业务流程、组织架构、商业模式的再造。
例如，智能投顾是一个典型的创新化应用，通过人工智能技术为用户进行风险识别、资产配置（公募基金匹配）、投资风险提示等工作。
三个层次的价值创造最终会体现在四类可量化的价值杠杆上：获取增量业务、降低风险成本、改善运营成本、提升客户满意度。
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