تساعد الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قراراتٍ أكثر استنارةً وأماناً وربحيةً أيضاً، من خلال توفير الأدوات المالية الذكية للأفراد على الصعيد الشخصي، ووضع الاستراتيجيات بالنسبة للشركات من خلال دراسة الأسواق والمخاطر والتنبؤ بالتغيرات المستقبلية المؤثرة.
تمحور دور الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية حول اتخاذ القرارات الأفضل، والتي لن تكون إلا إذا امتازت الأنظمة الذكية بما يفتقر إليه البشر من قدرة استيعاب كم هائلٍ من المعلومات والإشارات، ومن دون توظيف قدرات الذكاء الاصطناعي من معالجة البيانات، إنشاء الأنماط، الكشف عن الشذوذ، والتنبؤ، كما أن هذا أيضاً لن يتم إلا بتوفرمصدرٍ مستدامٍ من البيانات المتدفقة ذات الجودة العالية، والقدرة على تجميعها على النحو الأمثل.
يُعرّف الذكاء الاصطناعي على أنه التقنية التي تُكسب الآلات القدرة على محاكاة عمليات الذكاء البشري وتعلم القواعد من خلال بيانات التدريب. وهو مجالٌ سريع التطوّر يغطّي مجموعةً واسعةً من عمليات حل المشكلات واتخاذ القرارات، ويتضمن تعلّم الآلة، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية. فقد وجدت أبحاث شركة ديلويت أن خوارزميات تعلم الآلة مثلا لغابة العشوائية والتعزيز الاشتقاقي تتفوق على النماذج التقليدية، والتي كانت تعتمد على الانحدار اللوجستي من حيث القدرة التنبؤية لمختلف التطبيقات، مثل التنبؤ باحتمالات التخلف عن السداد. كما تُستخدم خوارزميات تعلم الآلة في تحليل البيانات غير المهيكلة مع التطبيقات التي تتضمن تحليل النص، مما يتيح المزيد من الفرص فيما يتعلق بإدارة مخاطر الائتمان، مثل نمذجة إشارات الإنذار المبكر على أساس تقارير وسائل الإعلام.

تعتمد خوارزمية الغابة العشوائية على عددٍ من أشجار القرار المدرّبة بشكلٍ مختلفٍ قليلاً عن بعضها ويؤخذ بها جميعاً في التصنيف النهائي.
من مجالات تعلم الآلة المُستخدم في تطبيقات المالية هو التعلم التعزيزي، وفيه يُدرّب النموذج لاتخاذ سلسلةٍ من القرارات التي من شأنها زيادة المكافأة الإجمالية من خلال التجربة والخطأ، بحيث يُحفّز النموذج لأداء سلوكيات لها مكافآت ويتجنب السلوكيات التي تترتب عليها العقوبات، ومن خلال ترك النموذج يتعلم بمفرده سيكتشف أفضل نهجٍ لتعظيم المكافأة وسيتطور من التجارب العشوائية إلى المعقدة. كما يُستخدم التعلم الموجّه لإنشاء نماذج تنبؤيةٍ من خلال الاستجابة للأنماط المُعترف بها سابقاً، وفيه تعمل الخوارزمية على مجموعةٍ من بيانات التدريب حتى تصل إلى مستوىً مُرضٍ من الدقة وتنتج دالةً قادرةً على التنبؤ بالمخرجات المستقبلية، بينما يُستخدم التعلم غير الموجّه أيضاً للعثور على أنماطٍ في البيانات.