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　　肖远企指出，目前，AI在金融行业主要用于优化业务流程和对外服务。其应用主要集中在三个领域：首先是中后台运营的智能化。这在银行等金融机构内部已得到广泛应用，覆盖数据收集、加工、信息甄别与识别，以及客户评估等多个环节。其次是在客户交流方面。许多金融机构在客户关系管理，包括营销、维护和问题解答等方面，都普遍应用AI技术。第三是在金融产品提供方面。AI的应用带来了双重效益，对内，帮助金融机构降低成本、提高效率；对外，能够为客户和利益相关者提供更个性化、更精准的金融产品与服务，更有效地解答问题和满足需求。

　　对整个行业而言，则主要有两类增量风险。一是集中度风险。金融行业在AI模型技术上可能会依赖少数技术开发能力强、稳定性高、资源投入大的服务提供商。同时，大型金融机构在资源投入上可能比小型机构更具优势，可能导致市场集中度提高，这一点有待观察。二是决策趋同风险。肖远企指出，由于所使用的模型和数据相对标准化和集中，金融机构在决策依据上可能趋同，进而导致行业整体决策同质化。如果趋同性过高，可能引发“共振”效应，他提醒这一问题需要关注。