机器学习因具备改善企业日常业务的潜力而日益得到认可。在风险管理方面，机器学习已被视为既能提高效率和产能，亦能降低成本的利器。这主要是因为机器学习技术能在极少人工干预的情况下快速处理和分析大量的非结构化数据。还能帮助银行和金融机构降低运营、监管和合规成本，并为银行提供制定准确信贷决策的能力。
支付银行和科技型非银行金融公司等非传统贷款机构的出现，迫使越来越多传统银行采用了机器学习技术以及基于技术的算法。因此，他们不得不对其传统系统和架构进行升级，以评估客户的信用状况。
同时，他们也利用替代数据源，如社交媒体照片和登陆信息、全球定位系统（GPS）数据、电子商务和网上购物信息、移动数据和账单支付信息等。在大数据的帮助下，银行便能在人工智能的基础上建立强大的内部模型供决策之用。
因此，机器学习解决方案能够为金融业提供及时可信的数据，以打造客户智能，顺利实施战略和减少损失。
基于机器学习的风险管理解决方案也可用于模型风险管理（回溯和模型验证）和压力测试，以满足全球审慎监管机构的要求。
