Внедрение систем искусственного интеллекта в финансовую сферу вносит революционные изменения в способы анализа, предоставления информации и управления ею. Машинное обучение – разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет ему автономно обучаться и совершенствоваться. В отличие от методов традиционного «жесткого» программирования, машинное обучение использует нейронные сети и глубокое обучение для работы с большими объемами данных для выявления закономерностей и аномалий. Гипотеза работы состоит в том, что для финансовой сферы характерны собственные способы применения ИИ, опирающиеся на наиболее распространенные, но отличающиеся от них варианты. Целью настоящей работы является систематизация способов применения моделей искусственного интеллекта в финансовых учреждениях в разрезе структурных подразделений. Применение искусственного интеллекта позволяет финансовым учреждениям создавать модели, направленные на решение конкретных проблем в условиях постоянно обновляющейся информационной среды. В соответствии с поставленной целью, в данной работе рассматриваются следующие аспекты: общее описание задач, решаемых ИИ, преимущества и недостатки применения ИИ; характеристика распространенности систем искусственного интеллекта в финансовой сфере; характеристика области применения искусственного интеллекта в финансовой сфере. Для выполнения работы автор использовал методы синтеза информации, анализа источников, классификации, сравнительного анализа.