通过对大数据进行分析，银行可以更准确地评估客户的信用风险，并制定相应的风险管理策略。通过分析客户的交易和行为模式，银行可以发现异常交易并及时采取措施，减少欺诈风险。这些只是商业银行中人工智能和大数据技术应用的一部分，随着技术的不断进步，人工智能和大数据在银行业中的应用前景将会更加广阔。
人工智能与大数据技术在商业银行中的应用可大致分为以下几个领域：
1. 风险管理：商业银行可以利用人工智能和大数据技术来分析风险模型，并实时监测和预测风险事件。通过对大数据进行分析，银行可以更准确地评估客户的信用风险，并制定相应的风险管理策略。
2. 欺诈检测：人工智能和大数据技术可以帮助商业银行识别和预防欺诈行为。通过分析客户的交易和行为模式，银行可以发现异常交易并及时采取措施，减少欺诈风险。
3. 客户服务与个性化推荐：通过人工智能和大数据技术，商业银行可以更好地了解客户的需求和偏好，并提供个性化的产品和服务。通过机器学习算法，银行可以对客户进行分群分析，并向其推荐最适合的金融产品和服务。
4. 信贷评估与决策：利用人工智能和大数据技术，商业银行可以更准确地评估客户的信用状况，从而更精确地确定贷款额度和利率。同时，银行还可以通过分析借款人的历史数据和市场趋势，自动化地进行贷款决策和风险评估。
5. 市场分析与预测：商业银行可以利用人工智能和大数据技术对金融市场进行分析和预测。通过分析大量的市场数据和新闻信息，银行可以预测市场趋势和行业发展方向，从而帮助投资者做出更明智的投资决策。
这些只是商业银行中人工智能和大数据技术应用的一部分，随着技术的不断进步，人工智能和大数据在银行业中的应用前景将会更加广阔。