Các ngân hàng sẽ áp dụng phân tích chuyên sâu và trí tuệ nhân tạo để tăng quá trình tự động hóa, cá nhân hóa dữ liệu, giảm chi phí, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và thậm chí hỗ trợ việc tuân thủ quy trình của ngân hàng. Việc phân tích dữ liệu chuyên sâu phát triển theo cấp số nhân theo thời gian. Mỗi lần lặp lại, nguồn dữ liệu thêm vào và kết quả đo lường hiệu suất theo hành vi tiêu dùng nhằm nâng cao tính chính xác của các mô hình dự đoán. Nó cũng cho phép các ngân hàng tinh chỉnh các nguồn dữ liệu ở chiều hướng ngước lại để đơn giản hóa thêm ngày càng nhiều dữ liệu. Với mỗi lần lặp, khả năng dự báo tăng lên trong khi chi phí có thể đi xuống nhằm nâng cao hiệu quả tiếp thị. Các ngân hàng sẽ tận dụng các công nghệ mới hơn như máy học và tự động hóa nhằm phân tích dữ liệu hiệu quả. Các ngân hàng nhận ra rằng kỷ nguyên mới của các hệ sinh thái số hóa lấy khách hàng là trung tâm đòi hỏi sự lãnh đạo với một tư duy được dẫn dắt bởi công nghệ và số hóa. Các ứng dụng máy học sẽ tiếp tục phát triển nhằm tích hộ một số giải pháp cụ thể. Các ngân hàng sẽ làm việc hướng tới việc quản lý các nền tảng dữ liệu tích hợp đầy đủ nhằm xử lý việc gia tăng trong dòng dữ liệu khác nhau, bao gồm các ứng dụng học tập chuyên sâu, chuyển dữ liệu vào những hành động hiểu biết. Trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng học tập chuyên sâu trong phân tích hình ảnh và nhận dạng giọng nói cũng sẽ được đẩy nhanh tiến độ. Sự kết hợp của phân tích chuyên sâu Internet vạn vật và dữ liệu lớn sẽ cho phép ngân hàng tích hợp các thói quen hàng ngày của khách hàng liền mạch hơn và chuyển giọng nói thành giao diện người dùng mới.