给你一段文本如下：人工智能在金融领域应用加速，数据、算法、场景落地成关键。

近年来，人工智能技术在金融领域应用越来越广泛。智能客服、信用评估、风控、投资等多个环节均可应用不同的AI技术。但人工智能在金融行业的应用不同于其他领域，包括数据、算法、场景三个方面都有着独特性，各个环节也互相影响。

数据是人工智能应用的关键，但金融数据的特殊性也要求人工干预。金融领域的数据类型主要有交易、谈判、风控和信用等，完全依赖机器学习和深度学习的应用很难达到理想效果，人工应用仍然不可或缺。

算法方面，随着深度学习的发展，金融行业的图像识别和语音识别领域也取得了令人瞩目的进展。自然语言处理是人工智能进一步落地的必经之路，目前，多家银行正在推进自然语言处理技术在智能客服、公告自动摘要等领域的应用。

场景是人工智能应用的另一个关键环节，许多金融场景的特殊性使得人工智能难以完全胜任。例如，银行风控，除了建立常规而普遍的着眼点，根据不同的应用场景和场景下的风险类型和特征，建立不同的风控体系和模型，才能更加实现精准防范与控制。，总结其摘要内容。
人工智能在金融领域的应用越来越广泛。数据、算法、场景是人工智能应用的三个关键方面。金融数据的特殊性要求人工干预，同时深度学习的进展使得图像识别和语音识别领域也获得重要进展。目前，自然语言处理技术在智能客服、公告自动摘要等领域得到了广泛应用，但场景的特殊性依然要求金融行业人工智能的完善与人工的协作。