Η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί έναν από τους σημαντικότερους καταλύτες του ψηφιακού μετασχηματισμού στον χρηματοπιστωτικό τομέα. Η εφαρμογή της αφορά την αυτοματοποίηση των συστημάτων χρηματοοικονομικών συναλλαγών, αντικαθιστώντας σε μεγάλο βαθμό τον ρόλο των παραδοσιακών ενδιάμεσων, δηλαδή των χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων. Η εξέλιξη αυτή έχει άμεση επίδραση στην αυτοματοποίηση κρίσιμων αποφάσεων, όπως η χορήγηση πιστώσεων, η προώθηση εξατομικευμένων προϊόντων και η εξυπηρέτηση πελατών και επενδυτών.
Οι επιπτώσεις είναι διττές:
 Θετικές, όπως η μείωση του λειτουργικού κόστους, η αύξηση της αποδοτικότητας και ο εντοπισμός λαθών σε πραγματικό χρόνο.
 Αρνητικές, που σχετίζονται με την ασφάλεια των συναλλαγών, την προστασία προσωπικών δεδομένων και τις κοινωνικές συνέπειες.
Ιδιαίτερη σημασία έχει η διερεύνηση του τρόπου με τον οποίο η εισαγωγή αυτοματοποιημένων συστημάτων μπορεί να οδηγήσει σε αναδιάρθρωση του εργασιακού δυναμικού, επηρεάζοντας μακροπρόθεσμα την επαγγελματική κατάρτιση, τις δεξιότητες και τις επιλογές απασχόλησης στην αγορά εργασίας.
Η εργασία στοχεύει να αναδείξει τόσο τις προοπτικές όσο και τις προκλήσεις που δημιουργεί η τεχνητή νοημοσύνη στις οικονομικές συναλλαγές, προσφέροντας μια ισορροπημένη ανάλυση των τεχνολογικών, οικονομικών και κοινωνικών διαστάσεων του φαινομένου.

Artificial intelligence is one of the most significant catalysts of digital transformation in the financial sector. Its application involves the automation of financial transaction systems, largely replacing the role of traditional intermediaries—namely, financial institutions. This development directly affects the automation of critical decisions, such as credit granting, the promotion of personalized products, and the servicing of customers and investors.

The impacts are twofold:

• Positive, including reduced operational costs, increased efficiency, and real‑time error detection.

• Negative, relating to transaction security, personal data protection, and broader social consequences.

Particular importance lies in examining how the introduction of automated systems may lead to a restructuring of the workforce, influencing long‑term professional training, skills development, and employment choices in the labor market.

This study aims to highlight both the opportunities and the challenges created by artificial intelligence in financial transactions, offering a balanced analysis of the technological, economic, and social dimensions of the phenomenon.