首先，當人工智能提供的金融服務出現問題時，很難確定責任方。在人工智能系統的設計和應用中，會涉及到很多參與者，包括提供人工智能服務的金融機構、人工智能系統的培訓師、設計公司等。當用戶因人工智能提供的服務而遭受損失或出現其他問題時，目前法律上對責任方沒有規定，對各責任方的責任分擔機制也沒有規定。
其次，單純由人工智能提供金融服務是違背現有法律法規的。以人工智能在投資顧問中的應用為例，FINRA指出，人工智能提供的投資顧問服務在沒有人類參與的情況下，不符合顧問的受托標準。此外，根據美國相關法律法規和美國證監會頒布的1940《投資顧問法》，投資顧問被視為受托人，有義務為投資者提供最合適的建議。而人工智能投資顧問無法對投資者的表外資產進行詳細的調查或向投資者詢問這方面的信息，投資者的表外資產直接影響其整體財務狀況。在這種情況下，人工智能投資顧問提供的個性化投資建議是否最適合投資者，還有待商榷。2065438年4月1日，馬薩諸塞州證券部也發布了壹份政策聲明:由於人工智能投資顧問的缺陷，他們無法進行投資組合分析，這將導致他們無法為客戶贏得最大利益，即無法履行受托人義務，因此人工智能投資顧問不能成為受托人，也不能在馬薩諸塞州註冊為投資顧問。
再次，目前人工智能系統的信息披露還沒有統壹的標準，監管部門需要制定人工智能系統的信息披露標準，同時權衡過度披露和披露不足的矛盾。人工智能的信息披露有兩個要求。壹方面要保障用戶的知情權，要充分公開人工智能系統的工作原理和運行情況；另壹方面，要保護人工智能系統的信息保密性，防止不法分子利用公開的信息“模仿”系統，從而給金融機構或人工智能企業帶來損失。此外，人工智能的決策過程是壹個“黑匣子”，如何讓公眾了解人工智能的決策過程將是信息披露的難點。
最後，人工智能對監督者提出了新的要求。對於人工智能的監管，監管人員需要掌握人工智能的相關知識。如果他們不太了解人工智能的相關知識，就很難理解人工智能系統的運行模式，更難以判斷其是否符合監管要求。此外，監管部門需要對人工智能的系統算法進行評估。監督人員只有熟悉人工智能的相關知識，才能完成人工智能系統的評價過程，判斷評價方法是否合理。