AI、機器學習（Machine Learning，ML）、深度學習的整合將提高各種生物識別模式的性能，由於實體和網路安全攻擊以及物聯網的擴散與監管趨勢，使生物識別的需求正在增加。Frost＆Sullivan表示，歐洲生物識別市場預計到2023年將達115億美元；Technavio預測，全球生物識別市場到2023年將成長超過240億美元。
指紋識別仍主導生物識別市場，儘管臉部識別在2017年成為銀行和金融服務的主流。AI和ML技術使行為生物識別成為多重要素驗證（Multifactor Authentication）的關鍵技術，AI驅動的行為生物識別技術將成為雙要素或多重要素驗證中的主要元素。
短期內，企業越趨使用AI協助決策，以及對異常情況進行更大的行為模式分析。長期而言，區塊鏈將與生物識別技術一起用於跨應用程式的身分管理，當金融機構使用語音處理提供服務和協助，神經語言程式（Neuro-Linguistic Programming，NLP）將成為主流。
