中国人工智能+金融行业 研究报告 2018年 开篇摘要  概念界定:通过人工智能技术作为主要驱动力,为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能,突出AI技术对金 融业的产品创新、流程再造、服务升级的重要作用。  发展特点:人工智能+金融行业的技术提供方主要通过创立、合作、赋能的方式为传统金融机构提供各类技术 产品及解决方案,但行业整体发展还处于早期阶段,有待技术的不断发展以及与金融场景的不断融合。 行业概述  技术关系:人工智能与大数据、云计算以及区块链共同为金融行业的转型升级提供技术支撑,大数据提供基础 资源,云计算作为基础设施,区块链设立基础机制,而人工智能是金融业实现智能化的核心驱动因素。  技术应用:近年来伴随着以机器学习、计算机视觉等人工智能技术的快速发展,相关技术在金融行业的风险控 制、投资分析、移动支付等主要领域实现应用落地。  应用程度:从各场景的发展程度来看,智能风控应用最多且较为成熟,智能支付的发展速度相对较快,智能营 应用场景 销与智能客服在未来有广阔的发展空间。  行业洞察:人工智能+金融行业的主要壁垒在于高端人才储备、对金融场景理解以及数据积累三个方面。 行业洞察  策略分析:面临现实挑战,技术提供方应加大通用技术平台输出提升复合人才引进与培养能力;传统金融机构 策略分析 应变革现有经营管理模式发挥区域协同效应;监管方应加强行业数据与公民信息的保护力度,并把握好监管与 创新之间的平衡。  科技企业竞争格局:未来科技企业的市场竞争将趋于成熟与理性,具有技术、资本、人才以及场景优势的科技 巨头以及拥有独特技术优势的细分领域标杆企业将获得长期发展。  金融行业演变趋势:金融行业在未来将实现真正的普惠化,一方面使得更优质的金融服务覆盖到小微企业以及 趋势展望 更多长尾客户,另一方面还会让金融机构的运营成本进一步降低,最终实现全社会福利的提升。  金融监管发展方向:我国的金融行业监管可以借鉴国外的一些成熟理念,并结合中国国情建立专门的金融科技 监管机构,加强对于新技术的研究与探索,在监管手段上进行创新,更好应对行业的未来发展与挑战。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2018.11 iResearch Inc www.iresearch.com.cn 2 人工智能+金融行业概 人工智能+ 述 金融行业概述 1 1 人工智能+金融行业应用场景 2 人工智能+金融行业洞察与策略分析 3 人工智能+金融行业典型公司案例 4 人工智能+金融行业趋势展望 5 3 概 述 人工智能+金融行业概念界定 人工智能技术助力传统金融业务转型升级 人工智能+金融(AI + Finance)与金融科技在界定上存在明显不同。金融科技主要是指广义的新兴技术(大数据、云计 算、区块链、人工智能)与金融业的结合。艾瑞认为人工智能+金融主要是通过人工智能核心技术(机器学习、知识图 谱、自然语言处理、计算机视觉)作为主要驱动力,为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能,突出AI技术对于金融行 业的产品创新、流程再造、服务升级的重要作用。本报告围绕上述界定的人工智能+金融行业特征展开研究分析,描绘人 工智能+金融行业的发展现状及未来前景。 中国人工智能+金融行业研究报告分析主体界定 金融科技 人工智能+金融 风控 大数据 支付 机器学习 理赔 云计算 知识图谱 人工 科技 金融 客服 智能 金融 自然语言处理 区块链 营销 计算机视觉 人工智能 投研 投顾 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2018.11 iResearch Inc www.iresearch.com.cn 4 概 述 金融行业技术应用的发展历程 技术进步推动金融行业由信息化向智能化方向演进 纵观半个多世纪以来的金融行业发展历史,每一次技术升级与商业模式变革依赖科技赋能与理念创新的有力支撑。按照金 融行业发展历程中不同时期的代表性技术与核心商业要素特点划分,可分为“IT+金融阶段“、“互联网+金融阶段”以及 正在经历的“人工智能+金融阶段”,各阶段相互叠加影响,形成融合上升的创新格局。如今的人工智能+金融发展阶 段,是建立在IT信息系统稳定可靠、互联网发展环境较为成熟的基础之上,对金融产业链布局与商业逻辑本质进行重塑, 科技对于行业的改变明显高于以往任何阶段,并对金融行业的未来发展方向产生深远影响。 科技赋能金融业的发展历程 IT+金融阶段 互联网+金融阶段 人工智能+金融阶段 未来 机器人客服 金融行业通过信息系统实现办公业 利用互联网平台与移动智能终端汇 务的电子化与自动化,增强数据交 集海量用户数据,打通各参与方信 刷脸支付 智能风险定价 互能力并提高服务效率 息交互渠道并变革金融服务方式 区块链技术 智能网点 融合生态 监管科技 互联网个人理财 …… 互联网信贷 无卡支付 基于新一代人工智能技术助力金 2013 POS机 手机银行 融行业转型,削弱信息不对称性 磁条信用 ATM机 CRM系统 网上银行 2007 并有效控制风险,降低交易决策 卡技术 2004 2000s 成本,充分发掘客户个性化需求 1970s 1990s 与潜在价值 1950s 1969 1990s 2016 2019 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2018.11 iResearch Inc www.iresearch.com.cn 5 概 述 人工智能+金融行业驱动因素 政府与社会各方共同推动人工智能技术在金融行业落地 政策 技术 • 国务院发布《新一代人工智能发展规划》 移动互联、大数据、云计算、区块链、人工智能等新技 提出要创新智能金融产品和服务,发展金融新业 术发挥各自优势,共同为金融行业的智能化转型升级奠 态,鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术 定重要基础。移动互联为金融行业提供了高速的通信网 和装备,建立金融风险智能预警与防控系统。 络设施;大数据丰富了营销和风险管控的手段;云计算 • 中国人民银行成立金融科技委员会 降低了金融服务的成本并提升了金融服务的效率;区块 加强金融科技工作的研究规划和统筹协调,积极利 人工智能+金融行业 链技术去中心化的信任机制,颠覆了传统金融的服务模 用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管 式,重构信用形成机制;人工智能近年来迅猛发展,在 手段,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄 计算机视觉、机器学习、语音识别等技术研发方面取得 别、防范和化解能力。 了明显突破。 经济 近年来我国GDP保持平稳增长,其中第三产业的增 速明显高于第一和第二产业,成为拉动经济增长的 社会 主要力量,经济的增长对于促进新兴技术行业的整 在人工智能人才培养方面,教育部已经批准了数十所院校 体发展起到了重要作用。另一方面,居民的人均可 设立智能科学方面的专业。各地方高校相继成立了人工智 支配收入伴随经济的增长而逐年增加,并且呈现出 能相关学院,致力于该领域的高端人才培养。同时一些高 居民收入增长快于经济增长的态势。金融在居民生 校与人工智能领域的知名企业开展校企合作,加强从技术 活中的渗透程度逐渐加深,需求日趋强劲。 研发到应用落地的投入力度。 来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2018.11 iResearch Inc www.iresearch.com.cn 6 概 述 人工智能+金融行业驱动因素 不良贷款余额增加倒逼金融机构采取更加有效的风控措施 2011-2018这八年间,我国商业银行的不良贷款余额从4,279亿元上升到19,571亿元,其中2018年6月的不良贷款余额较 2011年12月上涨了357%;不良贷款率从1%上升到1.86%,整体呈现上升趋势。从近年的走势来看,传统金融机构由于存 在对系统和流程建设的重视程度不够,及时监测违约风险的能力不足,系统性的风险预警机制尚未建立等原因,导致在风险 管理方面存在诸多问题。同时在央行宏观审慎评估体系(MPA)实施以及监管日益趋严的环境下,金融机构需要改变以往 的管理思路,通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战。 2011年12月-2018年6月中国商业银行不良贷款余额及不良贷款率 1.86% 1.67% 1.74% 1.74% 19571 17057 1.25% 15122 12744 1.00% 0.95% 1.00% 8426 5921 4279 4929 2011.12 2012.12 2013.12 2014.12 2015.12 2016.12 2017.12 2018.6 不良贷款余额(亿元) 不良贷款率(%) 来源:中国银监会网站。 ©2018.11 iResearch Inc www.iresearch.com.cn 7 概 述 人工智能+金融行业相关技术梳理 人工智能与大数据等技术相互融合,共同推动金融行业发展 在人工智能+金融行业中,人工智能与大数据、云计算以及区块链技术并不是相互割裂的,更多的表现为相互依存的关系。 大数据可以为人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面提供丰富的养料;云计算为大数

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