中国AI金融行业发展研究报告：金融人工智能（48页）

行业报告下载 2022年11月18日 07:38 管理员

人工智能技术是一门用数据和模型去为当前问题提供解决方案的交叉学科，主要目标是让机器可以胜任通常需要人类智能才能完成的基础重复性工作甚至是复杂工作。本报告中，AI泛指开发用于模拟、延伸和扩展人的智能所涉及的人工智能细分技术，包括但不限于机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等。金融概念则指银行、保险公司、证券公司等主要金融主体机构。AI应用场景涵盖前中后台中的市场营销、产品设计、风险管控、客户服务、运营支持等。综合来看， AI+金融并非单纯的技术累加，而是针对不同业务场景需求，运用前沿技术成果推出的创新金融产品、经营模式、业务流程，以及推动金融业务高质量发展的一系列配套解决方案。AI技术的逐步落地应用帮助金融机构从后台的臃肿繁琐中解脱，降低沟通成本、提升协作效率，同时实现前台业务的快速决策、敏捷行动，进而在市场竞争中获得更强的竞争力。人工智能技术目前主要渗透于金融机构IT体系中的渠道层和中台层，技术嵌入愈加细化，应用模块也趋于广泛。渠道层属于应用层，与终端用户直接产生交互，服务于具体业务；中台层属于技术层，服务于应用开发者与业务管理者，进行场景应用模型的开发、调优、测试。

自2019年人民银行发布金融科技发展规划以来，我国金融业数字化转型升级深入推进，金融机构技术资金投入持续增长。 2022年，以银行、保险、证券为主的金融机构技术资金投入预计将超过4000亿元。巨额投入夯实金融机构的IT基础，做好AI金融应用的底层设施建设。与此同时，政策扶持增强，金融科技核心技术不断迭代且与金融业务场景进一步融合，金融机构间科技竞争愈发激烈，前沿技术采购不断增长。以国内银行与保险机构为前沿科技采购代表，2022年中国银行与保险机构前沿科技采购支出将达到170亿元。金融机构在科技领域投入的持续增长将为AI金融企业的长远发展带来源头活水，推动AI+金融市场持续发展，促进金融业数字化转型升级提质增效。据不完全统计，2020年至2022年9月，AI+金融领域总计发生融资事件104起，轮次分布较为平均。截止2022年9月， AI+金融领域融资事件已达29起，基本持平2021年全年。从技术分类看，机器学习产品与自然语言处理产品更受资本青睐，资本热度较高，而知识图谱和智能语音产品与2020年、2021年相比，资本热度有所下降。从应用场景分布看，融资企业更多布局客服与运营业务优化场景；同时，信贷风控与合规控制、精准营销两大场景的合计占比较高，是融资企业广泛布局的热点场景。