尽管AI的战略重要性毋庸置疑,但各机构的AI投入占其科技支出的比例仍十分有限:61% 的机构将AI预算控制在其科技支出的10%以内,另有37%机构的A...
2026-05-23 36 金融行业报告
从城市分布来看,北京(32家)、深圳(22家)、上海(20家)三地的上榜企业数量明 显领先,而成都地区入榜企业数量从去年的7家上升到8家,首次排名第四(图 2)。从 区域分布来看,位于长三角、粤港澳和京津冀城市群的企业占比达88%,相较去年的 92%略有下降,主要原因在于成都入榜企业数量增加显著拉高了成渝地区的总体占比, 表明全国范围内金融科技发展地区差异有缩小趋势(图 3)。 结合评选阶段的企业地区分布来看,东北、西北、西南地区的企业今年参选积极性提高, 也侧面佐证了这一趋势,有望推动地区间金融科技发展形成合力,实现高质量发展。除ABCD等传统技术要素外,入榜企业所选择的技术要素类型更加多样化,相较去年而言, 安全可信、大模型相关、数据驱动三类技术要素为新增类型且占比均在5%以上(图 4), 一定程度上可以反映出金融科技企业在行业监管、技术变革等多重背景下,正积极探索, 求变求新求发展。 其中,安全可信的细分技术方向包括隐私计算、数据安全、风险管理、风控建模等,符 合金融行业严监管、重安全的特性,结合实际调研情况来看,金融科技企业对于安全可 信技术的重视程度正逐年强化。大模型相关的细分技术方向包括AIGC、对话式AI、AI Agent、金融大模型、AGI等,反映出在大模型技术爆发背景下,金融科技企业已展开布 局,值得注意的是,如何在具体场景中体现大模型应用价值是各家的关注重点。数据驱 动暂无细分方向,但随着国家数据局成立、数据要素入表、“数据要素X”等政策信号陆 续释放,金融科技企业明显在加大对数据要素的关注度和投入度,有望催生出更多细分 方向。

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