2018年中国人工智能+金融行业研究报告.docx

Research

艾瑞咨询
中国人工智能+金融行业
研究报告
2018 年

开篇摘要
行业概述
二概念界定：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。
x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。
，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捏，大数据提供基础 资源，云计更作为基础设施，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。
X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睑控 制、投资分析、移动支付等主要领域实现应用落地。
应用场景
X应用程度：从各场曷的发展程度来看，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 销与智能客服在未来有广阔的发展空间。
行业洞察
策略分析
X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、对金融场昼理解以及数据积累三个方面。
,策略分折：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 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。
趋势展望
二 工业二二 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。
一;亍寸. 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
更多长尾客户，另一方面还会让龛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。
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，力口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。

人工智能+金融行业概述

人工智能+金融行业趋势展望
5
Research.

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（Al + 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。本报告围统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

©2018.11 iResearch Inc

Research

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
人工智能+金融阶段
未来—>
013
1990s
2016
2019
基于新一代人工智能技术助力金 融行业转型，削弱信息不对称性 并有效控制风险，降低交易决策 成本，充分发掘客户个性化需求 与潜在价值
互联网个人 互联网信贷
POS机
磁条信用 ATM机CRM系统 卡技术
iqfiq 1970s
1950s 1969
机器人客服
能风险定价
；区块链技术
；融合生态
;监管科技
刷脸支付
!手机银行无卡支付 南
I
2007
2004
2000s
1：990s
I
互联网+金融阶段

©2018.11 iResearch Inc

来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

Research.
人工智能+金融行业驱动因素 一瑞…
政府与社会各方共同推动人工智能技术在金融行业落地
©2018.11 iResearch Inc

IIIII
IIIIIII
人工智能+金融行业

政策•——
•国务院发布《新一代人工智能发展规划》 提出要创新智能金融产品和服务，发展金融新业 态，鼓励金融行业应用窗能名服、窗能监控等技术 和装备,建立金融风险智能预警与防控系统。
♦中国人民银行成立金融科技委员会
加强金融科技工作的研究规划和统筹协调，枳极利 用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管 手段，提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄 别、防范和化解能力。
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 主要力量，经济的增长对于促进新兴技术行业的整 体发展起到了重要作用。另一方面，居民的人均可 支配收入伴随经济的增长而逐年增加，并且呈现出 居民收入增长快于经济熔长的态势。金融在居民生 活中的渗透程度逐渐加深，需求日趋强劲。
•技术
移动互联、大数据、云计算、区块链、人工智能等新技 术发挥各自优势，共同为金融行业的智能化转型升级奠 定重要基础。移动互联为金融行业提供了高速的通信网 络设施；大数据丰富了营销和风险管控的手段；云计算 降低了金融服务的成本并提升了金融服务的效率；区块 链技术去中心化的信任机制，颠覆了传统金融的服务模 式,重构信用形成机制；人工智能近年来迅猛发展，在 计更机视觉、机器学习、语音识别等技术研发方面取得
在人工智能人才培养方面，教育部已经批准了数十所院校
,各地方高校相继
,致力于该领域的高端人才培养。同时一些 校与人工包能领域的知名企业开展校企合作，加颗也术 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。
Research.
人工智能+金融行业驱动因素 一瑞…
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C
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

来源：中国银监会网站。
Research

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；云计算为大数据提供超强的运算和存储能 力，显著降低运营成本；区块链解决了大数据、云计算、人工智能技术存在的信息被泄露、篡改的安全性问题，使得金融交 易具有更高的安全性。人工智能技术作为金融行业未来发展的核心驱动力，与其他相关技术一道共同促进金融行业转型升 级。 人工智能+金融行业技术关系图
©2018.11 iResearch Inc

核心技术
紧密相连
'主要利用机器学习、知识 :图谱、自然语言处理、计 :篁机视觉等技术推动传统 :金融业务转型升级，阐氐 ;成本损耗提升效能。
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
区块链
Block Chain
易融合时工
交金能件人 融，智豺慧
介息更足赔
金改•，付无 低篡全赔， 降可安睑序 ，不加保程
中信储满理
息•，存在动
信本的以后
除成 消的
可动 约自
。
通过共识和智能合约等机 制设定查看权限，保证数 据的隐私安全问题
提供运算和存储能力
基础机制
基础斐源基础设施
对各类海量数据进行分析筛 选，为金融业务开展获取有价 值的信息。
有效的解决数据被篡改/ 泄露等安全性问题，降＜氐 金融交易中存在的风险
云计算
Cloud
Computing
提供便捷、按需获取和可配置 计算资源的共享网络服务，降 低金融机构的创新成本。