36Kr：“AI+金融”行业研究报告(46页)(46页).pdf

1、2018年8月36氪研究院杜玉被AI入侵的金融业“AI+金融”行业研究报告2报告摘要人工智能落地金融场景，行业发展潜力巨大“AI+金融”即人工智能与金融行业的结合。金融业天然的数据属性与智能化需求为人工智能的应用提供了坚实的基础，加之政策和资本的驱动，人工智能落地金融场景已成为不可逆转的趋势。借助AI技术实现金融场景创新是行业普遍关注的课题，当前，AI技术在金融业各细分领域的应用方向已初见端倪，但整体来看尚不成熟。传统金融机构、大型互联网公司和人工智能公司纷纷布局，各自具有相对优势，行业发展潜力巨大。AI技术向金融业各个务场景渗透，带来整体效率的提升和服务模式的转变当前AI对金融业的辅助作用明

2、显，场景创新是重点，未来具有不确定性智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险和智能监管是当前人工智能在金融领域的主要应用场景，分别作用于银行运营、投资理财、信贷、保险和监管等业务场景。智慧银行从提升用户体验和服务效率为主要出发点，实现服务和运营的智能化变革；智能投顾是人工智能在理财领域的应用，旨在利用计算机程序评估用户的风险偏好和理财需求，从而提供自动化的配置建议；智能投研用于辅助投资分析，提升投研效率；此外，信贷、保险和监管也朝着智能化的方向发展。金融业智能化的变革从各个角度提升了行业效率，为业务模式的创新提供了新思路和新方法，但同时也使金融风险变得更加复杂，新监管手段的探索受到重视

3、。当前，人工智能在金融行业的应用场景绝大多数是人机结合式的，即机器或技术对实际的金融业务起辅助性作用，人工干预仍不可或缺。但长期来说，随着技术的逐渐成熟，市场的发展具有较强的不确定性。一方面，技术所能达到的界限难以界定，不排除对行业产生颠覆性影响的可能性；另一方面，金融业务场景和技术应用场景都具有很强的创新潜力，未来，是否会出现新旧场景的迭代也是个未知数。36Kr-“AI+金融”行业研究报告2018.08目 录 Contents一. “AI+金融”行业概述概述驱动力市场现状二. “AI+金融”产业链分析产业链图产业链各环节分析三. “AI+金融”应用场景智慧银行智能投顾智能投研智能信贷智能保险

4、智能监管四. “AI+金融”行业总结与前景分析行业总结与前景分析“AI+金融”行业综述CHAPTER “AI+金融”是人工智能技术与传统金融行业的结合政策、资本、技术、数据和场景多方驱动“AI+金融”场景落地行业处于初创期，智能化趋势明显，市场预期较好AI市场规模达百亿级，金融科技增长迅速536Kr-“AI+金融”行业研究报告2018.08”AI+“即“AI+各个行业”，它是将人工智能作为基础特征，与金融、教育、医疗等传统行业的全面融合。相对于简单的行业叠加，“AI+”更侧重于为传统行业的模式创新和流程再造提供新的思路和方法，促进新经济形态的演进，从而催生新的商业模式，提高运营效率，带来整个产

5、业的全面升级。人工智能与金融业的结合“AI+金融”是目前人工智能最被看好的落地应用场景之一。原因主要有三点：一方面，金融行业的信息化建设起步较早，且行业内极其重视数据的标准化和规范化采集，因而具有大量的数据积累，这些数据为人工智能的应用提供了坚实的基础；另一方面，以银行、保险、证券业为例，金融业的主要业务都是基于大规模数据（用户数据、业务数据、产品数据、市场数据等）展开的，大量繁琐的数据处理工作，急需自动化和智能化的变革来解放人力；此外，金融普惠化和场景化的创新，也需要新的技术手段来提供支持，而人工智能与金融的结合，无疑为金融创新提供了更多的可能。人工智能作为相对底层的基础技术，已呈现出向各个

6、行业、领域渗透的趋势。场景化创新将是AI技术逐步成熟之后市场关注的重要焦点之一。在金融行业亦是如此，各个细分领域的应用方向初见端倪，典型场景包括：智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险、智能监管等。1.1行业综述1.2驱动力1.3市场现状行业综述“AI+金融”是人工智能技术与传统金融行业的结合636Kr-“AI+金融”行业研究报告2018.08技术、数据和场景需求是人工智能在金融领域得以应用的基础。其中在技术方面，算法、算力的提升，使机器从海量数据中自行归纳物体特征、描述、还原和定位新事物的能力得以提高，并在各类人工智能准确性测试中的表现越来越好；数据方面，海量的数据是深度学习算法构