中国信通院：金融人工智能研究报告（2022年）（51页）.pdf

1、本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 1. 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 人人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室 2022022 2 年年 1 1 月月 金融人工智能研究报告金融人工智能研究报告 （2022 年）年） 前前 言言 金融机构数字化转型正在如火如荼地进行，人工智能作为数字化转型的重要手段之一，全方位融合赋能金融行业的业务领域和场景应用，

2、人工智能助力金融行业升级的序幕正式开启。 从应用范围来看，目前人工智能技术在金融产品设计、市场营销、风险控制、客户服务和其他支持性活动等金融行业五大业务链环节均有渗透，已经全面覆盖了主流业务场景。从技术价值来看，深度融合金融业务场景的人工智能技术正逐步解决行业痛点问题，在实现业务流程自动化，弥合信息差，构建普惠金融方面发挥着关键作用，已经在获取增量业务、降低风险成本、改善运营成本、提升客户满意度方面进入了价值创造阶段。从应用场景来看，以生物特征识别、机器学习、计算机视觉、知识图谱等技术赋能下的金融行业，衍生出智能营销、智能身份识别、智能客服等多个金融人工智能典型场景。 本报告从金融行业业务链出

3、发，深度剖析人工智能各类细分技术在金融领域的应用及未来发展趋势，力求展现目前金融人工智能技术应用全貌，为金融行业加快数字化转型提供帮助和引导，推动健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系。 目目 录录一、 金融人工智能发展概述 . 1 (一) 发展背景：金融数字化转型，全面推动产业化发展 . 1 (二) 发展环境：AI 赋能金融业务，全面发挥价值创造力 . 3 二、 金融人工智能行业发展现状 . 5 (一) 聚焦金融业务核心需求，发挥技术创造力优势 . 5 (二) 细分行业需求存在差异，技术采纳成熟度不同 . 7 (三) 行业发展呈现阶梯分布，实现技术跨行业外溢 . 9 (四) 金融

4、AI 技术应用为关键，相关体系支撑为核心 . 11 三、 人工智能在金融行业的技术应用及实践 . 13 (一) 基础层：提供底层资源，支撑业务高效落地 . 13 (二) 通用层：解决业务痛点，创造核心应用价值 . 14 (三) 应用层：结合业务需求，衍生智能金融场景 . 20 四、 金融人工智能核心支撑能力 . 36 (一) 企业战略规划：决定技术价值潜力体现的保障 . 36 (二) 工程化平台管理：推动技术场景快速落地的手段 . 38 (三) 可信合规治理：保证技术安全规范应用的根本 . 40 五、 金融人工智能发展前景展望 . 43 (一) 技术方面：技术能力革新，驱动行业发展不断演进 .

5、 43 (二) 应用方面：场景智能深化，支撑现代金融体系建设 . 44 (三) 保障方面：可信治理评估，助力行业长期规范发展 . 46 图图 目目 录录图 1 金融行业业务链 . 5 图 2 金融人工智能技术价值创造力分析 . 6 图 3 金融人工智能细分行业场景分类 . 7 图 4 银行业、保险业和证券业人工智能场景应用成熟度 . 8 图 5 银行业、保险业和证券业人工智能技术应用采纳度 . 9 图 6 金融人工智能行业发展阶梯图 . 9 图 7 金融人工智能体系全景图 . 11 图 8 产业图谱关系类型示意图 . 16 图 9 智慧营销提供全渠道全产品智能服务示意图 . 21 图 10 G

6、BC 联动营销案例示意图 . 22 图 11 阳光保险云客服语音导航机器人系统 . 24 图 12 智能投顾工作机制示意图 . 26 图 13 新闻舆情解析示例 . 27 图 14 声纹识别赋能智能语音能力架构示意图 . 31 图 15 智能消保中台分析体系应用策略 . 32 图 16 智能消保中台数据场景融合分析示意图 . 33 图 17 RPA 数字员工工作机制示意图 . 35 图 18 人工智能开发平台架构图 . 39 图 19 MLOps 参考流程 . 40 图 20 可信人工智能总体框架 . 42 图 21 可信人工智能研发管理体系 . 43 图 22 金融人工智能业务场景智能化全景