金融AI

1、 Table_IndustryInfo 2020 年年 05 月月 29 日日 跟随大市跟随大市(维持维持) 证券研究报告证券研究报告行业研究行业研究汽车汽车 AI 专题报告专题报告 AI 助力人类进入新世界助力人类进入新世界 投资要点投资要点 西南证券研究发展中心西南证券研究发展中心 分析师：谭菁 执业证号：S1250517090002 电话：010-57631196 邮箱： 分。

2、 1?|? ? ? AI ? ?务? 2?|? ? AI ? ? ?务? 2020 ? 01 ? 3?|? ? ? ?&CEO? ?。

3、的高速发展。
AI改变了我们与机器互动的方式，影响了我们的生活，重新定义了我们与机器的关系。
纵观整个科技发展史，变革其实都是由交互体验革新引发的:鼠标、键盘打开了PC时代的大门，触摸打开了移动互联网时代的大门。
而在Al时代，交互设计变革不是一种进化，是重构，它将重构我们身边的工具、生产力、生活甚至是美学。
百度人工智能交互设计院着眼于“AI人机交互”，基于过去一年多对AI领域前沿技术、产品和设计的深入研究和洞察，结合产业界和学术界的经验，探讨了AI时代的“人机交互介质”、“交互对象”、AI应用”、“人机关系”等在未来3年内的发展趋势，形成了该领域的设计洞察，并总结为AI人机交互的8大趋势。
趋势总览1.语音交互技术进步，更趋向人类自然对话体验2.人脸、手势等通道更多出现在产品中，多通道融合交互成为主流交互形式3.智能体开始拥有明确的人设4.智能体在被动交互外开始出现主动交互行为5.智能体开始拥有情感判断及反馈智能6.Al对特定人群的关怀得到快速发展和应用7.智能设备互联互通，多场景衔接8.人机走向深度协同，信任构建成为首要突破点。

4、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。
当前AI对金融业的辅助作用明显，场景创新是重点，未来具有不确定性当前，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。

5、思(DeepThought)”经过750万年的计算和验证后找到了生命、宇宙以及一切问题的终极答案4但是，它却无法提供这个让人费解的答案所对应的问题，也由此让这个答案失去了意义。
因此在任何时候，在几乎任何领域，提出正确问题可能比找到最终答案更加重要。

6、金融领域的应用:计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱。
核心观点包括: 人工智能技术对金融业价值链每-环节产生影响，体现在三个层面:自动化、智能化、创新化。
目前，计算机视觉和语音识别技术在金融业务中已经得到普遍应用，业务自动化水平得到突破; NLP和知识图谱则在逐步落地中,使得智能化创新逐渐增加。
现阶段，人工智能技术创造的价值主要体现在:为金融机构降低运营成本和风险成本。
短期内，人工智能应用仍将以这两点价值为核心;长期来看，技术应用将有助于新业务获取与客户满意度增加。
为发掘智慧金融价值,持牌金融机构需要尽早布局人工智能技术。
两项新趋势已经出现:第一，人工智能在金融领域的应用正从产品向综合解决方案发展;第二,领先的持牌金融机构以自身场景应用为基础，对外进行技术输出赋能。
未来，新的人工智能技术和算法将不断走向成熟,推动行业迈向智慧金融新时代。
这里我们以两项热门领域-联邦学习和可解释的人工智能(XAI) 为例，展望人工智能技术在金融领域的潜在价值。

7、中国AI+金融行业发展研究报告 2020年 2 报告摘要 2020.9 iResearch Inc. 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。
趋势洞见 细分领域落地 分析 行业整体发展 分析 监管政策越发收紧，回归科技属性是行业浪潮：从政策上看，中央将人工智能列入国家战略层面，各一线城市纷纷出 台政策，打造金融科技特色经济。
但金融控股公司监。

8、用越来越多。
AI应用在印度占45%，在美国占35%，在日本占28%，在英国占23%。
2.94% 的组织现在相信人工智能将帮助创造更多的机会，而不是对他们的行业构成威胁。
3.大约70% 的企业已经在一个或多个功能领域以某种形式实施了人工智能，而去年这一比例约为62% 。
4.旅游和招待服务(89%)在人工智能实施方面处于领先地位，其次是科技媒体通信（TMT） (86%)、金融服务(82%)以及医疗和制药(73%)。
5.37% 的组织发现正确使用AI具有挑战性。
28% 的企业缺乏用于人工智能解决方案的高质量数据。
28% 的公司表示，培训和招聘熟练的专业人员，他们可以发挥人工智能系统的作用。
6.35% 实施了试点项目的组织发现，从试点项目到生产项目的各个环节都很艰难。
38% 的机构计划使用人工智能在后新型冠状病毒肺炎时代实现快速创新。
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9、利用AI/ML投资研究，创意产生和绿色金融亚太地区40%的受访者将AI/ML用于投资研究和创意产生，显著高于欧洲、中东和非洲（19%）和美洲（35%）。
亚太地区44%的公司将ESG数据用于AI/ML。
亚太地区正在培养金融数据科学人才超过三分之一（39%）的受访者预计2021年数据科学角色的数量将增加。
亚太地区71%的数据从业者正在使用深度学习。
文本由云闲原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：路孚特（Refinitiv）：亚太金融公司如何接受人工智能和机器学习。
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10、科技先锋科技先锋系列系列报告报告182 C3.AI：全球领先的：全球领先的SaaS AI开发平台开发平台 图片来源： C3.ai官网 中信证券研究部中信证券研究部 前瞻研究前瞻研究 2020年年12月月30日日 1 1 1 1 公司简介公司。

11、安全AI平台GPU实践和思考 又可 202011 提纲 背景性能优化快速响应需求 GPU利用率总结 问题域 消费者监管权利人 黑灰产商家平台方 效果 快速 响应 风险类 型多 风险变 化快 相关角色 核心问题 核心诉求 快速生产 快速部署 。

12、2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 1 贝壳找房如视事业部渲染技术负责人 黄翔 https: GPU助力AI普惠未来家设计 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 未来。

13、AI产产品品在在美美国国的的上上市市途途径径 傅立 副总裁，RAC 海河生物 什什么么是是AI Artificial Intelligence AI 人工智能。
被广泛定义为制造智能机器， 特别是智能计算机程序的科学和工程。
常见的人工智能技。

14、AI赋能线下零售赋能线下零售 唐颖雯唐颖雯 产品经理 码隆科技 Copyright 2020 Malong LLC 码隆科技码隆科技Malong LLC是是零售行业零售行业领先的领先的人人 工智能技术供应商工智能技术供应商，利用世界领先的利。

15、JETSON BRINGS AI TO EVERYONE, EVERYWHERE Ming Li, Ph.D Director, Developer Relationship 2 NVIDIA IS THE WORLDS LEADING A。

16、AI 语音交互开放平台 的 构建与演进 曹洪伟 DuerOS首席布道师 什么是AI 人工智能的计算机体系视角 什么是智能语音交互 人机交互的演变 对话式AI操作系统与开放平台 AI 语音交互开放平台的构建DuerOS Bot Platfor。

17、AI的使命，企业智能化升级范式探索 EliteGo菁锐同行 黄小平 2020.12.19 中国 北京 1个人简介 黄小平Gavin，EliteGo创始人CEO，中南大学本科，中科院人工智能硕士，清华大学经管学院工商管理硕士，人工智能 技术与。

18、数据与平台化建设驱动AI研发提效实践 AI中台质量与工效团队负责人 赵明 分享议程 团队业务介绍 业务痛点与解决方案 数据增强与清洗平台 算法指标评测平台 自动化压测平台 接口自动化测试平台 QA 团队业务介绍 好未来AI中台致力于将人工智。

19、AI 驱动安全运营，助力自动自主防御体系构建 Fortinet华东区技术经理 卜婵敏 2 41 初级招聘 缺乏经验丰富的网络安全与业人员 3M 缺口 全球网络安全人力资源 56 组织 网络安全分析师丌堪重负 Sources: 1.Reinv。

20、p一般而言，用于 AI 制药的深度神经网络通常含有输入层隐含层和输出层三层结构。
生物数据首先需要转换为输入值数组，然后这些值被输入隐藏层运算。
深度神经网络的其中一个挑战便是定义网络的深度和宽度即隐藏层和每层节点的数量。
一层中的每个节点从前一。

21、本报告介绍了一项全球金融服务的调查结果，由剑桥剑桥大学替代商学院CCFAF在剑桥大学法官商学院和世界经济论坛Q2Q3 2019联合进行。
共有来自33个国家的151名受访者参与了调查，包括金融科技公司占样本的54和现有金融机构占样本的4。

22、产品需求多样化 。
1AI 系统提供方在保护用户个人信息隐私的前提下， 应明确基本和潜在服务用户范围，对不同类别的用户进行实 际需求调研，整理分析不同用户的交互方式和操作习惯，保 证产品原型设计阶段满足用户多样化需求，并尽量考虑潜在 产品服务。

23、建立专业研究团队，保持高水平研发投入。
目前，公司已建立研究总院专业研究院的研发组织体系，拥有由院士领衔，包括博士硕士在内的超2000人的专业研发团队，并设立智能金融研究院，探索区块链数字人民币应用信息安全等金融科技领域前沿技术，连续两年研发。

24、发展趋势新动能：数据引领发展新动能智能金融时代，面对来自于互联网的多源异构的超大规模数据，数据处理和应用能力将成为金融机构构建竞争壁垒的核心能力，数据已经成为一种独特的战略资源，重要性愈发凸显，逐渐成为新动能。
新数据供给为行业发展孕育了无限。

25、智能零售零售是中国经济发展的支柱。
电商行业经历了二十年的发展，收集了大量的线上消费者数据，而占交易比重更大的线下零售场景数据相对匮乏。
和线上零售相比，线下零售仍然占整个零售业的绝对主导地位。
然而线下零售竞争日趋激烈，以数据为驱动的精细化运营。

26、提高劳动生产率，降低运营成本据 PWC 预计，2017 年至 2030 年期间，劳动生产率提高将占到 AI 大数据对国内生产总值贡献的 55以上。
成本控制向来是企业关注的重点。
AI 大数据是重要的数字化工具之一，可以降低成本并改进决策制定，。

27、当前，随着人工智能技术应用的广度和深度不断拓展，正在成为信息基础设施的重要组成，但在这个过程中也不断暴露出一些风险隐患，包括数据滥用导致的隐私泄露风险算法安全导致的应用风险系统决策复杂导致责任主体难以界定等。
面对人工智能技术引发的风险，推动。

28、成为人工智能驱动型企业德勤企业人工智能应用现状分析第四版德勤人工智能研究院 和德勤综合研究中心的报告前言:成为人工智能驱动型企业 2摘要: 转型一直在进行，但始终未完成 3战略:什么是企业的北极星 7运营:如何将转型融入日常工作 11文化与。

29、AI案例精选德勤人工智能研究院 AI案例精选 德勤人工智能研究院1目录01介绍202消费行业403能源 资源和工业ERI1604金融服务业 FSI2805政府和公共服务 GPS4006生命科学与健康管理5207技术 媒体和电信 TMT740。

30、对于普通大众来说，不值得信任的人工智能的定义可能是显而易见的:歧视性的不透明的误用的，以及在其他方面缺乏普遍性预期的信任。
然而，发展可信赖的人工智能仍然具有挑战性考虑到有时需要的实用平衡行为:例如，在可解释性理解人工智能算法结果背后的基本原。

31、Hyperledger区块链专场王义山 2021年07月31日区块链AIoT数字金融资产监管及AI实时风险管控区块链AIoT数字金融资产监管数字金融是指通过互联网及信息技术手段与传统金融服务业态相结合的新一代金融服务.未来十年的金融业态是数。

32、SQLFlowSQLAIaccuracy0.8402loss0.3748auc0.8603aucprecisionrecall0.5226recall0.4071averageloss0.3936precision0.8171globals。

33、阿里视觉AI开放之路:从公共云走向端云协同谢宣松达摩院资深算法专家Let more people use better AI Contents目录AI平台化之路阿里云视觉智能开放平台发布:云端协同框架OpenSDK进化与未来01020304。

34、AI医健中台技术进展及生态发展戴文军阿里巴巴达摩院资深产品专家Contents目录01医健市场的挑战和机会02达摩院医健AI核心突破03AI医健中台生态构建及落地医健市场的挑战和机会01市场规模大2020年中国医疗大健康市场规模达到89万亿。

35、基于OCT医学影像的AI辅助诊断应用实践耿科广州永士达医疗科技有限责任公司CTO管腔道OCT医学影像系统无创无损无辐射高分辨率可达12微米穿透性精确成像活体实时观测3D成像探头在腔内进行探头在腔内进行360360扫描扫描弱干涉光通过探头进入。

36、达摩院工业视觉AI:见微生态认证与培训计划陈列高级产品专家达摩院工业视觉产品负责人,01234独立训练版公共云数据管理版敏捷训练原生版敏捷训练版见微产品体系行业集成版视觉工具集成版巡检废钢版PCBAOI版运行服务版SDK服务部署业务规则调试。

37、智能涌现:AI 行业华先胜阿里巴巴集团副总裁达摩院城市大脑实验室负责人IEEE Fellow2021.10.22无行业,不AI智能涌现:AI发展的不同阶段没有一个行业不受AI的影响No industry that will NOT be t。

38、版权声明本报告版权属于北京软件和信息服务业协会及金科创新社,并受法律保护.转载摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明来源.违反上述声明者,本团队将追究其相关法律责任.编委会主 编:习辉副主编:姜 晓 芳 李 庆 莉 张磊成 员。

39、议程,何为戴着镣铐跳舞,所谓戴着镣铐跳舞即是不逾矩而随心所欲,1,01,何为戴着镣铐跳舞,02,AI 产品的约束,03,AI产品生产体系,数据,数据视频数据量爆发,算法 深度学习平台,算法 视频分析算法森林,5 325,2,1003500T。

40、1报告名称报告名称报告名称零壹金融科技案例系列报告广电运通广电运通:深度融入华为昇腾 AI 生态体系,金融科技领域持续发力2022.08研究机构:发布机构:报告主编:柏亮 于百程报告编审:李昕执笔团队:陈宥汐1零壹金融科技案例系列报告广电运。

41、AI everywheregTroBRoNRLN44231021 aeglGG8EoPPOperations Develop Network Compute CPU GPU Elastic Compute Service Storage N。

42、2022AI僨嗴蔠裮悞鶯慇啂雜瀕譯鲷蟨恖鲲趵鎽茒麽過邁羠2022AI僨嗴蔠裮悞鶯唪柠鳏墡杶镾謭 斶呺諦昦瀇鞲婩敡勢杚鳏墡杶镾錫撾趵詵慁醁僨嗴斶叄蟨恖翜 閗錫撾呺鉢鲲趵亱鐍擊鉢AI镾趵僨嗴艊屒鍊嶗呺蹺敤詇粶乵侸蹺敤詇陝壉嗁AI彾踵昦獻蹺廟敤詇。