2018年中国人工智能+金融行业研究报告
人工智能在金融领域的应用及对策
Financial View | 金融视线MODERN BUSINESS现代商业96人工智能在金融领域的应用及对策梁燕燕广西科技大学 广西柳州 545000一、人工智能在金融领域的应用现状近年来，随着人工智能科技在金融领域的创新程度的加大，我国人工智能和金融一体化的步伐也在不断向前发展。
目前，人工智能在金融领域的应用已经涉及的方面有智能投顾、交易预测、风险控制、服务优化等。
(一)人工智能在智能投顾方面的应用智能投顾即是应用于金融领域的投资顾问的人工智能，主要指基于算法的在线为客户解决投资顾问和资产管理问题。
智能顾问具备高速度、高精度和高敏捷度的特点，上百只证券可同时被一个智能代理交易程序跟踪，可以实现实时盯盘，及时自主地拟定最优的交易指令并精确执行。
目前，位于美国的Wealthfront 和Betterment是世界上最著名的的两大机器人投资顾问公司。
其中，Wealthfront这一机器人投资顾问公司掌控超过20亿美元的资金。
目前我国已经有很多公司提供人工智能进行智能投顾服务，例如在银行方面的广发智投、招行摩羯智投等，基金方面的南方基金超级智投宝、广发基金基智理财等，互联网方面的百度金融、京东智投等。
其中，南方基金的超级智投宝通过对投资者的风险属性和投资预期目标进行分析，从而为投资者制定出与其自身理财需求相符的投资策略，并可自动根据市场变化情况和投资者需求的变化对投资策略进行调整和优化，为投资者实现了获取长期稳健的投资收益的投资需求。
(二)人工智能在交易预测方面的应用自2009年以来，智能投资顾问最先出现在美国市场，例如Wealthfront, Betterment 等。
目前智能顾问已掌握大量资产，第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾成功预测了2008年股市崩盘并在2009年给希腊债券F评级而当时惠誉的评级仍然为A，通过人工智能，Rebellion比官方降级提前一个月；掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum,使用了人工智能技术，从2009年以来一直处于盈利状态。
人工智能在金融行业各环节的应用实践
栏目编辑：叶纯青 E-mail:yecq66@人工智能在金融行业各环节的应用实践■ 中国农业银行广东省分行 陈镇洪 廖昌华 陈翰波摘 要：人工智能技术将逐渐渗透至金融行业的各环节，提升效率及优化现有的流程与模式。
本文选取了４种主流的人工智能学习框架：卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度强化学习，阐述它们在金融领域中的身份鉴权、事件分析、信贷安全、自动交易等环节带来的应用落地及发展潜力。
关键词：人工智能；深度神经网络；金融实践一、引言人工智能本是一个古老的定义，最早在1956年达特茅斯的一次学术会议中被提出来的，其中一个重要的分支——被称为“联结主义”的神经网络，在超过60年的漫长发展中，历经了多次兴起和低谷。
直到2012年，随互联网的蓬勃发展，可获得的数据不断丰富，加上硬件性能的提高，特别是显卡的GPU核心大大提升计算速度，使神经网络堆叠为多层后终于实现效率上可行。
随着神经网络在各种学术测试结果中大幅碾压传统算法，迎来了产品落地的引爆点，成为了当前最炙手可热的人工智能技术方法论：深度学习网络。
本文所讲的人工智能，如无特殊注明，均指深度学习网络。
笔者将联系深度学习网络中4种典型的架构：CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、AutoEncoder（自动编码器）、DRL（深度增强学习），及其对应的金融领域身份鉴权、事件分析、信贷安全、自动交易4方面，阐述它们在金融领域各环节的应用落地实践。
作者简介： 陈镇洪（1972-），男，广东东莞人，高级工程师，硕士，副总经理，研究方向：金融制度与产品创新，供职于中国农业银 行广东省分行科技与产品管理部； 廖昌华（1974-），男，广东梅州人，经济师，产品研发经理，研究方向：金融产品创新，供职于中国农业银行广东省分行 科技与产品管理部； 陈翰波（1985-），男，广东广州人，工程师，硕士，研究方向：金融产品创新，供职于中国农业银行广东省分行科技与产 品管理部。
2018互联网消费金融研究报告
2018互联网消费金融研究报告随着互联网技术的飞速发展和普及，互联网消费金融已经成为金融领域的一个重要组成部分。
在 2018 年，这一领域更是呈现出了诸多新的特点和趋势。
一、互联网消费金融的发展背景在消费升级的大背景下，人们对于消费的需求日益多样化和个性化。
传统的消费金融服务已经难以满足消费者的需求，互联网消费金融应运而生。
互联网技术的发展为消费金融提供了更广阔的发展空间和更高效的服务手段。
二、2018 年互联网消费金融的市场规模2018 年，互联网消费金融市场规模持续扩大。
据相关数据显示，全年的交易规模达到了_____亿元，较上一年度有了显著的增长。
这一增长得益于消费者对于便捷消费信贷的需求增加，以及互联网金融平台的不断创新和拓展。
三、主要的互联网消费金融产品1、电商平台消费信贷以淘宝、京东等大型电商平台为例，它们推出了自己的消费信贷产品，如花呗、白条等。
这些产品基于用户在平台上的消费行为和信用记录，为用户提供一定额度的信用消费。
2、分期购物平台专门的分期购物平台如趣分期、分期乐等，为消费者提供各类商品的分期购买服务，涵盖了数码产品、家电、服装等多个领域。
3、网络现金贷一些互联网金融平台提供的短期、小额现金贷款服务，满足了部分消费者的紧急资金需求。
四、互联网消费金融的用户群体特征1、年龄分布主要集中在 80 后、90 后年轻群体，他们对于新事物的接受度高，消费观念较为超前，更愿意通过信贷方式提前满足消费需求。
2、地域分布一二线城市的用户占比较高，但随着互联网的普及和消费观念的转变，三四线城市及农村地区的用户数量也在逐渐增加。
3、职业分布以白领、学生、自由职业者等为主，他们的收入相对稳定或有一定的消费需求，但可能暂时缺乏足够的资金。
五、互联网消费金融的风险与挑战1、信用风险由于部分平台的信用评估体系不够完善，存在用户信用信息不准确、不全面的情况，导致信用风险增加。
2、监管风险互联网消费金融行业发展迅速，相关监管政策尚在不断完善中，部分平台可能存在违规经营的风险。
中国金融业正面临五大转变
中国金融业正面临五大转变长久贷最新网贷行业资讯：过去十年，中国金融业经历了一个快速增长的阶段。
从增加值占比来看，金融业增加值占GDP的比重从2007年的5.62%快速提高到2017年的7.95%。
其中，最高峰值在2015年，这一比重曾高达8.40%，显著高于欧美成熟市场国家。
英国和美国这一比重分别为8%和7%左右，日本和欧洲甚至低于5%。
同期我国工业增加值占比则快速下滑，从2007年的41.33%不断下滑至2017年的33.85%。
2018年，中国金融行业的经营环境正面临五大根本转折性的变化，其中有些变化是周期性的，有些变化是根本性的，但都将深刻影响金融行业的发展格局。
变化一：从全球量化宽松到货币收紧1、海外经济逐步复苏开启全球缩表进2008年金融危机后，为防止金融风险向实体经济持续蔓延，以美国、欧洲、日本为代表的成熟经济体相继推出量化宽松政策，借助超发货币、降低资金利率来刺激经济，维持全球经济体系的相对稳定。
2008年以来美国实行三轮量化宽松政策，美联储资产负债表规模从危机前不足1万亿美元扩张至近4.5万亿美元的规模，欧盟也实施了超万亿欧元的量化宽松政策。
2015年开始美国经济逐步走向复苏，2015年12月美联储实施危机后首次加息，截至2017年第四季度，美国GDP环比增速增长至2.6%，欧元区GDP同比增长至2.7%，世界经济回暖上行，有望进入新的增长周期。
在此背景下，美国自2015年以来已累计加息4次、共计100个基点，英国自2017年11月开始加息，发达国家货币政策开始从货币泛滥向货币收紧转向。
2、全球缩表环境下中国货币供应边际收紧2016年底中央经济工作会议上首次提出“要适应货币供应方式新变化，调节好货币闸门”，“防止货币供应过于宽松而产生的杠杆效应和放大资产泡沫”。
2017年5月，广义货币M2的同比增速终于结束了一直维持在两位数的高速增长水平，标志着货币政策已经转向。
第五次全国金融工作会议明确“要推动经济去杠杆，坚定执行稳健的货币政策，处理好稳增长、调结构、控总量的关系”。
AI智慧金融行业发展现状分析
格的监督，对新技术、新模式持有审慎的态度，科技公司将脱离金融服务业务，更加聚焦于技术输出，市场与监管脱节的
洪荒时代终将不复返。
2019年金融领域AI相关政策——监管方面
个人金融信息保护
涉及完善征信机制体制建设， 将对金融机构与第三方之间征 信业务活动等进一步作出明确 规定
规范机构与公司合作
针对银行与金融科技公司合作 时的信息披露、合作原则等方 面，给出了明确的监管要求，
收紧 创新
设置“监管沙盒”
创新应用聚焦物联网、大数据、 人工智能、区块链、API等前 沿技术在金融领域的应用
框定认证规则
金融科技产品共11个种类，分 别是客户端软件、安全芯片、 声纹识别系统等
4
AI金融领域相关政策解读（2/4）
金融科技促进政策日渐完善，未来将向微观层面下沉
2017年5月，中国人民银行成立金融科技(Fin Tech)委员会,旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调，同年6月，发布 的《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》中，将人工智能、大数据、区块链、云计算等新一代信息技术设为金融科 技的重点研究方向，从政策高度上确立了上述技术的发展基调。时隔两年，2019年8月，人民银行正式发布了《金融科技 （FinTech） 发展规划（2019—2021年）》，这是我国金融科技第一份科学、全面的规划，明确提出未来三年金融科技 工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施，尤其是建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，确定 未来三年六方面重点任务，为金融科技发展指明了方向和路径，对金融科技发展具有重要且深远的意义；2020年，中证协 和银保监会就银行、保险和证券行业发展金融科技方面也做出指导意见，促进技术落地于金融领域的全场景。从趋势来 看，金融科技的促进政策在高度和全局性上已经相对充分，深度和微观层面也在陆续完善，未来在技术标准制定和更加具 体的场景应用方面势必会产生新的引导意见，为技术合规、合理赋能行业划下行路线。
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告(2023-2030年)
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）报告大纲观研报告网一、报告简介观研报告网发布的《中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。
更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
官网地址：/baogao/202302/624667.html报告价格：电子版: 7800元 纸介版：7800元 电子和纸介版: 8000订购电话: 400-007-6266 010-********电子邮箱: ********************联 系 人: 客服特别说明：本PDF目录为计算机程序生成，格式美观性可能有欠缺；实际报告排版规则、美观。
二、报告目录及图表目录一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。
行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。
2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。
2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。
随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。
资料来源：观研天下数据中心整理当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。
人工智能在金融领域的应用效果数据分析报告
人工智能在金融领域的应用效果数据分析报告引言："人工智能是一种比人类智慧更智慧的智能。
" - 约翰·麦卡锡人工智能（Artificial Intelligence, AI）在金融领域的应用正日益受到关注。
金融业的复杂性和海量数据的存在，使得人工智能技术拥有巨大的潜力，可以帮助金融机构提高决策效率、降低风险、创造更好的用户体验。
本报告旨在通过对人工智能在金融领域的应用效果数据进行分析，评估其在该行业中的实际应用情况。
一、智能客服系统智能客服系统是金融机构中最常见的人工智能应用之一。
通过自然语言处理和机器学习等技术，智能客服系统在金融机构的网站和APP中提供全天候的在线咨询服务。
根据统计数据显示，在金融产品咨询、客户问题解答和投诉处理等方面，智能客服系统的应用效果数据积极且显著：1. 节省人力成本：智能客服系统可以同时为多个用户提供服务，无需人工干预，大大降低了人力成本。
根据调查，引入智能客服系统后，部分金融机构的人力成本相较之前减少了近30%。
2. 提高客户满意度：智能客服系统可以实时响应用户需求，提供准确且高效的解决方案。
调查数据表明，90%的用户对智能客服系统的满意度超过70%，其中近一半的用户认为其能够提供与人工咨询相似甚至更好的服务。
3. 优化工作流程：智能客服系统能够进行快速的信息查询和大数据分析，为金融机构精细化管理和决策提供数据支持。
据统计，使用智能客服系统的金融机构的工作效率提高了20%以上。
二、风险评估与管理人工智能在金融领域的另一个关键应用是风险评估与管理。
通过对大量的历史交易数据进行分析，人工智能技术可以快速识别潜在风险，并提供精确的风险预警。
以下是人工智能在风险评估与管理方面的应用效果数据：1. 欺诈检测：人工智能技术可以分析用户的交易数据、行为和模式，准确地识别潜在的欺诈行为。
据报道，金融机构通过引入人工智能欺诈检测系统，成功降低了超过50%的欺诈损失。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
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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增长的态势。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撑，大数据提供基础 资源，云计算作为基础设施，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。
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险控 制、投资分析、移动支付等主要领域实现应用落地。
应用程度：从各场景的发展程度来看，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：人工智能+金融行业的主要壁垒在于高端人才储备、对金融场景理解以及数据积累三个方面。 策略分析：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
金融监管发展方向：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，加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。 ©2018.11 iResearch Inc
科技赋能金融业的发展历程
IT+金融阶段
互联网+金融阶段
人工智能+金融阶段
未来
金融行业通过信息系统实现办公业 务的电子化与自动化，增强数据交 互能力并提高服务效率
磁条信用 卡技术
1950s
POS机 ATM机 CRM系统
1969
1970s
利用互联网平台与移动智能终端汇 集海量用户数据，打通各参与方信 息交互渠道并变革金融服务方式
机器人客服
刷脸支付
智能风险定价
智能网点
区块链技术 融合生态
互联网个人理财
互联网信贷
手机银行 无卡支付
2013
网上银行 2004
2000s 1990s
2007
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
监管科技 ……
2 人人工工智智能能+金+融金行融业行概述业概述
1
人工智能+金融行业应用场景
2
人工智能+金融行业洞察与策略分析
3
人工智能+金融行业典型公司案例
4
人工智能+金融行业趋势展望
5
3 概 述
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（AI + 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。本报告围绕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
2018年 开篇摘要
行业概述
应用场景 行业洞察 策略分析
趋势展望
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。
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。
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2018.11 iResearch Inc
1990s
2016
2019
5 概 述
人工智能+金融行业驱动因素
政府与社会各方共同推动人工智能技术在金融行业落地
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，鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术 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，积极利 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。
4 概 述
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。
中国人工智能+金融行业研究报告分析主体界定
金融科技
风控
人工智能+金融
大数据
云计算 区块链
科技
人工智能
金融
支付 理赔 客服 营销 投研
机器学习
知识图谱 自然语言处理
人工 智能
计算机视觉
金融
来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2018.11 iResearch Inc
投顾
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的保护力度，并把握好监管与 创新之间的平衡。
科技企业竞争格局：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。
金融行业演变趋势：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，另一方面还会让金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。