中国AI+金融行业发展研究报告.docx

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1、中国AI+金融行业发展研究报告摘要21 .行业概述篇31. IAI+金融定义与分类31. 2AI+金融场景中蕴藏的产业机会31.3金融机构IT建设投入情况414AI+金融资本热度52.AI赋能篇72. IAI+金融市场规模72. 2产品应用情况82. 3产品效果评价维度102. 4计算机视觉可解决业务痛点分析112. 5计算机视觉市场规模122. 6机器学习可解决业务痛点分析122. 7机器学习市场规模132. 8知识图谱可解决业务痛点分析142. 9知识图谱市场规模152. 10智能语音与对话式AI可解决业务痛点162. 11智能语音与对话式AI市场规模172. 12自然语言处理可解决业务痛

2、点分析182. 13自然语言处理市场规模193 .商业分析篇203. 1核心产业链与图谱204. 2产业链内角色演变态势215. 3AI企业商业分析226. 4金融机构科技子公司商业分析234 .未来思考篇244. 1新格局245. 2新挑战256. 3新机遇26摘要行业概述：金融机构内部市场竞争加剧、金融机构人力成本上升、金融市场监管趋严等客观环境驱使金融机构不断投入预算采购前沿科技，改善传统作业模式，提升金融业务运营水平。AI+金融作为优化金融业务场景的应用技术工具，主要应用于金融机构IT总体架构的中台层与渠道层，精细化解决具体场景的业务数字化诉求。总体而言，AI+金融在金融机构的内生需求

3、、资本持续投入、政策不断扶持的驱动下，获得较为长足广阔的发展空间。细分技术领域：本报告将AI+金融的落地产品分为计算机视觉、机器学习、知识图谱、智能语音与对话式AK自然语言处理五种类型，将AI+金融的落地场景分为安防与身份识别、信贷风控与合规控制、精准营销、客服与运营业务优化、保险理赔与投顾投研五种类型，探讨每一技术类型产品所适用业务场景、业务价值、市场空间，对比各类技术产品在金融领域的应用情况，给出金融机构对AI+金融产品重要评价维度，为读者提供产品价值参考。商业分析：本报告主要讨论金融科技子公司、AI企业、智能硬件企业、互联网大厂四类AI+金融业内玩家。金融科技子公司背靠母公司业务与数据资

4、源，通常通过资源集成者、任务分包者的角色参与产业链中上游；AI企业通常生产自技术层到应用层的一体化金融解决方案，以垂直细分场景的算法优势见长；智能硬件企业基于已有的端侧硬件产品，逐步研发配套AI+金融软件；互联网大厂凭借品牌效应与互联网产业业务经验，开拓金融领域的业务与生态合作。未来展望：市场竞争方面，头部金融科技子公司与AI企业在抢夺头部金融机构时将面临更为激烈的竞争，腰尾部金融科技子公司联手AI企业占领市场；市场挑战方面，数据安全、算法黑箱、产品公平公正等问题仍然存在，需从用户数据授权、算法稳定性攻克、防止大数据杀熟等方面入手，推进AI+金融产业健康有序发展；市场机遇方面，结合自然语言处理

5、技术的金融精准营销应用将收获更多的市场关注，多模态虚拟数字人为员工培训、客户服务等场景提供多元服务可能性。1.行业概述篇1.IAI+金融定义与分类聚焦AI技术在金融机构前中后台核心业务环节中的实际应用人工智能技术是一门用数据和模型去为当前问题提供解决方案的交叉学科，主要目标是让机器可以胜任通常需要人类智能才能完成的基础重复性工作甚至是复杂工作。本报告中，AI泛指开发用于模拟、延伸和扩展人的智能所涉及的人工智能细分技术，包括但不限于机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等。金融概念则指银行、保险公司、证券公司等主要金融主体机构。AI应用场景涵盖前中后台中的市场营销、产品设计、风险管控、客户

6、服务、运营支持等。综合来看，AI+金融并非单纯的技术累加，而是针对不同业务场景需求，运用前沿技术成果推出的创新金融产品、经营模式、业务流程，以及推动金融业务高质量发展的一系列配套解决方案。A1+金融界定及研究范畴前台Ot南部估生掷R别可发抵台18慈网点移动支付tits投a中台R8中台业努中台客户像值贷审批数樨引掌ISM运量分控集市后台风控反欺诈RPAOCR程户理决IR制隼MB*4TT4大财t1K金K主体来源.文I拈卿欣自主研究给制.WwwjresearckcomxnC2023.11!ResearchInc.1.2AI+金融场景中蕴藏的产业机会金融机构数字化需求与AI+金融产品功能在场景中得以匹

7、配近年来，在市场竞争加剧、人力成本上升、市场监管趋严等因素的影响下，以中小银行为代表的金融机构数字化转型需求与意愿不断提升,在客服与运营业务优化、精准营销、安防与身份识别、信贷风控与合规控制、保险理赔与智能投顾等业务场景中释放出大量对智能化转型产品的需求。与此同时，AI+金融供给侧计算机视觉、智能语音与对话式AI、机器学习、知识图谱、自然语言处理等产品及功能逐渐完善，可在金融业务场景中实现与金融机构数字化转型需求的匹配。金融机构数字化转型需求与A1+金融产品可实现功能在实际业务场景中匹配情况业务场景匹配A1+金”品及主要功能金融机构数字化转型需求市场竞争博刷必分流、利率市场化.金电脱欣等ISI

8、I的影响下，W逋行料别是中小型商业例行生存压力以大. 需求点1：以数字化手段强化营精拓N帼力. 需求点2:需提开名户鬣务质以满足由户需求.人力成本上升我国人口红利逐渐雌，劳动力成本逐渐上升,传统再眼.安防等需要大人员投入的场RI人力成本提高. 需求点1：Jt少田BWt劳动中所投入人力. I1求点2:优化人员绩效考榜与提升方式.市场发曾趋严流动住风超管璟等监管新规肺飒发，金电机构合规.风控等场I1的监管成本埴离. 需求点1：S1开信货.理赔等业务自S1风豌识阻力. 需求点2：搜升对于相关业务的监管奴率与BPM1J来源：文丽旭301自主研究给制.C2023.11!ResearchInc13金融机构

9、IT建设投入情况金融机构技术投入增势显著，推动AI+金融市场持续发展自2019年人民银行发布金融科技发展规划以来，我国金融业数字化转型升级深入推进，金融机构技术资金投入持续增长。2023年，以银行、保险、证券为主的金融机构技术资金投入预计将超过4000亿元。巨额投入夯实金融机构的基础，做好AI金融应用的底层设施建设。与此同时，政策扶持增强，金融科技核心技术不断迭代且与金融业务场景进一步融合，金融机构间科技竞争愈发激烈，前沿技术采购不断增长。以国内银行与保险机构为前沿科技采购代表，2023年中国银行与保险机构前沿科技采购支出将达到170亿元。金融机构在科技领域投入的持续增长将为AI金融企业的长远

10、发展带来源头活水，推动AI+金融市场持续发展，促进金融业数字化转型升级提质增效。20232024年中国金融机构技术资金投入情况575526922023.62943282024e798注电金!机府技术黄金投入的蜕计例&：银行.(m.日野机构对信息化Mbiattffa*u.产居技术旅务、支持性ms管的投入.以R移动耳IKH及相关数字平sM.来豆文鼎研丽醺!专家访法致双n到iem.02023.111ResearchIncwwwJre$2023-2024年中国银行与保险机构前沿科技采购情况剌艾瑞研究院招生专家访谢熠自主ItuHB11.C2023.11iResearchInc1.4AI+金融资本热度机器

11、学习产品热度上升，客服与运营业务优化场景布局增加据不完全统计，2023年至2023年9月，AI+金融领域总计发生融资事件104起，轮次分布较为平均。截止2023年9月，AI+金融领域融资事件已达29起，基本持平2023年全年。从技术分类看，机器学习产品与自然语言处理产品更受资本青睐，资本热度较高，而知识图谱和智能语音产品与2023年、2023年相比，资本热度有所下降。从应用场景分布看，融资企业更多布局客服与运营业务优化场景；同时，信贷风控与合规控制、精准营销两大场景的合计占比较高，是融资企业广泛布局的热点场景。注冏由于部分At金企业布局多款产期Q多个应用场本报号采取“计.故等年产舄必M总KW场

12、.分布比例总闻过100%.仃格子,文哂闻研究院白主整理绘制.C2023.11iResearchInc20232023年9月获投A1金融企业产品布局计M机视觉机器学习知识图港智能语音自然语言处理注月由于部分A1金It企业而局多款产0多个应用场I1本报告采取n讳做统计.故等年产国5比例30号场.分布比例30起过100%.来海：IT精子，文，咨询研究院白主整理绘制.20232023年9月获投A1金融企业应用场景分布70.0%20232023.9安防与身份识别信贷风控与合规控制精准营精将服与运营业务优化保限理赔与投研投顾注词由于部分A险It企业布M多款产SMD多个应用IiI1本报告采取”计f喊计,故句

13、年产品布得比制210与场景分布比例ROif1过100%,来源：ITfiJ子.文OKSiW究院自主IEQ绘制.02023.11(ResearchInc2.AI赋能篇2.IAI+金融市场规模金融机器学习产品为市场主要拉力由于金融机构往往具有信息安全要求高、数据处理量大且信息基础设施建设较为完善的特征，人工智能技术得以较早在金融领域营销、合规、风控等多元化场景实现落地应用并得到长足发展。据艾瑞统计测算，2023年AI+金融核心市场规模达到296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2026年，核心市场规模达到666亿元，CAGR=17.6%,带动相关产业规模1562亿元，CAGR=18.2%o分技术产

14、品来看，金融机器学习产品由于与金融机构多业务场景均可密切结合且产品能力在海量高质金融业务数据助力下得到快速提升成为市场主要拉力之一，2023年金融机器学习产品占AI+金融核心产品市场规模比重达42.2%。2019-2026年A1+金融产品及带动相关产业规模注$HKBHfi!Si+V8.VKiSAJ11iSM.机学习、KHRB.自然语商处理等律心产业；帚动檄力为达到Afi目南5连带采购的.IWIe关性的0忤产品.务.来源艾SiW丽根R专家访谈与.研自主究绘制C2023.11iResearchInc2023年A1+金融产品市场规模占比知识图谓7.0%25.3%机器学习42.2%来A艾a自询研究院取;专t访谈与研自钮事事先蛤tcnC2023.11IRwearchInc2.2产品应用情况机器学习类产品应用广度宽泛，价值深厚现阶段，各类AI+金融产品在金融业务中均得到落地应用，但产品应用广度与产品业务价值存在明显差异。机器学习类产品因与金融业务数据具备先天耦合性，可应用于银行大量的表单数据业务，抽取表单数据的标签并获取数据特征，有效拦截金融风险，避免欺诈与风险漏洞所带来的大额损失，同时提高营销精准度，为金融机构创收，具备较宽泛的产品应用广度与较高的产品应用价值。相比之下，计算机视觉类产品尽管能广泛应用于OCR