2021全球人工智能_金融行业研究报告_46页_2mb

全球“人工智能+金融”行业研究报告（2021）

核心内容概览

人工智能（AI）正在迅速改变金融行业的运作方式，尤其在风控、服务、运营和营销方面。通过自动化、预测分析和智能决策支持，AI技术不仅提升了效率，还增强了安全性，并改善了客户体验。本报告分析了AI在金融领域的应用现状、技术基础和国内外典型案例。

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主要观点

• 传统金融行业在信息化、移动互联网化转型后，仍面临风控、营销、服务和运营等核心环节的挑战。
• 人工智能在金融领域主要通过减少重复性工作、增强安全性、预测性分析和优化客户体验来发挥价值。
• 机器学习是当前金融行业使用最广泛的人工智能技术，用于信用评分、投资决策和欺诈检测等。
• 自然语言处理（NLP）、计算机视觉和深度学习等技术在金融中的应用正在逐步扩大。
• 人工智能的普及预计将在2023年为全球银行业节省约4470亿美元。

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关键信息

一、AI+金融的现实意义

• 减少重复性工作：AI可自动完成财务流程，如事务处理、审计和合规，提升效率并降低成本。
• 增强安全性：AI通过欺诈检测和反洗钱（AML）系统，识别不规则交易模式，提升账户安全性。
• 管理风险：通过预测性分析，AI可以评估贷款风险和市场波动，支持更精准的决策。

二、四大AI技术

1. 机器学习

   • 应用于现金流预测、信用评分、投资研究和欺诈检测。
   • $70%$ 的金融行业受访者正在使用机器学习。
   • 代表公司：亚马逊、谷歌、IBM、阿里云、京东数科等。

2. 自然语言处理（NLP）

   • 用于文档摘要、客户服务、市场情绪分析等。
   • $60%$ 的金融领域受访者正在使用NLP。
   • 代表公司：谷歌NLP、微软NLP、IBM Watson、阿里NLP、京东数科等。

3. 计算机视觉

   • 用于身份验证、文档处理、风险评估等。
   • $58%$ 的金融领域受访者正在使用计算机视觉。
   • 代表公司：商汤科技、旷视科技、云从科技、Orbital Insight等。

4. 深度学习

   • 用于分析复杂数据（如图像、语音、视频）。
   • $52%$ 的金融领域受访者正在使用深度学习。
   • 代表公司：微软、英伟达、谷歌、IBM、寒武纪、商汤科技等。

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AI+金融的广泛用途

一、交易、财富管理和投资银行

• 使用NLP分析市场情绪，预测股票走势。
• 机器人投资顾问（Robo-advisors）基于算法为客户提供投资建议。
• 代表案例：Betterment机器人投资顾问、axyon.ai投资组合管理平台。

二、纸质文档数字化

• 通过机器视觉将纸质文档转换为数字格式，便于后续分析和管理。
• 降低数据处理成本，提高效率。

三、搜索大型文档数据库

• NLP技术可帮助金融机构在海量数据中快速找到相关信息。
• 支持自动分类、合规性审查和数据挖掘。

四、承保

• 利用机器学习和计算机视觉评估申请人的信用和风险。
• 例如，Cape Analytics通过卫星图像进行远程房产评估。

五、信用评分

• 信用评分模型结合NLP和机器学习分析非传统数据。
• 可用于评估无信用记录的申请人。

六、信贷组合风险管理

• 利用机器学习预测违约风险，结合宏观因素（如房价）提高可预测性。

七、欺诈检测和反洗钱

• 异常检测和规范性分析用于识别欺诈交易和洗钱行为。
• 代表案例：SiftScience欺诈检测软件、Kavout的K Score模型。

八、保险索赔

• 自动化索赔流程，减少超额赔付和理赔渗漏。
• 代表案例：Lemonade聊天机器人、Tractable图像分析系统。

九、保单定制

• 利用物联网数据和AI分析来定制保险产品。
• 例如，Progressive通过驾驶行为数据提供个性化保费。

十、文档摘要

• 基于NLP的文档摘要工具帮助金融机构快速提取关键信息。
• 代表案例：Kira Systems的文档摘要解决方案。

十一、客户服务

• 聊天机器人提升客户服务效率，减少人工成本。
• 代表案例：平安集团的智能语音机器人、京东数科的数字客服。

十二、ATM维护

• 预测性维护软件结合物联网传感器，提前发现设备故障。
• 代表案例：NCR SmartServe Predict、IBM技术支持服务（TSS）。

十三、ATM身份验证

• 人脸识别和活体检测技术用于ATM身份验证。
• 提升安全性和客户体验，代表案例：云从科技的生物识别技术。

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国内外AI+金融用例

一、平安集团

• 金融壹账通：提供端到端AI技术平台，用于风控、营销、服务和运营。
• Gamma智能微表情面审辅助系统：利用微表情识别技术提升贷款欺诈识别能力。
• 克瑞斯智能金融AI平台：支持数字化营销、客户管理、产品优化。
• 智能语音机器人：覆盖83%的金融销售场景和81%的客户服务场景，节省运营成本。

二、京东数科

• 提供12个数字化解决方案，涵盖风控、数据中台、场景生态等。
• 与多家银行合作，助力其数字化转型。
• 提供OCR与RPA结合的解决方案，提高票据处理效率。

三、云从科技

• 为金融行业提供人脸识别、OCR、数字客服和双录稽核等解决方案。
• 与多家银行合作，如中国银行，打造“5G智能+智慧网点”。
• 提供高识别率的生物识别算法，提升身份验证安全性。

四、AlphaSense

• 提供基于NLP和机器学习的智能搜索平台，用于市场情绪分析、趋势预测。
• 支持超过1000家金融客户，提高研究效率，减少75%的时间成本。
• 与大型基金合作，利用K Score进行投资决策。

五、Abe.ai

• 提供全栈对话式AI平台，用于客户支持和业务逻辑验证。
• 支持金融行业的安全和数据隐私，提供开箱即用的虚拟财务助理。

六、Kavout

• 通过K Score预测股票表现，用于投资决策。
• 构建基于200多个因素的排名算法，提升投资回报。

七、Kensho

• 提供语音转录、实体识别、数据可视化等工具，支持金融研究和决策。
• 与标普全球合作，提供强大的数据处理能力。

八、Alpaca

• 提供市场预测、外汇短期预测和投资信息解决方案。
• 利用深度学习和大数据分析，支持全球资本市场。

九、Shape Security

• 提供人工智能欺诈检测引擎，用于识别和防止欺诈行为。
• 在金融行业实现高效、精准的欺诈识别。

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光子盒简介

• 成立于2020年2月，致力于成为量子科技产业的服务平台。
• 通过发布量子科技报告、解读技术、提供行业咨询等方式，支持量子产业发展。
• 与多家机构合作举办论坛，推动量子科技与金融的结合。

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声明

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