艾瑞-2020中国AI+金融行业发展研究报告-2020.9-47页_2mb

中国AI+金融行业发展研究报告总结

核心内容

本报告分析了2020年AI+金融行业的整体发展、政策导向、技术应用、市场动态及竞争格局。随着人工智能技术的成熟和监管政策的收紧，AI+金融行业逐步从“野蛮生长”走向规范化发展，技术回归核心，场景应用更加成熟。

主要观点

• 监管收紧与技术驱动并行：国家对金融科技公司和大型金控公司的监管趋严，推动AI+金融行业回归科技属性，强化合规性。
• 市场增长趋于理性：AI+金融市场在经历快速增长后，增速放缓，但随着技术进一步成熟，未来有望实现新的增长。
• 金融机构重视AI价值：银行等传统金融机构逐步认识到AI在风控、营销等领域的价值，开始建立科技子公司，提升自主技术能力。
• AI技术仍处“辅助智能”阶段：AI在复杂金融场景中尚未实现完全自主决策，需依赖机器学习和数据技术进一步提升预测和分析能力。
• 智能监管成新热点：政府成为AI的主要买方之一，AI监管技术将随着数据资源的丰富和“监管沙盒”试点的推进而持续发展。

关键信息

细分场景与市场规模

AI+金融主要落地于以下八大领域：

1. AI风控：覆盖银行信贷、互联网金融助贷、消费金融信用评审、风险定价和催收。
2. 智能客服：应用于各类金融机构，实现24小时智能交互服务。
3. 智能营销：基于客户数据进行精准营销，实现“千人千面”。
4. 智能保险：用于承保定价和核保理赔，提升保险行业效率。
5. 智能监管：结合政府数据，实现对金融机构和上市企业的监管。
6. 身份识别：用于支付场景和账户登录，提升安全性。
7. 智能投研&智能投顾：为C端和B端提供智能化投资建议和资产组合优化。
8. 其他应用：包括智能投顾、智能运营等。

市场规模：

• 2019年，AI风控、智能保险和智能客服占据了70%以上的市场规模。
• 2022年，银行业AI总投入将超过220亿元，其中AI风控占比将保持在50%以上。
• 2022年，智能保险市场规模预计同比增长40%以上。

行业趋势

• 智能监管将成为重点发展领域：政府数据资源丰富，AI技术在监管中的应用潜力巨大。
• 中小银行成AI技术争夺重点：由于技术能力不足，中小银行将成为AI技术供应者竞相争夺的市场。
• 联邦学习技术成新生产力：在开放银行概念推动下，联邦学习技术为数据共享和联合建模提供了新路径。
• 技术出海成为趋势：国内AI+金融企业通过虚拟银行牌照拓展国际市场，提升技术影响力。

融资与竞争格局

• 资本向优质企业集中：AI+金融行业融资事件减少，但技术实力强的企业仍受资本青睐。
• 行业竞争格局清晰：形成三大阵营：
  • 大型金控公司及其科技子公司：覆盖少数金融场景，主要服务内部业务。
  • 拥有金融背景的互联网巨头：具备全面技术能力，与金融机构建立联营公司或合作实验室。
  • 传统金融科技公司：专注技术开发，作为银行的技术供应商。

典型案例

1. 金融壹账通：通过Gamma平台构建金融中台，提供智能客服和智能营销解决方案，语音识别准确率达95%。
2. 京东数科：提出八大数字化解决方案，推动银行智能化转型，创新异步联邦学习技术提升数据交互效率。
3. 云从科技：深耕人脸识别和智能决策，为400多家银行提供智慧金融服务，构建端到端大数据平台。

技术与政策交叉趋势

• 政策推动技术落地：监管政策促使AI技术更加聚焦于合规和实际应用。
• 技术促进场景拓展：AI技术的成熟推动更多场景的落地，如智能投研、智能监管等。
• 行业进入商业化阶段：金融机构逐渐掌握技术需求，推动AI+金融向更深层次发展。

未来展望

• AI技术驱动市场增长：随着技术的进一步突破和成本下降，预计2022年AI+金融行业将实现整体增速提升。
• 中小银行需求激增：未来3-5年内，中小银行对AI技术的需求将显著增长。
• 联邦学习技术应用广泛：在数据隐私保护的前提下，联邦学习将成为提升AI模型精度和效率的重要手段。
• 行业进入成熟阶段：AI+金融行业将从“技术驱动”转向“场景驱动”，技术与业务深度融合。

结论

中国AI+金融行业正逐步从早期的“技术热”走向“场景深”，政策与技术的双重推动下，行业进入规范化、智能化、商业化发展新阶段。未来，随着中小银行的数字化转型和监管科技的推进，AI+金融市场将实现持续增长和深度变革。