2023金融机构AI芯片应用情况专题报告-北京金融科技产业联盟_78页_1mb

金融机构AI芯片应用情况专题报告（2023年11月）北京金融科技产业联盟

报告阐明AI芯片对金融业的变革性影响，指出当前面临的四大挑战：供需失衡、成本高昂、资源管理效率低、安全风险。研究显示，AI技术已广泛应用于信贷审核、智能客服、量化交易等场景，但算力瓶颈制约发展。各金融机构正在通过技术路线创新和生态构建解决实际问题。

第二章分析了主要技术路线及对应场景。GPGPU路线以英伟达CUDA生态为例，具有通用性强、软件成熟的优势，但存在功耗高、体积大等不足。NPU路线以华为昇腾、寒武纪等为代表，采用专用架构实现深度学习效率提升，但软件生态尚未完善。两者对比显示：GPGPU适合多场景通用计算，NPU专注特定领域但灵活性受限。

第三章梳理了国内外产业发展现状。国际上美国、欧盟、日本、韩国通过政策支持构建芯片产业生态，形成527亿美元至430亿欧元的补贴规模。国内方面，2015年以来出台《中国制造2025》《新一代人工智能发展规划》等政策，推动海光DCU、华为昇腾、寒武纪思元等产品发展，形成产业化应用。目前主流芯片仍以国际厂商为主，但海光DCU已在超大规模模型训练中实现性能突破，支撑"紫东太初"等多模态大模型。

第四章聚焦金融应用场景。传统场景包括开户识别（AI识别+OCR）、智能客服（语音识别+自然语言处理）、财务报销（OCR+自动化处理）、信贷审核（多模态数据处理）、视频监控（行为识别+人脸识别）、反欺诈系统（多维数据分析）等。创新场景涉及数字人、交互式客服、AI双录技术、流程自动化机器人、知识图谱构建等，展示AI技术对业务流程的重塑能力。

第五章提出六项发展建议：建立行业标准体系，推动关键技术攻关，征集适配验证案例，研发中小机构适用产品，制定国产芯片目录，构建全产业链创新生态。重点强调通过标准制定统一技术路径，建立联合攻关机制，形成完整技术支撑体系，促进国产芯片规模化应用。各参与机构需加强技术对接，完善算力服务和安全方案，围绕大模型训练等新需求优化芯片性能，构建可持续发展的行业生态。