北京金融科技产业联盟-人工智能技术金融应用情况调研报告-28页_5mb

人工智能技术金融应用情况调研报告 (2021年) 总结

一、调研背景

（一）调研依据

2019年人民银行发布的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》（银发〔2019〕209号文）是本次调研的重要依据。该规划提出要推动人工智能技术与金融业务深度融合，构建全流程智能金融服务模式，同时强调加强人工智能金融应用的风险防控与监管，确保技术安全可控。

（二）样本描述

本次调研由北京金融科技产业联盟发起，覆盖26家金融机构，包括18家商业银行（如工商银行、农业银行等）和8家其他类型机构（如保险公司、支付机构等）。调研方式为问卷调查与电话访谈结合，旨在全面评估人工智能技术在金融领域的应用现状。

二、调研情况

（一）战略部署落实情况

1. 发展规划制定：26家机构（100%）均制定了金融科技发展规划，其中22家（85%）制定了人工智能应用的时间表和路线图。
2. 体制机制优化：25家机构（96%）通过设立实验室、技术研究院、孵化器等方式优化组织架构与制度保障。
3. 人才队伍建设：25家机构（96%）采取了多种举措加强人工智能人才队伍建设，如制定人才培养计划、提升员工占比等。
4. 科技人员占比：科技人员占比在0-10%的机构最多（14家），占比超过20%的机构较少（5家），大型金融机构在科技人员数量上具有明显优势。

（二）技术攻关与应用落地情况

1. 人工智能技术应用：重点应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、知识图谱等技术，以提升金融服务效率与客户体验。
2. 关键核心技术突破：21家机构（81%）在算力提升、模型构建等方面取得突破，如工商银行构建了技术领先的人工智能技术体系，浦发银行提升手写字体识别准确率至92%。
3. 应用场景拓展：人工智能被广泛应用于精准营销、风险防控、智能客服、身份识别及反洗钱等领域，其中24家机构（92%）用于提升精准营销能力。
4. 产学研结合：13家机构（50%）与高校、研究所等联合开展技术研究，推动产品落地，如神州数码与清华大学五道口金融科技研究院合作开发智能信贷系统。

（三）金融风险技防能力建设情况

1. 风险管理模块嵌入：25家机构（96%）在业务流程中嵌入智能风险管理模块，提升风险识别与处置能力。
2. 图计算与知识图谱：作为当前金融风控领域核心技术，用于识别海量复杂关系，提升风险预测准确性。
3. 算法应用评价：算法安全性、精确性、性能及可解释性成为主要考核指标。
4. 风险防范机制：24家机构（92%）建立了运行监控与应急处置策略，22家（85%）制定了试错容错机制，13家（50%）采取了风险补偿措施。

（四）标准体系建设情况

1. 标准参与情况：14家机构（54%）参与了人工智能金融应用标准建设，涵盖技术标准、评价规范及场景标准等。
2. 行业标准发布：已有《人工智能算法金融应用评价规范》《多方安全计算金融应用技术规范》等行业标准发布。
3. 团体标准研制：联盟推动了多个团体标准的制定，如支付服务技术规范、算法模型管理等，以完善人工智能金融应用标准化体系。

三、应用成效

（一）拓宽金融服务渠道

24家机构（96%）反馈人工智能在拓宽金融服务渠道方面效果良好，如泸州银行“小泸云厅”、民生银行“线上店”小程序等，实现了线上线下一体化服务模式。

（二）完善金融产品供给

18家机构（86%）反馈人工智能在完善金融产品供给方面效果良好，如中国银行打造智能投顾平台，兴业银行建立资产配置系统，提升产品智能化与个性化水平。

（三）提升金融服务效率

25家机构（100%）反馈人工智能在提升服务效率方面取得较好成效，如北京银行“京牛”流程机器人平台、泰康保险智能身份校验系统等，显著缩短业务处理时间，提升服务效率。

（四）增强金融惠民服务能力

23家机构（96%）反馈人工智能在增强金融惠民服务能力方面应用效果良好，如农业银行推进数字乡村建设，广发银行推出健康管理类金融产品，提升普惠金融覆盖范围与服务质量。

（五）优化企业信贷融资服务

21家机构（100%）反馈人工智能在优化企业信贷融资服务方面应用效果较好，如邮储银行构建统一授信管理系统，建设银行推出“惠懂你”2.0平台，提升企业融资便捷性与精准度。

（六）强化科技赋能支付服务

20家机构（87%）反馈人工智能在支付服务方面应用效果较好，如广发银行运用生物识别技术提升支付安全与便捷性，中国银联构建基于人脸识别的支付解决方案。

四、问题与建议

（一）主要问题

1. 数据层问题：存在数据缺失、共享难、匿名化技术标准模糊等问题。
2. 算法可靠性与可解释性不足：模型脱离训练场景后效果下降，黑箱操作难以解释，存在不可控风险。
3. 复合型人才短缺：缺乏既懂业务又掌握人工智能技术的复合型人才，影响技术落地效果。

（二）发展建议

1. 推动数据共享机制完善：健全数据共享政策与标准体系，加强数据要素市场培育，提升数据合规治理能力。
2. 加强算法可靠性与可解释性：完善算法测试评估流程，采用替代算法提升透明度，确保模型安全可控。
3. 加强复合型人才培养：推动政府、高校、科研机构与金融机构合作，建立跨学科人才培养机制，支持产教结合与校企合作。