科技强国篇之“AI+”专题系列一：“得”场景者得天下，且看AI+金融双剑合璧-20180424-安信证券-49页-5mb

2018年04月24日 “AI+金融”专题总结

核心内容概述

本报告聚焦人工智能与金融的融合趋势，分析其发展背景、技术支撑、政策驱动、市场空间及行业应用前景。人工智能作为新一轮科技革命的核心技术，正在推动金融行业向智能化、高效化、个性化方向发展，尤其在智能征信、智能投顾等细分领域已初见成效。

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主要观点

1. 人工智能与金融融合势在必行

• 政策支持：自2013年起，人工智能逐步上升为国家战略，2018年4月，全国网络安全和信息化工作会议进一步强调推动人工智能核心技术突破，建设网络强国。
• 技术驱动：人工智能在基础层（芯片、算法、大数据）和应用层（语音语义、计算机视觉、机器学习）均取得显著进展，推动金融行业智能化转型。
• 资本青睐：AI领域投融资热度持续升温，2017年我国AI融资规模突破300亿元，金融、医疗、交通等细分领域最受关注。

2. AI在金融行业的应用价值

• 降本增效：AI技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方面带来显著的降本增益，预计为金融行业创造6000亿元的商业价值。
• 场景落地：金融行业因其数据量大、需求明确，成为AI应用的“先行者”，并带动其他行业的智能化进程。
• 用户需求：消费升级与用户体验升级推动AI应用落地，智能投顾、智能客服等技术已广泛应用于金融领域。

3. AI在金融行业的现状与挑战

• 智能投顾：国内智能投顾市场尚处起步阶段，但具备良好的发展前景。目前主要由银行、基金公司、互联网企业等推动，如摩羯智投、京东智投等。
• 智能征信：我国征信覆盖率较低，AI在征信领域有巨大潜力，通过大数据和机器学习提升信用评估效率，推动普惠金融发展。
• 技术与市场成熟度：AI在部分领域（如语音识别、图像识别）已实现规模化应用，但在其他领域（如智能投顾）仍需时间发展。

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关键信息

1. AI在金融行业的渗透率与增长预测

• 2017年，AI在金融IT领域的渗透率约为4%，预计到2020年将提升至15%。
• 2017年金融IT应用投资规模为1320亿元，AI投资规模预计超过200亿元。

2. AI对金融行业的三阶段影响

• 服务智能化：AI提升金融服务效率，降低人工操作成本。
• 认知智能化：AI在风险评估、合规管理等方面发挥重要作用。
• 决策智能化：AI推动金融服务向个性化、精准化发展，为投资决策提供支持。

3. 金融与科技融合趋势

• 金融科技发展：从金融电子化到互联网金融，再到金融科技，金融行业逐步向科技融合方向发展。
• 行业成熟度：互联网金融行业逐步成熟，用户渗透率高，支付、信贷等细分领域增长迅速。

4. 国内外智能投顾对比

• 美国市场：发展较早，2017年受管资产达1825亿美元，未来增长潜力巨大。
• 中国市场：智能投顾尚处于初期阶段，成本和接受度仍是关键挑战，但未来发展乐观。

5. 金融科技企业分布

• 新三板：金融科技相关企业包括麟龙股份、嘉银金科、敬众科技等。
• A股市场：主要由金融集团（如招商银行、中国平安）和软件企业（如同花顺、恒生电子）构成。

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行业应用优先级

• 智能征信：率先落地，2016年个人征信市场规模为134.2亿元，预计2020年达341.5亿元，AI将显著提升征信效率。
• 智能投顾：作为AI在金融领域的另一重要应用，预计未来将逐步成熟，推动投资服务的普及。
• 智能客服与风控：AI在客服、风控等领域已实现广泛应用，如蚂蚁金服的智能客服覆盖率达95%。

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风险提示

• 政策落地不及预期：AI发展依赖政策支持，若政策推进缓慢，可能影响行业发展。
• 征信发展低于预期：征信行业仍面临覆盖率低、数据孤岛等问题。
• 智能投顾接受度不足：用户对智能投顾的信任度和接受度仍有待提高，监管体系尚不完善。

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总结

人工智能与金融的融合正在成为推动行业变革的重要力量，政策、技术、资本和市场需求共同驱动AI在金融领域的广泛应用。尽管AI在金融行业仍处于发展阶段，但其在智能投顾、智能征信、智能客服与风控等领域的应用已初见成效。未来，随着技术不断成熟和行业标准逐步完善，AI将在金融行业发挥更大作用，创造更多商业价值。