2020中国AI 金融行业发展研究报告.pdf

本报告将 AI+AI+ 金融的落地场景分为八大领域： 金融的落地场景分为八大领域： AI 风控： 落地于银行企业信贷 ，互联网金融助贷 互联网金融助贷 互联网金融助贷 ，消费金融场景的信用评审 消费金融场景的信用评审 消费金融场景的信用评审 消费金融场景的信用评审 ，风险定价和催收环节 风险定价和催收环节 风险定价和催收环节 风险定价和催收环节 。 智能客服： 落地于各类金融机构 ，与客户进行智能交互的网络电话平台 与客户进行智能交互的网络电话平台 与客户进行智能交互的网络电话平台 与客户进行智能交互的网络电话平台 与客户进行智能交互的网络电话平台 与客户进行智能交互的网络电话平台 与客户进 【2020年中国AI金融行业发展研究报告】 报告概述了AI技术在中国金融行业的应用与发展趋势，主要聚焦于八大领域的落地场景。这些领域包括： 1. **AI风控**：应用于银行的企业信贷审核、互联网金融助贷、消费金融的信用评估以及风险定价和催收。AI技术在风险管理中的作用日益凸显，通过大数据分析和算法模型，提高风险识别和控制的精准度。 2. **智能客服**：智能客服系统在各类金融机构广泛采用，通过网络和电话平台提供24小时的智能交互服务，提高客户体验和效率。 3. **身份识别**：利用生物特征如脸部、虹膜识别技术增强智能支付的安全性，并用于金融账户的安全登录，提升金融服务的安全性。 4. **智能监管**：政府利用AI技术对大量数据进行分析预测，强化金融监管效能，有望成为AI应用的重要领域。 5. **智能营销**：金融机构依据客户数据进行个性化营销，实现千人千面的营销策略，提升营销效果。 6. **智能保险**：在保险业务中，AI应用于承保定价和核保理赔，帮助保险公司防范风险，提高运营效率。 7. **智能投研&智能投顾**：面向C端零售客户，提供个性化的投资组合建议，对B端金融机构则提供产业投资分析。 8. **联邦学习技术**：随着开放银行理念的发展，联邦学习技术为数据共享和生态构建提供了新方法，推动金融行业合作与创新。 报告指出，尽管AI技术的应用已经取得显著进展，但目前仍处在“辅助智能”阶段，依赖于机器学习技术的进步来推动更复杂场景的应用成熟。同时，政策环境也在收紧，强调技术创新与合规性并重，例如加强对金融科技合作的规范，以及个人金融信息保护的重视。 在未来，中小银行将成为AI技术供应商的争夺焦点，因为这些银行在数字化转型中寻求技术支持。预计随着技术的进一步成熟，2022年后AI+金融市场的增长速度将会加快。联邦学习作为新兴技术，将在开放银行和数据共享中发挥关键作用，推动金融行业的深度整合。 此外，政策导向、行业事件和技术发展之间的交织，预示着行业趋势和商业变革。人工智能将继续重塑金融行业的运作模式，提高效率，降低风险，同时也将面临监管的严格审查，确保科技创新与金融稳定并行不悖。