2018年中国人工智能+金融行业研究报告

Financial View | 金融视线MODERN BUSINESS现代商业96人工智能在金融领域的应用及对策梁燕燕广西科技大学 广西柳州 545000一、人工智能在金融领域的应用现状近年来，随着人工智能科技在金融领域的创新程度的加大，我国人工智能和金融一体化的步伐也在不断向前发展。

目前，人工智能在金融领域的应用已经涉及的方面有智能投顾、交易预测、风险控制、服务优化等。

(一)人工智能在智能投顾方面的应用智能投顾即是应用于金融领域的投资顾问的人工智能，主要指基于算法的在线为客户解决投资顾问和资产管理问题。

智能顾问具备高速度、高精度和高敏捷度的特点，上百只证券可同时被一个智能代理交易程序跟踪，可以实现实时盯盘，及时自主地拟定最优的交易指令并精确执行。

目前，位于美国的Wealthfront 和Betterment是世界上最著名的的两大机器人投资顾问公司。

其中，Wealthfront这一机器人投资顾问公司掌控超过20亿美元的资金。

目前我国已经有很多公司提供人工智能进行智能投顾服务，例如在银行方面的广发智投、招行摩羯智投等，基金方面的南方基金超级智投宝、广发基金基智理财等，互联网方面的百度金融、京东智投等。

其中，南方基金的超级智投宝通过对投资者的风险属性和投资预期目标进行分析，从而为投资者制定出与其自身理财需求相符的投资策略，并可自动根据市场变化情况和投资者需求的变化对投资策略进行调整和优化，为投资者实现了获取长期稳健的投资收益的投资需求。

(二)人工智能在交易预测方面的应用自2009年以来，智能投资顾问最先出现在美国市场，例如Wealthfront, Betterment 等。

目前智能顾问已掌握大量资产，第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾成功预测了2008年股市崩盘并在2009年给希腊债券F评级而当时惠誉的评级仍然为A，通过人工智能，Rebellion比官方降级提前一个月；掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum,使用了人工智能技术，从2009年以来一直处于盈利状态。

栏目编辑：叶纯青 E-mail:yecq66@人工智能在金融行业各环节的应用实践■ 中国农业银行广东省分行　陈镇洪　廖昌华　陈翰波摘　要：人工智能技术将逐渐渗透至金融行业的各环节，提升效率及优化现有的流程与模式。

本文选取了４种主流的人工智能学习框架：卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度强化学习，阐述它们在金融领域中的身份鉴权、事件分析、信贷安全、自动交易等环节带来的应用落地及发展潜力。

关键词：人工智能；深度神经网络；金融实践一、引言人工智能本是一个古老的定义，最早在1956年达特茅斯的一次学术会议中被提出来的，其中一个重要的分支——被称为“联结主义”的神经网络，在超过60年的漫长发展中，历经了多次兴起和低谷。

直到2012年，随互联网的蓬勃发展，可获得的数据不断丰富，加上硬件性能的提高，特别是显卡的GPU核心大大提升计算速度，使神经网络堆叠为多层后终于实现效率上可行。

随着神经网络在各种学术测试结果中大幅碾压传统算法，迎来了产品落地的引爆点，成为了当前最炙手可热的人工智能技术方法论：深度学习网络。

本文所讲的人工智能，如无特殊注明，均指深度学习网络。

笔者将联系深度学习网络中4种典型的架构：CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、AutoEncoder（自动编码器）、DRL（深度增强学习），及其对应的金融领域身份鉴权、事件分析、信贷安全、自动交易4方面，阐述它们在金融领域各环节的应用落地实践。

作者简介： 陈镇洪（1972-），男，广东东莞人，高级工程师，硕士，副总经理，研究方向：金融制度与产品创新，供职于中国农业银 行广东省分行科技与产品管理部； 廖昌华（1974-），男，广东梅州人，经济师，产品研发经理，研究方向：金融产品创新，供职于中国农业银行广东省分行 科技与产品管理部； 陈翰波（1985-），男，广东广州人，工程师，硕士，研究方向：金融产品创新，供职于中国农业银行广东省分行科技与产 品管理部。

2018互联网消费金融研究报告随着互联网技术的飞速发展和普及，互联网消费金融已经成为金融领域的一个重要组成部分。

在 2018 年，这一领域更是呈现出了诸多新的特点和趋势。

一、互联网消费金融的发展背景在消费升级的大背景下，人们对于消费的需求日益多样化和个性化。

传统的消费金融服务已经难以满足消费者的需求，互联网消费金融应运而生。

互联网技术的发展为消费金融提供了更广阔的发展空间和更高效的服务手段。

二、2018 年互联网消费金融的市场规模2018 年，互联网消费金融市场规模持续扩大。

据相关数据显示，全年的交易规模达到了_____亿元，较上一年度有了显著的增长。

这一增长得益于消费者对于便捷消费信贷的需求增加，以及互联网金融平台的不断创新和拓展。

三、主要的互联网消费金融产品1、电商平台消费信贷以淘宝、京东等大型电商平台为例，它们推出了自己的消费信贷产品，如花呗、白条等。

这些产品基于用户在平台上的消费行为和信用记录，为用户提供一定额度的信用消费。

2、分期购物平台专门的分期购物平台如趣分期、分期乐等，为消费者提供各类商品的分期购买服务，涵盖了数码产品、家电、服装等多个领域。

3、网络现金贷一些互联网金融平台提供的短期、小额现金贷款服务，满足了部分消费者的紧急资金需求。

四、互联网消费金融的用户群体特征1、年龄分布主要集中在 80 后、90 后年轻群体，他们对于新事物的接受度高，消费观念较为超前，更愿意通过信贷方式提前满足消费需求。

2、地域分布一二线城市的用户占比较高，但随着互联网的普及和消费观念的转变，三四线城市及农村地区的用户数量也在逐渐增加。

3、职业分布以白领、学生、自由职业者等为主，他们的收入相对稳定或有一定的消费需求，但可能暂时缺乏足够的资金。

五、互联网消费金融的风险与挑战1、信用风险由于部分平台的信用评估体系不够完善，存在用户信用信息不准确、不全面的情况，导致信用风险增加。

2、监管风险互联网消费金融行业发展迅速，相关监管政策尚在不断完善中，部分平台可能存在违规经营的风险。

中国金融业正面临五大转变长久贷最新网贷行业资讯：过去十年，中国金融业经历了一个快速增长的阶段。

从增加值占比来看，金融业增加值占GDP的比重从2007年的5.62%快速提高到2017年的7.95%。

其中，最高峰值在2015年，这一比重曾高达8.40%，显著高于欧美成熟市场国家。

英国和美国这一比重分别为8%和7%左右，日本和欧洲甚至低于5%。

同期我国工业增加值占比则快速下滑，从2007年的41.33%不断下滑至2017年的33.85%。

2018年，中国金融行业的经营环境正面临五大根本转折性的变化，其中有些变化是周期性的，有些变化是根本性的，但都将深刻影响金融行业的发展格局。

变化一：从全球量化宽松到货币收紧1、海外经济逐步复苏开启全球缩表进2008年金融危机后，为防止金融风险向实体经济持续蔓延，以美国、欧洲、日本为代表的成熟经济体相继推出量化宽松政策，借助超发货币、降低资金利率来刺激经济，维持全球经济体系的相对稳定。

2008年以来美国实行三轮量化宽松政策，美联储资产负债表规模从危机前不足1万亿美元扩张至近4.5万亿美元的规模，欧盟也实施了超万亿欧元的量化宽松政策。

2015年开始美国经济逐步走向复苏，2015年12月美联储实施危机后首次加息，截至2017年第四季度，美国GDP环比增速增长至2.6%，欧元区GDP同比增长至2.7%，世界经济回暖上行，有望进入新的增长周期。

在此背景下，美国自2015年以来已累计加息4次、共计100个基点，英国自2017年11月开始加息，发达国家货币政策开始从货币泛滥向货币收紧转向。

2、全球缩表环境下中国货币供应边际收紧2016年底中央经济工作会议上首次提出“要适应货币供应方式新变化，调节好货币闸门”，“防止货币供应过于宽松而产生的杠杆效应和放大资产泡沫”。

2017年5月，广义货币M2的同比增速终于结束了一直维持在两位数的高速增长水平，标志着货币政策已经转向。

第五次全国金融工作会议明确“要推动经济去杠杆，坚定执行稳健的货币政策，处理好稳增长、调结构、控总量的关系”。

中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）报告大纲观研报告网一、报告简介观研报告网发布的《中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。

更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。

本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。

官网地址：/baogao/202302/624667.html报告价格：电子版: 7800元 纸介版：7800元 电子和纸介版: 8000订购电话: 400-007-6266 010-********电子邮箱: ********************联 系 人: 客服特别说明：本PDF目录为计算机程序生成，格式美观性可能有欠缺；实际报告排版规则、美观。

二、报告目录及图表目录一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。

行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。

2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。

2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。

随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。

资料来源：观研天下数据中心整理当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。

人工智能在金融领域的应用效果数据分析报告引言："人工智能是一种比人类智慧更智慧的智能。

" - 约翰·麦卡锡人工智能（Artificial Intelligence, AI）在金融领域的应用正日益受到关注。

金融业的复杂性和海量数据的存在，使得人工智能技术拥有巨大的潜力，可以帮助金融机构提高决策效率、降低风险、创造更好的用户体验。

本报告旨在通过对人工智能在金融领域的应用效果数据进行分析，评估其在该行业中的实际应用情况。

一、智能客服系统智能客服系统是金融机构中最常见的人工智能应用之一。

通过自然语言处理和机器学习等技术，智能客服系统在金融机构的网站和APP中提供全天候的在线咨询服务。

根据统计数据显示，在金融产品咨询、客户问题解答和投诉处理等方面，智能客服系统的应用效果数据积极且显著：1. 节省人力成本：智能客服系统可以同时为多个用户提供服务，无需人工干预，大大降低了人力成本。

根据调查，引入智能客服系统后，部分金融机构的人力成本相较之前减少了近30%。

2. 提高客户满意度：智能客服系统可以实时响应用户需求，提供准确且高效的解决方案。

调查数据表明，90%的用户对智能客服系统的满意度超过70%，其中近一半的用户认为其能够提供与人工咨询相似甚至更好的服务。

3. 优化工作流程：智能客服系统能够进行快速的信息查询和大数据分析，为金融机构精细化管理和决策提供数据支持。

据统计，使用智能客服系统的金融机构的工作效率提高了20%以上。

二、风险评估与管理人工智能在金融领域的另一个关键应用是风险评估与管理。

通过对大量的历史交易数据进行分析，人工智能技术可以快速识别潜在风险，并提供精确的风险预警。

以下是人工智能在风险评估与管理方面的应用效果数据：1. 欺诈检测：人工智能技术可以分析用户的交易数据、行为和模式，准确地识别潜在的欺诈行为。

据报道，金融机构通过引入人工智能欺诈检测系统，成功降低了超过50%的欺诈损失。

中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。

它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。

自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。

1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。

这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。

1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。

自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。

计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。

机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。

2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。

易观智库研究报告易观智库最新的研究报告显示，随着科技的不断进步和社会的快速发展，中国的数字经济正呈现出蓬勃发展的势头。

这也为中国经济的转型升级提供了新的动力和机遇。

报告指出，数字经济已经成为中国经济的新引擎，并对经济增长和创新起到了积极的推动作用。

报告首先指出，中国的数字经济在近年来取得了快速的发展，在全球范围内领先水平。

报告显示，2018年中国数字经济规模达到31.3万亿元，占到国内生产总值（GDP）的34.8%。

这样的规模已经超过了美国、日本和欧盟28国的数字经济规模总和。

其次，报告指出数字经济的发展对中国经济增长的贡献逐渐增加。

2018年，数字经济对中国经济增长的贡献率达到了59.2%。

特别是在互联网金融、电子商务、移动支付等领域，数字经济对经济增长的拉动作用更加明显。

此外，报告还指出，数字经济的发展为中国的创新创业提供了良好的环境和机会。

随着数字经济的蓬勃发展，互联网企业和创新型企业不断涌现，成为中国经济增长的新动力。

中国的科技创新能力也得到了显著提升，特别是在人工智能、大数据、物联网等领域。

然而，报告也指出，中国数字经济仍面临一些挑战和问题。

首先是数字经济发展不平衡问题，不同地区和不同行业之间的数字经济发展水平存在较大差距。

其次是数字经济发展的法律和政策环境尚不完善，需要进一步加强相关法规和监管措施。

另外，数字经济所带来的一些新问题，如网络安全、数据隐私等问题，也需要引起重视。

综上所述，易观智库的研究报告显示，中国的数字经济正在快速发展，成为经济增长和创新的新引擎。

然而，数字经济的发展仍面临一些挑战和问题，需要进一步加强政策、法规和监管的建设。

同时，数字经济的发展也需要注重平衡，促进不同地区和不同行业之间的均衡发展。

人工智能在金融领域应用前景调研报告一、引言近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）以其卓越的计算能力和智能决策能力，逐渐渗透到金融行业的各个领域。

本报告旨在对人工智能在金融领域应用的前景进行调研分析，为相关企业和投资者提供参考。

二、人工智能在金融领域的应用概况1. 人工智能在金融交易领域的应用人工智能在金融交易中的应用主要体现在高频交易、量化投资和风险管理等方面。

通过AI技术的应用，交易策略可以更加精准地进行分析和预测，实现高效的抄底和止损操作，提升盈利能力和风控能力。

2. 人工智能在金融风控领域的应用金融行业作为信息密集型行业，面临着大量的风险和不确定性。

人工智能在金融风控领域的应用可以通过大数据分析、机器学习等技术，实现对风险事件的预测和预警，提升金融机构的风险管理能力，减少不良资产的产生。

3. 人工智能在金融客户服务领域的应用金融机构与客户之间的互动和服务关系对于金融行业的良性发展至关重要。

人工智能在金融客户服务领域的应用旨在提供更加便捷、智能化的金融服务。

通过自动化的客户服务机器人、智能推荐和个性化服务等方式，提升客户满意度和服务质量。

4. 人工智能在金融反欺诈领域的应用金融欺诈是金融领域面临的重要挑战之一。

人工智能在金融反欺诈领域的应用可以通过数据分析和模型建立，实现对异常交易和欺诈行为的识别和预防，保护金融机构和客户的利益。

三、人工智能在金融领域应用的优势和挑战1. 优势（1）高效性：人工智能可以通过大数据处理和智能算法，实现对海量数据的快速分析和处理，提升金融业务的处理速度和效率。

（2）准确性：人工智能的智能决策能力可以提高金融业务的决策水平和准确性，降低人为因素对投资和交易决策的影响。

（3）风险控制：人工智能可以通过对数据的分析和模型的建立，实现对风险的识别和防范，提升金融机构的风险管理能力。

2. 挑战（1）数据隐私保护：人工智能在金融领域应用需要大量的数据支持，但同时也面临着用户数据隐私的保护和合规的挑战。