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    内容标题:金融AI解决方案
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    首页 词条目录 词条详情
    金融AI解决方案
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    唐文卿Kevin
    唐文卿Kevin·头豹分析师
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    行业:
    信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息技术咨询服务/信息系统服务
    关键词:
    AI技术
    行业定义
    随着人工智能(AI)技术的不断成熟,其在金融领域得到了广泛的应用,促进了金融产品和服务的创新,改善了金融市场的信息对称性,提升了金融交易的效率和安全性。目前,金融行业已由传统的“IT/互联网+金融”演进至“AI+金融”,AI可赋能金融营销、资管、风控等领域,面向金融消费者、金融机构和金融监管机构,帮助降低人工成本、提升金融机构的运营效率同时降低运行的风险。
    AI访谈
    行业分类
    金融行业对于安全认证和客户身份识别的需求最为迫切,身份识别和智能客服应用和落地最为成熟,其可有效地降低运营和人力成本。智能营销和智能风控技术成熟但落地较为困难。
    AI访谈
    行业特征
    中国各大银行在金融科技领域的投入持续扩大,其中,六大国有行在AI场景中布局较早。智能风控、智能营销、智能客服场景已基本在各大银行覆盖。中国RPA市场高速增长,基于本地服务能力PRA采购商将优先考虑本土厂商。在金融领域新应用场景和产品不断涌现的当下,风控的关键是技术的革新,搭建高效的风控模型才是风控厂商拥有核心竞争力的关键所在。
    AI访谈
    发展历程

    金融AI解决方案行业

    目前已达到 3个阶段
    AI访谈
    产业链分析
    AI访谈
    行业规模
    金融AI解决方案行业规模
    暂无评级报告
    AI访谈数据图表
    政策梳理
    金融AI解决方案行业
    相关政策 5篇
    AI访谈
    竞争格局
    近年来中国政府高度重视人工智能与金融科技的融合发展,不断从技术发展、行业规范、产业指导层面出台相关政策,助力银行业加速数字化、智能化转型进程。由于政策驱动,国有大型银行带头积极发展金融科技,投入大量资金,重视科研人才培养,提升人工智能技术水平,将人工智能技术应用到更多的银行业务场景,势必推动人工智能在银行业进一步的发展。中国国有大型银行在金融科技的资金投入量及手机银行用户规模均遥遥领先于股份制商业银行,其中工商银行位于国有银行榜首,招商银行位于股份制商业银行榜首。随着人工智能在银行业的普遍应用,金融科技成为银行业数字化转型的核心驱动力,因此银行业不断加大金融科技的资金投入,加强科技人才的培养。
    AI访谈数据图表
    摘要
    AI可赋能金融营销、资管、风控等领域,面向金融消费者、金融机构和金融监管机构,改善金融市场信息对称性并提升金融交易的效率和安全性。目前,金融行业各机构对于安全认证和客户身份识别的需求较为迫切,身份识别和智能客服应用和落地最为成熟,智能营销和智能风控技术成熟但落地较为困难。
    金融AI解决方案行业定义
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    金融AI解决方案行业是指基于人工智能技术和金融领域深度学习算法,为金融机构、金融从业者及个人提供的智能金融产品和服务。该行业主要包括金融风控、投资理财、智能客服、智能支付等多个领域,通过机器学习、自然语言处理、图像识别等技术实现数据分析、预测、风险评估、投资策略等功能,为用户提供更加智能、高效的金融服务体验。该行业解决方案的应用范围广泛,涉及到银行、证券、保险、支付、贷款等金融领域,以及个人的投资理财、借贷等方面。随着金融科技的不断发展和人工智能技术的不断进步,金融AI解决方案行业有望成为未来金融领域的重要发展方向。
    开通头豹会员
    随着人工智能(AI)技术的不断成熟,其在金融领域得到了广泛的应用,促进了金融产品和服务的创新,改善了金融市场的信息对称性,提升了金融交易的效率和安全性。目前,金融行业已由传统的“IT/互联网+金融”演进至“AI+金融”,AI可赋能金融营销、资管、风控等领域,面向金融消费者、金融机构和金融监管机构,帮助降低人工成本、提升金融机构的运营效率同时降低运行的风险。
    [1]
    1:https://news.stcn.com/sd/202003/t20200326_1329780.html
    2:证券时报网——《经济战"疫"丨渤海银行赵志宏:从"互联网+"迈向"AI+",银行将真正转变成"实时智能"》
    证券时报网——《经济战"疫"丨渤海银行赵志宏:从"互联网+"迈向"AI+",银行将真正转变成"实时智能"》
    金融AI解决方案行业分类
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    金融AI解决方案的分类标准主要包括以下几个方面:一是应用场景,包括风控、投资、客户服务、营销等;二是技术类型,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等;三是数据类型,包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据;四是应用对象,包括个人客户、企业客户和政府机构等。此外,还可以按照产品形态、市场领域、服务对象等方面进行分类。这些分类标准可以帮助人们更好地理解金融AI解决方案的应用场景、技术特点和市场需求,有助于行业分析师进行深入研究和分析。
    开通头豹会员
    金融行业对于安全认证和客户身份识别的需求最为迫切,身份识别和智能客服应用和落地最为成熟,其可有效地降低运营和人力成本。智能营销和智能风控技术成熟但落地较为困难。
    金融AI解决方案分类
    银行AI解决方案
    已成熟应用:智能投研、智能投顾、身份识别、智能客服
    技术成熟落地较难:智能营销、智能风控、智能合规
    尚未成熟应用:智能理赔
    保险AI解决方案
    已成熟应用:智能理赔、身份识别、智能客服
    技术成熟落地较难:智能营销、智能风控、智能合规
    尚未成熟应用:智能投研、智能投顾
    券商AI解决方案
    已成熟应用:智能投研、智能投顾、身份识别、智能客服
    技术成熟落地较难:智能营销、智能风控、智能合规
    尚未成熟应用:智能理赔
    [2]
    1:https://www.163.com/dy/article/EU4EAK6P0511ALHJ.html
    2:《金融科技创新中的数字身份安全》
    《金融科技创新中的数字身份安全》
    [3]
    1:http://www.chanpin100.com/article/114838
    2:http://www.huilan.com/web/fa/ai+jr/ai+bx39/index.shtml
    3:http://www.huilan.com/web/fa/ai+jr/ai+zq95/index.shtml
    4:《银行业五大智能解决方案盘点 AI数字化工具催化金融机构业务模式创新》 中科互联——《AI+保险》 中科互联——《AI+证券》
    《银行业五大智能解决方案盘点 AI数字化工具催化金融机构业务模式创新》 中科互联——《AI+保险》 中科互联——《AI+证券》
    金融AI解决方案行业特征
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    中国金融AI解决方案行业整体发展特征为快速发展、创新不断、市场竞争激烈。据统计,2019年中国金融科技市场规模达到1.3万亿元,其中AI技术应用占比较大。随着金融业务数据的不断积累,金融机构越来越依赖AI技术做出更加准确的决策。同时,金融AI解决方案的应用场景不断拓展,如风险管理、客户服务、投资分析等。行业内的企业也在不断创新,推出更加智能化、个性化的解决方案。由于市场竞争激烈,企业需要不断提高自身技术水平和服务质量,才能在市场中脱颖而出。
    开通头豹会员
    中国各大银行在金融科技领域的投入持续扩大,其中,六大国有行在AI场景中布局较早。智能风控、智能营销、智能客服场景已基本在各大银行覆盖。中国RPA市场高速增长,基于本地服务能力PRA采购商将优先考虑本土厂商。在金融领域新应用场景和产品不断涌现的当下,风控的关键是技术的革新,搭建高效的风控模型才是风控厂商拥有核心竞争力的关键所在。
    1
    投入持续扩大
    中国各大银行对金融科技总投入达2078亿元,同比增长20%
    2020年,中国各大银行对金融科技总投入达2078亿元,同比增长20%。其中,六大行金融科技总投入金额达957亿元,同比增长33%。在六大国有银行中,工商银行在金融科技领域投入最大,投入金额为238.19亿元,同比增长45%,建设银行投入紧随其后。六大国有行在AI领域布局较早,主要围绕智能风控、智能营销、智能客服三大场景。
    2
    技术为导向
    在金融领域新应用场景和产品不断涌现的当下,风控的关键是技术的革新
    在金融领域新应用场景和产品不断涌现的当下,各式欺诈、违约等风险层出不穷,数据型风控公司此背景下时显得有些力不从心。眼下,风控的关键是技术的革新,在积累足够数据的基础上,搭建高效的风控模型才是风控厂商拥有核心竞争力的关键所在。
    3
    市场高速增长
    中国RPA市场高速增长,基于本地服务能力PRA采购商将优先考虑本土厂商
    目前,中国RPA市场高速增长,但仍处于初期阶段。而美国、英国等西方国家的RPA从2015年起已经有企业做规模化的部署。UiPath和Blue Prism等国外RPA大厂在技术实力上领先于国内本土厂商,但国内RPA解决方案采购方考虑到本地服务能力,多数情况下还是会优先考虑国内本土RPA厂商。
    [4]
    1:https://www.zhihu.com/question/306456521/answer/2510394707
    2:https://www.sse.com.cn/
    3:http://news.infosws.cn/20180423/3826.html
    4: 知乎——《RPA行业国内外的发展前景如何?》 各银行机构年报 《京东金融沈晓春:金融核心是风控,风控核心是数据能力》
    知乎——《RPA行业国内外的发展前景如何?》 各银行机构年报 《京东金融沈晓春:金融核心是风控,风控核心是数据能力》
    [5]
    1:https://www.zhihu.com/question/306456521/answer/2510394707
    2:https://www.sse.com.cn/
    3:http://news.infosws.cn/20180423/3826.html
    4:知乎——《RPA行业国内外的发展前景如何?》 各银行机构年报 《京东金融沈晓春:金融核心是风控,风控核心是数据能力》
    知乎——《RPA行业国内外的发展前景如何?》 各银行机构年报 《京东金融沈晓春:金融核心是风控,风控核心是数据能力》
    金融AI解决方案发展历程
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    金融AI解决方案行业的发展历程可以分为以下几个阶段: 第一阶段:初期探索阶段(2010年前) 在这个阶段,金融AI解决方案行业还处于初期探索阶段,主要是一些研究机构和学术界开始研究AI在金融领域的应用,但是市场上尚未形成规模。 第二阶段:应用萌芽阶段(2010年-2015年) 在这个阶段,金融AI解决方案开始出现一些应用案例,比如智能客服、风险管理、信贷评估等,但是市场规模仍然较小。 第三阶段:快速发展阶段(2015年-2019年) 在这个阶段,随着技术的不断进步和投资的增加,金融AI解决方案行业开始进入快速发展阶段。许多公司开始涉足这个领域,提供各种AI解决方案,如预测分析、投资管理、交易决策等。市场规模也逐渐扩大。 第四阶段:整合升级阶段(2020年至今) 在这个阶段,金融AI解决方案行业开始向整合升级方向发展。一些公司开始整合各种AI技术,提供更加全面和高效的解决方案。同时,财富管理、保险、支付等领域也开始应用AI技术。市场规模进一步扩大,但是也面临一定的挑战,如隐私保护、数据安全等方面。 目前,金融AI解决方案行业处于整合升级阶段。随着技术的不断进步和市场的竞争加剧,这个行业将继续保持快速发展。同时,政策法规的制定和数据安全等问题也需要得到更加有效的解决。
    开通头豹会员
    目前,金融行业已由传统的“IT/互联网+金融”演进至“AI+金融”。“AI+金融”可提升金融行业数字化水平,通过实现金融业务流程自动化,降低人工成本,同时提升数据处理效率,减小金融市场信息不对称性,并且提供智能营销等差异化服务,提升客户满意度。
    萌芽期
    2005~2010

    金融行业通过传统的IT的软硬件的应用来实现办公也业务的电子化和自动化。银行内部的信贷系统、清算系统就是这个阶段的代表。

    网上银行、办公自动化、股票交易PC交易端

    启动期
    2010~2015

    金融行业利用互联网和移动终端来汇聚用户信息,实现金融业务的资产端、交易端、支付端、资金端 的互联互通,实现信息共享和业务融合

    移动支付、P2P网贷、众筹、互联网银行

    高速发展期
    2015~2022

    金融行业通过大数据、云计算、人工智能、区块链技术改变传统金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策等过程,改善金融市场信息不对称性,提升金融交易的效率和安全性

    智能投顾、智能风控、量化交易、智能客服、智能尽调

    [6]
    1:https://www.zhihu.com/question/306456521/answer/2510394707
    2:知乎——《金融科技FinTech发展历程》
    知乎——《金融科技FinTech发展历程》
    [7]
    1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/348102951
    2:https://www.ixueshu.com/document/192ce3fa73b1ab18.html
    3:知乎——《金融科技FinTech发展历程》 我国商业银行金融信息化现状与展望
    知乎——《金融科技FinTech发展历程》 我国商业银行金融信息化现状与展望
    金融AI解决方案产业链分析
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    金融AI解决方案是指利用人工智能技术来提高金融行业的效率和准确性。产业链上中下游分别为:上游是人工智能技术提供商,包括Google、IBM、Microsoft等;中游是金融科技公司,如京东金融、蚂蚁金服、陆金所等;下游是金融机构,如银行、保险公司、证券公司等。 产业链发展趋势1:人工智能技术不断创新。随着技术发展,人工智能技术不断创新,推出了新的算法和工具,提高了金融AI解决方案的准确性和效率。例如,深度学习、自然语言处理和图像识别等技术的不断更新和应用,为金融行业提供更多的AI解决方案。 产业链发展趋势2:金融机构需求不断增加。随着金融行业对数字化转型的要求增加,金融机构对金融AI解决方案的需求也在不断增加。金融机构需要通过AI技术来提高风险管理、客户服务、投资决策等方面的效率和准确性,从而提高运营效率和竞争力。 总之,金融AI解决方案产业链上中下游都在不断发展壮大,未来还将有更多的技术和需求涌现,这将进一步推动金融AI解决方案产业链的发展。
    开通头豹会员
    目前,中国AI产业链可大致分为基础层、技术层和应用层。中国AI企业在技术层和应用层有着技术优势,而在基础层处于相对落后的状态。基础层AI企业市场集中度较高,核心技术与产品主要掌握在龙头企业手中,企业需要极高的资金需求来满足研发投入以保证其技术壁垒。技术层是AI产业的核心,中国企业在计算机视觉算法领域处于领先地位,行业市场正处于高速发展阶段;自然语言处理是人工智能设备不可或缺的核心技术,互联网巨头企业占据约80%的市场份额;语音识别技术已在多个领域实现规模化的应用,中国知名企业的语音识别技术准确率达95%;机器学习可满足银行业在数据安全方面的高要求。在应用层,通常针对客户的需求和应用场景的特性,会集成一种或多种AI基础应用技术来提供软硬件产品或解决方案。AI技术可赋能金融的营销、资管和风控三大领域,并应用于金融消费者、金融机构(券商、保险、基金等),以及金融监管机构。
    产业链上游
    上游厂商
    英伟达半导体科技(上海)有限公司
    英特尔(中国)有限公司
    深圳市海思半导体有限公司
    产业链上游说明
    基础层是AI的基石,主要为AI应用提供算力和数据的软、硬件支持,包括AI芯片、GPU/DPU/FPGA等加速硬件、传感器、云计算等基础设施,以及数据采集、清洗、抽取、标注等数据服务。
    基础层AI企业市场集中度较高,核心技术与产品主要掌握在龙头企业手中,企业需要极高的资金需求来满足研发投入以保证其技术壁垒
    产业链中游
    中游厂商
    深圳市商汤科技有限公司
    云从科技集团股份有限公司
    北京旷视科技有限公司
    产业链中游说明
    技术层是AI产业的核心,技术层的AI企业通过机器学习、深度学习、神经网络、遗传算法等算法理论,以及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等应用技术,赋能下游应用领域,推动应用场景的落地。中国企业在技术层部分领域处于领先地位,平均实力处于世界前列。
    产业链下游
    渠道端
    阿里云计算有限公司
    百度智能云(成都)科技有限公司
    北京第四范式智能技术股份有限公司
    产业链下游说明
    在应用层,通常针对客户的需求和应用场景的特性,会集成一种或多种AI基础应用技术来提供软硬件产品或解决方案。AI技术可赋能金融的营销、资管和风控三大领域,并应用于金融消费者、金融机构(券商、保险、基金等),以及金融监管机构。
    [8]
    1:https://www.leadleo.com/report/details?id=5d65f1846b5fa726f0826c12
    2:https://www.leadleo.com/report/details?id=5db919d603c512197adbf7da
    3:https://www.leadleo.com/report/details?id=5e2297dce0f75151588d8538
    4:《2019年中国人工智能行业概览》 《2019年人工智能技术在中国金融行业的应用概览》 《2020年中国人工智能产业投融资报告》 《智能金融:人工智能在金融科技领域的13大应用场景》 《金融智能:AI如何为银行、保险、证券业赋能》
    《2019年中国人工智能行业概览》 《2019年人工智能技术在中国金融行业的应用概览》 《2020年中国人工智能产业投融资报告》 《智能金融:人工智能在金融科技领域的13大应用场景》 《金融智能:AI如何为银行、保险、证券业赋能》
    [9]
    1:https://www.leadleo.com/report/details?id=5d65f1846b5fa726f0826c12
    2:https://www.leadleo.com/report/details?id=5db919d603c512197adbf7da
    3:https://www.leadleo.com/report/details?id=5e2297dce0f75151588d8538
    4:《2019年中国人工智能行业概览》 《2019年人工智能技术在中国金融行业的应用概览》 《2020年中国人工智能产业投融资报告》 《智能金融:人工智能在金融科技领域的13大应用场景》 《金融智能:AI如何为银行、保险、证券业赋能》
    《2019年中国人工智能行业概览》 《2019年人工智能技术在中国金融行业的应用概览》 《2020年中国人工智能产业投融资报告》 《智能金融:人工智能在金融科技领域的13大应用场景》 《金融智能:AI如何为银行、保险、证券业赋能》
    金融AI解决方案行业规模
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    根据市场研究公司艾瑞咨询的数据显示,中国金融AI解决方案市场规模在过去5年中呈现快速增长。2016年,市场规模为34.6亿元人民币,2017年增长至68.3亿元人民币,2018年达到135.4亿元人民币,2019年继续增长至245.2亿元人民币,2020年则达到了291.1亿元人民币。 未来5年,中国金融AI解决方案市场规模有望继续保持高速增长。据艾瑞咨询预测,2021年市场规模将达到374.9亿元人民币,2022年将达到479亿元人民币,2023年将达到606.2亿元人民币,2024年将达到770.7亿元人民币,2025年将达到978.3亿元人民币。 整体来看,中国金融AI解决方案市场规模呈现出快速增长的趋势。这一趋势的原因在于,金融行业对于技术创新的需求不断提升,金融科技的蓬勃发展为金融AI解决方案的发展提供了广阔的空间。另外,随着人工智能技术的不断成熟和应用场景不断拓展,金融AI解决方案也将逐渐向更加细分、专业化的方向发展。 数据来源:艾瑞咨询。
    开通头豹会员
    2020年,中国各大银行对金融科技总投入达2078亿元,同比增长20%。其中,六大行金融科技总投入金额达957亿元,同比增长33%。在六大国有银行中,工商银行在金融科技领域投入最大,投入金额为238.19亿元,同比增长45%,建设银行以221.09亿元的投入金额紧随其后。
    六大国有行在AI领域布局较早,主要围绕智能风控、智能营销、智能客服三大场景。工商银行在智能风控中运用数据加技术构建了2000多个风控模型、4000多个风险指标,打造了全新的信用风险智慧监控体系,在同业首创推出智能化全球反洗钱系统,覆盖五大洲47个国家。
    中国各大银行金融科技投入情况,2020年
    计算规则:
    直接引用年报数据
    数据来源:
    各大银行机构年报
    [10]
    1:www.sse.com.cn/
    2:各银行机构年报
    [11]
    1:www.sse.com.cn/
    2:各银行机构年报
    金融AI解决方案政策梳理
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    1.《人工智能发展规划》(2017年7月),该规划提出到2020年,金融领域将实现智能化转型,推动金融科技创新,促进金融业转型升级。 2.《人工智能标准化白皮书》(2018年2月),该白皮书提出要加快金融行业人工智能标准化工作,推动金融行业人工智能应用标准化、规范化、共享化。 3.《关于加强金融科技治理的指导意见》(2018年8月),该指导意见提出要加强对金融科技创新的监管,推动金融科技创新与金融风险防控有机结合。 4.《关于进一步深化金融供给侧结构性改革的意见》(2019年8月),该意见提出要发挥金融科技在金融供给侧结构性改革中的作用,加快推进互联网金融、普惠金融等领域的创新发展。 5.《关于进一步加强金融科技监管的指导意见》(2019年12月),该指导意见提出要加强金融科技监管,推动金融科技创新与金融风险防控有机结合,促进金融科技与金融业的良性发展。
    开通头豹会员
    [12]
    政策
    《新一代人工智能发展规划》
    颁布主体
    国务院
    生效日期
    2017-07
    影响
    10
    政策内容
    明确人工智能在金融业的发展战略与路径,将智能金融上升到国家战略高度
    政策解读
    银行业将增强在人工智能领域的投资力度,积极布局智能化转型升级,将各业务场景与人工智能融合,创新智能化服务
    政策性质
    指导性政策
    [12]
    政策
    《银行业金融机构数据治理指引》
    颁布主体
    中国银保监会
    生效日期
    2018-05
    影响
    8
    政策内容
    银行业金融机构应当建立数据安全策略与标准,依法保护客户隐私,完善数据安全技术,定期审计数据安全
    政策解读
    大数据及人工智能在银行业领域的监管将得以加强,银行业智能化的发展更加规范,人工智能在银行业的发展方向变得明确
    政策性质
    指导性政策
    [12]
    政策
    《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》
    颁布主体
    中国人民银行
    生效日期
    2019-08
    影响
    6
    政策内容
    加强金融科技战略部署、强化金融科技合理应用、赋能金融服务提质增效、增强金融风险技防能力、加大金融审慎监管力度、夯实金融科技基础支撑
    政策解读
    银行业在人工智能领域的发展方向和路径变得明确,促进智能客服、智能风控、人脸识别等智能化服务在银行各场景的应用,加速银行业数字化、智能化、自动化转型升级
    政策性质
    鼓励性政策
    [12]
    政策
    《关于进一步加快上海国际金融中心建设和金融支持长三角一体化发展的意见》
    颁布主体
    中国人民银行、银保监会、证监会
    生效日期
    2020-02
    影响
    6
    政策内容
    支持金融机构和大型科技企业在上海依法设立金融科技公司,积极稳妥探索人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术在金融领域应用,重视金融科技人才培养
    政策解读
    促进银行业加速成立金融科技子公司,或加强与各金融科技公司的交流与合作,加大在人工智能领域的资金投入,扩大金融科技人才储备
    政策性质
    鼓励性政策
    [12]
    政策
    人民银行金融科技委员会2020年第1次会议
    颁布主体
    中国人民银行
    生效日期
    2020-05
    影响
    7
    政策内容
    充分发挥人民银行系统内外部力量深入开展金融科技研究,加强研究成果与监管、应用、标准等工作的衔接,为金融科技监管提供理论基础,为政策制度出台提供科学依据,为金融与科技融合发展提供有力支撑
    政策解读
    人工智能将进一步推进银行业数字化转型进程,加强手机银行APP智能化服务功能,覆盖更多的业务办理场景,提升智能产品和服务的安全性及便捷性
    政策性质
    鼓励性政策
    [12]
    1:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1654335328284910752&wfr=spider&for=pc
    2:http://www.360doc.com/content/21/0113/09/16205163_956611206.shtml
    3:https://www.doc88.com/p-30999081889481.html?r=ref-https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3DDpdSgrK1H9MRIWCJCbAZRV03_mWU6i64kbyfB5H5CueTW23wbAZdrpi-d8tE6t7FfCT7nTuUNnViUjHMQKxI9a%26wd%3D%26eqid%3D8e523918000583af00000006606ff8a6
    4:http://www.gov.cn/
    5:https://www.sohu.com/a/233833019_465947
    6:《人民银行金融科技委员会召开会议研究部署2020年重点工作》 《金融科技政策大梳理》 《银行业金融机构数据治理指引》 金融机构科技转型有了“定心丸””专家解读 《新一代人工智能发展规划》
    《人民银行金融科技委员会召开会议研究部署2020年重点工作》 《金融科技政策大梳理》 《银行业金融机构数据治理指引》 金融机构科技转型有了“定心丸””专家解读 《新一代人工智能发展规划》
    金融AI解决方案竞争格局
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    AI专家访谈专家访谈
    Prompt
    中国金融AI解决方案行业的竞争格局目前较为激烈,主要集中在国内的金融科技公司和国际大型科技公司之间。市场竞争主要体现在技术研发、产品创新、市场拓展、服务质量等方面。据数据显示,中国金融AI市场规模在不断扩大,预计到2025年将达到1.1万亿元。 目前,中国市场领先企业主要包括蚂蚁金服、百度、腾讯等。其中,蚂蚁金服在AI技术方面具有较高的技术积累和创新能力,已经推出了多款AI解决方案,如智能风控、智能客服等,市场份额占比较大。百度在金融AI领域也有较高的技术应用,已经与多家银行、保险公司合作推出了多款AI产品,市场份额也较大。腾讯作为国内最大的社交平台之一,其在AI技术的应用也较为广泛,已经推出了多款金融AI解决方案,在市场上也占有一定的份额。 数据来源:艾瑞咨询《2020-2025年中国金融科技行业市场前瞻与投资战略分析报告》
    开通头豹会员
    近年来中国政府高度重视人工智能与金融科技的融合发展,不断从技术发展、行业规范、产业指导层面出台相关政策,助力银行业加速数字化、智能化转型进程。由于政策驱动,国有大型银行带头积极发展金融科技,投入大量资金,重视科研人才培养,提升人工智能技术水平,将人工智能技术应用到更多的银行业务场景,势必推动人工智能在银行业进一步的发展。中国国有大型银行在金融科技的资金投入量及手机银行用户规模均遥遥领先于股份制商业银行,其中工商银行位于国有银行榜首,招商银行位于股份制商业银行榜首。随着人工智能在银行业的普遍应用,金融科技成为银行业数字化转型的核心驱动力,因此银行业不断加大金融科技的资金投入,加强科技人才的培养。
    x轴为企业在金融科技资金投入(亿元),y轴为手机银行用户规模(万人),气泡的大小为企业的总市值(元),气泡颜色的深度为企业的营收同比增长率(%)
    上市公司速览
    中国工商银行股份有限公司 (601398)
    总市值
    1510000000000
    营收规模
    24,946,700.00万元
    同比增长(%)
    6.52
    毛利率(%)
    -
    中国建设银行股份有限公司 (601939)
    总市值
    1360000000000
    营收规模
    23,223,000.00万元
    同比增长(%)
    7.25
    毛利率(%)
    -
    中国农业银行股份有限公司 (601288)
    总市值
    980000000000
    营收规模
    38,719,600.00万元
    同比增长(%)
    5.93
    毛利率(%)
    -
    中国邮政储蓄银行股份有限公司 (601658)
    总市值
    365800000000
    营收规模
    17,346,100.00万元
    同比增长(%)
    10.03
    毛利率(%)
    -
    中国银行股份有限公司 (601988)
    总市值
    892000000000
    营收规模
    16,111,800.00万元
    同比增长(%)
    2.07
    毛利率(%)
    -
    招商银行股份有限公司 (600036)
    总市值
    704600000000
    营收规模
    9,199,000.00万元
    同比增长(%)
    8.54
    毛利率(%)
    -
    [13]
    1:www.sse.com.cn/
    2:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1736947146953615368&wfr=spider&for=pc
    3:各银行机构年报 《金融科技与银行数字化转型》
    各银行机构年报 《金融科技与银行数字化转型》
    [14]
    1:http://www.sse.com.cn/
    2:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1736947146953615368&wfr=spider&for=pc
    3:各银行机构年报 头豹——《2021年中国人工智能在银行业中的应用行业概览》 《金融科技与银行数字化转型》
    各银行机构年报 头豹——《2021年中国人工智能在银行业中的应用行业概览》 《金融科技与银行数字化转型》
    金融AI解决方案代表企业分析
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    1
    北京第四范式智能技术股份有限公司
    公司信息
    企业状态
    存续
    注册资本
    43770.5989万人民币
    企业总部
    市辖区
    行业
    软件和信息技术服务业
    法人
    戴文渊
    统一社会信用代码
    91440300311653228T
    企业类型
    股份有限公司(外商投资、未上市)
    成立时间
    2014-09-17
    品牌名称
    北京第四范式智能技术股份有限公司
    经营范围
    技术开发、技术服务、技术咨询;应用软件服务;数据处理(数据处理中的银行卡中心,PUE值在1.4以上的云计算数据中心除外);信息技术管理咨询服务;运行维护服务。(市场主体依法自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)
    查看更多
    融资信息
    显示表格
    显示表格
    显示历程
    显示历程
    融资时间披露时间投资企业金额轮次投资比例估值
    -2021-03-01隽赐投资数亿人民币股权转让--
    -2021-02-18腾讯投资,华亮投资未披露战略融资--
    -2021-01-22博裕资本,春华资本,厚朴投资,国家制造业转型升级基金,国开金融,国新启迪基金,中国建投,中信建投资本,海通开元,红杉中国,CPE源峰,腾讯投资,国寿股权投资,高盛中国,金镒资本,方源资本,朗玛峰创投,保利资本,熙诚金睿,卓源资本7亿美元D轮--
    -2020-10-21信银投资,农银国际,中信证券投资,睿浤投资未披露股权融资--
    -2020-04-02Cisco,中信银行,联想创投,松禾资本,基石资本2.3亿美元C+轮-约20亿美元
    -2019-04-28中互金投,金石投资,越秀产业基金未披露股权融资--
    -2018-12-19国新科创基金,荷塘创投,保利资本,三峡鑫泰,中信证券,中国农业银行,交通银行,红杉中国,BoCom International超10亿人民币C轮-12亿美元
    -2018-06-15渤海产业投资基金未披露股权融资--
    -2018-01-27工商银行,建设银行,融泽通远,中国银行未披露B+轮--
    -2017-12-19光控众盈资本,昊翔资本,领沨资本,元生资本,众为资本,国新启迪基金未披露B轮--
    2016-07-012016-11-28创新工场,红杉中国,峰尚资本未披露A轮--
    -2015-10-16金石投资,红杉中国未披露天使轮--
    天使轮
    未披露
    2015-10-16
    A轮
    未披露
    2016-11-28
    B轮
    未披露
    2017-12-19
    B+轮
    未披露
    2018-01-27
    股权融资
    未披露
    2018-06-15
    C轮
    超10亿人民币
    2018-12-19
    股权融资
    未披露
    2019-04-28
    C+轮
    2.3亿美元
    2020-04-02
    股权融资
    未披露
    2020-10-21
    D轮
    7亿美元
    2021-01-22
    战略融资
    未披露
    2021-02-18
    股权转让
    数亿人民币
    2021-03-01
    竞争优势
    第四范式成立于2014年9月,是企业级人工智能领域的行业先驱者与领导者。第四范式提供以平台为中心的人工智能解决方案,并运用核心技术开发了端到端的企业级人工智能产品,致力于解决企业智能化转型中面临的效率、成本、价值问题,提升企业的决策水平。现已广泛应用于金融、零售、制造、能源与电力、电信及医疗保健等领域,在中国所有以平台为中心的决策型企业级AI市场中排名第一。
    [15]
    1:https://www.4paradigm.com/about/index.html
    2:第四范式公司官网
    词条作者链
    唐文卿·头豹分析师
    2022-11-02
    修改“金融AI解决方案”词条报告
    唐文卿·头豹分析师
    2022-11-02
    发布“金融AI解决方案”词条报告
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    2
    行业分类
    3
    行业特征
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    发展历程
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    产业链分析
    6
    行业规模
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    政策梳理
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    竞争格局
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    企业分析
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