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2017中国智能金融产业研究报告

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人工智能正在迅速进入人们的生活,改变着金融,医疗,安全和自动驾驶等行业。金融被认为是人工智能发展最快的行业之一,智能金融也被纳入国家规划。然而,当目前的公众讨论圈致力于智慧金融的智慧和威胁时,我们仍然需要冷静思考并采取一种模式。什么是智能金融?目前智能金融的解决方案是什么?在智能金融时代,金融机构如何使用智能金融?智能金融的未来发展趋势和挑战是什么?这些问题的结构化答案适用于企业家和投资者。金融从业者和关心智能金融的每一位朋友都可以提供信息。

通过大量的桌面研究,访问了20多家智能金融技术服务公司,并充分听取了银行,证券,保险等金融机构的许多从业人员对智能金融的理解和认可,公司已经形成了这一点。页面多层。尺寸,全面《2017 中国智能金融产业报告》。

下面选择报告的一些内容进行介绍。有关详细信息,请下载原始报告并阅读。如果报告的内容不准确或不完善,欢迎读者批评和纠正。

第1章智能金融的上升

“智能金融”是指人工智能技术与金融服务和产品的动态整合。利用人工智能技术,创新金融产品和服务模式,改善客户体验,提高服务效率;其参与者不仅包括为金融机构提供人工智能技术服务的公司,还包括传统金融机构,新兴金融形式和金融业。不可或缺的监管机构等;这些参与者共同形成了一个智能的金融生

智能金融本质上是由人工智能技术驱动的金融创新。因此,该报告从两个方面解释了智能金融:金融和技术。从财务角度来看,智能金融的发展依赖于金融产业链,涉及金融资本流动的全过程,从资金的获得,资金的产生,以及现场的资金筹措。从技术角度看,智能金融发展是一种基于人工智能技术,智能风险控制,智能投资,智能投资研究,智能支付等的智能解决方案,以及银行,证券,保险等金融形式的创新。

截至2017年8月底,中国共有164家主要的智能金融技术服务公司,集中在北京,上海,广州,浙江等发达省份。其中,北京拥有最多的公司,拥有80家公司。

截至2017年8月31日,共有125家公司获得融资,融资总额已超过250亿元。 “中国智能金融资本市场社会网络分析图(主要投资和融资方)”表明,智能金融公司的投融资集中度较高,最活跃的资本机构是IDG资本,位于社交网络的中心;上塘科技是明星公司拥有最多的投资关系; Tongdun Technology,Zhizhi Customer Service和Quantitative School等几家公司拥有大量的投资关系,这些关系是社交网络中的重要连接点。

第二章新兴智能解决方案

Yiou智库全面分析了中国智能金融技术服务公司的服务和产品,整理了财务前端智能支付,智能营销,智能客户服务,中台智能风控,智能投资,智能投资研究,背景智能数据七大应用场景。

智能投资是最受欢迎的智能金融应用场景之一。智能投资于2008年左右首次在美国推出,也称为Robo-Advisor。基于现代资产组合理论,结合个人投资者的风险偏好和财务目标,该算法和友好的互联网接口被用于客户。提供财富管理和在线投资咨询服务。

中国目前的大部分智能投资仍处于交易执行中。投资服务主要是资产管理和投资顾问,后投资服务较少。根据美国金融监管局(FINRA)于2016年3月提出的标准,理想的智能投资服务包括:客户分析,资产配置,投资组合选择,交易执行,投资组合重选,税务管理和投资组合分析。传统投资和智能投资均基于上述七个步骤,但实施方式不同,智能投资本质上是一种技术而非手动实施。

然而,智能投资并不是一个新概念,因为算法基础早在20年前就已形成,近年来智能投资的发展主要是由于大数据和计算能力的提高。目前,智能投资与人工智能之间的关系更多地处于概念阶段。智能投资实现了战略的个性化,配置的合理化和流程的自动化。它“聪明”但远非“人工智能”。

第3章使用智能金融带来新的

智能金融的七种应用场景正在进入金融机构的过程,但对金融机构来说,攻击是最好的防御。他们使用智能金融技术为公司产品提供服务,或与科技公司合作,利用智能金融技术进行创新。

银行业是受智能融资影响最大的金融机构之一。作为一个信息化程度很高的行业,银行业高度依赖IT系统。如今,大多数银行开展基于IaaS平台(基础设施即服务),PaaS平台(平台和服务)和数据平台的渠道,开放,存款和贷款业务,风险控制和运营等活动。目前,智能金融主要应用于银行业的渠道,开放,风险控制和运营,主要涉及智能营销,智能客户服务,智能风险控制等。除此之外。在银行业务中,智能金融也开始渗透,例如,应用于客户平台的生物识别技术(刷脸认证),以及应用于存款业务的智能投资。

目前,银行业以两种方式应用智能金融:一方面,银行自身发挥实力,从2013年开始,他们建立了网络财务部门,开展新业务;另一方面,他们与共同的黄金巨头合作,以提高他们的技术水平。

第四章展望未来,迎接挑战

Yiou智库的研究认为,智能金融的未来发展将集中在智能,场景和个性化。基于智能,它可以分为三个层次:第一层是Robot,可以实现简单的数据收集和整理工作(助理分析师);第二级是Smart,可以实现简单的数据分析(主要分析师)第三级是Intelligent,它支持数据决策支持和深入洞察(高级分析师)。情景意味着智能金融将推动金融业不再局限于“金融”标签,而是转变为深入各种场景的生活标签,摆脱过去的“高寒”形象,成为更贴近生活。个性化是相对标准的。虽然智能金融在人与人之间可能并不完全不同,但智能金融驱动的金融服务和产品创新将为人们提供更多元化的选择。这是一种相对个性化。

智能金融也面临许多挑战。例如,公众对智能金融的看法存在偏见,存在信任危机。目前,人工智能仍处于“弱人工智能”阶段,智能金融时代相对较短。虽然我们经常听到“摩根大通使用世界上第一个机器人进行金融交易”或者是一家与金融机构合作的技术公司这样的新闻,但这并不是智能金融科技公司的常态。大部分智能金融仍处于概念阶段,仍有许多问题有待解决。媒体等夸大了智能金融的事实,使公众的期望更高。但是,在公共和智能金融应用的实际过程中,智能金融的实际情况不能满足公众的期望过高,可能导致不正当的失望,从而产生信任危机。例如,人们对智能投资抱有很大的期望。当智能投资的利润率偏离预期时,将导致公众失望和不信任。

此外,智能金融面临诸如沟通,系统和架构安全风险增加,监管机构鼓励创新和风险控制失衡,家具市场竞争以及数据低效应用等挑战。

通过这篇文章,这个数十亿美元的智囊团只是部分地呈现了报告的内容。可以从原始报告中下载更多内容,以充分了解本报告的研究和分析内容。



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