核心摘要：

行業(yè)概述：金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇、金融機(jī)構(gòu)人力成本上升、金融市場(chǎng)監(jiān)管趨嚴(yán)等客觀環(huán)境驅(qū)使金融機(jī)構(gòu)不斷投入預(yù)算采購(gòu)前沿科技，改善傳統(tǒng)作業(yè)模式，提升金融業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)水平。AI+金融作為優(yōu)化金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用技術(shù)工具，主要應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)IT總體架構(gòu)的中臺(tái)層與渠道層，精細(xì)化解決具體場(chǎng)景的業(yè)務(wù)數(shù)字化訴求?？傮w而言，AI+金融在金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)生需求、資本持續(xù)投入、政策不斷扶持的驅(qū)動(dòng)下，獲得較為長(zhǎng)足廣闊的發(fā)展空間。

細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域：本報(bào)告將AI+金融的落地產(chǎn)品分為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI、自然語(yǔ)言處理五種類型，將AI+金融的落地場(chǎng)景分為安防與身份識(shí)別、信貸風(fēng)控與合規(guī)控制、精準(zhǔn)營(yíng)銷、客服與運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)優(yōu)化、保險(xiǎn)理賠與投顧投研五種類型，探討每一技術(shù)類型產(chǎn)品所適用業(yè)務(wù)場(chǎng)景、業(yè)務(wù)價(jià)值、市場(chǎng)空間，對(duì)比各類技術(shù)產(chǎn)品在金融領(lǐng)域的應(yīng)用情況，給出金融機(jī)構(gòu)對(duì)AI+金融產(chǎn)品重要評(píng)價(jià)維度，為讀者提供產(chǎn)品價(jià)值參考。

商業(yè)分析：本報(bào)告主要討論金融科技子公司、AI企業(yè)、智能硬件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)大廠四類AI+金融業(yè)內(nèi)玩家。金融科技子公司背靠母公司業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)資源，通常通過(guò)資源集成者、任務(wù)分包者的角色參與產(chǎn)業(yè)鏈中上游；AI企業(yè)通常生產(chǎn)自技術(shù)層到應(yīng)用層的一體化金融解決方案，以垂直細(xì)分場(chǎng)景的算法優(yōu)勢(shì)見(jiàn)長(zhǎng)；智能硬件企業(yè)基于已有的端側(cè)硬件產(chǎn)品，逐步研發(fā)配套AI+金融軟件；互聯(lián)網(wǎng)大廠憑借品牌效應(yīng)與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，開(kāi)拓金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)與生態(tài)合作。

未來(lái)展望：市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)方面，頭部金融科技子公司與AI企業(yè)在搶奪頭部金融機(jī)構(gòu)時(shí)將面臨更為激烈的競(jìng)爭(zhēng)，腰尾部金融科技子公司聯(lián)手AI企業(yè)占領(lǐng)市場(chǎng)；市場(chǎng)挑戰(zhàn)方面，數(shù)據(jù)安全、算法黑箱、產(chǎn)品公平公正等問(wèn)題仍然存在，需從用戶數(shù)據(jù)授權(quán)、算法穩(wěn)定性攻克、防止大數(shù)據(jù)殺熟等方面入手，推進(jìn)AI+金融產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展；市場(chǎng)機(jī)遇方面，結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)的金融精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用將收獲更多的市場(chǎng)關(guān)注，多模態(tài)虛擬數(shù)字人為員工培訓(xùn)、客戶服務(wù)等場(chǎng)景提供多元服務(wù)可能性。

AI+金融定義與分類

聚焦AI技術(shù)在金融機(jī)構(gòu)前中后臺(tái)核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的實(shí)際應(yīng)用

人工智能技術(shù)是一門用數(shù)據(jù)和模型去為當(dāng)前問(wèn)題提供解決方案的交叉學(xué)科，主要目標(biāo)是讓機(jī)器可以勝任通常需要人類智能才能完成的基礎(chǔ)重復(fù)性工作甚至是復(fù)雜工作。本報(bào)告中，AI泛指開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能所涉及的人工智能細(xì)分技術(shù)，包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜等。金融概念則指銀行、保險(xiǎn)公司、證券公司等主要金融主體機(jī)構(gòu)。AI應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋前中后臺(tái)中的市場(chǎng)營(yíng)銷、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)管控、客戶服務(wù)、運(yùn)營(yíng)支持等。綜合來(lái)看，AI+金融并非單純的技術(shù)累加，而是針對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，運(yùn)用前沿技術(shù)成果推出的創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營(yíng)模式、業(yè)務(wù)流程，以及推動(dòng)金融業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的一系列配套解決方案。

AI+金融場(chǎng)景中蘊(yùn)藏的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)

金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化需求與AI+金融產(chǎn)品功能在場(chǎng)景中得以匹配

近年來(lái)，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇、人力成本上升、市場(chǎng)監(jiān)管趨嚴(yán)等因素的影響下，以中小銀行為代表的金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求與意愿不斷提升，在客服與運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)優(yōu)化、精準(zhǔn)營(yíng)銷、安防與身份識(shí)別、信貸風(fēng)控與合規(guī)控制、保險(xiǎn)理賠與智能投顧等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中釋放出大量對(duì)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)品的需求。與此同時(shí)，AI+金融供給側(cè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理等產(chǎn)品及功能逐漸完善，可在金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)與金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的匹配。

金融機(jī)構(gòu)IT建設(shè)投入情況

金融機(jī)構(gòu)技術(shù)投入增勢(shì)顯著，推動(dòng)AI+金融市場(chǎng)持續(xù)發(fā)展

自2019年人民銀行發(fā)布金融科技發(fā)展規(guī)劃以來(lái)，我國(guó)金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)深入推進(jìn)，金融機(jī)構(gòu)技術(shù)資金投入持續(xù)增長(zhǎng)。2022年，以銀行、保險(xiǎn)、證券為主的金融機(jī)構(gòu)技術(shù)資金投入預(yù)計(jì)將超過(guò)4000億元。巨額投入夯實(shí)金融機(jī)構(gòu)的IT基礎(chǔ)，做好AI金融應(yīng)用的底層設(shè)施建設(shè)。與此同時(shí)，政策扶持增強(qiáng)，金融科技核心技術(shù)不斷迭代且與金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)一步融合，金融機(jī)構(gòu)間科技競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，前沿技術(shù)采購(gòu)不斷增長(zhǎng)。以國(guó)內(nèi)銀行與保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)為前沿科技采購(gòu)代表，2022年中國(guó)銀行與保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)前沿科技采購(gòu)支出將達(dá)到170億元。金融機(jī)構(gòu)在科技領(lǐng)域投入的持續(xù)增長(zhǎng)將為AI金融企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展帶來(lái)源頭活水，推動(dòng)AI+金融市場(chǎng)持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)提質(zhì)增效。

AI+金融資本熱度

機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品熱度上升，客服與運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)優(yōu)化場(chǎng)景布局增加

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2020年至2022年9月，AI+金融領(lǐng)域總計(jì)發(fā)生融資事件104起，輪次分布較為平均。截止2022年9月，AI+金融領(lǐng)域融資事件已達(dá)29起，基本持平2021年全年。從技術(shù)分類看，機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品與自然語(yǔ)言處理產(chǎn)品更受資本青睞，資本熱度較高，而知識(shí)圖譜和智能語(yǔ)音產(chǎn)品與2020年、2021年相比，資本熱度有所下降。從應(yīng)用場(chǎng)景分布看，融資企業(yè)更多布局客服與運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)優(yōu)化場(chǎng)景；同時(shí)，信貸風(fēng)控與合規(guī)控制、精準(zhǔn)營(yíng)銷兩大場(chǎng)景的合計(jì)占比較高，是融資企業(yè)廣泛布局的熱點(diǎn)場(chǎng)景。

AI+金融市場(chǎng)規(guī)模

金融機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品為市場(chǎng)主要拉力

由于金融機(jī)構(gòu)往往具有信息安全要求高、數(shù)據(jù)處理量大且信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為完善的特征，人工智能技術(shù)得以較早在金融領(lǐng)域營(yíng)銷、合規(guī)、風(fēng)控等多元化場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用并得到長(zhǎng)足發(fā)展。據(jù)艾瑞統(tǒng)計(jì)測(cè)算，2021年AI+金融核心市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到296億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模677億元，到2026年，核心市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到666億元，CAGR=17.6%，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模1562億元，CAGR=18.2%。分技術(shù)產(chǎn)品來(lái)看，金融機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品由于與金融機(jī)構(gòu)多業(yè)務(wù)場(chǎng)景均可密切結(jié)合且產(chǎn)品能力在海量高質(zhì)金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)助力下得到快速提升成為市場(chǎng)主要拉力之一，2021年金融機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品占AI+金融核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模比重達(dá)42.2%。

產(chǎn)品應(yīng)用情況

機(jī)器學(xué)習(xí)類產(chǎn)品應(yīng)用廣度寬泛，價(jià)值深厚

現(xiàn)階段，各類AI+金融產(chǎn)品在金融業(yè)務(wù)中均得到落地應(yīng)用，但產(chǎn)品應(yīng)用廣度與產(chǎn)品業(yè)務(wù)價(jià)值存在明顯差異。機(jī)器學(xué)習(xí)類產(chǎn)品因與金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)具備先天耦合性，可應(yīng)用于銀行大量的表單數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，抽取表單數(shù)據(jù)的標(biāo)簽并獲取數(shù)據(jù)特征，有效攔截金融風(fēng)險(xiǎn)，避免欺詐與風(fēng)險(xiǎn)漏洞所帶來(lái)的大額損失，同時(shí)提高營(yíng)銷精準(zhǔn)度，為金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)收，具備較寬泛的產(chǎn)品應(yīng)用廣度與較高的產(chǎn)品應(yīng)用價(jià)值。相比之下，計(jì)算機(jī)視覺(jué)類產(chǎn)品盡管能廣泛應(yīng)用于OCR審核、人臉門禁、安全支付等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，但業(yè)務(wù)效果局限在重復(fù)勞動(dòng)力的節(jié)省，產(chǎn)品應(yīng)用價(jià)值偏低。從產(chǎn)品與應(yīng)用場(chǎng)景適配情況看，AI+金融產(chǎn)品主要應(yīng)用于信貸風(fēng)控與合規(guī)控制、精準(zhǔn)營(yíng)銷、客服與運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)優(yōu)化三類場(chǎng)景。信貸風(fēng)控與合規(guī)場(chǎng)景主要采購(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜兩類產(chǎn)品；精準(zhǔn)營(yíng)銷場(chǎng)景除采購(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜產(chǎn)品外，會(huì)采購(gòu)部分自然語(yǔ)言處理產(chǎn)品，以及少量智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI產(chǎn)品。

產(chǎn)品效果評(píng)價(jià)維度

產(chǎn)品與業(yè)務(wù)適配性為甲方首要關(guān)注維度

基于艾瑞對(duì)下游AI+金融服務(wù)商的深度調(diào)研，在選擇AI+金融產(chǎn)品時(shí)，金融機(jī)構(gòu)一般從產(chǎn)品業(yè)務(wù)適配性、產(chǎn)品運(yùn)行準(zhǔn)確率、產(chǎn)品運(yùn)行穩(wěn)定性、產(chǎn)品運(yùn)行實(shí)際效果、性價(jià)比等維度評(píng)價(jià)是否采購(gòu)某一服務(wù)商的產(chǎn)品。價(jià)格并非金融機(jī)構(gòu)首要考慮的維度，產(chǎn)品與業(yè)務(wù)的高度適配才是客戶看重的首要維度，廠商在開(kāi)發(fā)AI+金融產(chǎn)品時(shí)首先仍先關(guān)注產(chǎn)品的實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)可解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)分析

從內(nèi)控管理、安防等細(xì)分場(chǎng)景切入，逐步觸達(dá)業(yè)務(wù)端

金融機(jī)構(gòu)眾多營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)處理工作量眾多，對(duì)人力造成工作負(fù)擔(dān)的同時(shí)，也提高了管理成本。金融機(jī)構(gòu)的安防與風(fēng)控場(chǎng)景急需改進(jìn)工作方式，解放人力與降低運(yùn)營(yíng)管理成本。計(jì)算機(jī)視覺(jué)產(chǎn)品的引入不僅能提高金融機(jī)構(gòu)內(nèi)控管理效率，加速工作方式向智能化、標(biāo)準(zhǔn)化方向轉(zhuǎn)變，而且能降低運(yùn)營(yíng)管理成本，以低成本換取高效益。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模

大部分市場(chǎng)需求在前期已得到滿足，未來(lái)保持穩(wěn)定中速增長(zhǎng)

據(jù)艾瑞統(tǒng)計(jì)測(cè)算，2021年AI+金融領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心產(chǎn)品及服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到75億元，預(yù)計(jì)到2026年核心產(chǎn)品及服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到128億元，2021-2026年CAGR=11.2%。金融行業(yè)內(nèi)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)產(chǎn)品及服務(wù)在深度學(xué)習(xí)算法的加持與帶動(dòng)下在人臉識(shí)別及證照識(shí)別等應(yīng)用場(chǎng)景得到了廣泛的應(yīng)用。相較于其他人工智能產(chǎn)品，計(jì)算機(jī)視覺(jué)產(chǎn)品及服務(wù)在金融領(lǐng)域特別是銀行中的應(yīng)用時(shí)間相對(duì)較早、應(yīng)用產(chǎn)品也相對(duì)成熟，導(dǎo)致金融領(lǐng)域大部分計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)的需求在前期已被滿足，未來(lái)數(shù)年將以平穩(wěn)中速釋放市場(chǎng)空間為主，市場(chǎng)規(guī)模保持穩(wěn)定中速增長(zhǎng)。

機(jī)器學(xué)習(xí)可解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)分析

基于歷史特征預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)與營(yíng)銷點(diǎn)，輔助分析決策

機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜類似，常用于信貸風(fēng)控與合規(guī)控制、金融精準(zhǔn)營(yíng)銷兩大場(chǎng)景中。知識(shí)圖譜常用于推測(cè)復(fù)雜關(guān)系中的群體異常特征，但機(jī)器學(xué)習(xí)更多用于預(yù)測(cè)個(gè)體行為特征，完成對(duì)某個(gè)人/企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與營(yíng)銷動(dòng)作。聚類與回歸算法是金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。聚類算法基于金融交易數(shù)據(jù)與金融異常交易業(yè)務(wù)規(guī)則，可自動(dòng)劃分疑似異常交易的交易記錄，服務(wù)于信貸風(fēng)控與合規(guī)控制業(yè)務(wù)，在風(fēng)險(xiǎn)交易發(fā)生前警示攔截該交易。回歸算法常用于信貸風(fēng)控與合規(guī)控制業(yè)務(wù)，以及精準(zhǔn)營(yíng)銷業(yè)務(wù)。回歸算法通過(guò)金融數(shù)據(jù)自帶的各類業(yè)務(wù)標(biāo)簽，盡可能將數(shù)據(jù)群切割為不同的群落，尋找群落各自的特征，并分析標(biāo)簽與特征之間的規(guī)律，通過(guò)規(guī)律進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)與營(yíng)銷預(yù)測(cè)，提供分析參考角度，提升風(fēng)險(xiǎn)攔截效率與營(yíng)銷精準(zhǔn)率。

機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)模

需求帶動(dòng)與能力提升共同作用下，市場(chǎng)規(guī)模保持穩(wěn)步增長(zhǎng)

據(jù)艾瑞統(tǒng)計(jì)測(cè)算， 2021年AI+金融領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到125億元，突破百億大關(guān)，預(yù)計(jì)到2026年核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到272億元，2021-2026CAGR=16.8%。機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品與金融行業(yè)天然適配性較高，一方面金融機(jī)構(gòu)自身多變性、復(fù)雜性，且通常面臨營(yíng)銷獲客難、風(fēng)險(xiǎn)防范難、用戶管理難的痛點(diǎn)，因而對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品需求強(qiáng)烈，另一方面金融機(jī)構(gòu)本身?yè)碛泻Ａ扛哔|(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為金融機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品，有利于機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品能力的提升，也正因如此金融機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)規(guī)?？杀３址€(wěn)步增長(zhǎng)。

知識(shí)圖譜可解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)分析

基于復(fù)雜關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)快速識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、營(yíng)銷點(diǎn)、知識(shí)點(diǎn)

在常見(jiàn)的三類金融應(yīng)用場(chǎng)景中，知識(shí)圖譜一般用以解決團(tuán)伙作案、客戶信用能力評(píng)估、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、客戶拓展與留存、機(jī)械性高度重復(fù)咨詢、內(nèi)外部知識(shí)快速檢索匹配等問(wèn)題?；诮鹑跈C(jī)構(gòu)可用的大數(shù)據(jù)，構(gòu)建知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，可快速識(shí)別異常風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)掘業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)、精準(zhǔn)匹配問(wèn)答知識(shí)點(diǎn)。

知識(shí)圖譜市場(chǎng)規(guī)模

在知識(shí)圖譜解決方案與大數(shù)據(jù)類產(chǎn)品帶動(dòng)下迎來(lái)新一輪增長(zhǎng)

據(jù)艾瑞統(tǒng)計(jì)測(cè)算， 2021年AI+金融領(lǐng)域知識(shí)圖譜核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到21億元，預(yù)計(jì)2026年核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到68億元，2021-2026年CAGR=26.6%。自2019年開(kāi)始，知識(shí)圖譜產(chǎn)品在金融市場(chǎng)逐漸得到認(rèn)可，并加速向信貸風(fēng)控、精準(zhǔn)營(yíng)銷、流程優(yōu)化等場(chǎng)景滲透，促使知識(shí)圖譜市場(chǎng)規(guī)模逐漸提升。從市場(chǎng)結(jié)構(gòu)來(lái)看，知識(shí)圖譜軟硬件市場(chǎng)規(guī)模比例約為6:4，知識(shí)圖譜解決方案類產(chǎn)品是知識(shí)圖譜在金融領(lǐng)域滲透最深的產(chǎn)品，2021年市場(chǎng)規(guī)模占比達(dá)84%，其在金融領(lǐng)域的加速滲透也將帶動(dòng)知識(shí)圖譜整體市場(chǎng)規(guī)模在2022年迎來(lái)新一輪增長(zhǎng)。

智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI可解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)

應(yīng)用于客服、營(yíng)銷等交互場(chǎng)景，助力金融機(jī)構(gòu)降本增效

由于具有較強(qiáng)的場(chǎng)景化、交互性等特點(diǎn)，智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI產(chǎn)品通過(guò)替代或輔助人工的方式，廣泛應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)客戶服務(wù)、營(yíng)銷推廣等場(chǎng)景，可精準(zhǔn)有效地解決金融機(jī)構(gòu)在客戶服務(wù)、營(yíng)銷、培訓(xùn)等方面人工成本不斷增加、客戶服務(wù)效率低下、獲客成本高等問(wèn)題，助力金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)降本增效。隨著生活節(jié)奏的加快，人們對(duì)金融服務(wù)的要求越來(lái)越高，及時(shí)性和準(zhǔn)確性成為衡量服務(wù)質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)之一，智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI產(chǎn)品在即時(shí)反饋和標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，在金融客服領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI市場(chǎng)規(guī)模

以智能客服類產(chǎn)品為代表，市場(chǎng)增速呈明顯放緩趨勢(shì)

據(jù)艾瑞統(tǒng)計(jì)測(cè)算， 2021年AI+金融領(lǐng)域智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到45億元，預(yù)計(jì)到2026年核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到108億元，2021-2026CAGR=18.9%。目前，金融領(lǐng)域智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI產(chǎn)品主要應(yīng)用在智能客服領(lǐng)域，以語(yǔ)音機(jī)器人的形式融合智能語(yǔ)音技術(shù)與自然語(yǔ)言識(shí)別、知識(shí)圖譜等技術(shù)，替代傳統(tǒng)人工客服大批量、重復(fù)性工作以實(shí)現(xiàn)降本增效。未來(lái)，智能客服等較為成熟的智能語(yǔ)音與對(duì)話式AI產(chǎn)品則以向二三線城市中小商業(yè)銀行市場(chǎng)下沉實(shí)現(xiàn)規(guī)模增長(zhǎng)，但整體增速呈放緩趨勢(shì)，而以智能營(yíng)銷為代表的新興應(yīng)用場(chǎng)景將成為行業(yè)新增長(zhǎng)點(diǎn)。

自然語(yǔ)言處理可解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn)分析

應(yīng)用于智能客服等交互型場(chǎng)景及智能風(fēng)控等分析型場(chǎng)景

自然語(yǔ)言處理產(chǎn)品在金融領(lǐng)域主要應(yīng)用于交互型場(chǎng)景與分析型場(chǎng)景。在智能客服、智能營(yíng)銷等與客戶交互屬性較強(qiáng)的場(chǎng)景中，自然語(yǔ)言處理產(chǎn)品的核心價(jià)值主要在于快速理解客戶表達(dá)的語(yǔ)義并生成恰當(dāng)?shù)幕貜?fù)，有利于節(jié)省金融機(jī)構(gòu)客服團(tuán)隊(duì)的人員及管理成本并提升客戶服務(wù)與市場(chǎng)營(yíng)銷效率。在智能風(fēng)控、智能投研、智能投顧等分析型場(chǎng)景中，自然語(yǔ)言處理產(chǎn)品的核心價(jià)值體現(xiàn)于對(duì)海量的金融資訊進(jìn)行高效、精準(zhǔn)的分析從而為后續(xù)的金融決策提供輔助。

自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)規(guī)模

垂直應(yīng)用解決方案類產(chǎn)品旺盛需求刺激下，保持高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)

據(jù)艾瑞統(tǒng)計(jì)測(cè)算， 2021年AI+金融領(lǐng)域自然語(yǔ)言處理核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到30億元，預(yù)計(jì)2026年核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到91億元，2021-2026CAGR=24.9%。自然語(yǔ)言技術(shù)區(qū)別于其他AI技術(shù)，在金融領(lǐng)域中通常不以獨(dú)立產(chǎn)品的形式出售，而是作為底層技術(shù)結(jié)合智能語(yǔ)音、知識(shí)圖譜等技術(shù)，以對(duì)話式AI、機(jī)器翻譯、知識(shí)庫(kù)等產(chǎn)品形式出現(xiàn)，而獨(dú)立產(chǎn)品化模塊發(fā)展相對(duì)緩慢。近兩年受對(duì)話機(jī)器人加速應(yīng)用及知識(shí)圖譜產(chǎn)品的加速推廣，加之金融機(jī)構(gòu)本身具有數(shù)據(jù)敏感度高的特征和IT研發(fā)能力較弱的痛點(diǎn)，需要由外部機(jī)構(gòu)構(gòu)建大而全、復(fù)雜度高、私有化部署的垂直應(yīng)用類解決方案同時(shí)進(jìn)行頻繁的更新迭代，金融自然語(yǔ)言處理產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模保持相對(duì)高速增長(zhǎng)。

核心產(chǎn)業(yè)鏈與圖譜

產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)角色演變態(tài)勢(shì)

AI+金融市場(chǎng)中的四大玩家陣營(yíng)均呈現(xiàn)全棧式布局趨勢(shì)

現(xiàn)階段AI+金融領(lǐng)域的主要玩家包含互聯(lián)網(wǎng)大廠、AI企業(yè)、智能硬件企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)科技子公司等4大類，其業(yè)務(wù)均呈現(xiàn)全棧式布局趨勢(shì)。其中，互聯(lián)網(wǎng)大廠與深耕垂直領(lǐng)域的AI企業(yè)核心優(yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)領(lǐng)域集中于AI+金融軟件業(yè)務(wù)，可獨(dú)立從技術(shù)層到應(yīng)用層自閉環(huán)產(chǎn)出一套AI+金融解決方案，并輔以人工智能基礎(chǔ)層能力為支撐。由于金融機(jī)構(gòu)近年愈發(fā)注重信息安全并傾向采購(gòu)軟硬一體產(chǎn)品，互聯(lián)網(wǎng)大廠與AI企業(yè)一方面提升隱私計(jì)算等技術(shù)能力以鞏固軟件業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)，另一方面逐步拓展硬件集成能力、制造能力以縮小硬件業(yè)務(wù)差距。智能硬件企業(yè)以端側(cè)硬件部署能力見(jiàn)長(zhǎng)，并在AI金融業(yè)務(wù)實(shí)際拓展中基于對(duì)配套軟件的需求，產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)角色逐步由軟件集成者向開(kāi)發(fā)者轉(zhuǎn)變。例如，如?？低暤却笮椭悄苡布髽I(yè)進(jìn)一步拓展AI模型生產(chǎn)等基礎(chǔ)層能力以完善自身供應(yīng)鏈鏈條。金融機(jī)構(gòu)科技子公司則以從母公司獲取的金融業(yè)務(wù)知識(shí)沉淀、數(shù)據(jù)積累為核心，從AI金融應(yīng)用層入場(chǎng)，并發(fā)揮金融機(jī)構(gòu)派系內(nèi)關(guān)系優(yōu)勢(shì)，以資源集成者、任務(wù)分包者等角色參與中上游環(huán)節(jié)，通過(guò)與AI企業(yè)、智能硬件企業(yè)合作解決自身存在技術(shù)短板的問(wèn)題。

AI企業(yè)商業(yè)分析

拓客方式含獨(dú)立直銷及與金融機(jī)構(gòu)科技子公司合作銷售，客戶以大中型金融機(jī)構(gòu)為主

AI企業(yè)在AI+金融領(lǐng)域新客拓展主要通過(guò)獨(dú)立直銷與合作銷售兩種方式，新客拓展關(guān)鍵在于通過(guò)以往成熟案例的展示，展現(xiàn)出AI企業(yè)針對(duì)客戶具體金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求可提供具有較高貼合度的產(chǎn)品或解決方案。目前，AI企業(yè)在AI+金融領(lǐng)域下游客戶以中型金融機(jī)構(gòu)為主，其原因主要包括兩方面：1）核心優(yōu)勢(shì)在AI+金融技術(shù)層垂直領(lǐng)域的技術(shù)能力強(qiáng)，符合中型金融機(jī)構(gòu)以有限預(yù)算針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景獲取較高價(jià)值提升的需求；2）中型金融機(jī)構(gòu)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下急需借助AI技術(shù)通過(guò)數(shù)智化獲客營(yíng)銷保證在流量戰(zhàn)中不落下風(fēng)。相較于大型金融機(jī)構(gòu)，中型金融機(jī)構(gòu)更傾向于通過(guò)成立金融科技子公司補(bǔ)足自身金融能力，而中型金融機(jī)構(gòu)的資源條件不足以支撐引培頂尖IT團(tuán)隊(duì)或成立金融科技子公司，因此中型金融機(jī)構(gòu)高度依賴外部機(jī)構(gòu)提供的AI+金融產(chǎn)品，從而更易被AI企業(yè)觸達(dá)。

金融機(jī)構(gòu)科技子公司商業(yè)分析

以服務(wù)母公司為首要目的，以同業(yè)科技能力輸出為長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)

金融科技子公司是由銀行、保險(xiǎn)、證券等金融機(jī)構(gòu)以全資控股或合資方式設(shè)立的專注于AI技術(shù)與金融服務(wù)深度融合的技術(shù)服務(wù)公司。在戰(zhàn)略定位上，金融科技子公司以服務(wù)母公司IT建設(shè)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型，賦能金融主業(yè)發(fā)展為首要目的。在滿足母公司需求的前提下，金融科技子公司以同業(yè)科技能力輸出作為業(yè)務(wù)延伸。大部分金融科技子公司由頭部金融機(jī)構(gòu)出資設(shè)立，在同業(yè)輸出方面具有潛在優(yōu)勢(shì)，因?yàn)榇罅恐行〗鹑跈C(jī)構(gòu)不具備成立金融科技子公司的資源條件，購(gòu)買其他機(jī)構(gòu)輸出的技術(shù)解決方案和服務(wù)是快速布局金融科技的有效方法。

新格局

需求方掌握更多話語(yǔ)權(quán)，供給側(cè)四類玩家競(jìng)爭(zhēng)大于合作

在AI+金融市場(chǎng)，作為需求主體的金融機(jī)構(gòu)擁有更多話語(yǔ)權(quán)，一個(gè)金融科技采購(gòu)項(xiàng)目通常會(huì)有多個(gè)供給側(cè)玩家參與其中。AI+金融市場(chǎng)供給側(cè)玩家可分為金融科技子公司、AI企業(yè)、智能硬件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)大廠四類。在面對(duì)中小金融機(jī)構(gòu)客群時(shí)，四類玩家呈競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，大量中小金融機(jī)構(gòu)并未成立自己的科技子公司，但機(jī)構(gòu)間業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)激烈，為避免業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)中落伍，更傾向于外購(gòu)AI產(chǎn)品和解決方案；在面對(duì)頭部金融機(jī)構(gòu)客群時(shí)，由于金融科技子公司的獨(dú)特地位與資源優(yōu)勢(shì)，其他三類玩家更傾向于聯(lián)合金融科技子公司拓客，此時(shí)競(jìng)爭(zhēng)主要在其他三類玩家之間展開(kāi)。

新挑戰(zhàn)

安全、可信、公平是AI+金融良性發(fā)展的必要條件

受益于國(guó)家政策支持、強(qiáng)勁的需求以及資本加持，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展迅猛。但與此同時(shí)，人工智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域所帶來(lái)的安全、可信與公平等問(wèn)題挑戰(zhàn)也引起廣泛關(guān)注。2022年10月，中國(guó)人民銀行發(fā)布《金融領(lǐng)域科技倫理指引》，提出了金融科技活動(dòng)需要遵從守正創(chuàng)新、數(shù)據(jù)安全、公開(kāi)透明、公平競(jìng)爭(zhēng)等行為規(guī)范，為應(yīng)對(duì)AI+金融領(lǐng)域的新挑戰(zhàn)、新問(wèn)題指明了方向。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，安全、可信、公平是AI+金融市場(chǎng)良性發(fā)展的必要條件，也更加符合AI賦能金融服務(wù)提質(zhì)增效的初衷。

新機(jī)遇

場(chǎng)景需求轉(zhuǎn)移與產(chǎn)品創(chuàng)新升級(jí)為AI+金融行業(yè)帶來(lái)新機(jī)遇

AI技術(shù)較早在金融行業(yè)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，隨著需求側(cè)場(chǎng)景主要需求的轉(zhuǎn)移與供給側(cè)新產(chǎn)品形式的出現(xiàn)，智能客服等早期實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的場(chǎng)景逐漸轉(zhuǎn)為紅海市場(chǎng)，而精準(zhǔn)營(yíng)銷場(chǎng)景及多模態(tài)數(shù)字人則成為了下一輪AI+金融市場(chǎng)的新熱點(diǎn)。其中，精準(zhǔn)營(yíng)銷場(chǎng)景增長(zhǎng)機(jī)遇的出現(xiàn)，主要受益于中小型金融機(jī)構(gòu)對(duì)于營(yíng)銷拓客環(huán)節(jié)智能化水平提升的需求增加；多模態(tài)數(shù)字人產(chǎn)品增長(zhǎng)機(jī)遇的出現(xiàn)，則主要受益于產(chǎn)品創(chuàng)新升級(jí)所帶來(lái)的非標(biāo)準(zhǔn)化、高復(fù)雜性的交互場(chǎng)景拓展可能性。