一、AI金融产业介绍

金融机构数字化转型正在如火如荼地进行，人工智能作为数字化转型的重要手段之一，全方位融合赋能金融行业的业务领域和场景应用，人工智能助力金融行业升级的序幕正式开启。

人工智能技术因其在文字、语音和图像等各类信息的自动挖掘、提取和处理方面表现出的强大能力，成为促进金融科技发展，加速金融数字化转型的关键力量。金融和人工智能的全面融合，正在逐步赋 能金融业务链，提升金融机构的服务效率，拓展金融服务的广度和深度，使得人工智能在金融行业不断实现价值创造。

二、AI金融市场状况

1、AI金融场景

近年来，在市场竞争加剧、人力成本上升、市场监管趋严等因素的影响下，以中小银行为代表的金融机构数字化转型需求 与意愿不断提升，在客服与运营业务优化、精准营销、安防与身份识别、信贷风控与合规控制、保险理赔与智能投顾等业 务场景中释放出大量对智能化转型产品的需求。与此同时，AI+金融供给侧计算机视觉、智能语音与对话式AI、机器学习、知识图谱、自然语言处理等产品及功能逐渐完善，可在金融业务场景中实现与金融机构数字化转型需求的匹配。

2、AI金融支持政策

近年来，国家宏观政策和行业领域规范不断出台，推动金融数字化转型。2019年8月，人民银行发布了《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》，明确了金融科技发展的重要意义和方向，推动建立健全金融科技的“四梁八柱”。经过3年的探索与实践，上述目标已基本实现，金融科技正在成为驱动金融业变革的重要引擎。

2021年末，人民银行发布了《金融科技发展规划（ 2022-2025 年）》，重在解决金融科技发展不平衡不充分的问题。在数字经济的浪潮下，新政策以“金融科技的整体水平与核心竞争力实现跨越式提升“为核心目标，在金融科技治理体系、数据要素价值挖掘、关键核心技术深化、数字基础设施建设等方面提出了更加具体的要求和举措，推动我国金融科技发展迈入”积厚成势”新阶段。

3、AI金融发展现状

目前，人工智能与金融行业深入融合，金融行业数字化、智能化改革已经初见成效，金融人工智能整体呈现业务智能价值创造，细分行业技术应用和采纳度存在差异性，行业发展成熟度呈现阶梯分布以及体系逐渐完善等现状。

1）聚焦金融业务核心需求，发挥技术创造力优势

人工智能技术赋能主要聚焦金融业务链上五大环节的需求，在获取增量业务、降低风险成本、改善运营成本，提升客户满意度四类金融业务场景方面价值创造力突出。

2）细分行业需求存在差异，技术采纳成熟度不同

银行、保险、证券行业存在众多共性场景，针对不同领域还有个性化需求。一方面，身份识别、智能风控、智能营销、智能客服、智能合规、智能运营六大场景已经实现银行、保险、证券三类领域全覆盖。另外一方面，由于面向服务对象和业务的内容的不同，智能理赔和智能投顾分别成为保险行业和银行业单一使用场景，银行与证券行业均已落地智能投研。，随着未来智能化业务和场景需求不断增加，未来人工智能技术赋能的空间还有很大。

4、AI金融市场规模

由于金融机构往往具有信息安全要求高、数据处理量大且信息基础设施建设较为完善的特征，人工智能技术得以较早在金融领域营销、合规、风控等多元化场景实现落地应用并得到长足发展。

据艾瑞统计测算， 2021年AI+金融核心市场规模达到296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2026年，核心市场规模达到666亿元，CAGR=17.6%，带动相关产业规模1562亿元，CAGR=18.2%。

分技术产品来看，金融机器学习产品由于与金融机构多业务场景均可密切结合且产品能力在海量高质金融业务数据助力下得到快速提升成为市场主要拉力之一，2021年金融机器学习产品占AI+金融核心产品市场规模比重达42.2%。

5、AI金融市场参与者

现阶段AI+金融领域的主要玩家包含互联网大厂、AI企业、智能硬件企业、金融机构科技子公司等4大类，其业务均呈现全栈式布局趋势。

其中，互联网大厂与深耕垂直领域的AI企业核心优势业务领域集中于AI+金融软件业务，可独立从技术层到应用层自闭环产出一套AI+金融解决方案，并辅以人工智能基础层能力为支撑。

智能硬件企业以端侧硬件部署能力见长，并在AI金融业务实际拓展中基于对配套软件的需求，产业链内角色逐步由软件集成者向开发者转变。

金融机构科技子公司则以从母公司获取的金融业务知识沉淀、数据积累为核心，从AI金融应用层入场，并发挥金融机构派系内关系优势，以资源集成者、任务分包者等角色参与中上游环节，通过与AI企业、智能硬件企业合作解决自身存在技术短板的问题。

三、AI金融产业链

AI金融市场规模近300亿，年复合增长率15%，并且带动超千亿的相关产业。

产业链上游为AI基础设备，如芯片、数据库、服务器等各类软硬件。

中游为设备举驱动的各种技术，如计算机视觉、自然语言处理等；

最终服务于下游银行、保险公司、证券公司等主要金融主体机构。应用场景涵盖前中后台中的市场营销、产品设计、风险管控、客户服务、运营支持等。同时也是针对不同业务场景需求，运用前沿技术成果推出的创新金融产品、经营模式、业务流程，以及推动金融业务高质量发展的一系列配套解决方案。

重点关注

同花顺300033★★

同花顺于2019 年提出“All in AI”的战略方向，加大在人工智能领域关键技术的研发投入，并全资打造同花顺人工智能研究院。同花顺有丰富AI 领域经验和落地产品。同花顺是国内较早布局人工智能的上市公司，2009 年成立i 问财，2016 年上线智能语音助理，2017 年上线Open AI开放平台，2018 年发布智能外呼、智能客服、智能质检、智能转写等智能语音系产品，2019 年推出AI 理财师、舆情监控系统。

同花顺AI技术探索领先，将其作为核心业务发展方向（下设人工智能研究院、并持续加大AI投入），目前旗下AI产品包括客服机器人、虚拟人、智能外呼、智能投资助理等，OpenAI开放平台面向银行/证券/保险/基金/私募/高校/政府等行业提供智能化解决方案。一方面，公司通过AI技术对现有业务形成支撑，提高内部运营效率、改善C端用户体验；另一方面，公司探索AI技术在不同行业的运用（积极拓展至生活、医疗、教育等更多领域）、向B端客户输出，贡献新业务增长点。

公司的iFinD产品实现了基于语音交互与智能搜索服务、机器阅读研报、研报知识图谱自动生成等一整套智能化解决方案；公司在研智能金融服务平台具有研究基于知识图谱，深度学习技术的内容自动生成技术。

恒生电子600570★★

恒生电子目前已经发布16款人工智能产品，落地案例达到117个。其中，在智能监管领域，恒生为地方金融监管机构提供风险预警服务，并在江西、广东、福建等省市落地；在智能客服领域，通过不断优化客服模型，提升用户体验建设一体化智能服务体系；在智能投顾领域，恒生推出isee智能决策箱等产品；在智能问答领域，晓鲸智能问答平台可对接各类型终端，落地手机APP、实体机器人、智能音响等多个场景。

公司alpha策略交易数据服务平台——AlphaMind，涵盖海量的量化因子库，旨在帮助投资者以更便捷的方式获得稳定的alpha收益；而针对想要尝试多样策略的投资者，投资魔法石借助丰富的机器学习模型和神经网络模型，满足投研人员的个性化的量化交易需求。

恒生旗下子公司商智神州推出的“智能理财师”APP，帮助理财师给出最适合投资人的资产配置方案。创新子公司鲸腾网络推出的晓鲸BOT开放平台，则可以帮助机构或开发者构建个性化智能机器人，并通过智能问答形式输出服务。

四、总结

金融机构数字化转型正在如火如荼地进行，人工智能作为数字化转型的重要手段之一，全方位融合赋能金融行业的业务领域和场景应用，人工智能助力金融行业升级的序幕正式开启。

人工智能技术因其在文字、语音和图像等各类信息的自动挖掘、提取和处理方面表现出的强大能力，成为促进金融科技发展，加速金融数字化转型的关键力量。

近年来，国家宏观政策和行业领域规范不断出台，推动金融数字化转型。2019年8月，人民银行发布了《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》，明确了金融科技发展的重要意义和方向，推动建立健全金融科技的“四梁八柱”。经过3年的探索与实践，上述目标已基本实现，金融科技正在成为驱动金融业变革的重要引擎。

目前，人工智能与金融行业深入融合，金融行业数字化、智能化改革已经初见成效，金融人工智能整体呈现业务智能价值创造，细分行业技术应用和采纳度存在差异性，行业发展成熟度呈现阶梯分布以及体系逐渐完善等现状。

据测算， 2021年AI+金融核心市场规模达到296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2026年，核心市场规模达到666亿元，CAGR=17.6%，带动相关产业规模1562亿元，CAGR=18.2%。

现阶段AI+金融领域的主要玩家包含互联网大厂、AI企业、智能硬件企业、金融机构科技子公司等4大类，其业务均呈现全栈式布局趋势。

      鉴于AI金融行业存在技术要求高、信息安全严苛以及金融行业本身敏感的特性，建议关注行业内技术落地，已形成规模化、规范化业务的龙头企业如同花顺、恒生电子等。

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