AI+金融行業(yè)分析金融科技迎來強催化，AI+金融迎來發(fā)展良機政治局會議提出“要活躍資本市場”，金融科技迎來強催化根據(jù)新華社消息，中共中央政治局24日召開會議，分析研究當前經(jīng)濟形勢，部署下半年經(jīng)濟工作。會議指出，要活躍資本市場，提振投資者信心。另據(jù)新華社7月26日消息，證監(jiān)會近日召開2023年系統(tǒng)年中工作座談會，明確了下半年資本市場監(jiān)管工作重點。證監(jiān)會表示，將科學合理保持IPO、再融資常態(tài)化，統(tǒng)籌好一二級市場動態(tài)平衡。健全資本市場風險預防預警處置問責制度體系。支持民營企業(yè)通過資本市場實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，提升平臺企業(yè)常態(tài)化監(jiān)管水平，推動平臺企業(yè)規(guī)范健康持續(xù)發(fā)展。AI+金融：AI是金融行業(yè)創(chuàng)新的核心驅(qū)動力AI+金融并非單純的技術(shù)累加，而是針對不同業(yè)務場景需求，運用前沿技術(shù)成果推出的創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式、業(yè)務流程，以及推動金融業(yè)務高質(zhì)量發(fā)展的一系列配套解決方案。Al+金融更側(cè)重于為傳統(tǒng)行業(yè)的模式創(chuàng)新和流程再造提供新的思路和方法，促進新經(jīng)濟形態(tài)的演進，從而催生新的商業(yè)模式，提高運營效率，帶來整個產(chǎn)業(yè)的全面升級。AI應用場景涵蓋前中后臺中的市場營銷、產(chǎn)品設(shè)計、風險管控、客戶服務、運營支持等。AI+金融應用場景示例：智能營銷智能營銷是利用機器學習、深度學習相關(guān)算法構(gòu)建模型，通過匯集客戶在消費、社交、交易等方面的大數(shù)據(jù)，深度分析客戶的真實需求和偏好，并進一步形成更具針對性、個性化的營銷解決方案。機器學習技術(shù)：通過對機構(gòu)過去累積的海量用戶行為、產(chǎn)品交易、營銷方式等數(shù)據(jù)進行機器學習訓練，可以對客戶畫像實現(xiàn)精準的刻畫和分類，從而對其所處的客戶生命周期以及潛在需求實現(xiàn)預測。以客群價值提升為核心，以客戶主辦行為作為指標，將客戶劃分為不同類客群，梳理形成客戶行為事件分類，通過手機銀行、客戶經(jīng)理、叫號機等渠道部署不同營銷策略，按日觸發(fā)營銷名單并開展營銷。AI+金融市場規(guī)模據(jù)統(tǒng)計測算，2021年AI+金融核心市場規(guī)模達到296億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模677億元，到2026年，核心市場規(guī)模達到666億元，CAGR為17.6%，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模1562億元，CAGR為18.2%。分技術(shù)產(chǎn)品來看，金融機器學習產(chǎn)品由于與金融機構(gòu)多業(yè)務場景均可密切結(jié)合，且產(chǎn)品能力在海量高質(zhì)量金融業(yè)務數(shù)據(jù)助力下得到快速提升，成為市場主要拉力之一，2021年金融機器學習產(chǎn)品占AI+金融核心產(chǎn)品市場規(guī)模比重達42.2%。AI+金融發(fā)展趨勢技術(shù)能力不斷翻新，金融行業(yè)數(shù)字化不斷推進。金融機構(gòu)搭建機器學習、生物特征識別、智能語音語言、智能圖像、知識圖譜、智慧物聯(lián)等平臺，構(gòu)建Al核心能力群，廣泛應用于金融業(yè)務領(lǐng)域，未來將進一步豐富企業(yè)級AI技術(shù)服務體系，持續(xù)在基礎(chǔ)技術(shù)平臺建設(shè)取得重要進展。應用智能化深化，強化數(shù)智金融體系。場景方面看，在技術(shù)的深度不斷加強的基礎(chǔ)下，場景覆蓋的廣度也不斷向外拓展，在產(chǎn)品設(shè)計與定價、營銷運營、客戶服務、風險控制、監(jiān)管合規(guī)方面的應用場景不斷豐富。AI+金融面臨的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全：金融領(lǐng)域涉及大量的客戶數(shù)據(jù)和敏感信息，因此數(shù)據(jù)安全是人工智能在金融領(lǐng)域應用的一個重要挑戰(zhàn)。如何保護用戶的數(shù)據(jù)安全性與隱私性，是將人工智能技術(shù)應用于金融領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。監(jiān)管合規(guī)：金融領(lǐng)域的監(jiān)管和合規(guī)要求非常嚴格，而人工智能技術(shù)的應用會帶來一些新的監(jiān)管和合規(guī)問題。如何使人工智能技術(shù)與金融監(jiān)管和合規(guī)要求相適應，是人工智能在金融領(lǐng)域應用需要解決的另一個重要問題。基礎(chǔ)設(shè)施：人工智能本身需要大量的運算。金融應用實時性、可靠性和安全性的特質(zhì)也決定其對傳感器和芯片等硬件設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的抗壓能力等要求更高。隨著創(chuàng)新的深入和規(guī)模的擴張，金融機構(gòu)需要不斷增加存儲和通訊等基礎(chǔ)支撐的投入成本。數(shù)據(jù)、場景均豐富，大模型走上金融大舞臺AI2.0時代來臨，金融行業(yè)數(shù)據(jù)豐富，應用場景多，將產(chǎn)生大量的創(chuàng)新應用AI1.0：以CNN為核心的計算機技術(shù)，機器開始在計算機視覺（CV）、自然語言理解技術(shù)（NLP）等領(lǐng)域超越人類，并創(chuàng)造了顯著的價值。但AI1.0缺少像互聯(lián)網(wǎng)時代的Windows和Android一樣的規(guī)模化能力，來降低應用開發(fā)的門檻，打造完善生態(tài)鏈。AI2.0：AI2.0克服了AI1.0單領(lǐng)域、多模型的限制，可以用無需人工標注的超級海量數(shù)據(jù)去訓練一個具有跨領(lǐng)域知識的基礎(chǔ)大模型（FoundationModel）；基于大模型，各種創(chuàng)新應用將層出不窮。AI2.0+金融：我們認為，金融行業(yè)數(shù)據(jù)豐富且數(shù)據(jù)質(zhì)量高，具備大模型訓練的良好基礎(chǔ)。同時，金融行業(yè)大量產(chǎn)品最終服務于C端用戶，大模型應用場景豐富。隨著大模型與證券、保險、銀行業(yè)務的融合，創(chuàng)新應用將層出不窮。金融行業(yè)數(shù)字化需求剛性，投入巨大，是大模型應用落地的大舞臺根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2022年，以銀行、保險、證券為主的金融機構(gòu)技術(shù)資金投入預計將超過4000億元。巨額投入夯實金融機構(gòu)的IT基礎(chǔ)，做好AI金融應用的底層設(shè)施建設(shè)。與此同時，政策扶持增強，金融科技核心技術(shù)不斷迭代且與金融業(yè)務場景進一步融合，金融機構(gòu)間科技競爭愈發(fā)激烈，前沿技術(shù)采購不斷增長。以國內(nèi)銀行與保險機構(gòu)為前沿科技采購代表，2022年中國銀行與保險機構(gòu)前沿科技采購支出將達到170億元。金融機構(gòu)在科技領(lǐng)域投入的持續(xù)增長將為AI金融企業(yè)的長遠發(fā)展帶來源頭活水，推動AI+金融市場持續(xù)發(fā)展，促進金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級提質(zhì)增效。AI+證券應用案例：BloombergGPT擅長金融任務，性能遠優(yōu)于同規(guī)模模型。BloombergGPT在金融領(lǐng)域的相關(guān)任務中表現(xiàn)出較高的性能和專業(yè)性。同時，模型在預訓練階段就已經(jīng)學習到了大量金融知識，使得在后續(xù)的微調(diào)任務中能夠更快地適應特定場景。使用內(nèi)部特定的評估標準對模型進行多個任務評估，發(fā)現(xiàn)BloombergGPT在金融任務上的表現(xiàn)明顯優(yōu)于現(xiàn)有的類似規(guī)模的開放模型（GPT-NeoX、OPT-66B、BLOOM-176B）。此外，模型在金融任務上的表現(xiàn)遠高于在一般任務上的表現(xiàn)，但其處理一般任務的性能仍不輸于同規(guī)模模型。AI+保險應用案例：Lemonade基于GPT-3的銷售機器人瑪雅（AI.MAYA）Lemonade于2015年創(chuàng)立，是一家以人工智能為特色的互聯(lián)網(wǎng)保險公司。Lemonade將保險與科技相融合，構(gòu)建一個人工智能機器人平臺，該平臺打造基于GPT-3技術(shù)面向用戶的銷售機器人瑪雅（AI.MAYA），利用自然語言處理和機器學習技術(shù)為客戶提供個性化的保險推薦和咨詢服務。該技術(shù)貫穿客戶提問分析與解析，引導客戶加入Lemonade，創(chuàng)建報價和安全付款等任務。當客戶有購買保險的意圖時，只需與瑪雅約兩分鐘的簡單聊天便能識別與處理客戶信息，推薦適配的保險產(chǎn)品及報價，促成交易的達成。瑪雅還通過向客戶提出有限且高質(zhì)量的問題，并根據(jù)回答進行算法調(diào)整，后續(xù)可大幅度減少客戶管理時間。AI+銀行應用案例：度小滿“智能化征信解讀中臺”關(guān)于大模型在銀行業(yè)的應用，度小滿CTO許冬亮也提出了三大方向。1）基于大模型的智能客服將超越人工服務，讓高質(zhì)量顧問式金融服務成為可能；2）生成式大模型可以成為理財師、經(jīng)紀人等從業(yè)者的“全能業(yè)務助理”；3）廣告和營銷內(nèi)容一鍵生成能力，也將帶動金融行業(yè)營銷效率的大幅提升。比如在金融領(lǐng)域，征信報告是識別個人信用的最重要風控手段，小微企業(yè)融資難，一個主要原因是個人征信報告中存在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，很難用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式進行分析。度小滿“智能化征信解讀中臺”，將NLP、圖算法應用在征信報告的解讀上，能夠?qū)蟾娼庾x出40萬維的風險變量，將銀行風控模型的風險區(qū)分度提升了26%。度小滿“智能化征信解讀中臺”工程，將大型語言模型LLM、圖算法應用在征信報告的解讀上，榮獲了“吳文俊人工智能科學技術(shù)獎”，度小滿也憑借該工程成為唯一入選的金融科技公司。新一輪金融科技革命，產(chǎn)品&商業(yè)模式均有望革新AI+金融：頭部科技企業(yè)的產(chǎn)品和商業(yè)模式均有望革新AI+金融的發(fā)展，除需要算力等通用要素外，還需要數(shù)據(jù)、技術(shù)、Know-How、場景等要素。由于銀行等金融機構(gòu)數(shù)字化投入大，自身數(shù)字化能力強，在傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)分工中，我國部分金融科技企業(yè)一般承擔具體的系統(tǒng)實現(xiàn)任務，按項目或按人月收費。我們認為，隨著大模型技術(shù)與業(yè)務的深度融合，頭部金融科技企業(yè)有望實現(xiàn)產(chǎn)品和商業(yè)模式的革新，實現(xiàn)從產(chǎn)品+服務收費向SaaS訂閱收費、運營分潤收費的轉(zhuǎn)變。我們認為，金融科技細分領(lǐng)域眾多，各細分領(lǐng)域龍頭具備技術(shù)、行業(yè)Know-How等要素，與頭部金融機構(gòu)的長期合作關(guān)系有利于補齊數(shù)據(jù)、場景等要素，相關(guān)產(chǎn)品有望率先落地。同花順：深耕AI多年，2C用戶優(yōu)勢明顯，已有多款產(chǎn)品落地公司構(gòu)建了同花順AI開放平臺，可面向客戶提供智能金融問答、智能投顧、會議轉(zhuǎn)寫系統(tǒng)、智能醫(yī)療輔助系統(tǒng)等多項AI產(chǎn)品及服務，可為銀行、證券、保險等行業(yè)提供智能化解決方案。公司重點打造的i問財目前是財經(jīng)領(lǐng)域落地較為成功的自然語言、語音對話交互問答系統(tǒng)。公司進一步加大對i問財?shù)难邪l(fā)投入，采用全新的語義解析方案，結(jié)合AI大模型、小樣本學習等技術(shù)的應用，有效提升i問財服務效率，可將服務場景從財經(jīng)領(lǐng)域擴展到通用領(lǐng)域，從中文場景擴展到多語言場景。公司自主研發(fā)的同花順智能語音平臺，在中文金融場景語音識別準確率達到98%以上，中英文通用場景識別準確率超過95%，多種方言識別準確率超過90%；同時，平臺還具備高度擬人的語音合成能力，以及語音轉(zhuǎn)換、歌聲合成、情感識別和聲紋識別等智能語音技術(shù)能力。目前基于自主智能語音技術(shù)的產(chǎn)品已應用于多家證券公司、基金公司及電信運營商；同花順虛擬數(shù)字人對話平臺，運用多模態(tài)數(shù)字人對話技術(shù)，實現(xiàn)與真人用戶“面對面”的交互體驗，該產(chǎn)品目前已落地多個大型客戶。指南針：“AI+券商”排頭兵公司陸續(xù)上線了“全贏決策系統(tǒng)智能阿爾法版”、“全贏決策系統(tǒng)私享家手機版”產(chǎn)品。其中，“智能阿爾法版”利用了基本面類、資金類、技術(shù)類、事件因子等多因子進行組合，利用大數(shù)據(jù)的評價體系及歸因分析方法，實現(xiàn)模型構(gòu)建，滿足用戶對于大盤、行業(yè)板塊、個股的綜合分析的需求；“私享家手機版”作為私享家PC版的延伸性服務，進一步豐富了公司產(chǎn)品在使用平臺上的多樣性。財富趨勢：AI賦能，輔助挖掘市場機會公司不斷加強AI能力建設(shè)，繼續(xù)深入AIGC、交互式AI等領(lǐng)域的研究，完善內(nèi)容生態(tài)構(gòu)建，豐富證券信息產(chǎn)品矩陣。人工智能技術(shù)應用于數(shù)據(jù)生產(chǎn)、產(chǎn)品研發(fā)等多個環(huán)節(jié)。公司主要采用自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)等技術(shù)，自動采錄數(shù)據(jù)、自動解析文本、抽取關(guān)鍵信息，并提供標注平臺、數(shù)據(jù)比對平臺，著力發(fā)展小達智能寫手，問小達等產(chǎn)品，由此形成了一套系統(tǒng)的金融數(shù)據(jù)解決方案，并研發(fā)了智能金融問答、公司圖譜等一系列特色AI功能。產(chǎn)品示例：AI挖掘機，通過AI智能計算，洞悉市場冷暖，從而聚焦核心風口，幫助客戶挖掘補漲機會。金證股份