? ? ? ?2022年1月14日，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）召開“可信AI成果發布會”。會上發布了《金融人工智能研究報告（2022年）》，中國信通院云計算與大數據研究所人工智能部高級業務主管李蓀詳細介紹和解讀了報告內容。

? ? ? ?《金融人工智能研究報告》自2021年8月啟動編制，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所牽頭，發起單位為中國工商銀行股份有限公司、中國農業銀行股份有限公司、上海浦東發展銀行股份有限公司、中原銀行股份有限公司、中泰證券股份有限公司、陽光保險集團股份有限公司、中國人壽財產保險股份有限公司、中國平安保險(集團)股份有限公司，聯合北京愛分析科技有限公司共同起草撰寫。

? ? ? ?金融機構數字化轉型正在如火如荼地進行，人工智能作為數字化轉型的重要手段之一，全方位融合賦能金融行業的業務領域和場景應用，人工智能助力金融行業升級的序幕正式開啟。

? ? ? ?從應用范圍來看，目前人工智能技術在金融產品設計、市場營銷、 風險控制、客戶服務和其他支持性活動等金融行業五大業務鏈環節均有滲透，已經全面覆蓋了主流業務場景。

? ? ? ?從技術價值來看，深度融合 金融業務場景的人工智能技術正逐步解決行業痛點問題，在實現業務流程自動化，彌合信息差，構建普惠金融方面發揮著關鍵作用，已經在獲取增量業務、降低風險成本、改善運營成本、提升客戶滿意度方 面進入了價值創造階段。

? ? ? ?從應用場景來看，以生物特征識別、機器學習、計算機視覺、知識圖譜等技術賦能下的金融行業，衍生出智能營銷、智能身份識別、智能客服等多個金融人工智能典型場景。

? ? ? ?本報告從金融行業業務鏈出發，深度剖析人工智能各類細分技術在金融領域的應用及未來發展趨勢，力求展現目前金融人工智能技術應用全貌，為金融行業加快數字化轉型提供幫助和引導，推動健全具有高度適應性、競爭力、普惠性的現代金融體系。

? ? ? ?報告概要如下：

? ? ? ?01金融人工智能行業發展現狀

? ? ? ?人工智能技術因其在文字、語音和圖像等各類信息的自動挖掘、 提取和處理方面表現出的強大能力，成為促進金融科技發展，加速金融數字化轉型的關鍵力量。金融和人工智能的全面融合，正在逐步賦 能金融業務鏈，提升金融機構的服務效率，拓展金融服務的廣度和深度，使得人工智能在金融行業不斷實現價值創造。

? ? ? ?一）發展背景：金融數字化轉型，全面推動產業化發展

? ? ? ?國家宏觀政策和行業領域規范逐步出臺，推動金融數字化轉型。

? ? ? ?地方積極響應中央戰略布局，因地制宜出臺扶持政策。

? ? ? ?行業標準規范逐步完善，推進市場成熟化發展。

? ? ? ?二）發展環境：AI賦能金融業務，全面發揮價值創造力

? ? ? ?以需求為導向，傳統業務行業痛點凸顯

? ? ? ?以智能為目標，提升金融化水平

? ? ? ?以服務為核心，聚焦業務五大核心環節

? ? ? ?02金融人工智能行業發展現狀

? ? ? ?目前，人工智能與金融行業深入融合，金融行業數字化、智能化改革已經初見成效，金融人工智能整體呈現業務智能價值創造，細分行業技術應用和采納度存在差異性，行業發展成熟度呈現階梯分布以 及體系逐漸完善等現狀。

? ? ? ?一）聚焦金融業務核心需求，發揮技術創造力優勢

? ? ? ?人工智能技術賦能主要聚焦金融業務鏈上五大環節的需求，在獲取增量業務、降低風險成本、改善運營成本，提升客戶滿意度四類金融業務場景方面價值創造力突出。

圖 1：金融人工智能技術價值創造力分析

資料來源：調研和公開資料整理

? ? ? ?二）細分行業需求存在差異，技術采納成熟度不同

? ? ? ?銀行、保險、證券行業存在眾多共性場景，針對不同領域還有個性化需求。

? ? ? ?人工智能技術在金融主要場景基本實現全覆蓋，細分行業場景應用成熟有所差異。

? ? ? ?機器學習和語音、視覺感知技術采納度較高，細分行業對于各類技術采納度具有鮮明的行業屬性。

? ? ? ?三）行業發展呈現階梯分布，實現技術跨行業外溢

圖2：金融人工智能行業發展階梯圖

資料來源：調研和公開資料整理

? ? ? ?金融行業的數字化、智能化改革已經初見成效，金融機構在技術研發應用方面呈現明顯的階梯分布。

? ? ? ?金融行業已形成標桿性示范效應，建立技術與業務的聯動發展模式。

? ? ? ?金融行業技術自研率較高，部分金融機構實現技術跨行業外溢。

? ? ? ?四）金融 AI 技術應用為關鍵，相關體系支撐為核心

? ? ? ?目前，金融人工智能技術正處于快速產業化應用階段，技術應用體系可分為基礎層、通用層和應用層共三層架構。

圖3：金融人工智能體系全景圖

資料來源：調研和公開資料整理

• 基礎層，提供底層基礎軟硬件和計算能力。
• 通用層，實現金融智能場景的技術手段和方法
• 應用層，融合技術與業務需求而產生的行業場景。

? ? ? ?配套支撐方面，從戰略、工具和安全層面保障技術應用落地。人工智能工程化，面向數據、算法、模型、服務等要素，提供完備易用的工具體系、標準化的研發運營和管理體系和多樣的效能評價體系。

? ? ? ?安全合規治理，提供體系化可信人工智能技術風險治理規范。

? ? ? ?企業戰略規劃，提供可持續化人工智能技術戰略資源投入和布局。

? ? ? ?03人工智能在金融行業的技術應用及實踐

? ? ? ?人工智能在金融行業的技術應用，主要從基礎層、通用層和應用層發揮賦能效應。基礎層，主要為算法模型提供基礎計算資源和基礎設施，為業務高效落地提供支撐。通用層，充分利用智能感知認知技術，解決傳統金融業務場景的痛點。應用層，將智能技術與業務需求充分融合，衍生出智能營銷、智能投顧和智能理賠等典型智能金融場景。

? ? ? ?一）基礎層：提供底層資源，支撐業務高效落地

? ? ? ?基礎層為算法提供了基礎計算能力、工具和系統，一方面除了CPU（Central Processing Unit，CPU）及GPU（Graphics Processing Unit， GPU）外，還包括為特定場景應用而定制的計算芯片，以及基于計算芯片所定制的服務器，包括 GPU 服務器集群，各類移動終端設備以及類腦計算機等；另外一方面人工智能系統軟件和開發框架作為支持性工具，極大地提高開發效率，簡化開發流程和降低開發成本。

? ? ? ?二）通用層：解決業務痛點，創造核心應用價值

生物特征識別

計算機視覺

知識圖譜

自然語言處理

智能語音

機器人流程自動化 RPA

其他

? ? ? ?三）應用層：結合業務需求，衍生智能金融場景

智能營銷

智能身份識別

智能客服

智能投顧

智能投研

智能理賠

智能風控

智能合規

智能運營

? ? ? ?04金融人工智能核心支撐能力

? ? ? ?一）企業戰略規劃：決定技術價值潛力體現的保障

? ? ? ?前期投入擔憂效應存在，戰略定力影響轉型成效

? ? ? ?長期自適性的戰略規劃，生態和機制多方面創新

? ? ? ?二）工程化平臺管理：推動技術場景快速落地的手段

? ? ? ?技術早期重開發輕管理，應用落地方面問題凸顯

? ? ? ?開發平臺提供一站式服務，配套 MLOps 管理機制

? ? ? ?三）可信合規治理：保證技術安全規范應用的根本

? ? ? ?金融行業重視合規要求，忽略 AI 治理將造成隱患

? ? ? ?可信人工智能治理評估，多維度解決合規安全風險

圖 4：可信人工智能總體框架

來源：中國信息通信研究院

? ? ? ?05金融人工智能發展前景展望

? ? ? ?一）技術方面：技術能力革新，驅動行業發展不斷演進

? ? ? ?基礎技術能力創新突破，成為金融人工智能發展的新驅動力。

? ? ? ?工程化平臺和體系支持能力建設，成為金融人工智能發展的重點方向。

? ? ? ?二）應用方面：場景智能深化，支撐現代金融體系建設

? ? ? ?人工智能逐步滲透業務鏈五大個環節，業務賦能逐步升級。

? ? ? ?人工智能不斷拓寬金融業務領域邊界，進行智能化場景賦能。

圖5：金融人工智能業務場景智能化全景圖

? ? ? ?三）保障方面：可信治理評估，助力行業長期規范發展

? ? ? ?行業逐步重視 AI 技術應用規范，不斷完善評估能力建設。

? ? ? ?重視可信人工智能多元化治理評估，平衡業務轉型要求與合規風險治理。