中国金融业人工智能行业应用发展图谱2023

中国金融业人工智能行业应用发展图谱2023 资源摘要信息: "中国金融业人工智能行业应用发展图谱2023" 描述了中国金融业在人工智能应用方面的发展历程、当前应用情况以及未来发展趋势，并提供了多个金融机构应用人工智能的案例分析。报告强调了数字化技术对金融业创新与效率提升的重要性，并指出了数智技术赋能产业金融发展的特征。报告还详细探讨了人工智能技术在金融行业中的多个应用场景，包括营销、服务、投研、投顾、风控、研发等，并分析了技术应用中遇到的挑战与策略建议。 知识点: 1. 金融业人工智能应用背景： - 金融赋能实体经济成为主旋律，数字技术推动金融业高质量发展。 - 数字技术应用拓展至线上融资、风险评估、交易撮合、营销决策等环节。 - 金融行业数字化成熟度高，具备人工智能深入应用的良好土壤。 2. 数智技术赋能产业金融发展特征： - 金融机构需要将数字化金融服务与自身数字化转型相结合。 - 打造现代金融机构和市场体系，资金进入实体经济的渠道需通过AI驱动共建产业生态。 - AI技术作为金融智能交互与KYC探查能力，提升客户服务体验。 3. 金融业AI应用核心场景与提升关键能力： - 产品研发运营与资产管理。 - 合规风控与市场营销。 - 用户运营，降低人力资源成本，释放人力至高价值环节。 - 激活数据要素价值，促进金融普惠化。 - 赋能场景创新，提升个性化服务能力。 4. 金融业AI应用发展图谱及行业应用案例： - 针对不同金融机构的AI应用案例，包括工商银行、光大银行、中国农业银行、中国太平洋保险、中信证券等。 - 案例展示各金融机构在客户服务、风险管理、产品研发、营销推广等方面的应用效果与实践经验。 5. 金融行业AI应用关键挑战： - 数据治理挑战：数据散乱、质量不高，数据治理和数据资产化进程初期阶段。 - 成本投入挑战：AI部署成本高，资源利用率低，尤其对中小金融机构影响较大。 - 组织协调挑战：组织机制和业务规则需适应AI融入，人机协作、部门协作中责任的解释、分担和认定问题。 6. 金融行业AI应用发展趋势： - AIGC能力充分利用，满足客户需求，形成更智能的金融体验。 - 大模型深入理解和探查用户需求和行为，提供个性化服务。 - 数字员工成为金融行业标配，AI原生应用涌现。 7. 金融业人工智能行业应用发展策略建议： - 业务为纲、机制兜底，构建金融业AI发展规划。 - 创新引领、合规为基，金融大模型的能力需要在场景中验证。 - 政策导向加大数智技术扶持，鼓励创新、治理规范进一步完善。 这份报告为理解中国金融业在人工智能领域的应用与发展提供了全面的视角，从政策导向、技术应用、行业案例到发展趋势及策略建议，涵盖了金融业AI应用的全貌。