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智能金融数字化时代的发展步伐
发布日期:2021-05-14 阅读次数:261

1.智能金融介绍。

1.1概述

智能金融依托互联网技术,利用大数据、人工智能、云计算、区块链等金融技术手段,使金融业在业务流程、业务发展、客服等方面得到全面智能提升,实现金融产品、风险控制、营销和服务的智能化。

1.2主要产品和服务。

智能金融产品是指依托智能金融场景服务,如智能风险控制、智能风险控制、智能运营等。近年来,中国智能金融产品层出不穷。

1.2.1产品类别。

工行:融智e信,智慧银行生态系统ECOS,小微e贷,融e行,融e联等;

农业银行:农业银行电子贷款、智能风险控制平台、案防监控预警平台、智能反欺诈平台、智能反洗钱平台、零售智能营销平台等。

招商银行:智能风险控制平台天秤系统、AI服务平台、政治贷款、退税贷款、OpenAPI平台等

1.2.2服务类别

智能化营销,智能险控制、智能投资、智能索赔、智能监管等服务。

2.智能金融发展中的问题。

2.1缺乏智慧金融建设经验。

虽然智能金融的概念在中国历史悠久,但纵观中国的金融业,只有少数互联网金融企业积极向智能金融发展,而许多大型国有银行和商业银行只是在行业发展过程中被迫发展。

到目前为止,中国银行、保险等金融企业已经与科技公司合作布局智能金融业务,但没有标杆化的智能金融机构可供借鉴。智能金融参与企业也处于市场探索和测试阶段。总的来说,商业银行缺乏向智能金融转型的历史经验。

2.2各主体建设难度大。

伴随着网络金融、金融科技的不断发展和完善,以及人工智能、大数据、区块链等技术的迅速应用,以银行、信托等为代表的信息技术投入也越来越大。

据相关统计,2019年中国银行、农业银行、建设银行、交通银行、工商银行和邮政储蓄银行信息技术投资总额超过700亿元,达到716.76亿元,银行技术人员62805人,体现了对智能金融发展的重视。

但从某种意义上说,目前我国智慧金融的发展建设主要是各主体依靠自身银行的业务特点和业务优势来实现智慧金融平台的建设和发展,在分析平台结构、数据标准统一和方法模型通用性建设方面存在着不统一的问题,不利于整个金融领域的全方位、全场景的智慧发展。

2.3人工智能等技术应用尚待完善。

根据中国互联网金融协会对a股88家上市金融机构2019年年报的统计分析,73%的上市金融机构已经开展了人工智能应用,其主要应用场景如智能风险控制、智能客户服务和智能营销。组织的比例分别为47%、41%和32%。

其中,上市公司在人工智能应用方面更加积极,90%以上的上市银行已经开展了相关应用探索。

总的来说,人工智能在我国金融领域取得了一定的应用效果,但人工智能技术本身仍在不断发展和发展。

在金融领域,更大规模的应用也面临着数据、成本、安全、人才等各种显性和隐性障碍。

2.4缺乏智慧金融建设人才。

智能金融的基础发展包括大数据、人工智能、云计算、移动互联网、块链等多个技术领域和新兴技术,经验丰富、专业技术力量强的人才是保证智能金融企业稳定高效运营的内在力量。

尽管中国非常重视金融科技的发展,但由于目前中国高校人才培养周期较长,很难满足金融科技快速发展所需的人才规模。

2.5数据维度多样化,质量难以控制。

数据是智能金融发展的重要基础要素,在互联网和金融科学技术蓬勃发展的背景下,用户的交易渠道多样化,如电气商务交易、社交网络转账等。交易数据维度多样化,数据复杂性增加。

用户的交易数据分布在多个应用场景中,增加了智能金融数据的收集成本。

如果金融用户交易数据和信息收集不全面,就无法形成对用户的完整图像,最终导致金融机构无法准确评估和推荐自己喜欢的产品,从而影响客户体验。

比如在智能营销领域,如果智能金融企业在收集客户数据信息时没有完全覆盖客户的消费偏好、消费水平、理财习惯等数据信息,很容易导致产品信息收集不完整,难以准确评估风险指标和匹配交易策略,进而影响智能营销效果,降低客户信任和忠诚度。

3、解决智慧金融发展问题的思路。

3.1完善智能金融政策监管。

目前,国内政策为智能金融发展提供了良好的发展机遇。

2017年5月15日,中国人民银行成立金融技术委员会,旨在加强金融技术研究计划和统一协调。

2019年9月6日,中央银行正式发布了《金融科学技术(FinTech)发展计划(2019-2021年)》,提出金融科学技术是技术驱动的金融革新,要坚持保护正确革新、安全控制、普遍民生、开放共赢的基本原则

到2021年,建立健全中国金融科技发展的四梁八柱,进一步增强金融科技应用能力,实现金融与科技的深度融合和协调发展。

3.2完全融合技术和业务。

通过以下五个方向实现传统银行运营和服务的智能升级:

1)促进智能服务在传统网站和在线网络中的应用,通过机器学习分析服务效率,优化人员结构和网站资源配置。

2)利用计算机视觉技术自动识别和处理业务数据的图像,减少人工输入,降低运营成本。

3)利用语音识别和自然语言理解技术,加强智能机器人的交互深度和广度,通过机器学习和深度学习丰富知识库,提高服务质量。

4)根据场景和商业模型开发上下相关模型,预测客户下一步的操作行为,推送相应的交易页面,提升客户体验。

5)扩大人脸识别、指纹识别、声纹识别等生物识别技术在各种安全认证中的应用,促进服务中身份验证的无媒体化,充分实现互联网技术与金融业务的结合,提高服务效率。

3.3重视培养复合型人才。

拥有丰富经验和大数据、人工智能、云计算、移动互联网和块链技术的复合型人才是智能金融发展的根本保障。

未来智能金融的发展应以银行、保险和证券为代表的金融机构与全国高等院校共同培养,重视复合人才专业能力和具体实际操作技能的培养。

3.4参与多个主体,提高数据质量。

近年来,随着业务的快速发展,金融机构积累了丰富的客户数据、交易数据和外部数据,这是金融机构的重要资产和核心竞争力。

面对银行业等金融机构数据准确性和完整性不足、时效性和适应性不足等数据质量问题,应结合科技手段构建数据质量管理系统,评价数据质量,从数据一致性、唯一性、完整性等角度分析数据。以监督数据质量问题为导向,通过机构自我评价和监督检查评价双向驱动,银行保险机构在发现问题、分析原因、实施改革的过程中,不断提高监督数据质量,提高数据可用性。

智能金融

4.智能金融市场现状分析。

4.1金融大数据服务市场分析。

根据世界上最大的企业成长咨询公司Frost&Sullivan的数据,2019年中国金融服务业大数据分析服务市场收入总额为人民币1093亿元,受COVID-19疫情影响,2020年上半年金融机构业务发展缓慢,大数据分析服务整体需求下降,但随着经济持续复苏,未来金融服务业大数据分析服务有望持续快速增长。

从细分需求来看,2019年金融服务业大数据分析服务市场,金融风险管理占323亿元,约占30%;770亿元用于客户生命周期管理,包括吸收新客户和现有客户管理,约占70%。

4.2金融云市场分析。

2020年5月,根据国际数据中心发布的报告,2019年中国金融云市场规模达到33.4亿美元,同比增长49.6%,其中金融云基础设施市场规模达到23.5亿美元,同比增长50.0%;金融云解决方案市场规模达到9.8亿美元,同比增长48.6%。

到2020年上半年,中国金融云市场将达到19.1亿美元。

尽管受疫情影响,金融云市场在本周期内仍保持良好增长,同比增长37.5%。其中,金融云基础设施市场13.4亿美元,同比增长35.6%。金融云解决方案市场5.7亿美元,平台和应用解决方案市场分别2.2亿美元和3.5亿美元。

智能金融

就竞争而言,从金融云(平台)解决方案的市场份额来看,在金融云基础设施(公共云+私有云)市场上,阿里、华为、腾讯、百度等云服务提供商紧紧抓住数据和智能两条主线,不断完善和丰富底层分布式架构、数据库、开发平台和应用编程接口平台等产品,业务规模在疫情期间仍保持快速增长。

2020年上半年,蚂蚁、华为、腾讯、百度市场份额分别为27.7%、13.2%、12.7%、12.2%

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4.3金融+人工智能市场分析。

近年来,随着人工智能技术的成熟和金融业积极拥抱金融技术和创新,人工智能在金融领域的应用场景越来越深入,智能营销、智能顾问、智能控制等人工智能+金融的应用场景越来越受到市场的欢迎。

据iResearch公布的数据显示,2019年金融场景下,人工智能投资总额达到197.9亿元,2020年达到254.4亿元,人工智能不断成为金融机构产品和服务转型的重要途径。

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5.总结和展望。

中国智能金融的概念由来已久,但近年来才真正受到传统金融机构尤其是大型传统金融机构的重视,投入了大量的资金和人力。

以银行业为例,2019年国有大型银行和股份制银行的金融技术/信息技术资金总投资1008亿元,占总收入的2%以上。其中,建设银行、工商银行、农业银行和中国银行投资超过100亿元。

在科技人员投资方面,2019年国有大型银行和股份制银行的金融科技人员总数已经超过8万,到2020年将有进一步的人才扩张计划。

此外,中小银行方面,虽然总体规模较小,但对科技的投入也十分重视。2018年中小银行近三分之一的金融科技投入占总收入的3%以上,与2018年相比,金融科技投入增长30%以上的银行近五分之一,增长10%以上的银行近三分之二。

超过70%的银行拥有金融科技一级部门,比2018年的调查数据增加了近25%。

近年来,传统金融机构积极拥抱科技,加快智能发展,主要原因如下:

1)传统金融机构面临竞争激化、人工费增加、效率低下、产品同质化、客户需求变化等困境和压力,利润下降和客户流失,行业需要变革

2)国家和监管部门对金融机构拥抱科技,加快产品和服务创新,提供开放鼓励的经营效率;

3)近年来,互联网、5G、大数据、人工智能、云计算、区块链等新技术的迅速发展,为智能金融的发展奠定了技术基础

4)具有科技属性的新兴金融服务提供商的服务和业务领域从c方和b方开始深入培育金融服务的新场景。例如消费金融公司、网络银行、网络小贷款公司等,进一步加剧了传统金融机构的竞争。

在这里,我不想坚持租房比拥有自己的房子更不利。然而,显然,野蛮人拥有自己的房子,因为盖房子的成本太低,而文明人通常租房子,因为他买不起房子。

综上所述,在这种背景下,中国智能金融业受到高度重视,迎来了快速发展。各类金融机构加大了科技资金和人力投入。但总的来说,中国智能金融发展还处于起步阶段,行业内专业技术人才短缺,政策有待完善,新兴技术融合有待加强,场景应用单一,大多处于起步阶段,创新产品同质化等诸多痛点。

展望未来,中国智能金融的未来发展趋势包括:

1)金融机构将继续增加科技资金和人才投入,确保智能金融转型的顺序实施;

2)继《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》发布并扩大试点后,未来国家将加快完善智能金融监管政策;

3)未来,随着智能金融的可持续发展,将加快新技术的深度融合;

4)智能金融场景的应用将从单一或简单的场景叠加到广阔的生态金融圈;

5)目前,中小金融机构在科技投资上存在同质化问题,产品创新仍然不足。

未来,金融机构将加快服务思维的转变,从产品供应到客户需求,不断创新产品,优化服务。

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