报告简介

2017年被业内称作人工智能元年，在深度学习技术的加持下，AI技术开始在多种场景落地。作为AI技术应用主要探索者之一，金融业承载了AI技术的多种落地场景。18年开始金融机构和AI公司开始合作构建“智慧金融”生态。然而步入19年后，AI+金融产业逐步趋于成熟，新入局科技公司逐步减少。反观曾做为买方市场主要贡献者的银行，开始成立全资科技子公司，并打出“服务于集团，辐射中小行”的战略口号，开始尝试进军AI金融市场。市场竞争逐步白热化。此外在政策层面，央行逐步开始建立金融科技服务标准，监管沙盒试点城市的推进，以及个人金融数据隐私的推进立法，让AI+金融的技术发展规范化。以联邦学习为代表的机器学习技术以打破“数据孤岛”困境为基点，逐步成为行业技术热点。本报告将从AI应用角度切入，剖析AI技术目前在金融行业的主要应用场景。并推导相应场景解决方案的市场规模。同时，结合政策导向，市场经济环境，技术发展热点，对AI+金融行业的发展进行预测，洞察未来市场竞争的核心客群，分析AI热门技术为金融行业带来的新的机遇与挑战。

目录

一、行业观察篇
1.1 2019年至今AI+金融领域相关政策解读
1.2 2019年至今AI+金融领域行业最新动态
1.3 2019年至今金融领域AI相关融资情况解读
1.4 2018-2022年AI+金融领域相关市场规模
1.5 AI+金融领域产业图谱和AI+金融落地场景细分市场规模
1.6 AI+金融领域行业发展和竞争格局
1.7 典型案例展示
二、行业洞察篇
2.1 技术发展与应用场景交叉，显现技术落地合理性
2.2 政策导向与行业事件交叉，显现行业趋势
2.3 企业发展与竞争格局交叉，显现行业商业化变革

图表目录

图1-1金融科技发展规划（2019-2021年）重点工作任务
图1-2 AI技术在供应链金融风险控制中的作用
图1-3 2019年至今AI+金融相关代表政策汇总
图1-4银行系全资金融科技子公司成立时间表
图1-5虚拟银行牌照持有者&银行优势和启示
图1-6 2019年至今AI+金融相关代表事件汇总
图1-7 2015-2020年7月中国AI+金融领域融资情况
图1-8 2015-2020年7月中国AI+金融细分赛道融资事件数量情况图
图1-9 2015-2020年7月中国AI+金融细分赛道融资事件次数与趋势
图1-10 2018-2022年中国AI+金融相关市场规模和预测
图1-11 2018-2022年中国互联网金融机构与传统金融机构AI投入规模对比预测
图1-12 2019年中国金融机构AI投入规模结构
图1-13 2018-2022年中国银行业AI投入规模和采购情况
图1-14 2019年中国金融业务中科技投入情况
图1-15 2019年中国金融业务AI投入情况
图1-16 2019年AI金融落地场景市场规模占比
图1-17 2020-2022年AI落地金融场景市场规模预计占比
图1-18 2017-2020年银行AI风控投入规模
图1-19 2018年-2022年智能保险市场规模
图1-20 2017-2022年AI+金融市场规模与增长
图1-21 2015-2019年新增AI金融相关公司数量
图2-1 2019年六大行业-四大AI技术应用指数
图2-2 2019年中国AI应用层专利申请情况
图2-3 AI+金融场景应用与技术发展潜力分析
图2-4 2017-2019年银行业IT投入比例分布
图2-5 2019年中小银行科技人员数量占比
图2-6联邦学习技术类型
图2-7银行业联邦学习联合建模