2023年金融科技行业中期策略报告 AI赋能金融

01人工智能满足降本增效需求，金融是重要的应用场景

AI的应用可以在很多领域满足降本增效需求：随着AI技术的发展，许多重复性、机械性或高风险的工 作已经被智能系统和算法所取代，从而满足降本增效的需求。在生产制造、客户服务和支持以及数据 分析和决策支持等领域，企业已经通过AI有效降低人力成本。例如智能客服、自动化生产线、智能仓 储机器人的应用，显著降低了企业的人力成本，提高了效率和准确性。计算智能：机器在计算和存储方面早已超越人类智能，因此现在的计算和存储基本依赖计算机。感知智能：视觉、听觉等感知正在超越人类，视觉识别、声音识别在快速替代传统人力。

认知智能领域持续取得重要技术突破。 “能理解、会思考”的能力一直是AI最难突破的人类能力， ChatGPT爆火，短短数月影响力便辐射全球。ChatGPT强大的自然语言生成能力让人们看到了AI获得认 知能力的可能性，这将对人们的生产生活带来颠覆性变革。认知智能的突破有望使得AI在众多领域得到应用。在应用层面可以分为通用认知智能应用和行业认知 智能应用两大类。通用认知智能应用如对话机器人和会话智能将改变销售和客户服务工作流程，实现 自动化和智能化。行业认知智能应用如智能诊疗将革新医疗领域的工作流程，通过模拟医生的思维逻 辑提供诊疗方案，提升医疗效率和质量。

02智能信贷风控充分应用Al技术，实现对欺诈、还款能力和还款意愿的识别

信贷风控是指金融机构在进行信贷业务时，通过采用各种方法和工具来评估借款人的欺诈风险 和信用风险，并制定相应的风险控制措施以减少信贷风险，确保借款资金的安全性和借贷双方 的利益最大化。还款能力的判别涉及收入、负债、资产等客观因素，计算智能的应用将提升风险审核效率。还款意愿的判别侧重于主观因素。传统金融机构在评估还款意愿的时候需要投入较多的人力和时间。 而AI技术的应用可以帮助比对黑名单、分析社交行为与轨迹等，从而更好地了解客户的还款意愿。认知能力如知识图谱技术具备辅助判别还款意愿的潜力。

通过应用各类AI技术，信贷风控领域成本显著下降，效率显著提升。根据海外机构调查，部分公司应 用AI，在信贷风控领域实现了降本增效。具体而言，信贷审批层级减少了50%，平均审批时间减少了 56%，自动审批数量增加了15%。公司在AI领域开展了多项研究，包括大模型计算，金融知识图谱和情绪识别等技术。基于AI和大数据技 术，公司已推出Argus智能风控引擎、Glaucus增长引擎、智能机器人及金融OCR服务等多项智能服务。公司的逾期率较低，体现其较好的风控能力。

03Al大模型赋能智能投研投顾

基于多源数据和业务逻辑，大模型可实现数据和流程的可视化，并根据需求集成财务工具、因子工具、预测模拟器等智能工 具，从而提高投资研究的效率。狭义上，智能投顾就是使用数字化手段协助用户进行投资，即运用云计算、大数据、智能算法等数字技术，根据客户不同的投 资需求、风险偏好，为其提供自动化、智能化、定制化的投资建议和自助式的线上证券投资服务。广义上，智能投顾可以扩展 到智能理财，涵盖整个财富管理行业，通过将数字技术应用在整理理财服务流程，为客户提供智能化、自动化和个性化的资产 配置、账户咨询、理财规划等与财富管理相关的各类线上服务。

我们以个人和机构金融信息服务软件市场规模来表征智能投研、投顾的市场规模，根据弗若斯特沙利文 预测，到2026年整体市场有望保持18.7%的较高复合增速。从行业横向对比上看，AI在金融行业的应用程度没有达到平均水平，未来在金融行业的应用仍有较大提升空间。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）