金融AI

1、 Table_IndustryInfo 2020 年年 05 月月 29 日日 跟隨大市跟隨大市(維持維持) 證券研究報告證券研究報告行業研究行業研究汽車汽車 AI 專題報告專題報告 AI 助力人類進入新世界助力人類進入新世界 投資要點投資要點 西南證券研究發展中心西南證券研究發展中心 分析師：譚菁 執業證號：S1250517090002 電話：010-57631196 郵箱： 分。

2、 1?|? ? ? AI ? ?務? 2?|? ? AI ? ? ?務? 2020 ? 01 ? 3?|? ? ? ?&CEO? ?。

3、的高速發展。
AI改變了我們與機器互動的方式，影響了我們的生活，重新定義了我們與機器的關系。
縱觀整個科技發展史，變革其實都是由交互體驗革新引發的:鼠標、鍵盤打開了PC時代的大門，觸摸打開了移動互聯網時代的大門。
而在Al時代，交互設計變革不是一種進化，是重構，它將重構我們身邊的工具、生產力、生活甚至是美學。
百度人工智能交互設計院著眼于“AI人機交互”，基于過去一年多對AI領域前沿技術、產品和設計的深入研究和洞察，結合產業界和學術界的經驗，探討了AI時代的“人機交互介質”、“交互對象”、AI應用”、“人機關系”等在未來3年內的發展趨勢，形成了該領域的設計洞察，并總結為AI人機交互的8大趨勢。
趨勢總覽1.語音交互技術進步，更趨向人類自然對話體驗2.人臉、手勢等通道更多出現在產品中，多通道融合交互成為主流交互形式3.智能體開始擁有明確的人設4.智能體在被動交互外開始出現主動交互行為5.智能體開始擁有情感判斷及反饋智能6.Al對特定人群的關懷得到快速發展和應用7.智能設備互聯互通，多場景銜接8.人機走向深度協同，信任構建成為首要突破點。

4、相對優勢，行業發展潛力巨大。
AI技術向金融業各個務場景滲透，帶來整體效率的提升和服務模式的轉變智慧銀行、智能投顧、智能投研、智能信貸、智能保險和智能監管是當前人工智能在金融領域的主要應用場景，分別作用于銀行運營、投資理財、信貸 、保險和監管等業務場景。
智慧銀行從提升用戶體驗和服務效率為主要出發點，實現服務和運營的智能化變革；智能投顧是人工智能在理財領域的應用 ，旨在利用計算機程序評估用戶的風險偏好和理財需求，從而提供自動化的配置建議；智能投研用于輔助投資分析，提升投研效率；此外，信貸、保險和監管也朝著智能化的方向發展。
金融業智能化的變革從各個角度提升了行業效率，為業務模式的創新提供了新思路和新方法，但同時也使金融風險變得更加復雜，新監管手段的探索受到重視。
當前AI對金融業的輔助作用明顯，場景創新是重點，未來具有不確定性當前，人工智能在金融行業的應用場景絕大多數是人機結合式的，即機器或技術對實際的金融業務起輔助性作用，人工干預仍不可或缺。
但長期來說，隨著技術的逐漸成熟，市場的發展具有較強的不確定性。
一方面，技術所能達到的界限難以界定，不排除對行業產生顛覆性影響的可能性；另一方面，金融業務場景和技術應用場景都具有很強的創新潛力，未來，是否會出現新舊場景的迭代也是個未知數。

5、思(DeepThought)”經過750萬年的計算和驗證后找到了生命、宇宙以及一切問題的終極答案4但是，它卻無法提供這個讓人費解的答案所對應的問題，也由此讓這個答案失去了意義。
因此在任何時候，在幾乎任何領域，提出正確問題可能比找到最終答案更加重要。

6、金融領域的應用:計算機視覺、語音識別、自然語言處理、知識圖譜。
核心觀點包括: 人工智能技術對金融業價值鏈每-環節產生影響，體現在三個層面:自動化、智能化、創新化。
目前，計算機視覺和語音識別技術在金融業務中已經得到普遍應用，業務自動化水平得到突破; NLP和知識圖譜則在逐步落地中,使得智能化創新逐漸增加。
現階段，人工智能技術創造的價值主要體現在:為金融機構降低運營成本和風險成本。
短期內，人工智能應用仍將以這兩點價值為核心;長期來看，技術應用將有助于新業務獲取與客戶滿意度增加。
為發掘智慧金融價值,持牌金融機構需要盡早布局人工智能技術。
兩項新趨勢已經出現:第一，人工智能在金融領域的應用正從產品向綜合解決方案發展;第二,領先的持牌金融機構以自身場景應用為基礎，對外進行技術輸出賦能。
未來，新的人工智能技術和算法將不斷走向成熟,推動行業邁向智慧金融新時代。
這里我們以兩項熱門領域-聯邦學習和可解釋的人工智能(XAI) 為例，展望人工智能技術在金融領域的潛在價值。

7、中國AI+金融行業發展研究報告 2020年 2 報告摘要 2020.9 iResearch Inc. 來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。
趨勢洞見 細分領域落地 分析 行業整體發展 分析 監管政策越發收緊，回歸科技屬性是行業浪潮：從政策上看，中央將人工智能列入國家戰略層面，各一線城市紛紛出 臺政策，打造金融科技特色經濟。
但金融控股公司監。

8、用越來越多。
AI應用在印度占45%，在美國占35%，在日本占28%，在英國占23%。
2.94% 的組織現在相信人工智能將幫助創造更多的機會，而不是對他們的行業構成威脅。
3.大約70% 的企業已經在一個或多個功能領域以某種形式實施了人工智能，而去年這一比例約為62% 。
4.旅游和招待服務(89%)在人工智能實施方面處于領先地位，其次是科技媒體通信（TMT） (86%)、金融服務(82%)以及醫療和制藥(73%)。
5.37% 的組織發現正確使用AI具有挑戰性。
28% 的企業缺乏用于人工智能解決方案的高質量數據。
28% 的公司表示，培訓和招聘熟練的專業人員，他們可以發揮人工智能系統的作用。
6.35% 實施了試點項目的組織發現，從試點項目到生產項目的各個環節都很艱難。
38% 的機構計劃使用人工智能在后新型冠狀病毒肺炎時代實現快速創新。
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9、利用AI/ML投資研究，創意產生和綠色金融亞太地區40%的受訪者將AI/ML用于投資研究和創意產生，顯著高于歐洲、中東和非洲（19%）和美洲（35%）。
亞太地區44%的公司將ESG數據用于AI/ML。
亞太地區正在培養金融數據科學人才超過三分之一（39%）的受訪者預計2021年數據科學角色的數量將增加。
亞太地區71%的數據從業者正在使用深度學習。
文本由云閑原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：路孚特（Refinitiv）：亞太金融公司如何接受人工智能和機器學習。
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10、科技先鋒科技先鋒系列系列報告報告182 C3.AI：全球領先的：全球領先的SaaS AI開發平臺開發平臺 圖片來源： C3.ai官網 中信證券研究部中信證券研究部 前瞻研究前瞻研究 2020年年12月月30日日 1 1 1 1 公司簡介公司。

11、安全AI平臺GPU實踐和思考 又可 202011 提綱 背景性能優化快速響應需求 GPU利用率總結 問題域 消費者監管權利人 黑灰產商家平臺方 效果 快速 響應 風險類 型多 風險變 化快 相關角色 核心問題 核心訴求 快速生產 快速部署 。

12、2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 1 貝殼找房如視事業部渲染技術負責人 黃翔 https: GPU助力AI普惠未來家設計 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 2 未來。

13、AI產產品品在在美美國國的的上上市市途途徑徑 傅立 副總裁，RAC 海河生物 什什么么是是AI Artificial Intelligence AI 人工智能。
被廣泛定義為制造智能機器， 特別是智能計算機程序的科學和工程。
常見的人工智能技。

14、AI賦能線下零售賦能線下零售 唐穎雯唐穎雯 產品經理 碼隆科技 Copyright 2020 Malong LLC 碼隆科技碼隆科技Malong LLC是是零售行業零售行業領先的領先的人人 工智能技術供應商工智能技術供應商，利用世界領先的利。

15、JETSON BRINGS AI TO EVERYONE, EVERYWHERE Ming Li, Ph.D Director, Developer Relationship 2 NVIDIA IS THE WORLDS LEADING A。

16、AI 語音交互開放平臺 的 構建與演進 曹洪偉 DuerOS首席布道師 什么是AI 人工智能的計算機體系視角 什么是智能語音交互 人機交互的演變 對話式AI操作系統與開放平臺 AI 語音交互開放平臺的構建DuerOS Bot Platfor。

17、AI的使命，企業智能化升級范式探索 EliteGo菁銳同行 黃小平 2020.12.19 中國 北京 1個人簡介 黃小平Gavin，EliteGo創始人CEO，中南大學本科，中科院人工智能碩士，清華大學經管學院工商管理碩士，人工智能 技術與。

18、數據與平臺化建設驅動AI研發提效實踐 AI中臺質量與工效團隊負責人 趙明 分享議程 團隊業務介紹 業務痛點與解決方案 數據增強與清洗平臺 算法指標評測平臺 自動化壓測平臺 接口自動化測試平臺 QA 團隊業務介紹 好未來AI中臺致力于將人工智。

19、AI 驅動安全運營，助力自動自主防御體系構建 Fortinet華東區技術經理 卜嬋敏 2 41 初級招聘 缺乏經驗豐富的網絡安全與業人員 3M 缺口 全球網絡安全人力資源 56 組織 網絡安全分析師丌堪重負 Sources: 1.Reinv。

20、p一般而言，用于 AI 制藥的深度神經網絡通常含有輸入層隱含層和輸出層三層結構。
生物數據首先需要轉換為輸入值數組，然后這些值被輸入隱藏層運算。
深度神經網絡的其中一個挑戰便是定義網絡的深度和寬度即隱藏層和每層節點的數量。
一層中的每個節點從前一。

21、本報告介紹了一項全球金融服務的調查結果，由劍橋劍橋大學替代商學院CCFAF在劍橋大學法官商學院和世界經濟論壇Q2Q3 2019聯合進行。
共有來自33個國家的151名受訪者參與了調查，包括金融科技公司占樣本的54和現有金融機構占樣本的4。

22、產品需求多樣化 。
1AI 系統提供方在保護用戶個人信息隱私的前提下， 應明確基本和潛在服務用戶范圍，對不同類別的用戶進行實 際需求調研，整理分析不同用戶的交互方式和操作習慣，保 證產品原型設計階段滿足用戶多樣化需求，并盡量考慮潛在 產品服務。

23、建立專業研究團隊，保持高水平研發投入。
目前，公司已建立研究總院專業研究院的研發組織體系，擁有由院士領銜，包括博士碩士在內的超2000人的專業研發團隊，并設立智能金融研究院，探索區塊鏈數字人民幣應用信息安全等金融科技領域前沿技術，連續兩年研發。

24、發展趨勢新動能：數據引領發展新動能智能金融時代，面對來自于互聯網的多源異構的超大規模數據，數據處理和應用能力將成為金融機構構建競爭壁壘的核心能力，數據已經成為一種獨特的戰略資源，重要性愈發凸顯，逐漸成為新動能。
新數據供給為行業發展孕育了無限。

25、智能零售零售是中國經濟發展的支柱。
電商行業經歷了二十年的發展，收集了大量的線上消費者數據，而占交易比重更大的線下零售場景數據相對匱乏。
和線上零售相比，線下零售仍然占整個零售業的絕對主導地位。
然而線下零售競爭日趨激烈，以數據為驅動的精細化運營。

26、提高勞動生產率，降低運營成本據 PWC 預計，2017 年至 2030 年期間，勞動生產率提高將占到 AI 大數據對國內生產總值貢獻的 55以上。
成本控制向來是企業關注的重點。
AI 大數據是重要的數字化工具之一，可以降低成本并改進決策制定，。

27、當前，隨著人工智能技術應用的廣度和深度不斷拓展，正在成為信息基礎設施的重要組成，但在這個過程中也不斷暴露出一些風險隱患，包括數據濫用導致的隱私泄露風險算法安全導致的應用風險系統決策復雜導致責任主體難以界定等。
面對人工智能技術引發的風險，推動。

28、成為人工智能驅動型企業德勤企業人工智能應用現狀分析第四版德勤人工智能研究院 和德勤綜合研究中心的報告前言:成為人工智能驅動型企業 2摘要: 轉型一直在進行，但始終未完成 3戰略:什么是企業的北極星 7運營:如何將轉型融入日常工作 11文化與。

29、AI案例精選德勤人工智能研究院 AI案例精選 德勤人工智能研究院1目錄01介紹202消費行業403能源 資源和工業ERI1604金融服務業 FSI2805政府和公共服務 GPS4006生命科學與健康管理5207技術 媒體和電信 TMT740。

30、對于普通大眾來說，不值得信任的人工智能的定義可能是顯而易見的:歧視性的不透明的誤用的，以及在其他方面缺乏普遍性預期的信任。
然而，發展可信賴的人工智能仍然具有挑戰性考慮到有時需要的實用平衡行為:例如，在可解釋性理解人工智能算法結果背后的基本原。

31、Hyperledger區塊鏈專場王義山 2021年07月31日區塊鏈AIoT數字金融資產監管及AI實時風險管控區塊鏈AIoT數字金融資產監管數字金融是指通過互聯網及信息技術手段與傳統金融服務業態相結合的新一代金融服務.未來十年的金融業態是數。

32、SQLFlowSQLAIaccuracy0.8402loss0.3748auc0.8603aucprecisionrecall0.5226recall0.4071averageloss0.3936precision0.8171globals。

33、阿里視覺AI開放之路:從公共云走向端云協同謝宣松達摩院資深算法專家Let more people use better AI Contents目錄AI平臺化之路阿里云視覺智能開放平臺發布:云端協同框架OpenSDK進化與未來01020304。

34、AI醫健中臺技術進展及生態發展戴文軍阿里巴巴達摩院資深產品專家Contents目錄01醫健市場的挑戰和機會02達摩院醫健AI核心突破03AI醫健中臺生態構建及落地醫健市場的挑戰和機會01市場規模大2020年中國醫療大健康市場規模達到89萬億。

35、基于OCT醫學影像的AI輔助診斷應用實踐耿科廣州永士達醫療科技有限責任公司CTO管腔道OCT醫學影像系統無創無損無輻射高分辨率可達12微米穿透性精確成像活體實時觀測3D成像探頭在腔內進行探頭在腔內進行360360掃描掃描弱干涉光通過探頭進入。

36、達摩院工業視覺AI:見微生態認證與培訓計劃陳列高級產品專家達摩院工業視覺產品負責人,01234獨立訓練版公共云數據管理版敏捷訓練原生版敏捷訓練版見微產品體系行業集成版視覺工具集成版巡檢廢鋼版PCBAOI版運行服務版SDK服務部署業務規則調試。

37、智能涌現:AI 行業華先勝阿里巴巴集團副總裁達摩院城市大腦實驗室負責人IEEE Fellow2021.10.22無行業,不AI智能涌現:AI發展的不同階段沒有一個行業不受AI的影響No industry that will NOT be t。

38、版權聲明本報告版權屬于北京軟件和信息服務業協會及金科創新社,并受法律保護.轉載摘編或利用其它方式使用本白皮書文字或者觀點的,應注明來源.違反上述聲明者,本團隊將追究其相關法律責任.編委會主 編:習輝副主編:姜 曉 芳 李 慶 莉 張磊成 員。

39、議程,何為戴著鐐銬跳舞,所謂戴著鐐銬跳舞即是不逾矩而隨心所欲,1,01,何為戴著鐐銬跳舞,02,AI 產品的約束,03,AI產品生產體系,數據,數據視頻數據量爆發,算法 深度學習平臺,算法 視頻分析算法森林,5 325,2,1003500T。

40、1報告名稱報告名稱報告名稱零壹金融科技案例系列報告廣電運通廣電運通:深度融入華為昇騰 AI 生態體系,金融科技領域持續發力2022.08研究機構:發布機構:報告主編:柏亮 于百程報告編審:李昕執筆團隊:陳宥汐1零壹金融科技案例系列報告廣電運。

41、AI everywheregTroBRoNRLN44231021 aeglGG8EoPPOperations Develop Network Compute CPU GPU Elastic Compute Service Storage N。

42、2022AI僨嗴蔠裮悞鶯慇啂雜瀕譯鯛蟨恖鯤趵鎽茒麼過邁羠2022AI僨嗴蔠裮悞鶯唪檸鰥墡杶镾謭 斶呺諦昦瀇鞲婩敡勢杚鰥墡杶镾錫撾趵詵慁醁僨嗴斶叄蟨恖翜 閗錫撾呺鉢鯤趵亱鐍擊鉢AI镾趵僨嗴艊屒鍊嶗呺蹺敤詇粶乵侸蹺敤詇陝壉嗁AI彾踵昦獻蹺廟敤詇。