一、行业综述
1、定义及工作原理
金融概念则指银行、保险公司、证券公司等主要金融主体机构。AI应用场景涵盖前中后台中的市场营销、产品设计、风险管控、客户服务、运营支持等。AI金融并非单纯的技术累加，而是针对不同业务场景需求，运用前沿技术成果推出的创新金融产品、经营模式、业务流程，以及推动金融业务高质量发展的一系列配套解决方案。
金融AI工作原理
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
2、发展历程
目前，金融行业已由传统的“IT/互联网金融”演进至“Al金融”。“A金融”可提升金融行业数字化水平，通过实现金融业务流程自动化，降低人工成本，同时提升数据处理效率，减小金融市场信息不对称性，并且提供智能营销等差异化服务，提升客满意度。
金融AI行业发展历程
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
二、政策背景
2019年8月，人民银行发布了《金融科技发展规划( 2019-2021年)》，明确了金融科技发展的重要意义和方向。2021年末，人民银行发布了《金融科技发展规划（2022-2025年)》，重在解决金融科技发展不平衡不充分的问题。在数字经济的浪潮下，新政策以“金融科技的整体水平与核心竞争力实现跨越式提升”为核心目标，在金融科技治理体系、数据要素价值挖掘、关键核心技术深化、数字基础设施建设等方面提出了更加具体的要求和举措。
中国金融AI行业相关政策梳理
资料来源：政府公开报告，华经产业研究院整理
2、社会背景
自2019年人民银行发布金融科技发展规划以来，我国金融业数字化转型升级深入推进，金融机构技术资金投入持续增长。2022年，以银行、保险、证券为主的金融机构技术资金投入预计将超过4000亿元。预计截至2024年，银行技术自己投入将达到4328亿元，保险和证券机构将分别达到798亿元和629亿元。巨额投入夯实金融机构的IT基础，做好AI金融应用的底层设施建设。
2020-2024年中国金融机构技术资金投入情况
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
相关报告：华经产业研究院发布的《2023-2029年中国金融AI行业市场运行态势及投资战略规划报告》
三、产业链
金融AI行业产业链分为三个环节，上游环节主要为人工智能基础层和端侧硬件部署，提供软件支持和底层逻辑；中游环节为金融AI技术层包括计算机视觉、机器学习、知识图谱等；下游环节主要为应用领域包括安防与身份识别、信贷风控与合规控制等。
金融AI行业产业链
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
四、行业发展现状
1、行业相关产业规模
由于金融机构往往具有信息安全要求高、数据处理量大且信息基础设施建设较为完善的特征，人工智能技术得以较早在金融领域营销、合规、风控等多元化场景实现落地应用并得到长足发展。据统计，2021年AI金融核心市场规模达到296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2024年，核心市场规模达到516亿元，CAGR=25%，带动相关产业规模1211亿元。
2020-2024年中国金融AI相关产业规模情况
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
2、产品市场规模占比
金融机器学习产品由于与金融机构多业务场景均可密切结合且产品能力在海量高质金融业务数据助力下得到快速提升成为市场主要拉力之一，2021年金融机器学习产品占AI+金融核心产品市场规模比重达42.2%。
2021年金融AI产品市场规模占比情况
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
3、金融计算机视觉核心市场规模
据统计，2021年AI金融领域计算机视觉核心产品及服务市场规模达到75亿元，预计到2024年核心产品及服务市场规模将达到106亿元，2019-2024年CAGR=11.6%。金融行业内，计算机视觉产品及服务在深度学习算法的加持与带动下在人脸识别及证照识别等应用场景得到了广泛的应用。
2019-2024年中国金融计算机视觉核心市场规模
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
4、金融知识图谱核心市场规模
据统计，2021年AI金融领域知识图谱核心产品市场规模达到21亿元，预计2024年核心产品市场规模将达到45亿元，2019-2024年CAGR=26.3%。自2019年开始，知识图谱产品在金融市场逐渐得到认可，并加速向信贷风控、精准营销、流程优化等场景渗透，促使知识图谱市场规模逐渐提升。
2019-2024年中国金融知识图谱核心市场规模
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
5、金融机器学习核心市场规模
据统计，2021年AI+金融领域机器学习核心产品市场规模达到125亿元，突破百亿大关，预计到2024年核心产品市场规模将达到208亿元，2019-2024CAGR=21.05%。机器学习产品与金融行业天然适配性较高，一方面金融机构自身多变性、复杂性，且通常面临营销获客难、风险防范难、用户管理难的痛点，另一方面金融机构本身拥有海量高质的数据基础，为金融机器学习产品，有利于机器学习产品能力的提升，也正因如此金融机器学习市场规模可保持稳步增长。
2019-2024年中国金融机器学习核心市场规模
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
6、金融自然语言处理核心市场规模
据统计，2021年AI金融领域自然语言处理核心产品市场规模达到30亿元，预计2024年核心产品市场规模将达到64亿元，2019-2024CAGR=31.5%。近两年受对话机器人加速应用及知识图谱产品的加速推广，加之金融机构本身具有数据敏感度高的特征和IT研发能力较弱的痛点，需要由外部机构构建大而全、复杂度高、私有化部署的垂直应用类解决方案同时进行频繁的更新迭代，金融自然语言处理产品市场规模保持相对高速增长。
2019-2024年中国金融自然语言处理核心市场规模
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
7、金融智能语音与对话式AI核心市场规模
据统计，2021年AI金融领域智能语音与对话式AI核心产品市场规模达到45亿元，预计到2024年核心产品市场规模将达到94亿元，2019-2024CAGR=46%。目前，金融领域智能语音与对话式AI产品主要应用在智能客服领域，以语音机器人的形式融合智能语音技术与自然语言识别、知识图谱等技术，替代传统人工客服大批量、重复性工作以实现降本增效。
2019-2024年中国金融智能语音与对话式AI市场规模
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
五、竞争格局
现阶段AI+金融领域的主要玩家包含互联网大厂、AI企业、智能硬件企业、金融机构科技子公司等4大类，其业务均呈现全栈式布局趋势。其中，互联网大厂与深耕垂直领域的AI企业核心优势业务领域集中于AI金融软件业务，可独立从技术层到应用层自闭环产出一套AI金融解决方案，并辅以人工智能基础层能力为支撑。智能硬件企业以端侧硬件部署能力见长，并在AI金融业务实际拓展中基于对配套软件的需求，产业链内角色逐步由软件集成者向开发者转变。金融机构科技子公司则以从母公司获取的金融业务知识沉淀、数据积累为核心，从AI金融应用层入场，并发挥金融机构派系内关系优势，以资源集成者、任务分包者等角色参与中上游环节，通过与AI企业、智能硬件企业合作解决自身存在技术短板的问题。
金融AI市场主要参与企业
资料来源：公开资料，华经产业研究院整理
六、行业发展趋势
1、多元化的应用场景：金融Al技术将会被应用于更多的金融业务领域，包括投资管理、保险、税务、会计等。同时，金融机构也将会开始尝试使用AI技术来解决一些传统业务中存在的问题。
2、智能化客户体验：随着金融AI技术的不断发展和普及，客户对于智能化的金融服务将变得越来越多样化和个性化。金融机构需要依靠AI技术来提高客户服务和用户体验，从而满足客户的不同需求。
3、Al与区块链、云计算的融合：金融Al技术将与区块链、云计算等新兴技术结合，共同创造出新的金融服务模式和商业模式。例如，在金融风控领域，Al技术可以跨越不同的平台，与其他数据访问技术相结合，以实现更好的风险管理。
华经产业研究院通过对中国金融AI行业海量数据的搜集、整理、加工，全面剖析行业总体市场容量、竞争格局、市场供需现状及行业典型企业的产销运营分析，并根据行业发展轨迹及影响因素，对行业未来的发展趋势进行预测。帮助企业了解行业当前发展动向，把握市场机会，做出正确投资决策。更多详细内容，请关注华经产业研究院出版的《2023-2029年中国金融AI行业市场运行态势及投资战略规划报告》。
