在当今数字化时代的浪潮中，AI + 金融作为科技与金融深度融合的前沿领域，正经历着波澜壮阔的变革。这一变革不仅重塑了金融行业的生态格局，还为金融服务的创新和升级注入了强大动力。
从政策导向来看，AI + 金融行业正处于政策的双重影响之下。一方面，国家对人工智能给予了高度重视，将其提升至国家战略层面，这为 AI 在金融领域的应用提供了宏观政策支持。与此同时，一线城市积极响应，纷纷出台政策打造金融科技特色经济，为行业发展营造了良好的区域环境。例如，北京市科委明确规定建立金融科技公共研发平台，重点开展人工智能等关键技术的攻关和示范应用；上海市市政协也对金融科技公共服务平台的落地做出了规划；广东省更是提出 “数字政府 + 金融科技平台” 概念，对企业进行信用数据采样和风险画像。另一方面，监管政策的收紧也成为行业发展的重要导向。《金融控股公司监督管理试行办法 (征求意见稿)》的出台，表明了国家对金融业务和大型金控公司（含互联网巨头）整顿的决心，这促使行业走向 “去金融化，回归科技” 的发展路径。互联网金融巨头们纷纷调整战略，通过 “更名” 以及剥离部分金融业务和牌照等方式，以适应监管要求，确保自身在合规的前提下实现可持续发展。
市场规模方面，AI + 金融领域呈现出先扬后抑再有望回升的发展态势。在经历了人工智能技术发展的浪潮和市场的洗礼之后，“AI+” 概念的热度逐渐消退，行业整体增长速度放缓。这一现象的出现，一方面是由于市场逐渐成熟，形成了三大主流玩家阵营，竞争格局趋于稳定；另一方面，前期市场的快速扩张也使得行业发展进入了一个调整期。然而，随着技术的不断进步，预计 2024 年市场增速将迎来提升。从市场结构来看，不同金融业务线对 AI 的投入呈现出差异化的特点。银行业作为金融行业的核心，是 AI 技术的主要购买方，其业务复杂、数据量大且风控要求高，对 AI 技术的依赖程度日益加深。据预测，2024 年银行业的 AI 总投入将超过 220 亿元，其中 AI 风控领域的投入预计将超过 115 亿元，成为银行业 AI 投入的重点方向。此外，随着政策的推动，供应链金融业务也有望成为 AI + 金融领域的新兴支柱，为市场规模的增长提供新的动力。
在行业发展过程中，金融机构对人工智能技术的价值认知发生了深刻变化。传统金融机构逐渐意识到人工智能技术在提升金融服务效率、降低风险以及拓展业务领域等方面的巨大潜力，纷纷积极布局。其中，一个显著的举措是传统金融机构纷纷成立全资科技子公司。以银行业为例，国有四大行中的三家以及多家大型股份制银行都先后成立了各自的全资金融科技子公司。这一趋势的形成，是金融机构在与 AI 技术公司长期合作过程中的必然结果。在合作过程中，金融机构不仅逐渐掌握了 AI 技术能力，还深刻认识到了其战略意义。通过成立科技子公司，金融机构能够获得更符合自身业务需求的技术服务，从而掌握技术的主动权，更好地推动自身的数字化转型。
从技术应用层面来看，目前人工智能在金融领域仍处于 “辅助智能” 阶段，尽管其已经取得了显著的进展，但距离实现完全自主决策仍有一定距离。在这个阶段，机器学习技术成为推动人工智能在金融领域进一步发展的关键因素。AI + 金融的落地场景丰富多样，涵盖了八大领域，每个领域都具有独特的应用价值和发展潜力。
AI 风控是金融领域应用最为广泛的场景之一，它在银行企业信贷、互联网金融助贷以及消费金融场景的信用评审、风险定价和催收环节都发挥着不可或缺的作用。通过运用机器学习和知识图谱等先进技术，AI 风控能够实现贷前反欺诈、贷中信用审核以及贷后智能催收等功能，有效降低金融机构的风险。
智能客服为各类金融机构提供了高效便捷的客户服务解决方案。它依托自然语言理解和语音识别等技术，打造了智能问答系统，能够为客户提供 24 小时不间断的问答服务。在疫情期间，随着 “无接触” 业务需求的大幅增加，智能客服的市场规模也出现了短期的快速增长，凸显了其在金融服务中的重要性。
智能营销则借助推荐引擎和机器学习技术，通过深入分析客户数据并聚类用户特征，实现了 “千人千面” 的精准营销。这种个性化的营销方式能够更好地满足客户的需求，提高客户的满意度和忠诚度，从而为金融机构带来更多的业务机会。
智能保险在保险业的承保定价和核保理赔两个关键阶段发挥着重要作用。在承保定价方面，智能保险系统能够协助对投保人进行风险定价，提高定价的准确性和合理性；在核保理赔方面，通过智能技术的应用，能够有效防范保险欺诈行为，提高理赔效率，降低保险公司的人力成本。
智能监管是一个极具发展潜力的场景。政府作为金融市场的重要监管主体，拥有海量的数据资产。通过运用 AI 技术对这些数据进行分析预测，能够实现对金融机构和上市企业的有效监管。例如，“蚂蚁金服” 和 “上交所” 合作的鹰眼系统，就是智能监管在实际应用中的一个典型案例。
身份识别在保障金融交易安全方面具有至关重要的作用。它主要应用于智能支付和金融账户安全登录环节，通过计算机视觉技术实现脸部、虹膜等特征识别，确保金融交易的安全性和可靠性。
智能投研和智能投顾分别针对 B 端和 C 端客户提供专业的投资服务。智能投研主要为券商投行等金融机构提供产业投资意见，通过整合各类研报数据并自动撰写研报；智能投顾则主要为零售客户提供收益最大化的资产组合，通过分析客户的风险偏好和财务状况，依据投资组合理论为客户提供个性化的理财方案。
在融资方面，AI + 金融行业的融资情况也经历了起伏变化。2015 - 2018 年期间，行业备受资本青睐，融资事件数量相对稳定，融资金额增速持续上涨。然而，2019 - 2022年由于 P2P 暴雷事件引发的监管加强，资本市场变得更加谨慎，融资事件数量大幅减少。尽管如此，真正具有技术实力的相关企业仍然受到资本的追逐，资源逐渐向优质标的汇聚。从细分赛道融资情况来看，包含整体解决方案的大数据服务和智能风控是获得融资的重点领域，但也面临着激烈的竞争。
随着行业的发展，AI + 金融领域逐渐走向成熟，新入局者数量逐渐减少。行业内形成了三大玩家阵营，各自具有鲜明的特点。大型金控公司及其科技子公司虽然成立时间较短，金融科技类专利和软件著作权积累相对较少，但它们持有几乎所有金融业务牌照，在 AI + 金融的八大场景中主要关注集团内部相关业务场景，其市场战略是从服务集团内部开始，逐步辐射其他中小金融机构；拥有金融业务的互联网巨头基于早期积累的大量金融场景数据和强大的技术开发能力，几乎拥有除 “金控牌照” 之外的所有金融资质，其科技输出能力几乎覆盖八大场景中的全部场景，市场战略是以联营公司和合作科技实验室的形式与金融机构展开战略合作；传统金融科技公司早期大多聚焦于 “金融大数据” 相关业务，大部分没有金融业务板块，缺少金融场景数据的积累，但在算法模型、深度学习等技术能力上投入较大，深耕于部分金融业务场景的智能化，其市场战略是作为各类银行机构的技术供应商，科技服务输入占到总营收的 70% 以上。
在技术与应用场景的融合上，尽管 AI + 金融市场规模增长有所放缓，但技术的发展潜力依然巨大。依据 “摩尔定律”，人工智能基础层通常会在 18 个月左右发生一次技术革新，而基础层带来的技术红利将逐步传导至应用层。预计在未来两年内，现有的 AI + 金融落地应用场景将更加成熟，新的落地场景也将逐步被探索出来，同时技术落地成本将会下降。例如，联邦学习技术作为一种新兴的技术手段，将成为 AI + 金融行业新的生产力。在开放银行概念的加持下，联邦学习技术为银行的生态构建和共享机制找到了新的切入点，它通过分布式加密机器学习的方式，在保护原始数据隐私安全的情况下进行联合建模，共同分享计算结果，从而为银行数字化进程中的数据交互和应用提供了有效的解决方案。
综上所述，AI + 金融行业在政策、市场、技术和竞争等多方面因素的综合作用下，正沿着科技与金融深度融合的发展之路稳步前行。未来，随着技术的不断创新和应用场景的进一步拓展，AI + 金融有望为金融行业带来更多的创新和变革，为经济社会的发展贡献更大的力量。
