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2016年人工智能+金融科技行业研究报告(一)

发布日期:2019-05-29 17:40:20 | 编辑:互联网创业网| 阅读次数:

摘要:提示:点击顶部的“行业研究报告”订阅到这个号码,所以觉得免费参观。导线的研究王根据国家建设的努力,人工智能技术的成熟,以及它投资的金融行业领先水平,保守估计,如果2020年的普及率将达到1五%,金融投资中说它应用保持五%的增长速度,在金融市场中的一个I 2018资本支出

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根据国家建设,人工智能技术的成熟,以及金融行业领先的它投资,保守估计的水平,如果在2020年的普及率将达到1五%,在它应用金融投资保持五%的增长率,AI在金融行业2018市场的资本开支将达到16.6十亿,2020年超过20十亿元左右。

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来源:行业报告(ID:report88)

的视图核心点

问题?1:我们为什么需要人工智能的金融业?

视图?1:人工智能技术,以帮助金融业降低人工成本,提高工作效率,更好地保持较低的单价和挖掘客户价值。金融客户低价格的客户增长,对金融服务的居民需求增加。

1)根据世界银行的报告估计,2011至2014年我们的新的银行初始用户?1.41?万元,主要为低关农村居民和老人用户价格。

2)大型股票型基金整体财富持续稳定增长。据福布斯,贝恩,统计中国社科院的估算,到201五年年年年年年,大约中国居民可投资资产?120?外万亿美元,其中的高净值人士约为投资资产?8五?万亿元的潜在投资需求存量的角度看现金,中国居民拥有现金存款?五7。五?十亿。瑞士信贷报告预测未来?5?十年来,中国将继续财富?9.4%的速度逐年递增。

3)中国的家庭财富的多样化配置。2015年年年?目前,中国的家庭金融资产份额?40%,该比例逐渐增加。调查显示,银行理财产品,股票和共同基金是理财产品的最富有的青睐,最近的数据表明,银行理财产品的规模?10?复合年增长率?从下管理公募基金的40%?2014?年初至今增长?100%。

扩大金融业诞生的客户基础和服务的需求,降低成本,提高效率的要求。金融业是一个知识密集的服务行业,并且已经产生了大量的数据,?它?基于人工智能技术可以与人与数据之间的关系迅速处理,而且大部分人的服务。互联网公司和金融?它?企业使用技术,金融部门积极布局。威胁,以及在外部利率市场化,混业经营,金融许可证,并逐步开放的情况下,传统的金融机构也需要利用人工智能技术来提高企业效率。

问题?2:人工智能在金融业的市场空间?

视图?2:人工智能将优先帮助传统的金融机构,包括数据处理,以提高效率和替代简单的手工服务。2020?在金融?它?应用投资,人工智能有关的应用?它?资本支出预计将超过?200?一百万元,聪明的投资咨询业务带来多达一百十亿在未来的行政成本 。

优先级的应用包括智能量化交易,投资顾问聪明,智慧的客户服务,身份识别。优先使用更复杂的人工智能技术:机器学习,自然语言处理,语音和面部识别技术。

中国工业信息网报道2014?中国金融业?它?投资规模中的应用?1140?十亿,增加了5.2%,根据艾瑞数据,2015年?约12中国市场规模人工智能?一亿元,据此推算,目前的人工智能在金融?它?缺乏穿透力的领域?1%2016?在发给目标四个部委明确提出?2018?人工智能应用市场的一个一百个十亿规模的形成。根据国家建设,人工智能技术的成熟,以及金融行业领先的它投资,保守估计的水平,如果在2020年的普及率将达到15%,投资规模以维持金融它应用?5%的速度增长,在金融领域的AI 2018资本支出将达到上市规格?166?十亿在2020年,超过20十亿元左右。

来源:中国工业信息网

聪明的投资顾问:多达一百十亿市场的智能投资咨询管理费。假设目前的金融资产占现金和存款股票的个人财富水平的比例为40%?57.5?万亿再分配,投资顾问和选择聪明的办法,即约?二十三?万亿资金将切换到智能投资顾问,根据市场收取明智的投资咨询产品?0。大约有5%的管理费计算,管理成本就可以实现?1150?一亿元。瑞士信贷预计,中国的个人财富仍然是?12%逐年增长,对金融资产配置在上升的比例。

问题?3:人工智能技术,金融业就是要颠覆或辅助?

视图?3:从短期来看,人工智能技术,帮助现有的业务,财务部门不会导致根本性的变化。随着技术的进步,未来的金融知识地图将带来至少十个十亿收入规模,它的应用会带来显著震动业界。同?IBM沃森?标杆管理,财务知识多频谱定价模型,保守估计,只有知识地图可以在金融领域被得到10个十亿年收入。金融搜索引擎可以产生更多的商业模式。

对于大型券商在2015年收取订阅费?人员在证券行业的总人数达到?310 288?人,沃森标杆?的?知识工作室?产品,若年费?3?万/人/套计算,高达97每年的券商行业收入的贡献?一亿。通过管理费用分为私募股权投资,贡献收益为一年预测?112?一亿元。在这个阶段,人工智能技术,提供数据处理和客户服务类类的辅助工具和信息服务,金融服务回归本源,以提高企业的技术效率,这将释放从数据的努力工作和重复工。未来,基于知识的搜索引擎将映射了金融专业,打破壁垒,机器将具备同时客户的长尾有效地服务,对金融业影响的能力。

创新

人工智能技术?Fintech?一个重要组成部分

Fintech?大纲

Fintech?是?金融技术?缩写,工业和金融业信息化融合形成。

Fintech?这不是一个新的概念,在信息技术,Fintech的不断进步?Fusion技术产业也不断升级,在经营模式上不断提高。现在,在金融业使用的技术主要是指:技术块链的最前沿大数据,人工智能等。

来源:36kr

它驱动的工业革命,每一次升级信息技术可以提高驱动劳动生产率飞跃。在金融领域,信息技术能有效降低信贷的边际成本和资金的个人和小微企业的分配,大大提高量化效率“信用”,这符合长尾客户。

Fintech?其中一个环节是互联网,移动互联网和金融结合,即互联网的财务影响,人工智能和互联网上产生改变金融业。从图一体化进程的技术点,网上银行,实现金融业渠道转型,从而实现商业模式创新。人工智能和金融服务的结合仍专注于传统银行业务,利用技术辅助工作,代替脑力劳动的重复性的一部分,并最终提高效率。

来源:36kr

资料来源:中信证券

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全球?Fintech?增强关注度

2015?全球?Fintech?投资领域的总数和达到新高。2015?全球?Fintech?融资的场吸收量?191?十亿美元达到?1162?交易,比?2011?年?二十四?十亿美元,457?交易增加超过8?时报1.5?时间。

来源:CBinsights

在国内?1?大规模增加十亿美元的投资。根据?CBinsights?统计显示,中国?Fintech?在风险从外地项目总投资?2014?年?6?十亿美元,以增加?2015?年?27?十亿美元,在投资大幅增长的原因主要是很多比?1?1十亿美元的交易。

来源:CBinsights

人工智能概述

人工智能是跨学科,跨行业的综合性学科,没有把握的定义。斯坦福大学教授尼尔森在“人工智能”一书中,AI致力于使智能机变得活跃,而智能远见是在其环境中的实体,并酌情实现功能功能说。但从人工智能的发展目前来看,机器是由必须实现人类智慧的任务,包括知觉,推理,学习,交流和行为在复杂的环境来实现。

资料来源:艾瑞咨询,36Kr

对计算能力,数据资源和人工智能的核心算法的研究进展成熟催化先决条件。互联网的普及和增加积累了大量的数据资源的东西渗透和云计算?大规模应用的GPU(图形处理器)可实现数据集中处理力量从来就没有强,深学习上的算法的突破,使得分类准确率的复杂任务显著上升,从而推动计算机视觉,机器学习的自然快速发展语言处理,机器人,语音识别技术。

资料来源:IDC,NVIDIA

大量深入的学习平台和开源框架的迅速发展,推动行业。人工智能平台,开源工具包和框架大大降低了应用开发相关的深度学习系统的门槛。?谷歌,Facebook的,百度和微软等科技巨头有其人工智能一个开源的平台,有很多深入的学习框架,陆续在世界各地的开源开发者可以免费获得高品质的机器学习算法的源代码,开源软件允许规模较小的组织实验,先进的算法和代码。2016?年?3?月,两名退休的对冲基金金融工程师(在使用人工智能软件工作没有以往的经验),设计算法(MRI)图像基于心脏疾病的磁共振成像诊断。尽管这些创新人工智能多怪,他们仍然可以从开源网站?GitHub上?应用软件的设计,以促进行业的变化。

来源:Github上

来源:BBC

人工智能应用于金融业

对人工智能的介入编制的财务数据依赖性强

金融业在很大程度上依赖于数据。金融部门需要评估从大数据的风险,并做出投资决策。据麦肯锡,金融业和保险业的工人有一半的时间花费在数据收集和处理,这是各种行业的比例最高。

资料来源:麦肯锡

金融机构已经积累了大量的高价值数据在做生意的过程中,包括客户身份识别数据,资产和负债,金融交易和其他付款。BCG?研究报告统计银行业,例如,在其数据的力量率先在行业内最高的 - 每$ 1百万银行业务收入,会产生数据的820GB的平均。彭博社指出,金融服务和使用的互联网服务和其他数据密集型行业可能是第一个人工智能的影响,迎来。用于识别机器学习的模型和强化学习工具,例如深度可以在丰富的数据的字段可以更容易地应用于在垂直。

来源:小号NIC

数据决定了金融机构的金融部门技术力量的强弱在一定程度上。BCG?数据显示,与银行界,例如,在海外成熟市场,银行将平均收益?8%的投资?IT? 制度建设; 而这一比例在全国略低,但也达到?约3%。

商业内幕?报道,高盛?33000?全职雇员9000是工程师和程序员,因为这比?Facebook?同?LinkedIn?等互联网巨头?IT?员工需要做出更多。

资料来源:BCG

逐步开放国内金融牌照,互联网企业与金融?IT?企业对金融业的积极布局,进一步促进手术的进展。一方面,金融?IT?通过直接申请牌照的提供商或间接收购本公司的股份或许可密切的业务合作等。,开始布局金融服务。在另一方面,大型互联网公司的丰富生态,同时也积极布局金融服务。2016?上半年,平安集团的土地,停止投资银行业务平台金,京东集团的金融子平台,以及阿里巴巴的互联网金融服务公司来完成的蚁金融资。

数据来源:上市公司年报

来源:TechWeb配

在中国的金融服务需求,提升居民

进入存款低利率,长周期的房地产投资,占比超过半数的财富配置各种资产,房地产和储蓄类转移到配置的时代。据中国社科院统计的2014年?中国居民资产总额达到?253.7?万亿美元,其中金融资产?103?万亿,房地产,汽车和其他非金融资产?150?十亿。受影响的经济和社会各个方面因素,我国居民长期以来形成的“重储蓄,轻投资,轻配置”的功能; 在投资方向,以房养老“的观点和保守的投资理念。

存款进入低利率,长周期,房地产投资的时代,寻找其他投资基金。利率市场化使投资存款显著减少的回报; 人口结构的变化,接近不动产登记的实施,购买没有完全解除,购买的投资机会,在长周期的房地产投资成本高。

资料来源:WIND

这些谁需要更多的个人金融服务,我们的人口转移到资本市场产品,理财产品,保险和其他金融资产的资产配置。2014?年初至今,在我国管理的公募基金资产增加了超过?在基金数量增加100%也超?50%。从?2007年?一年?2016?银行融资规模达到年复合增长率?40%。在融资银行业的总大小?2015?到达终点?二十三。5?一万亿元2016?在超过四分之一?26?一万亿元。

资料来源:WIND

贝恩的“中国私人财富报告?2015年“的2014 - 2015年?,2015年?在中国个人持有的可投资资产总体规模有望达到?129?一万亿元,2012 - 2014年?年均复合增长率?16%。

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来源:贝恩

金融机构需要提高客户服务的低单个客户的工作效率

中国的银行用户,以进一步增加从大多数农村居民和老年人的低初始用户客单价的用户,。世界银行?2015?从所有成年人的相对比例“由普惠公司全球财务指标发出”中提到,中国的银行账户持有人?2011?年?飙升至64%?79%,大部分来自农村居民和老年人。根据?2011年第六次人口普查数据,我国?15-59?人口年龄有关?9.4?预计百万?3?初始用户之间增加1倍新的银行。41?一亿。

资料来源:世界银行

利率市场化加速金融部门的竞争,银行需要调整收入结构。从?2014?年?4?由于本季度,国内银行的净息差下降。2015?年?10?可中国商业银行和农村合作金融机构,人民银行不再设定存款利率浮动的上限,这是存款利率的首开天花板,利率市场化已接近尾声。营业收入结构是可见的所有上市银行,净利息收入仍是主要来源。然而,为了满足利率市场化的挑战,上市银行必须大力推进转型,加快中间业务发展,手续费及佣金收入的非核心收入。

资料来源:WIND

资料来源:PWC

证券行业正面临着越来越大的压力来进行。随着市场的下跌,证券业?2016?与上半年相比结果?2015?有一个大幅下降。从为客户小客户的价格竞争的外观收入构成的变化日趋激烈。

一方面,由于中国?A?零售类股将继续在相当长的一段时间内占主导地位的格局,未来经纪业务收入将继续占据总收入的券商中最重要的组成部分,券商仍需要巩固和扩大传统的经纪业务收入。而现在同业交易佣金率继续下降,而超过一个账户自由化,对于各家券商零售资源的竞争将日趋激烈。智能交易,聪明的客户服务,智能识别为一体的创新人工智能产品,以散户投资者的代表,为广大的长尾提供更方便,更个性化的服务,大大提升了用户体验,将成为维持零售的重要武器资源,增强粘性。

在另一方面,投资顾问和投资顾问业务比例正在逐年上升,但也反映了客户定制的投资需求在增加,这将是一个明智的投资顾问,如AI的代表产品拥有更广阔的市场前景。

来源:中国证券业协会

来源:中国证券业协会

人工智能已经开始使用金融业

人工智能可以在相对短期的机会,可以看出在金融领域

2016?在发给目标四个部委明确提出?2018?人工智能应用市场的一个一百个十亿规模的形成。发展和改革委员会,科技部,等。?4?部门?5?月联合发布“”互联网+‘人工智能实施三年行动案'。所提出的方案,以?2018?十年来,基本资源打造人工智能和创新平台,人工智能的工业体系,创新服务体系,基本系统的标准化,基础核心技术的突破,与国际接轨,应用程序和系统级技术领先的整体技术和产业发展在当地。培育一批具有世界领先的人工智能骨干企业在关键领域,人工智能应用市场标尺的一个一百个十亿的形成。

IDC?数据显示,?2016?人工智能近年来的应用?80?在银行作为最大的投资行业$万部,全球收入贡献近?15?一百万U。S。美元。IDC?该报告指出,在银行,证券,投资,制造等行业的认知计算可以短线机会可以看到。优先级认知计算的价值主张是非常配合行业主管线; 希望在这些领域获得的大量非结构化数据的洞察力; 与开放的创新技术。例如,认知技术被用来探测和打击欺诈银行业,这一直是最大的痛点银行。

金融业目前人工智能普及率仍然很低。中国工业信息网报道2014?中国金融业IT?投资规模中的应用?1140?十亿,同比增长?5.2%,根据艾瑞数据,2015年?关于中国市场规模人工智能?12?一亿元,据此推算,目前的人工智能在金融?IT?缺乏穿透力的领域?1%。2020?在金融?IT?申请投资,投资规模有望突破人工智能?200?一亿元。考虑国家的未来在人工智能技术在人工智能到施工,机器学习成功应用的开始,金融业?领先的IT基础建设,保守估计,如果?2020?可达到的普及率?15%的资金?IT?投资规模的应用,以保持5%的增长速度,?2018?在人工智能的金融市场达到了场?166?十亿在2020年?将超过?200?十亿人

人民币。

来源:中国工业信息网

最广泛使用的人工智能技术在金融领域

机器学习,自然语言处理将首先应用于

基础层,层技术,应用层 - - 从生态角度人工智能技术三者之间的关系,率先在金融领域获得技术应该是人工智能技术最成熟。

资料来源:PWC

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AI是目前最成熟的技术是机器学习,自然语言处理技术。从?Gartner2016?新兴技术成熟曲线可以看出,机器学习和自然语言的问题和答案是附近?2-5?年内将实现。

来源:Gartner

机器学习是实现人工智能的重要途径。主要机器学习如何计算机模拟或实现人类的学习行为,学习新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,从而不断提高其性能。机器学习等应用的公司都受到了最大的资金支持。根据?创业扫描仪?各类人工智能统计的全球性公司,在公司的机器学习应用?2016?在第一季度达到约?250?家,排名第一,获得相应的融资总额的数量也是最多的,超过?25?一百万U。S。美元。

深度学习是近年来的一大突破,人工智能。深度学习,也被称为深层神经网络(CNN),是通过机器学习的一个重要分支?韩丁?等。?2006年?提出。从人工神经网络模型开发的深入的研究,“深度”是指层的数目和节点的模型和人工神经网络的每个层的数量相比已经提高显著。学习的深度创新的算法和网络结构是近年来的重大突破之一,人工智能。

大数据和深度学习成功应用于人脸识别。深入学习需要大量数据的火车模型,2015年?年底?ImageNet?比赛中,使用了微软亚洲研究院?152?神经网络层,绝大多数横扫图像分类,图像定位和图像检测,以减少所有三个项目的冠军,识别错误率?3.57%的错误率是比人眼更好(约?5.1%)。在现实世界中,面部识别等领域已达到或超过的视觉识别,语音识别水平,讲话必须满足各种需求,以技术为驱动的在线身份验证进步进入普及阶段。

来源:慧聪安防网

自然语言处理的应用空间,可以在新闻写作,翻译和其他活动中使用的搜索应用程序。自然语言是多学科交叉与计算机科学和语言学。致力于让计算机理解人们每天都在使用自然语言,并在与人对话的过程中,在自然语言沟通,对话可以了解和认识活动的传输。自然语言处理,提取从核心信息的文本,计算机可以独立阐明它的意义,使“理解”能力的文本。例如,可以自动识别文档中提到的人,地方等。或合同条款制作成表提取。中投顾问“2016 - 2020年?在中国人工智能产业深入的研究和投资前景预测报告“为自然语言处理/代人机交互将打开一个新的接口,但也有许多其他?AI?应用程序的基础上,?2025?年度市场规模?$ 30十亿。

来源:CSDN

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