2020年中國AI+金融正逐步建立標(biāo)準(zhǔn)、加速落地

鄭博中

金融機(jī)構(gòu)愈加認(rèn)可人工智能技術(shù)價值，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)紛紛成立全資科技子公司。作為AI+金融的主要買方，巨型金融機(jī)構(gòu)逐步認(rèn)可了AI的落地價值，同時在各類合作中，逐漸掌握了AI技術(shù)能力，開始尋求主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)話語權(quán)。人工智能技術(shù)仍舊處于“輔助智能”階段，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將促進(jìn)更多場景的成熟。目前人工智能并不能完全做到自主決策，對于更為復(fù)雜的場景數(shù)據(jù)的預(yù)測和分析能力，仍舊有待于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。另外，智能監(jiān)管將成為最具發(fā)展?jié)摿Φ膱鼍啊?/p>

AI金融領(lǐng)域相關(guān)政策解讀

金融科技促進(jìn)政策將向微觀層面繼續(xù)下沉

2017年5月，中國人民銀行成立金融科技（FinTech）委員會，旨在加強(qiáng)金融科技工作的研究規(guī)劃和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，同年6月，發(fā)布的《中國金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》中，將人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算等新一代信息技術(shù)設(shè)為金融科技的重點研究方向，從政策高度上確立了上述技術(shù)的發(fā)展基調(diào)。時隔兩年，2019年8月，人民銀行正式發(fā)布了《金融科技（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019—2021年）》，這是我國金融科技第一份科學(xué)、全面的規(guī)劃，明確提出未來三年金融科技工作的指導(dǎo)思想、基本原則、發(fā)展目標(biāo)、重點任務(wù)和保障措施，尤其是建立健全我國金融科技發(fā)展的“四梁八柱”，確定未來三年六方面重點任務(wù)，為金融科技發(fā)展指明了方向和路徑，對金融科技發(fā)展具有重要且深遠(yuǎn)的意義。

2020年，中證協(xié)和銀保監(jiān)會就銀行、保險和證券行業(yè)發(fā)展金融科技方面也做出指導(dǎo)意見，促進(jìn)技術(shù)落地至金融領(lǐng)域的全場景。從趨勢來看，金融科技的促進(jìn)政策在高度和全局性上已經(jīng)相對充分，深度和微觀層面也在陸續(xù)完善，未來在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定和更加具體的場景應(yīng)用方面勢必會產(chǎn)生新的引導(dǎo)意見，為技術(shù)合規(guī)、合理賦能行業(yè)劃下行路線。

供應(yīng)鏈金融或為AI技術(shù)下一片良田

促進(jìn)中小微企業(yè)貸款服務(wù)是政策的又一大集中方向，全國范圍內(nèi)中小微企業(yè)承擔(dān)了80%以上的就業(yè)率，是穩(wěn)定國內(nèi)經(jīng)濟(jì)，拉動內(nèi)需的重要組成部分。疫情緩解以來，復(fù)產(chǎn)復(fù)工成為了主旋律，激活中小微企業(yè)活力則成為首當(dāng)其沖的任務(wù)，合理放寬、把控風(fēng)險、有效監(jiān)管的貸款服務(wù)將成為有力的促進(jìn)措施。2020年6月，人民銀行等8家機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于進(jìn)一步強(qiáng)化中小微企業(yè)金融服務(wù)的指導(dǎo)意見》中指出，運用金融科技手段賦能小微企業(yè)金融服務(wù)，鼓勵商業(yè)銀行運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)建立風(fēng)險定價和管控模型，改造信貸審批發(fā)放流程?！兑庖姟房隙松鲜黾夹g(shù)在相關(guān)場景中的應(yīng)用價值，也指明了落地方向，為AI+金融行業(yè)目標(biāo)群體由C端向B端轉(zhuǎn)型提供了政策意見。

發(fā)展供應(yīng)鏈金融服務(wù)是解決中小微企業(yè)貸款難的主要手段，而供應(yīng)鏈金融的實質(zhì)仍是金融服務(wù)，所以風(fēng)險控制是重中之重。供應(yīng)鏈金融中主要涉及的風(fēng)險領(lǐng)域包括主體企業(yè)風(fēng)險、交易風(fēng)險和操作風(fēng)險，AI可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)和知識圖譜等方式對主體企業(yè)工商、稅務(wù)、輿情等信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理建模，搭建信用評價體系，增加行業(yè)自動化評價維度。通過知識圖譜對產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)聯(lián)性交易進(jìn)行組織和透視，防止虛假交易的存在。通過OCR識別、圖像識別、NLP和智能語音等技術(shù)，對各類單據(jù)進(jìn)行識別和審核，降本增效的同時降低機(jī)械風(fēng)險和人員道德風(fēng)險。從趨勢上看，整體金融服務(wù)的重心將持續(xù)向B端企業(yè)傾斜，金融科技也將隨之向B2B領(lǐng)域拓展，AI+金融相關(guān)企業(yè)能否及時調(diào)整戰(zhàn)略，將C端積累下的經(jīng)驗遷移向B端服務(wù)，會成為下一階段競爭的重點。

AI+金融領(lǐng)域動態(tài)——金融機(jī)構(gòu)成立全資科技子公司

進(jìn)入2019年，金融+科技的形式已經(jīng)不再局限于金融機(jī)構(gòu)和科技公司間的合作。以銀行業(yè)為代表，國有四大行中三家銀行成立各自的全資金融科技子公司，而大型股份制銀行則相對更快一步，截至2018年共有四家大型股份制銀行成立全資金融子公司，二者揭示了銀行機(jī)構(gòu)進(jìn)軍金融科技的決心。銀行和金融科技公司的合作是技術(shù)與場景不斷磨合的過程，AI在風(fēng)控、營銷等領(lǐng)域產(chǎn)生的實際價值使銀行機(jī)構(gòu)意識到其戰(zhàn)略意義。同時，在與科技公司的合作中，銀行掌握了技術(shù)在場景落地的豐富經(jīng)驗，這為銀行成立科技子公司打下了基礎(chǔ)。

此外，從銀行角度看，更需要的是專屬于服務(wù)銀行業(yè)務(wù)的技術(shù)能力，但這與科技公司依托技術(shù)向全領(lǐng)域發(fā)展的理念矛盾，并且雙方的合作中仍舊存在一定溝通成本和項目對接問題。因此，銀行更希望以成立科技子公司的形式獲得服務(wù)自身和行業(yè)的技能，也以此掌握技術(shù)的主動權(quán)。

從發(fā)展路徑看，頭部銀行成立的金融科技子公司除了為母公司提供技術(shù)服務(wù)外，同時也希望輸出自身的技術(shù)產(chǎn)品輻射中小型銀行。

而從市場現(xiàn)狀來看，在2019年至2020年中，金融科技公司仍舊是中小銀行的主要合作對象。

而在產(chǎn)品層面，銀行系科技子公司尚未形成成熟的AI產(chǎn)品，競爭上暫未形成優(yōu)勢。未來在提托銀行強(qiáng)大的資本背景和優(yōu)質(zhì)金融數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)開源概念的加持下，銀行系FinTech公司將成為科技市場的新勢力，并擠壓金融科技公司的市場。

虛擬銀行掛牌，為科技公司提供完美場景

金融科技出海和跨境金融業(yè)務(wù)是近些年來行業(yè)的熱門話題，從支付寶、財付通以支付業(yè)務(wù)為切入點進(jìn)軍東南亞開始，移動支付、消費金融、小微信貸、投資理財和大數(shù)據(jù)風(fēng)控成為了國內(nèi)金融科技公司對外服務(wù)的重點方向。2019年3月，香港發(fā)布了8家虛擬銀行牌照，包括螞蟻金服、騰訊、小米、平安科技、京東數(shù)科在內(nèi)的金融科技公司以聯(lián)合創(chuàng)辦的形式參與其中，主要輸出運營經(jīng)驗和科技能力，這對于金融科技公司補足銀行場景，掌握技術(shù)賦能業(yè)務(wù)的閉環(huán)帶來了難得的契機(jī)，借助“國際港”的優(yōu)勢，對于科技公司技術(shù)出海也將帶來有力的助推作用。

虛擬銀行是采用互聯(lián)網(wǎng)或其他形式電子傳送渠道提供服務(wù)的銀行，沒有實體網(wǎng)點，虛擬化的形式更加適合數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和共享，消除了數(shù)據(jù)孤島和大量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的隱患，這為AI技術(shù)應(yīng)用提供了前所未有的環(huán)境支撐。同時，海量高并發(fā)的交易數(shù)據(jù)以及隨時可觸達(dá)的用戶端口，為AI風(fēng)控、AI營銷帶來了實際的應(yīng)用場景。在8家虛擬銀行牌照公布后，仍有不少銀行、金融機(jī)構(gòu)、科技公司表達(dá)了申請新牌照的意向，從市場響應(yīng)情況態(tài)度可以看出，這一舉措將分階段繼續(xù)開展，未來有望開設(shè)試運行項目，盡早參與其中的科技公司將搶占先發(fā)席位。

金融領(lǐng)域AI相關(guān)融資：向優(yōu)質(zhì)標(biāo)的匯聚，熱門賽道突出，但競爭激烈

通過對2015-2020年7月AI+金融相關(guān)融資情況的匯總，可以看出，2015-2018年期間，AI+金融行業(yè)備受資本青睞，融資事件數(shù)相對穩(wěn)定，融資總金額增速持續(xù)上漲，創(chuàng)業(yè)公司表現(xiàn)良好，資本持續(xù)投入。而這一情況在2019年發(fā)生變化，由于P2P暴雷事件所以監(jiān)管愈嚴(yán)，資本市場也趨于謹(jǐn)慎，融資事件數(shù)量大幅減少，但真正具有技術(shù)實力的相關(guān)企業(yè)依舊是資本追逐的對象，資源逐漸向優(yōu)質(zhì)標(biāo)的匯聚，預(yù)計這一趨勢在2020年將依舊延續(xù)。從近幾年AI+金融細(xì)分賽道融資情況看，包含整體解決方案的大數(shù)據(jù)服務(wù)和智能風(fēng)控是獲得融資的重點，市場想象空間和明確的使用價值是吸引投資的關(guān)鍵，但由于業(yè)務(wù)同質(zhì)性問題，賽道中競爭也最為激烈。

實際應(yīng)用價值和市場想象空間是重點

通過對2015-2020年7月中國AI+金融細(xì)分賽道融資事件發(fā)展節(jié)奏的統(tǒng)計，可以看出，2016年中國AI應(yīng)用市場爆發(fā)的前夜，資本就將目光聚焦到了智能風(fēng)控賽道，相對充分的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)存量、明確清晰的使用價值，對新技術(shù)接受度良好的市場環(huán)境都催化了賽道的繁榮;同時，想象空間更大、理想增益效果更強(qiáng)的智能投顧賽道也是資本青睞的對象。但經(jīng)過兩年的落地發(fā)展，單純的智能風(fēng)控故事已經(jīng)無法引起資本的興趣，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，AI技術(shù)為手段，包含風(fēng)控、營銷、運維在內(nèi)的綜合大數(shù)據(jù)服務(wù)成為了新的寵兒;而智能投顧在落地期間表現(xiàn)平平，價值也難以評估，故事顯得不再生動，反而是服務(wù)于一級市場的智能投研賽道讓資本方有了嘗試的興趣。

2019年，AI+金融投資市場整體冷淡，大數(shù)據(jù)服務(wù)賽道急轉(zhuǎn)直下，融資事件數(shù)少于智能風(fēng)控和智能保險，邊界更廣的服務(wù)帶來了價值模糊的隱患。預(yù)計資本寒冬的情況在2020年也難有較大起色，頭部科技公司也紛紛開始拓展其他場景，行業(yè)應(yīng)用較為成熟，競爭愈漸激烈，資本開始觀望，都希望將橄欖枝拋向“最有價值球員”，行業(yè)整體對于初創(chuàng)企業(yè)而言不太友好。

主要需求方銀行業(yè)：2022年AI總投入將超220億元

從2019年中國金融機(jī)構(gòu)AI投入規(guī)模結(jié)構(gòu)中可以看出，銀行業(yè)、互金行業(yè)和保險行業(yè)是AI技術(shù)的主要購買方，其中銀行業(yè)的業(yè)務(wù)最為復(fù)雜，數(shù)據(jù)海量，同時風(fēng)控要求最高，成為了金融領(lǐng)域中AI技術(shù)最主要的需求方。在過去幾年中銀行業(yè)對于AI技術(shù)的投入持續(xù)增加，這一趨勢也將延續(xù)，據(jù)預(yù)測，2022年總投入規(guī)模將超過220億元。從技術(shù)獲取途徑看，銀行業(yè)主要依靠與AI公司合作，采購相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)，2019年采購規(guī)模占投入的85%，但隨著銀行自建科技子公司等增強(qiáng)自研能力的舉措發(fā)展壯大，采購規(guī)模將有所下降，不過合作與技術(shù)采購仍然會是行業(yè)中主要的技術(shù)獲取手段。

AI+金融的落地場景與規(guī)模

市場偏愛AI風(fēng)控、智能保險、智能客服三大場景

2019年在AI+金融的主要落地場景中，AI風(fēng)控、智能保險和智能客服占據(jù)了整個智能金融領(lǐng)域70%以上的市場規(guī)模。風(fēng)控+AI技術(shù)也被銀行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)金融公司看作最有價值的技術(shù)落地場景。其次，因為疫情對于“無接觸”業(yè)務(wù)的需求大量提升，2020年智能客服的市場規(guī)模出現(xiàn)短期的大幅的增長，占到了11.57%的總規(guī)模，但預(yù)計在2021年后開始逐步回落。另外保險行業(yè)逐步探索出AI技術(shù)的場景落地價值，AI在該行業(yè)的市場潛力也將逐漸被挖掘，智能保險的產(chǎn)業(yè)規(guī)模占據(jù)整個AI+金融領(lǐng)域的比例也將不斷攀升。

從技術(shù)上，AI風(fēng)控主要依托于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽的訓(xùn)練。在技術(shù)發(fā)展上，未來在深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步的突破下，作為目前市場反響一般的“智能投研”、“智能投顧”，未來的潛力也是巨大的。同時，政府機(jī)構(gòu)擁有的龐大數(shù)據(jù)儲備，2020年“監(jiān)管沙盒”的試點啟動，也標(biāo)志著政府機(jī)構(gòu)在“金融監(jiān)管”上邁出重大的一步，“AI監(jiān)管”在未來5年內(nèi)也將爆發(fā)出強(qiáng)大的市場動力。

銀行是AI風(fēng)控的主要投入者，2022年其投入將超過115億元

2017年央行正式成立金融科技委員會，AI+金融的落地場景正式擁有了各項的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。信貸場景中的AI風(fēng)控技術(shù)目前主要還是依托于機(jī)器學(xué)習(xí)和知識圖譜等前沿科技。

從技術(shù)發(fā)展路徑上，2018年是深度學(xué)習(xí)和知識圖譜商業(yè)化應(yīng)用飛速發(fā)展的一年。而從金融市場角度，2017年下半年央行對于現(xiàn)金貸的各項整治讓市場重新開始認(rèn)識到風(fēng)控體系的重要性。因而2018年銀行對于AI風(fēng)控投入占到整個AI技術(shù)投入的比例出現(xiàn)明顯的提升，AI風(fēng)控也逐步成為AI+金融領(lǐng)域中最有價值的“C位”。從中期來看，未來銀行對于AI風(fēng)控的投入占AI總投入的比例將保持50%以上，至2022年銀行業(yè)對于AI風(fēng)控的投入總額將超過115億元。

智能保險場景的市場規(guī)模高速增長

中國銀保監(jiān)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)市場的第一大險種為“人壽保險”，其次為“財產(chǎn)保險”。智能保險在保險業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個環(huán)節(jié)，承保定價和核保理賠。在承保定價方面，在人壽保險和信用保險（財產(chǎn)保險）中，通過智能保險系統(tǒng)協(xié)助對投保人進(jìn)行風(fēng)險定價。在核保理賠方面，目前車險（財產(chǎn)保險）的極速理賠系統(tǒng)已經(jīng)開始得到廣泛的應(yīng)用，因而人工智能技術(shù)的落地，為保險公司節(jié)省大量的“人力成本”并提升風(fēng)險定價的能力。從市場階段上看，智能保險業(yè)務(wù)仍舊處于起步階段，保險公司經(jīng)過前期的探索肯定了AI技術(shù)落地的價值（2020年7月“PICC”也成立了全資科技子公司，全力發(fā)展保險科技）。因而我們預(yù)計在2019年后智能保險場景的市場增速不斷上升，預(yù)計2021年同比增長率將達(dá)到40%以上。

AI+金融領(lǐng)域行業(yè)發(fā)展和競爭格局

AI金融領(lǐng)域行業(yè)逐漸成熟，新入局者減少。從2017年至2022年的AI+金融的市場趨勢上看，其保持一個穩(wěn)步增長的同時，市場規(guī)模增速卻出現(xiàn)下降。其主要原因在于作為供應(yīng)者的上游技術(shù)廠商在行業(yè)話語權(quán)的減弱，主要的金融客戶集中在銀行和保險行業(yè)，而這類行業(yè)中的頭部企業(yè)都在AI的自主研發(fā)能力上有較大的進(jìn)步，因而作為供給側(cè)的AI技術(shù)企業(yè)的利潤空間不斷縮小。在買方逐步掌握話語權(quán)后，科技公司在產(chǎn)品方案和技術(shù)發(fā)展上也需要更加貼近金融機(jī)構(gòu)的實際應(yīng)用場景。同時在擁有一定的技術(shù)自研能力后，金融機(jī)構(gòu)也逐漸摸索出何種AI技術(shù)的場景落地價值較大，不再盲目采購或投入研發(fā)AI技術(shù)進(jìn)行場景適配試驗。從供給側(cè)來看，2016年以后AI金融領(lǐng)域的新入局者（不含銀行和保險類科技子公司）出現(xiàn)大幅下降，因而行業(yè)已經(jīng)形成一個穩(wěn)步的市場格局，頭部和腰部玩家已經(jīng)逐漸清晰。

技術(shù)與場景融合增加技術(shù)落地成熟度

AI金融技術(shù)潛力仍然巨大，2022年技術(shù)將驅(qū)動市場增速上升。雖然AI+金融的市場規(guī)模增長有所放緩，但作為產(chǎn)業(yè)第一發(fā)展力的“技術(shù)”卻從未停滯。但2019年在AI應(yīng)用層的專利申請數(shù)量來看，智能金融板塊遙遙領(lǐng)先，由此來看大量人工智能企業(yè)對AI在金融領(lǐng)域的落地保持了強(qiáng)大的技術(shù)關(guān)注度。依據(jù)“摩爾定律”，人工智能基礎(chǔ)層通常會在18個月左右發(fā)生一次技術(shù)上的革新，而基礎(chǔ)層帶來的技術(shù)紅利也將為逐步傳導(dǎo)致應(yīng)用層，未來兩年，現(xiàn)有的AI+金融落地應(yīng)用場景將更加成熟，新的落地場景也將會被逐步探索，且相應(yīng)的技術(shù)落地成本也將會下降?；诩夹g(shù)落地能力的成熟和成本的下降，預(yù)計2022年AI+金融整體市場也將出現(xiàn)增速的提高。

一線城市組織建立公共金融科技平臺

2019年8月，央行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃》，一線城市將金融科技發(fā)展升級為區(qū)域重點扶持戰(zhàn)略。為了將金融科技打造成區(qū)域內(nèi)重點特色產(chǎn)業(yè)，政府機(jī)構(gòu)除了給予各金融科技企業(yè)補貼外，也集合區(qū)域內(nèi)的重點企業(yè)，成立公共金融科技開發(fā)平臺，共同攻克人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)，為AI+金融行業(yè)拓展了良好的技術(shù)成長空間。

從金融業(yè)分布來看，2018年北京市金融資產(chǎn)總規(guī)模已經(jīng)達(dá)到99.5萬億元，占全國金融資產(chǎn)的40%左右，此外在人工智能企業(yè)分布上，北京以1070家AI企業(yè)領(lǐng)先全國。在此基礎(chǔ)上，北京市科委在2019年年度績效任務(wù)中，明確規(guī)定“建立金融科技公共研發(fā)平臺，重點開展人工智能、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等金融科技關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和示范應(yīng)用”為年度工作目標(biāo)。同時，上海市市政協(xié)十三屆二次會議中“對于0674號提案的批復(fù)”中也明確了“金融科技公共服務(wù)平臺”的落地。

此外，廣東省率先提出“數(shù)字政府+金融科技平臺”概念，對全省1100多萬家企業(yè)進(jìn)行信用數(shù)據(jù)采樣和風(fēng)險畫像。在政策基礎(chǔ)上，各大巨大牽頭先后組建了“金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”，通過金融場景數(shù)據(jù)的合規(guī)分享和技術(shù)交流為AI+金融的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展開拓了一片良田。

企業(yè)發(fā)展與競爭格局交叉：未來3-5年內(nèi)中小銀行的AI市場潛力巨大

根據(jù)2017年數(shù)據(jù)統(tǒng)計，銀行業(yè)對于IT技術(shù)的投入金額比例中，大型國有銀行以43.8%比例占據(jù)了最大的IT市場。其次為城商行與各類農(nóng)商行，占據(jù)了30.4%的IT投入市場。但2017-2019年的數(shù)據(jù)顯示，大型國有銀行對于IT的投入金額出現(xiàn)較小的下浮，而各類城商行與農(nóng)商行從30.4%的投入比例，穩(wěn)步上升至31.7%（2019年）。此外，從A股36家上市銀行的營收統(tǒng)計中，六大行以64.3%的營收總占比遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過上市城商行與農(nóng)商行的7.7%的營收占比。從而可以推斷，各類城商行和農(nóng)商行對于IT基礎(chǔ)的提升和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求是強(qiáng)烈。

但銀行在數(shù)字化、智能化進(jìn)程中的挑戰(zhàn)也是眾多的，針對中小銀行而言，提升信息化水平和數(shù)據(jù)治理能力是重中之重。大部分城商行和農(nóng)商行的項目經(jīng)理表達(dá)了“銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)化”的需求，通過激活內(nèi)部的數(shù)據(jù)的治理能力，提升獲客和風(fēng)險控制的智能化水平。

其次，城商行與農(nóng)商行缺乏大量的科技人才，據(jù)IDC統(tǒng)計，54%的區(qū)域性銀行的科技部門人員數(shù)量在150人以下。2019年大部分的城商行已經(jīng)開始布局?jǐn)?shù)字中臺戰(zhàn)略，中小銀行在未來3年內(nèi)會逐漸爆發(fā)出對于AI技術(shù)的大量需求。在供給側(cè)除了傳統(tǒng)的AI科技公司，各類大型銀行的全資科技子公司也將“輻射各類中小銀行”設(shè)立為自身的戰(zhàn)略目標(biāo)，因而在市場潛力巨大的同時也伴隨著三大玩家陣營激烈的競爭。