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2021-2025年中國智慧金融行業深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2019年5月最新修訂:2020年8月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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報告目錄內容概述產業鏈 定制報告

第一章 智慧金融行業概述
1.1 智慧金融的概念及特征
1.1.1 智慧金融的概念
1.1.2 智慧金融的特征
1.1.3 智慧金融的系統
1.1.4 與其他概念區分
1.2 智慧金融演進階段
1.2.1 金融信息化階段
1.2.2 互聯網金融階段
1.2.3 金融科技階段
1.2.4 智慧金融階段
第二章 2018-2020年智慧金融行業發展環境PEST分析
2.1 經濟環境
2.1.1 全球宏觀經濟
2.1.2 國內宏觀經濟
2.1.3 經濟轉型升級
2.1.4 宏觀經濟展望
2.2 政策環境
2.2.1 人工智能相關政策
2.2.2 金融信息技術規劃
2.2.3 金融科技發展規劃
2.2.4 金融安全相關政策
2.3 社會環境
2.3.1 居民收入水平
2.3.2 居民消費水平
2.3.3 投資環境狀況
2.3.4 人工智能人才
2.4 技術環境
2.4.1 大數據
2.4.2 云計算
2.4.3 人工智能
2.4.4 物聯網
2.4.5 區塊鏈
第三章 2018-2020年中國智慧金融行業發展綜合分析
3.1 智慧金融產業鏈結構
3.1.1 智慧金融產業鏈環節
3.1.2 智慧金融產業鏈圖譜
3.1.3 智慧金融產業鏈主體
3.2 2018-2020年智慧金融行業運行分析
3.2.1 智慧金融盈利模式
3.2.2 智慧金融應用場景
3.2.3 智慧金融發展現狀
3.3 中國金融科技企業競爭分布狀況
3.3.1 企業競爭排名情況
3.3.2 成立時間分布情況
3.3.3 企業地區分布情況
3.4 智慧金融相關主體面臨的挑戰及應對策略
3.4.1 技術提供企業
3.4.2 傳統金融機構
3.4.3 行業監管機構
第四章 2018-2020年中國智能投顧行業綜合運行分析
4.1 智能投顧行業概述
4.1.1 智能投顧基本定義
4.1.2 智能投顧平臺分類
4.1.3 智能投顧主要特征
4.1.4 智能投顧服務范圍
4.1.5 智能投顧業務流程
4.1.6 智能投顧技術基礎
4.1.7 智能投顧功能風險
4.2 2018-2020年中國智能投顧產業發展現狀
4.2.1 政策監管環境
4.2.2 監管新規發布
4.2.3 行業發展演進
4.2.4 市場發展優勢
4.2.5 市場發展規模
4.2.6 智能投顧產品
4.2.7 行業發展問題
4.2.8 行業發展對策
4.2.9 總體發展趨勢
4.3 2018-2020年中國智能投顧產業競爭格局
4.3.1 市場參與主體
4.3.2 市場競爭格局
4.3.3 競爭排名分析
4.3.4 券商主體布局
4.3.5 銀行主體布局
4.3.6 基金主體布局
4.3.7 保險主體布局
4.4 智能投顧行業發展模式
4.4.1 主要模式分類
4.4.2 模式類型分析
4.4.3 模式對比分析
4.4.4 典型公司分析
4.5 智能投顧行業監管體系建設分析
4.5.1 改革證券投資咨詢制度
4.5.2 出臺智能投顧監管指南
4.5.3 轉變金融科技監管理念
4.6 中國智能投顧行業投資價值評估分析
4.6.1 投資價值綜合評估
4.6.2 市場機會矩陣分析
4.6.3 進入市場時機判斷
第五章 2018-2020年中國智慧銀行業綜合運行分析
5.1 中國智慧銀行業發展綜述
5.1.1 智慧銀行基本概述
5.1.2 智慧銀行驅動因素
5.1.3 智慧銀行的產業鏈
5.1.4 智慧銀行發展現狀
5.1.5 智慧銀行發展趨勢
5.2 2018-2020年智慧銀行具體應用場景分析
5.2.1 用戶識別
5.2.2 刷臉支付
5.2.3 智慧網點
5.2.4 智能客服
5.2.5 智能風控
5.3 中國智慧銀行業參與者典型案例分析
5.3.1 5G+智慧銀行
5.3.2 濟寧銀行
5.3.3 眼神科技
5.3.4 達觀數據
5.3.5 同盾科技
5.3.6 竹間智能
第六章 2018-2020年中國智能保險行業綜合運行分析
6.1 傳統保險行業發展面臨的挑戰分析
6.1.1 保險業運行狀況
6.1.2 保險業發展變化
6.1.3 保險業內部變化
6.1.4 保險業外部變化
6.2 2018-2020年中國互聯網保險行業運行分析
6.2.1 市場運行情況
6.2.2 企業競爭格局
6.2.3 企業案例介紹
6.2.4 市場政策環境
6.2.5 市場發展趨勢
6.3 2018-2020年中國智能保險行業發展綜述
6.3.1 智能保險業態分析
6.3.2 智能保險運作體系
6.3.3 智能保險業務變化
6.3.4 保險企業變革建議
6.3.5 智能保險發展前景
6.4 智能保險行業變革發展及相關案例分析
6.4.1 市場高效運營
6.4.2 產品更加兼容
6.4.3 體系穩定運行
6.4.4 產品更加人性
第七章 2018-2020年中國智能支付行業綜合運行分析
7.1 2018-2020年中國第三方支付行業發展狀況
7.1.1 行業基本概述
7.1.2 產業發展圖譜
7.1.3 行業交易規模
7.1.4 細分業務結構
7.1.5 行業監管狀況
7.1.6 行業發展趨勢
7.2 2018-2020年中國刷臉支付行業發展狀況
7.2.1 行業基本概述
7.2.2 技術基礎分析
7.2.3 市場發展規模
7.2.4 企業布局狀況
7.2.5 行業政策環境
7.2.6 行業面臨挑戰
7.2.7 行業發展趨勢
7.3 2018-2020年中國智能支付終端市場發展狀況
7.3.1 智能支付概述
7.3.2 市場發展環境
7.3.3 商業模式分析
7.3.4 市場發展規模
7.3.5 企業布局狀況
7.3.6 市場發展趨勢
第八章 2018-2020年中國智能營銷行業綜合運行分析
8.1 2018-2020年智能營銷行業發展綜述
8.1.1 智能營銷概念界定
8.1.2 智能營銷重要作用
8.1.3 智能營銷發展歷程
8.1.4 智能營銷的產業鏈
8.1.5 智能營銷布局分析
8.1.6 智能營銷投資狀況
8.1.7 智能營銷模式優化
8.2 智能營銷核心技術分析
8.2.1 數據獲取技術
8.2.2 自然語音處理
8.2.3 機器學習技術
8.3 智能營銷落地場景分析
8.3.1 用戶屬性分析
8.3.2 產品內容創作
8.3.3 用戶行為預測
8.4 中國智能營銷行業未來發展趨勢
8.4.1 營銷流程效率優化
8.4.2 組織架構效率優化
8.4.3 用戶數據效率優化
第九章 2018-2020年中國智能風控行業綜合運行分析
9.1 智能風控行業基本概述
9.1.1 智能風控發展背景
9.1.2 傳統風控存在問題
9.1.3 智能風控概念界定
9.1.4 智能風控作用分析
9.1.5 智能風控業務流程
9.2 中國智能風控行業發展環境分析
9.2.1 行業政策環境
9.2.2 行業經濟環境
9.2.3 行業技術環境
9.3 2018-2020年中國智能風控行業發展分析
9.3.1 智能風控生態主體
9.3.2 智能風控企業競爭
9.3.3 智能風控企業分布
9.3.4 金融科技風控投資
9.3.5 智能風控企業布局
9.3.6 智能風控面臨挑戰
9.3.7 智能風控發展趨勢
9.4 智能風控應用服務案例剖析
9.4.1 個人信貸風控
9.4.2 企業信貸風控
9.4.3 具體應用案例
第十章 2018-2020年智慧金融其他細分場景發展分析
10.1 智能客服
10.1.1 智能客服體系架構
10.1.2 智能客服應用現狀
10.1.3 智能客服競爭格局
10.1.4 智能客服案例分析
10.1.5 智能客服發展問題
10.1.6 智能客服市場空間
10.1.7 智能客服發展趨勢
10.2 智能投研
10.2.1 智能投研定義分析
10.2.2 智能投研產業鏈關系
10.2.3 智能投研的參與者
10.2.4 智能投研商業模式
10.2.5 智能投研底層技術
10.2.6 行業市場空間及趨勢
10.2.7 智能投研案例分析
10.3 金融大數據
10.3.1 金融大數據基本概述
10.3.2 金融大數據應用場景
10.3.3 金融大數據發展回顧
10.3.4 金融大數據市場規模
10.3.5 金融大數據平臺建設
10.3.6 金融大數據公司發展
10.3.7 金融大數據發展趨勢
第十一章 2018-2020年智慧金融行業重點企業案例分析
11.1 螞蟻金服
11.1.1 企業基本概況
11.1.2 企業業務體系
11.1.3 企業經營狀況
11.1.4 企業SWOT分析
11.1.5 企業布局場景
11.2 京東金融
11.2.1 企業基本概況
11.2.2 企業產品分析
11.2.3 企業經營狀況
11.2.4 企業發展戰略
11.3 度小滿金融
11.3.1 企業基本概況
11.3.2 企業業務分析
11.3.3 企業布局狀況
11.3.4 企業合作項目
11.3.5 企業發展戰略
11.4 平安科技
11.4.1 企業基本概況
11.4.2 企業核心技術
11.4.3 企業經營狀況
11.4.4 企業業務布局
11.4.5 企業發展動態
11.5 同盾科技
11.5.1 企業基本概況
11.5.2 企業核心技術
11.5.3 企業經營狀況
11.5.4 企業業務布局
11.5.5 企業發展戰略
11.6 文因互聯
11.6.1 企業基本概況
11.6.2 企業核心技術
11.6.3 企業融資動態
第十二章 中投產業研究院對智慧金融行業投資價值綜合評估
12.1 中投產業研究院對智慧金融行業投融資狀況分析
12.1.1 全國投融資環境狀況
12.1.2 智慧行業投融資狀況
12.1.3 金融行業投融資狀況
12.2 中投產業研究院對智慧金融行業投資壁壘分析
12.2.1 人才壁壘
12.2.2 數據壁壘
12.2.3 業務壁壘
12.3 中投產業研究院對智慧金融行業投資價值評估
12.3.1 行業進入時機分析
12.3.2 市場投資機會剖析
12.3.3 行業投資風險預警
第十三章 中投顧問對2021-2025年智慧金融行業發展前景和趨勢預測分析
13.1 中國智慧金融行業未來發展趨勢與前景
13.1.1 市場格局發展趨勢
13.1.2 金融服務普惠趨勢
13.1.3 行業科技監管強化
13.1.4 行業政策監管趨勢
13.1.5 未來技術應用展望
13.1.6 金融新基建前景
13.2 中投顧問對2021-2025年中國智慧金融行業預測分析
13.2.1 2021-2025年中國智慧金融行業影響因素分析
13.2.2 2021-2025年中國金融IT解決方案行業市場規模預測

圖表目錄

圖表1 智慧金融行業特征
圖表2 智慧金融生態系統
圖表3 金融科技和互聯網金融示意圖
圖表4 中國人工智能+金融行業研究報告分析主體界定
圖表5 智慧金融演進階段
圖表6 科技賦能金融業的發展歷程
圖表7 金融科技創新服務類型
圖表8 智慧金融行業發展環境PEST分析
圖表9 2015-2019年國內生產總值及其增長速度
圖表10 2015-2019年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表11 2020年GDP初步核算數據
圖表12 2015-2020年GDP同比增長速度
圖表13 2015-2020年GDP環比增長速度
圖表14 2015-2019年中國人工智能重點政策梳理
圖表15 《充分發揮人工智能賦能效用 協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》內容
圖表16 2020年地方層人工智能重點策略匯總
圖表17 2020年金融安全相關政策匯總
圖表18 2018年與2017年居民人均可支配收入平均數與中位數對比
圖表19 2019年全國居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表20 2020年居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表21 2018年居民人均消費支出及構成
圖表22 2019年全國居民人均消費支出及構成
圖表23 2020年居民人均消費支出及構成
圖表24 2020年全國居民收支主要數據
圖表25 2020年城鄉居民收支主要數據
圖表26 中國人工智能人才培養重點政策匯總
圖表27 人工智能人才培養情況
圖表28 人工智能+金融行業技術關系圖
圖表29 人工智能相關技術在金融行業的應用
圖表30 大數據的“4V”特征
圖表31 大數據體系及技術
圖表32 國內云計算相關政策
圖表33 云計算的三種服務模式
圖表34 云計算工作原理
圖表35 人工智能發展歷程
圖表36 人工智能技術分類
圖表37 物聯網技術連接維度
圖表38 物聯網技術特征
圖表39 物聯網的組件
圖表40 區塊鏈模式分析
圖表41 區塊鏈發展階段
圖表42 區塊鏈技術的特征
圖表43 區塊鏈核心技術
圖表44 智能金融產業鏈環節
圖表45 智能金融參與主體全景圖
圖表46 2018年中國智慧金融行業圖譜
圖表47 智慧金融產業鏈主體
圖表48 人工智能+金融行業技術參與主體及服務盈利模式
圖表49 智慧金融應用場景
圖表50 人工智能+金融行業應用場景概覽
圖表51 2019年中國金融科技創新企業30強榜單
圖表52 2010-2017年上榜企業成立數量分布
圖表53 上榜企業所在地區分布
圖表54 技術提供企業面臨的挑戰及應對措施
圖表55 傳統金融機構面臨的挑戰及應對措施
圖表56 監管機構面臨的挑戰及應對措施
圖表57 智能投顧與傳統投顧的對比
圖表58 智能投顧依托算法基礎提供投資管理全價值鏈服務
圖表59 智能投顧業務流程
圖表60 智能投顧技術基礎
圖表61 投顧和資管業務監管實踐國際對比
圖表62 科技驅動投顧服務走向3.0時代
圖表63 智能投顧優勢
圖表64 2016-2022年我國智能投顧資產管理規模估算
圖表65 國內智能投顧的主要參與者
圖表66 中國智能投顧產業市場競爭格局
圖表67 2019年智能投顧平臺排行榜
圖表68 部分券商智能投顧產品
圖表69 2019年10大券商AI人才招聘及應用場景分布情況
圖表70 “中銀慧投”、“摩羯智投”、“AI投”對比分析
圖表71 基金公司部分智能投顧產品
圖表72 國內智能投顧模式的主要分類
圖表73 智能投顧模式分析
圖表74 智能投顧五種模式對比分析
圖表75 智能投顧五種模式的國外典型公司
圖表76 國內智能投顧三大類公司
圖表77 智能投顧行業投資價值四維度評估表
圖表78 智能投顧行業市場機會整體評估表
圖表79 中投市場機會矩陣:智能投顧行業
圖表80 智能投顧行業進入時機分析
圖表81 中投產業生命周期:智能投顧行業
圖表82 智慧銀行產業鏈
圖表83 人工智能在銀行業的相關應用場景
圖表84 用戶識別業務分析
圖表85 銀行生物識別特征
圖表86 商業銀行智慧網點業務
圖表87 2019年國有四大銀行布局“5G+智慧銀行”
圖表88 眼神科技智慧銀行解決方案
圖表89 達觀數據智慧銀行解決方案
圖表90 保險業的變化與挑戰
圖表91 2011-2019年中國互聯網保險行業發展階段
圖表92 2011-2019年中國互聯網保險保費收入情況
圖表93 2014-2019年中國互聯網人身保險保費規模
圖表94 2014-2019年中國互聯網財產保險保費收入情況
圖表95 2018-2019年互聯網人身險規模占比前五大企業
圖表96 2018-2019年中國互聯網財產險CR3與CR8比較
圖表97 微保業務模式分析
圖表98 微保業務布局
圖表99 眾安五大生態布局
圖表100 眾安五大科技產品線
圖表101 量子保發展歷程
圖表102 2011-2019年中國互聯網保險相關監管政策
圖表103 新保險體系
圖表104 智能保險運作體系
圖表105 制定成功的AI戰略需考慮的四個核心要素
圖表106 科技對保險行業帶來的影響
圖表107 供應鏈金融領域的信用保證保險
圖表108 中國平安“智能閃賠”
圖表109 OBD車險
圖表110 小愛保險
圖表111 泰康在線“人臉識別”與太平洋保險“e農險”
圖表112 螞蟻金服供車險分、定損寶
圖表113 再保險區塊鏈與區塊鏈技術航空保險“Fizzy”
圖表114 基因檢測、基因治療:童安保——兒童基因身份證
圖表115 State Farm啟動車險改革計劃
圖表116 重案精靈和Lemonade
圖表117 第三方支付分類及業務流程示意圖
圖表118 第三方支付機構業務類型
圖表119 中國第三方支付行業發展圖譜
圖表120 2019-2020年中國第三方支付綜合支付交易規模
圖表121 2020年中國第三方支付綜合支付市場交易份額
圖表122 智能支付關鍵實現流程
圖表123 人臉識別與指紋識別支付的特征對比
圖表124 人臉支付終端廠商布局
圖表125 刷臉支付廠商產品推廣方式
圖表126 支付寶、微信、銀聯刷臉支付產品、推廣補貼政策對比
圖表127 刷臉支付多維場景深化
圖表128 智能支付產業鏈
圖表129 人臉識別技術發展進程
圖表130 生物識別技術發展狀況
圖表131 支付終端智能化升級進程
圖表132 智能支付終端廠商核心商業模式分析
圖表133 2008-2019年全國聯網POS機數量
圖表134 2008-2019年跨行支付系統商戶規模
圖表135 2015-2019年中國聯網POS機與智能POS機數量
圖表136 2015-2019年中國智能POS機占聯網POS機的比例
圖表137 智能支付終端廠商布局
圖表138 智能支付終端廠商數字化經營趨勢
圖表139 企業競爭趨勢
圖表140 智能營銷定義
圖表141 傳統營銷渠道與智能營銷典型流程
圖表142 營銷技術應用發展歷程及階段特征
圖表143 智能營銷產業鏈圖譜
圖表144 AI+營銷市場產業鏈結構分析
圖表145 AI+營銷激活廣告主自有數據
圖表146 部分媒體方在AI+營銷上的技術探索
圖表147 部分媒體方在技術和數據開放上的實踐
圖表148 部分第三方服務商智能營銷平臺實踐情況
圖表149 2011-2019年中國MarTech行業融資企業數量情況
圖表150 AI+營銷主要痛點及優化效果
圖表151 AI+營銷核心技術:數據獲取
圖表152 AI+營銷核心技術分析:自然語言處理
圖表153 AI+營銷核心技術分析:機器學習
圖表154 AI+營銷落地環節:用戶洞察
圖表155 AI+營銷落地環節:內容創作
圖表156 AI+營銷落地環節:行為預測
圖表157 營銷流程優化對比
圖表158 組織架構優化情況
圖表159 用戶數據效率優化,智能推薦從行為洞察到需求預測
圖表160 2011-2018年金融科技大事件及百度搜索指數
圖表161 風險控制流程圖
圖表162 各機構對智能風控的定義
圖表163 智能風控與傳統風控的互補和革新
圖表164 傳統業務面臨的問題與智能風控流程圖(以信貸為例)
圖表165 智能風控行業PEST環境
圖表166 智能風控領域主要政策文件及官方報告
圖表167 2012-2018年我國互聯網消費金融放貸規模統計及增長情況預測
圖表168 智能風控主要技術
圖表169 主要人工智能技術
圖表170 智能風控生態主體
圖表171 智能風控企業圖譜
圖表172 2020中國智能風控企業Top50榜單
圖表173 2012-2020年我國金融科技風控服務商融資情況
圖表174 2019年我國金融科技風控融資事件和金額變化
圖表175 2018年金融高智能風控企業其他金融科技布局情況
圖表176 未來3-5年企業金融科技布局情況
圖表177 智能風控發展趨勢
圖表178 個人信貸業務全流程
圖表179 企業信貸業務全流程
圖表180 智能客服系統服務體系架構及主要功能
圖表181 代表性智能客服企業介紹
圖表182 中國客服產業存量及增量空間
圖表183 傳統投研與智能投研對比
圖表184 廣義的智能投研范疇
圖表185 智能投研的流程及功能
圖表186 國內外主要的金融數據服務商
圖表187 自然語言處理的四個層面
圖表188 自然語言生成的三個功能
圖表189 情感分析的步驟
圖表190 知識圖譜技術的層析
圖表191 建立知識圖譜的步驟
圖表192 2014-2018年主要上市金融數據公司的營業收入
圖表193 2014-2019年資產管理業務總規模
圖表194 海外典型智能投研創業公司
圖表195 貝萊德阿拉丁平臺的五大功能
圖表196 2013-2018年貝萊德的打拉丁平臺的收入及增速
圖表197 文因互聯的知識圖譜能力
圖表198 大數據技術在中國金融行業的應用分類
圖表199 大數據技術在中國金融行業的應用產業鏈
圖表200 2014-2018年大數據技術在中國金融行業應用市場規模(以銷售額計算)
圖表201 螞蟻金服主營業務
圖表202 螞蟻金服的三大業務板塊與國際化示意圖
圖表203 螞蟻金服SWOT
圖表204 螞蟻金服AI+金融應用場景及典型案例
圖表205 度小滿金融AI Fintech解決方案
圖表206 平安科技核心AI技術
圖表207 平安科技金融領域核心業務及研發優勢
圖表208 同盾科技核心技術
圖表209 同盾科技金融科技產品與解決方案
圖表210 文因互聯核心技術及主要產品
圖表211 2019-2020年全國投融資數據匯總
圖表212 2019-2020年全國月度投融資數據匯總
圖表213 2020年國內智慧行業投融資次數及金額統計
圖表214 2020年國內各行業投融資情況
圖表215 人工智能+金融行業未來市場格局
圖表216 未來金融行業向普惠化演變
圖表217 金融行業科技監管體系強化
圖表218 金融數據分級結構
圖表219 中投顧問對2021-2025年中國金融IT解決方案行業市場規模預測

“智能金融”指人工智能技術與金融服務和產品的動態融合。通過利用人工智能技術,創新金融產品和服務模式、改善客戶體驗、提高服務效率等;其參與者不僅包括為金融機構提供人工智能技術服務的公司,也包括傳統金融機構、新興金融業態以及金融業不可或缺的監管機構等;這些參與者共同組成智能金融生態系統。

金融發展與科技是密切相關的,回顧其發展歷程,金融機構一直是信息技術最積極的應用者。總體來看,科技驅動金融經歷了金融電子化和信息化、金融網絡化和移動化、金融自動化和智能化三個階段。目前,我們正處于金融自動化和智能化階段。

金融領域天然的數據屬性與智能化需求為人工智能的應用提供了基礎,加之政策和資本的驅動,人工智能落地金融場景已成為不可逆轉的趨勢。借助AI技術實現金融場景創新是行業普遍關注的課題,當前,人工智能技術在銀行、理財、投研、信貸、保險、風控、支付等領域得到實踐,并呈現出向各個領域滲透的趨勢。

當前,參與到“AI+金融”應用場景的企業大致分為傳統金融機構、各類互聯網公司(如:京東金融、百度金融等)和人工智能技術類公司等。

近年來,國務院、科技部、工信部和民政部等各大國家機關不斷推出加快人工智能發展的有關政策,加快人工智能在重點領域落地情況。2017年7月,國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》專門提出了“智能金融”的發展要求,指出要建立金融大數據系統,提升金融多媒體數據處理與理解能力;創新智能金融產品和服務,發展金融新業態;鼓勵金融行業應用智能客服、智能監控等技術和裝備;建立金融風險智能預警與防控系統。2019年9月6日,中國人民銀行印發《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》(以下簡稱《規劃》),明確提出進一步增強金融業科技應用能力,實現金融與科技深度融合、協調發展。2020年央行又相繼出臺了其他安全管理規范,如《商業銀行應用程序接口安全管理規范》、《網上銀行系統信息安全通用規范》、《金融分布式賬本技術安全規范》等等。這三個規范和《移動金融客戶端應用軟件安全管理規范》性質類似,屬于偏向具體應用的規范。

有了大數據、云計算及人工智能等先進技術的輔助,金融服務將做到“千人千面”,更透徹地感知客戶需求和識別客戶行為模式,實現“個性化”定制;并將更及時地預測金融市場價格變化,洞察金融市場的風險,提供更加便捷的支付結算、更加綜合的金融服務、更加安全的財富管理,打造一個開放透明、充盈著豐富信息資源的金融世界。2020年“新基建”中運用到的5G、大數據人工智能云計算、區塊鏈等新技術,同樣是銀行發展金融科技會經常運用的技術。因此,“基建”的興起,也讓銀行業金融科技的轉型動力加強。

中投產業研究院發布的《2021-2025年中國智慧金融行業深度調研及投資前景預測報告》共十三章。首先介紹了智慧金融相關概念特征及發展階段,接著中國智慧金融行業發展環境及運行狀況。隨后,報告詳細解析了智慧金融的應用場景:智能投顧、智慧銀行、智能保險、智能支付、智能營銷、智能風控等行業的發展狀況,并對智慧金融行業重點企業案例進行了分析。最后,報告對智慧金融行業的投資價值進行了評估,并對其未來發展前景做出了科學的預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、中國人民銀行、中國證券監督管理委員會、中國銀行保險監督管理委員會、上海證券交易所、深圳證券交易所、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心、中國互聯網金融協會、中國證券業協會以及國內外重點刊物等渠道,報告數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對智慧金融行業有個系統深入的了解、或者想投資智慧金融行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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