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2019-2023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:2019年5月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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中投顧問咨詢服務 現代服務業專項發展規劃 >>>

中投顧問以"挖掘產業投資機會,促進區域經濟發展"為己任,發展起以產業研究為堅實根基,以產業規劃、招商服務為重點,以中投大數據為創新方向的業務體系,十余年間累計服務政企客戶數萬家。

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 2017-2019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 國家科技創新規劃
2.2.4 產業監管政策匯總
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 投資資產規模
2.3.4 不良貸款余額
2.3.5 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 2017-2019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 2017-2019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 中國智慧金融區域發展狀況
3.3.1 省級智慧金融發展狀況
3.3.2 地市智慧金融發展狀況
3.3.3 區域智慧金融發展啟示
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 2017-2019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
4.2 2017-2019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 市場發展特點
4.2.5 市場發展規模
4.2.6 智能投顧產品
4.2.7 市場布局動態
4.3 2017-2019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 中國智能投顧行業投資價值評估分析
4.5.1 投資價值綜合評估
4.5.2 市場機會矩陣分析
4.5.3 進入市場時機判斷
第五章 2017-2019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 2017-2019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 眼神科技
5.3.2 達觀數據
5.3.3 同盾科技
第六章 2017-2019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 2017-2019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 企業運行規模
6.2.3 保費收入結構
6.2.4 保費滲透情況
6.2.5 市場發展熱點
6.3 2017-2019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 2017-2019年中國智能支付行業綜合運行分析
7.1 2017-2019年第三方支付行業發展狀況
7.1.1 行業基本概述
7.1.2 產業鏈條結構
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 2017-2019年智能支付行業發展狀況
7.2.1 行業基本概述
7.2.2 技術基礎分析
7.2.3 行業發展現狀
7.2.4 市場發展規模
7.2.5 企業布局狀況
7.2.6 市場規模預測
7.3 2017-2019年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 市場發展規模
7.3.4 市場發展空間
7.3.5 市場發展趨勢
第八章 2017-2019年中國智能營銷行業綜合運行分析
8.1 2017-2019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 2017-2019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 2017-2019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 智能風控企業數量
9.3.3 智能風控企業分布
9.3.4 智能風控投資狀況
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 2017-2019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 智能客服發展現狀
10.1.3 智能客服競爭格局
10.1.4 智能客服投資狀況
10.1.5 智能客服案例分析
10.1.6 智能客服發展問題
10.1.7 智能客服發展趨勢
10.2 智能投研
10.2.1 智能投研發展優勢
10.2.2 智能投研市場規模
10.2.3 智能投研競爭格局
10.2.4 智能投研應用產品
10.2.5 智能投研投資狀況
10.2.6 智能投研案例分析
10.2.7 智能投研發展問題
10.2.8 智能投研發展趨勢
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 金融大數據市場規模
10.3.4 金融大數據存在問題
10.3.5 金融大數據發展趨勢
第十一章 2017-2019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 企業經營模式
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 企業發展戰略
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 企業經營狀況
11.6.4 企業業務布局
11.6.5 企業發展戰略
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 行業投融資事件數量
12.1.2 行業投融資輪次分布
12.1.3 投融資企業類型分布
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
12.3.4 行業投資策略建議
第十三章 中投顧問對2019-2023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
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
13.2 中投顧問對2019-2023年智慧金融行業發展預測分析
13.2.1 行業影響因素分析
13.2.2 行業發展規模預測

圖表目錄

圖表 智慧金融行業特征
圖表 智慧金融生態系統
圖表 金融科技和互聯網金融示意圖
圖表 中國人工智能+金融行業研究報告分析主體界定
圖表 智慧金融演進階段
圖表 科技賦能金融業的發展歷程
圖表 金融科技創新服務類型
圖表 2014-2018年國內生產總值及其增長速度
圖表 2014-2018年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表 中國人工智能技術落地相關主要政策
圖表 2017年中國金融科技監管政策(一)
圖表 2017年中國金融科技監管政策(二)
圖表 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 2019年一季度居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表 2017年全國居民人均消費支出及其構成
圖表 2018年居民人均消費支出及構成
圖表 2019年一季度居民人均消費支出及構成
圖表 人工智能+金融行業技術關系圖
圖表 人工智能相關技術在金融行業的應用
圖表 大數據的“4V”特征
圖表 大數據體系及技術
圖表 云計算工作原理
圖表 人工智能技術分類
圖表 物聯網技術連接維度
圖表 物聯網技術特征
圖表 物聯網的組件
圖表 區塊鏈發展階段
圖表 區塊鏈技術的特征
圖表 智能金融產業鏈環節
圖表 2018年中國智慧金融行業圖譜
圖表 智慧金融產業鏈主體
圖表 人工智能+金融行業技術參與主體及服務盈利模式
圖表 人工智能+金融行業應用場景概覽
圖表 2017年省級智慧金融指數排名
圖表 智慧金融指數排名前20位城市
圖表 技術提供企業面臨的挑戰及應對措施
圖表 傳統金融機構面臨的挑戰及應對措施
圖表 監管機構面臨的挑戰及應對措施
圖表 智能投顧與傳統投顧的對比
圖表 智能投顧依托算法基礎提供投資管理全價值鏈服務
圖表 智能投顧業務流程
圖表 智能投顧的技術基礎包括云計算、大數據與人工智能
圖表 投顧和資管業務監管實踐國際對比
圖表 2015-2017年智能投顧監管政策一覽
圖表 2016-2017年智能投顧相關監管動作
圖表 科技驅動投顧服務走向3.0時代
圖表 2017-2020年中國智能投顧市場規模
圖表 國內智能投顧的主要參與者
圖表 中國智能投顧產業市場競爭格局
圖表 中國智能投顧平臺評級
圖表 部分券商智能投顧產品
圖表 國內智能投顧模式的主要分類
圖表 智能投顧模式分析
圖表 智能投顧五種模式對比分析
圖表 智能投顧五種模式的國外典型公司
圖表 國內智能投顧三大類公司
圖表 智能投顧行業投資價值四維度評估表
圖表 智能投顧行業市場機會整體評估表
圖表 中投市場機會矩陣:智能投顧行業
圖表 智能投顧行業進入時機分析
圖表 中投產業生命周期:智能投顧行業
圖表 智慧銀行產業鏈
圖表 人工智能在銀行業的相關應用場景
圖表 用戶識別業務分析
圖表 銀行生物識別特征
圖表 商業銀行智慧網點業務
圖表 保險業的變化與挑戰
圖表 2012-2018年中國互聯網保險保費收入及同比增長
圖表 2012-2017年中國經營互聯網保險業務的公司數量
圖表 2012-2018年中國互聯網保險保費收入結構
圖表 2012-2018年中國互聯網保險保費滲透率
圖表 制定成功的AI戰略需考慮的四個核心要素
圖表 科技對保險行業帶來的影響
圖表 供應鏈金融領域的信用保證保險
圖表 第三方支付分類及業務流程示意圖
圖表 第三方支付機構業務類型
圖表 2018年中國第三方支付市場產業鏈
圖表 2013-2022年中國第三方支付綜合支付交易規模
圖表 2013-2020年中國第三方支付交易規模業務結構
圖表 智能支付關鍵實現流程
圖表 人臉識別與指紋識別支付的特征對比
圖表 支付寶刷臉支付流程示意圖
圖表 2017-2025年全球人臉識別設備市場價值及預測
圖表 2007-2017年我國人臉識別相關技術申請量變化趨勢圖
圖表 主流人臉識別測試機器相關介紹
圖表 2017-2023年中國人臉識別設備市場份額及預測
圖表 中國人臉識別市場規模占全球市場規模變化情況
圖表 智能支付產業鏈
圖表 2008-2018年跨行支付系統聯網商戶
圖表 2008-2018年聯網POS機具數據
圖表 2014-2018年全國POS終端保有量
圖表 2014-2018年全國商戶統計數據
圖表 2015-2020年聯網POS、智能POS規模
圖表 智能支付終端發展趨勢
圖表 智能營銷定義
圖表 智能營銷典型流程
圖表 營銷技術應用發展歷程及階段特征
圖表 智能營銷產業鏈圖譜
圖表 AI+營銷市場產業鏈結構分析
圖表 AI+營銷激活廣告主自有數據
圖表 部分媒體方在AI+營銷上的技術探索
圖表 部分媒體方在技術和數據開放上的實踐
圖表 部分第三方服務商智能營銷平臺實踐情況
圖表 2012-2018年AI+營銷投融資事件數量及占比變化情況
圖表 2012-2018年AI主要細分領域投融資事件和金額在行業整體的占比情況
圖表 AI+營銷主要痛點及優化效果
圖表 AI+營銷核心技術:數據獲取
圖表 AI+營銷核心技術分析:自然語言處理
圖表 AI+營銷核心技術分析:機器學習
圖表 AI+營銷落地環節:用戶洞察
圖表 AI+營銷落地環節:內容創作
圖表 AI+營銷落地環節:行為預測
圖表 2011-2018金融科技大事件及百度搜索指數
圖表 傳統業務面臨的問題與智能風控流程圖(以信貸為例)
圖表 智能風控領域主要政策文件及官方報告
圖表 中國金融智能風控私募股權投資市場情況
圖表 中國金融智能風控企業獲投次數分布
圖表 金融智能風控市場中的投資機構投資頻數分布
圖表 智能風控落地面臨的挑戰
圖表 企業信貸業務全流程
圖表 智能客服系統服務體系架構及主要功能
圖表 螞蟻金服主營業務
圖表 螞蟻金服支付體系
圖表 螞蟻金服SWOT
圖表 螞蟻金服AI+金融應用場景及典型案例
圖表 度小滿金融AI Fintech解決方案
圖表 平安科技核心AI技術
圖表 平安科技金融領域核心業務及研發優勢
圖表 文因互聯核心技術及主要產品
圖表 2011-2018年中國人工智能+金融行業融資事件數量
圖表 2011-2018年中國人工智能+金融行業融資事件數量
圖表 中國人工智能+金融行業投融資企業類型分布
圖表 2018年中國人工智能+金融行業億元以上融資事件
圖表 人工智能+金融行業進入壁壘
圖表 人工智能+金融行業未來市場格局
圖表 未來金融行業向普惠化演變
圖表 中投顧問對2019-2023年智慧金融行業發展規模預測

 “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6月,中國人民銀行印發《中國金融業信息技術“十三五”發展規劃》明確提出,“十三五”期間金融信息技術工作的發展目標包括金融信息基礎設施達到國際領先水平、信息技術持續驅動金融創新等。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。

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。

中投產業研究院發布的《2019-2023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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