金融概念则指银行、保险公司、证券公司等主要金融主体机构。AI应用场景涵盖前中后台中的市场营销、产品设计、风险管控、客户服务、运营支持等。AI金融并非单纯的技术累加，而是针对不同业务场景需求，运用前沿技术成果推出的创新金融产品、经营模式、业务流程，以及推动金融业务高质量发展的一系列配套解决方案。由于金融机构往往具有信息安全要求高、数据处理量大且信息基础设施建设较为完善的特征，人工智能技术得以较早在金融领域营销、合规、风控等多元化场景实现落地应用并得到长足发展。据统计，2021年AI金融核心市场规模达到296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2024年，核心市场规模达到516亿元，CAGR=25%，带动相关产业规模1211亿元。
金融机器学习产品由于与金融机构多业务场景均可密切结合且产品能力在海量高质金融业务数据助力下得到快速提升成为市场主要拉力之一，2021年金融机器学习产品占AI+金融核心产品市场规模比重达42.2%。2021年AI金融领域计算机视觉核心产品及服务市场规模达到75亿元，预计到2024年核心产品及服务市场规模将达到106亿元，2019-2024年CAGR=11.6%。金融行业内，计算机视觉产品及服务在深度学习算法的加持与带动下在人脸识别及证照识别等应用场景得到了广泛的应用。2021年AI金融领域知识图谱核心产品市场规模达到21亿元，预计2024年核心产品市场规模将达到45亿元，2019-2024年CAGR=26.3%。自2019年开始，知识图谱产品在金融市场逐渐得到认可，并加速向信贷风控、精准营销、流程优化等场景渗透，促使知识图谱市场规模逐渐提升。
金融Al技术将会被应用于更多的金融业务领域，包括投资管理、保险、税务、会计等。同时，金融机构也将会开始尝试使用AI技术来解决一些传统业务中存在的问题。随着金融AI技术的不断发展和普及，客户对于智能化的金融服务将变得越来越多样化和个性化。金融机构需要依靠AI技术来提高客户服务和用户体验，从而满足客户的不同需求。金融Al技术将与区块链、云计算等新兴技术结合，共同创造出新的金融服务模式和商业模式。例如，在金融风控领域，Al技术可以跨越不同的平台，与其他数据访问技术相结合，以实现更好的风险管理。
华经产业研究院研究团队使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式，全面客观的剖析金融AI行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析金融行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据金融AI行业的发展轨迹及实践经验，精心研究编制《2029年中国金融AI行业市场运行态势及投资战略规划报告》，为企业、科研、投资机构等单位投资决策、战略规划、产业研究提供重要参考。
报告目录：
第1章 金融AI行业相关概述
1.1 金融AI行业定义及特征
1.1.1 金融AI行业定义
1.1.2 行业特征分析
1.2 金融AI行业商业模式分析
1.3 金融AI行业主要风险因素分析
1.3.1 经营风险分析
1.3.2 管理风险分析
1.3.3 法律风险分析
1.4 金融AI行业壁垒分析
1.4.1 人才壁垒
1.4.2 经营壁垒
1.4.3 品牌壁垒
第2章 中国金融AI行业运行环境分析
2.1 中国金融AI运行经济环境分析
2.1.1 经济发展现状分析
2.1.2 当前经济主要问题
2.1.3 未来经济运行与政策展望
2.2 中国金融AI产业政策环境分析
2.2.1 金融AI行业监管体制
2.2.2 金融AI行业主要法规
2.2.3 主要金融AI产业政策
2.3 中国金融AI产业社会环境分析
2.3.1 人口规模及结构
2.3.2 教育环境分析
2.3.3 文化环境分析
2.3.4 居民收入及消费状况分析
2.4 金融AI行业技术环境
第3章 2022年全球金融AI行业运行分析
3.1 全球现代服务业发展分析
3.1.1 发展概况
3.1.2 发展特征
3.1.3 经验借鉴
3.1.4 发展趋势
3.2 世界主要国家金融AI行业发展现状及对我国的启示
3.2.1 美国
3.2.2 英国
3.2.3 日本
3.3 2023-2029年全球金融AI行业发展趋势预测
第4章 2022年中国金融AI行业经营情况分析
4.1 金融AI行业发展概况分析
4.1.1 行业发展历程回顾
4.1.2 行业发展特点分析
1、金融AI行业所处生命周期
2、技术变革与行业革新对金融AI行业的影响
3、差异化分析
4.2 金融AI行业供给态势分析
4.2.1 金融AI行业企业数量分析
4.2.2 金融AI行业企业所有制结构分析
4.2.3 金融AI行业企业注册资本情况
4.2.4 金融AI行业企业区域分布情况
4.3 金融AI行业市场规模态势分析
4.3.1 中国金融AI行业市场规模情况
4.3.2 中国金融AI行业市场结构分析
第5章 2022年中国金融AI行业竞争格局分析
5.1 行业总体市场竞争状况分析
5.1.1 金融AI行业竞争结构分析
5.1.2 金融AI行业企业间竞争格局分析
5.1.3 金融AI行业集中度分析
5.1.4 金融AI行业SWOT分析
5.2 中国金融AI行业竞争格局综述
5.2.1 中国金融AI行业五力竞争分析
5.2.2 中国金融AI行业竞争优势分析
5.2.3 2018-2022年我国金融AI市场竞争预测
5.2.4 金融AI市场竞争策略分析
第6章 金融AI行业上下游行业分析
6.1 金融AI产业链分析
6.2 上游行业分析
6.2.1 上游行业发展现状
6.2.2 上游行业发展趋势预测
6.2.3 上游行业新动态及其对金融AI行业的影响
6.3 下游行业分析
6.3.1 下游行业发展现状
6.3.2 下游行业发展趋势预测
6.3.3 下游行业新动态及其对金融AI行业的影响
第7章 2023-2029年金融AI行业各区域市场概况及前景预测
7.1 华北地区金融AI行业分析
7.1.1 区位条件简介及经济运行情况分析
7.1.2 2018-2022年华北地区金融AI行业规模分析
7.1.3 2023-2029年华北地区金融AI行业规模预测
7.2 东北地区金融AI行业分析
7.2.1 区域经济环境分析
7.2.2 2018-2022年东北地区金融AI行业规模分析
7.2.3 2023-2029年东北地区金融AI行业规模预测
7.3 华东地区金融AI行业分析
7.3.1 区域经济环境分析
7.3.2 2018-2022年华东地区金融AI行业规模分析
7.3.3 2023-2029年华东地区金融AI行业规模预测
7.4 华中地区金融AI行业分析
7.4.1 区域经济环境分析
7.4.2 2018-2022年华中地区金融AI行业规模分析
7.4.3 2023-2029年华中地区金融AI行业规模预测
7.5 华南地区金融AI行业分析
7.5.1 区域经济环境分析
7.5.2 2018-2022年华南地区金融AI行业规模分析
7.5.3 2023-2029年华南地区金融AI行业规模预测
7.6 西南地区金融AI行业分析
7.6.1 区域经济环境分析
7.6.2 2018-2022年西南地区金融AI行业规模分析
7.6.3 2023-2029年西南地区金融AI行业规模预测
7.7 西北地区金融AI行业分析
7.7.1 区域经济环境分析
7.7.2 2018-2022年西北地区金融AI行业规模分析
7.7.3 2023-2029年西北地区金融AI行业规模预测
第8章 2022年中国金融AI行业重点企业经营情况分析
8.1 浙江爱贷金融服务外包股份有限公司
8.1.1 企业简介
8.1.2 企业经营状况
8.1.3 企业竞争力分析
8.1.4 产品/服务特色
8.2 深圳微米信息服务有限公司
8.2.1 企业简介
8.2.2 企业经营状况
8.2.3 企业竞争力分析
8.2.4 产品/服务特色
8.3 上海爱投金融信息服务有限公司
8.3.1 企业简介
8.3.2 企业经营状况
8.3.3 企业竞争力分析
8.3.4 产品/服务特色
8.4 深圳前海艾普瑞资产管理有限公司
8.4.1 企业简介
8.4.2 企业经营状况
8.4.3 企业竞争力分析
8.4.4 产品/服务特色
8.5 北京爱选信息科技有限公司
8.5.1 企业简介
8.5.2 企业经营状况
8.5.3 企业竞争力分析
8.5.4 产品/服务特色
8.6 上海艾立可金融信息服务有限公司
8.6.1 企业简介
8.6.2 企业经营状况
8.6.3 企业竞争力分析
8.6.4 产品/服务特色
第9章 2023-2029年中国金融AI行业发展前景预测
9.1 2023-2029年中国金融AI行业前景预测「HJ YYY」
9.1.1 2023-2029年中国金融AI行业规模预测
9.1.2 2023-2029年中国金融AI产业的前景及趋势
9.2 2023-2029年中国金融AI行业发展趋势预测
9.2.1 金融AI行业发展驱动因素分析
9.2.2 金融AI行业发展制约因素分析
9.3 2023-2029年金融AI行业发展存在的问题和建议
9.4 金融AI行业研究结论及华经建议
9.4.1 金融AI行业研究结论
9.4.2行业发展策略建议
9.4.3行业投资方向建议
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