智慧金融发展趋势 智慧金融相关政策

智慧金融发展趋势

近年来，随着大数据、云计算、人工智能和区块链等技术应用于金融业，金融业经历了深刻变革。近年来，随着大数据、云计算、人工智能和区块链等技术应用于金融业，金融业经历了深刻变革。

数字智能金融发展也呈现出新的趋势。具体来讲，智能金融落地短期以业务赋能为主，长期以模式创新为主。模式创新也成为未来金融机构能够做到降本增效，掌握核心竞争力，推动行业洗牌的关键。智能金融通过构建庞大的金融科技服务生态圈，实现金融组织形态多样化。未来金融业务的“虚拟化”、“智能化”将是模式创新的必经之路。另外，值得注意的是，2B业务也逐渐取代2C业务成为市场竞争焦点。

在信贷风控场景下，智能风控技术日渐成熟。将大数据、人工智能等技术与风控结合起来，借助人工智能寻找数据背后所反映的用户的行为模式，和可能对风险管理有帮助的惯性模式，从而对风险进行提前甄别、选择和管理。

例如马上消费打造得到新一代金融大数据智能风控平台，主要基于自研的跨源SQL引擎、决策分析、模型实时预测等技术，用于金融行业风控实时信用审批、反欺诈、风控营销等场景，解决实时风控领域的“数据孤岛”、数据整合困难、计算技术门槛高、存储成本高等技术难题，以及传统风控系统难以形成风控全景数据资产导致的数据利用率低等问题。该平台能够快速、灵活地进行风控策略适配与调优，助力信贷业务健康发展，帮助金融机构实现稳定风控、快速展业的目标。此平台和Luma授信系统、Gcolo催收系统构成马上消费自主产权的风险管理体系。

在金融营销场景下，如何实现营销智能化、移动化和客户体验极致化，是众多金融从业者非常关注的话题。金融科技的发展与应用，对金融数字化营销转型形成了强力支撑。

随着绿色低碳成为数字经济的国际共识，智慧金融在满足金融机构绿色需求和引导实体经济低碳转型方面，价值不断凸显。 产业金融平台可联动工业互联网，助力企业降耗减排，打通绿色产业链各环节，促进区域低碳转型。

数字经济突飞猛进，以数据为核心的金融新环境已经形成。 数据风险、模型风险、 场景风险迭出，金融风险管理水平备受考验。 依托AI、大数据、区块链等技术，智慧金融帮助金融机构在反欺诈、审批、预警监测等关键节点上提升风控能力，有效预判、防控新型金融风险。

智慧金融相关政策

随着我国金融市场不断发展，传统的金融体制和金融发展思想已经不能满足当前市场对于金融领域的技术需求，无法为社会提供更加便利的金融服务。因此我国出台多项政策推动智慧金融产业快速发展。如2020年1月银保监会发布《关于推动银行业和保险业高质量发展的指导意见》提出要充分运用人工智能大数据、计算、区块链、生物识别等新兴技术，改进服务质量,降低服务成本,强化业务管理。

我国各地区积极响应国家号召，纷纷出台一系列政策助推产业发展。如广东省发布《广东省人民政府关于加快数字化发展的意见》提出要创新大数据管理运用模式，建立健全配套工作机制，明确部门责任分工，按照“政府主导、市场运作”的原则，搭建全市智慧金融综合服务平台，为金融机构与企业建立完整的信用信息通道和综合信息服务。

《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》，加强人工智能、移动互联网、大数据、云计算等科技成果运用，加快完善小微企业、民营企业、科创企业等重点领域的信贷流程和信用评价模型,引导企业征信机构利用替代数据评估企业信用状况降低运营管理成本。

《关于进一步采取超常规举措确保完成全年经济目标的实施意见》依托大数据平台建设海南智慧金融服务平台，加快实现基于信用和供应链的中小企业智慧融资服务功能。

欲了解更多行业具体详情，可以点击查看中研普华研究报告《2021-2025年中国智慧金融行业发展态势与前景展望研究报告》。

关键词： 人工智能 金融机构 发展趋势