中國智慧金融行業(yè)深度調研及投資前景預測報告2021-2026年

時間：2020-12-08

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【報告編號】: 177291

【出版機構】: 《中研信息研究所》

【出版日期】: 2020年12月

【報告價格】: 紙質版: 6500元電子版: 6800元雙版: 7000元

【交付方式】: emil電子版或特快專遞

【客服專員】: 安琪

【報告目錄】

**章　智慧金融行業(yè)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(tǒng)
1.1.4　與其他概念區(qū)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(lián)網金融階段
1.2.3　金融科技階段
1.2.4　智慧金融階段
*二章　2018-2020年智慧金融行業(yè)發(fā)展環(huán)境PEST分析
2.1　經濟環(huán)境
2.1.1　**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(huán)境
2.2.1　人工智能相關政策
2.2.2　金融信息技術規(guī)劃
2.2.3　金融科技發(fā)展規(guī)劃
2.2.4　金融安全相關政策
2.3　社會環(huán)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(huán)境狀況
2.3.4　人工智能人才
2.4　技術環(huán)境
2.4.1　大數(shù)據(jù)
2.4.2　云計算
2.4.3　人工智能
2.4.4　物聯(lián)網
2.4.5　區(qū)塊鏈
*三章　2018-2020年中國智慧金融行業(yè)發(fā)展綜合分析
3.1　智慧金融產業(yè)鏈結構
3.1.1　智慧金融產業(yè)鏈環(huán)節(jié)
3.1.2　智慧金融產業(yè)鏈圖譜
3.1.3　智慧金融產業(yè)鏈主體
3.2　2018-2020年智慧金融行業(yè)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(fā)展現(xiàn)狀
3.3　中國金融科技企業(yè)競爭分布狀況
3.3.1　企業(yè)競爭排名情況
3.3.2　成立時間分布情況
3.3.3　企業(yè)地區(qū)分布情況
3.4　智慧金融相關主體面臨的挑戰(zhàn)及應對策略
3.4.1　技術提供企業(yè)
3.4.2　傳統(tǒng)金融機構
3.4.3　行業(yè)監(jiān)管機構
*四章　2018-2020年中國智能投顧行業(yè)綜合運行分析
4.1　智能投顧行業(yè)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(yè)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(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.1　政策監(jiān)管環(huán)境
4.2.2　監(jiān)管新規(guī)發(fā)布
4.2.3　行業(yè)發(fā)展演進
4.2.4　市場發(fā)展優(yōu)勢
4.2.5　市場發(fā)展規(guī)模
4.2.6　智能投顧產品
4.2.7　行業(yè)發(fā)展問題
4.2.8　行業(yè)發(fā)展對策
4.2.9　總體發(fā)展趨勢
4.3　2018-2020年中國智能投顧產業(yè)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(yè)發(fā)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(yè)監(jiān)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(jiān)管指南
4.5.3　轉變金融科技監(jiān)管理念
4.6　中國智能投顧行業(yè)投資**評估分析
4.6.1　投資**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
*五章　2018-2020年中國智慧銀行業(yè)綜合運行分析
5.1　中國智慧銀行業(yè)發(fā)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(yè)鏈
5.1.4　智慧銀行發(fā)展現(xiàn)狀
5.1.5　智慧銀行發(fā)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(yè)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(shù)據(jù)
5.3.5　同盾科技
5.3.6　竹間智能
*六章　2018-2020年中國智能保險行業(yè)綜合運行分析
6.1　傳統(tǒng)保險行業(yè)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)分析
6.1.1　保險業(yè)運行狀況
6.1.2　保險業(yè)發(fā)展變化
6.1.3　保險業(yè)內部變化
6.1.4　保險業(yè)外部變化
6.2　2018-2020年中國互聯(lián)網保險行業(yè)運行分析
6.2.1　市場運行情況
6.2.2　企業(yè)競爭格局
6.2.3　企業(yè)案例介紹
6.2.4　市場政策環(huán)境
6.2.5　市場發(fā)展趨勢
6.3　2018-2020年中國智能保險行業(yè)發(fā)展綜述
6.3.1　智能保險業(yè)態(tài)分析
6.3.2　智能保險運作體系
6.3.3　智能保險業(yè)務變化
6.3.4　保險企業(yè)變革建議
6.3.5　智能保險發(fā)展前景
6.4　智能保險行業(yè)變革發(fā)展及相關案例分析
6.4.1　市場高效運營
6.4.2　產品較加兼容
6.4.3　體系穩(wěn)定運行
6.4.4　產品較加人性
*七章　2018-2020年中國智能支付行業(yè)綜合運行分析
7.1　2018-2020年中國第三方支付行業(yè)發(fā)展狀況
7.1.1　行業(yè)基本概述
7.1.2　產業(yè)發(fā)展圖譜
7.1.3　行業(yè)交易規(guī)模
7.1.4　細分業(yè)務結構
7.1.5　行業(yè)監(jiān)管狀況
7.1.6　行業(yè)發(fā)展趨勢
7.2　2018-2020年中國刷臉支付行業(yè)發(fā)展狀況
7.2.1　行業(yè)基本概述
7.2.2　技術基礎分析
7.2.3　市場發(fā)展規(guī)模
7.2.4　企業(yè)布局狀況
7.2.5　行業(yè)政策環(huán)境
7.2.6　行業(yè)面臨挑戰(zhàn)
7.2.7　行業(yè)發(fā)展趨勢
7.3　2018-2020年中國智能支付終端市場發(fā)展狀況
7.3.1　智能支付概述
7.3.2　市場發(fā)展環(huán)境
7.3.3　商業(yè)模式分析
7.3.4　市場發(fā)展規(guī)模
7.3.5　企業(yè)布局狀況
7.3.6　市場發(fā)展趨勢
*八章　2018-2020年中國智能營銷行業(yè)綜合運行分析
8.1　2018-2020年智能營銷行業(yè)發(fā)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(fā)展歷程
8.1.4　智能營銷的產業(yè)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(yōu)化
8.2　智能營銷**技術分析
8.2.1　數(shù)據(jù)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(chuàng)作
8.3.3　用戶行為預測
8.4　中國智能營銷行業(yè)未來發(fā)展趨勢
8.4.1　營銷流程效率優(yōu)化
8.4.2　組織架構效率優(yōu)化
8.4.3　用戶數(shù)據(jù)效率優(yōu)化
*九章　2018-2020年中國智能風控行業(yè)綜合運行分析
9.1　智能風控行業(yè)基本概述
9.1.1　智能風控發(fā)展背景
9.1.2　傳統(tǒng)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(yè)務流程
9.2　中國智能風控行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析
9.2.1　行業(yè)政策環(huán)境
9.2.2　行業(yè)經濟環(huán)境
9.2.3　行業(yè)技術環(huán)境
9.3　2018-2020年中國智能風控行業(yè)發(fā)展分析
9.3.1　智能風控生態(tài)主體
9.3.2　智能風控企業(yè)競爭
9.3.3　智能風控企業(yè)分布
9.3.4　金融科技風控投資
9.3.5　智能風控企業(yè)布局
9.3.6　智能風控面臨挑戰(zhàn)
9.3.7　智能風控發(fā)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(yè)信貸風控
9.4.3　具體應用案例
*十章　2018-2020年智慧金融其他細分場景發(fā)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(xiàn)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(fā)展問題
10.1.6　智能客服市場空間
10.1.7　智能客服發(fā)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(yè)鏈關系
10.2.3　智能投研的參與者
10.2.4　智能投研商業(yè)模式
10.2.5　智能投研底層技術
10.2.6　行業(yè)市場空間及趨勢
10.2.7　智能投研案例分析
10.3　金融大數(shù)據(jù)
10.3.1　金融大數(shù)據(jù)基本概述
10.3.2　金融大數(shù)據(jù)應用場景
10.3.3　金融大數(shù)據(jù)發(fā)展回顧
10.3.4　金融大數(shù)據(jù)市場規(guī)模
10.3.5　金融大數(shù)據(jù)平臺建設
10.3.6　金融大數(shù)據(jù)公司發(fā)展
10.3.7　金融大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢
*十一章　2018-2020年智慧金融行業(yè)重點企業(yè)案例分析
11.1　螞蟻金服
11.1.1　企業(yè)基本概況
11.1.2　企業(yè)業(yè)務體系
11.1.3　企業(yè)經營狀況
11.1.4　企業(yè)SWOT分析
11.1.5　企業(yè)布局場景
11.2　京東金融
11.2.1　企業(yè)基本概況
11.2.2　企業(yè)產品分析
11.2.3　企業(yè)經營狀況
11.2.4　企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
11.3　度小滿金融
11.3.1　企業(yè)基本概況
11.3.2　企業(yè)業(yè)務分析
11.3.3　企業(yè)布局狀況
11.3.4　企業(yè)合作項目
11.3.5　企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
11.4　平安科技
11.4.1　企業(yè)基本概況
11.4.2　企業(yè)**技術
11.4.3　企業(yè)經營狀況
11.4.4　企業(yè)業(yè)務布局
11.4.5　企業(yè)發(fā)展動態(tài)
11.5　同盾科技
11.5.1　企業(yè)基本概況
11.5.2　企業(yè)**技術
11.5.3　企業(yè)經營狀況
11.5.4　企業(yè)業(yè)務布局
11.5.5　企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
11.6　文因互聯(lián)
11.6.1　企業(yè)基本概況
11.6.2　企業(yè)**技術
11.6.3　企業(yè)融資動態(tài)
*十二章　中投產業(yè)研究院對智慧金融行業(yè)投資**綜合評估
12.1　中投產業(yè)研究院對智慧金融行業(yè)投融資狀況分析
12.1.1　全國投融資環(huán)境狀況
12.1.2　智慧行業(yè)投融資狀況
12.1.3　金融行業(yè)投融資狀況
12.2　中投產業(yè)研究院對智慧金融行業(yè)投資壁壘分析
12.2.1　人才壁壘
12.2.2　數(shù)據(jù)壁壘
12.2.3　業(yè)務壁壘
12.3　中投產業(yè)研究院對智慧金融行業(yè)投資**評估
12.3.1　行業(yè)進入時機分析
12.3.2　市場投資機會剖析
12.3.3　行業(yè)投資風險預警
*十三章　對2021-2026年智慧金融行業(yè)發(fā)展前景和趨勢預測分析
13.1　中國智慧金融行業(yè)未來發(fā)展趨勢與前景
13.1.1　市場格局發(fā)展趨勢
13.1.2　金融服務普惠趨勢
13.1.3　行業(yè)科技監(jiān)管強化
13.1.4　行業(yè)政策監(jiān)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　對2021-2026年中國智慧金融行業(yè)預測分析
13.2.1　2021-2026年中國智慧金融行業(yè)影響因素分析
13.2.2　2021-2026年中國金融IT解決方案行業(yè)市場規(guī)模預測

圖表目錄

圖表1　智慧金融行業(yè)特征
圖表2　智慧金融生態(tài)系統(tǒng)
圖表3　金融科技和互聯(lián)網金融示意圖
圖表4　中國人工智能+金融行業(yè)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(yè)的發(fā)展歷程
圖表7　金融科技創(chuàng)新服務類型
圖表8　智慧金融行業(yè)發(fā)展環(huán)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(yè)增加值占國內生產總值比重
圖表11　2020年GDP初步核算數(shù)據(jù)
圖表12　2015-2020年GDP同比增長速度
圖表13　2015-2020年GDP環(huán)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(fā)揮人工智能賦能效用　協(xié)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(shù)與中位數(shù)對比
圖表19　2019年全國居民人均可支配收入平均數(shù)與中位數(shù)
圖表20　2020年居民人均可支配收入平均數(shù)與中位數(shù)
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(shù)據(jù)
圖表25　2020年城鄉(xiāng)居民收支主要數(shù)據(jù)
圖表26　中國人工智能人才培養(yǎng)重點政策匯總
圖表27　人工智能人才培養(yǎng)情況
圖表28　人工智能+金融行業(yè)技術關系圖
圖表29　人工智能相關技術在金融行業(yè)的應用
圖表30　大數(shù)據(jù)的“4V”特征
圖表31　大數(shù)據(jù)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(fā)展歷程
圖表36　人工智能技術分類
圖表37　物聯(lián)網技術連接維度
圖表38　物聯(lián)網技術特征
圖表39　物聯(lián)網的組件
圖表40　區(qū)塊鏈模式分析
圖表41　區(qū)塊鏈發(fā)展階段
圖表42　區(qū)塊鏈技術的特征
圖表43　區(qū)塊鏈**技術
圖表44　智能金融產業(yè)鏈環(huán)節(jié)
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(yè)圖譜
圖表47　智慧金融產業(yè)鏈主體
圖表48　人工智能+金融行業(yè)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(yè)應用場景概覽
圖表51　2019年中國金融科技創(chuàng)新企業(yè)30強榜單
圖表52　2010-2017年**企業(yè)成立數(shù)量分布
圖表53　**企業(yè)所在地區(qū)分布
圖表54　技術提供企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)及應對措施
圖表55　傳統(tǒng)金融機構面臨的挑戰(zhàn)及應對措施
圖表56　監(jiān)管機構面臨的挑戰(zhàn)及應對措施
圖表57　智能投顧與傳統(tǒng)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**鏈服務
圖表59　智能投顧業(yè)務流程
圖表60　智能投顧技術基礎
圖表61　投顧和資管業(yè)務監(jiān)管實踐**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(yōu)勢
圖表64　2016-2022年我國智能投顧資產管理規(guī)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(yè)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(yè)投資**四維度評估表
圖表78　智能投顧行業(yè)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(yè)
圖表80　智能投顧行業(yè)進入時機分析
圖表81　中投產業(yè)生命周期：智能投顧行業(yè)
圖表82　智慧銀行產業(yè)鏈
圖表83　人工智能在銀行業(yè)的相關應用場景
圖表84　用戶識別業(yè)務分析
圖表85　銀行生物識別特征
圖表86　商業(yè)銀行智慧網點業(yè)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(shù)據(jù)智慧銀行解決方案
圖表90　保險業(yè)的變化與挑戰(zhàn)
圖表91　2011-2019年中國互聯(lián)網保險行業(yè)發(fā)展階段
圖表92　2011-2019年中國互聯(lián)網保險保費收入情況
圖表93　2014-2019年中國互聯(lián)網人身保險保費規(guī)模
圖表94　2014-2019年中國互聯(lián)網財產保險保費收入情況
圖表95　2018-2019年互聯(lián)網人身險規(guī)模占比**大企業(yè)
圖表96　2018-2019年中國互聯(lián)網財產險CR3與CR8比較
圖表97　微保業(yè)務模式分析
圖表98　微保業(yè)務布局
圖表99　眾安五大生態(tài)布局
圖表100　眾安五大科技產品線
圖表101　**保發(fā)展歷程
圖表102　2011-2019年中國互聯(lián)網保險相關監(jiān)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(zhàn)略需考慮的四個**要素
圖表106　科技對保險行業(yè)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(qū)塊鏈與區(qū)塊鏈技術航空保險“Fizzy”
圖表114　基因檢測、基因**：童安?！獌和蛏矸葑C
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(yè)務流程示意圖
圖表118　第三方支付機構業(yè)務類型
圖表119　中國第三方支付行業(yè)發(fā)展圖譜
圖表120　2019-2020年中國第三方支付綜合支付交易規(guī)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(xiàn)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(lián)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(yè)鏈
圖表129　人臉識別技術發(fā)展進程
圖表130　生物識別技術發(fā)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**商業(yè)模式分析
圖表133　2008-2019年全國聯(lián)網POS機數(shù)量
圖表134　2008-2019年跨行支付系統(tǒng)商戶規(guī)模
圖表135　2015-2019年中國聯(lián)網POS機與智能POS機數(shù)量
圖表136　2015-2019年中國智能POS機占聯(lián)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(shù)字化經營趨勢
圖表139　企業(yè)競爭趨勢
圖表140　智能營銷定義
圖表141　傳統(tǒng)營銷渠道與智能營銷典型流程
圖表142　營銷技術應用發(fā)展歷程及階段特征
圖表143　智能營銷產業(yè)鏈圖譜
圖表144　AI+營銷市場產業(yè)鏈結構分析
圖表145　AI+營銷激活廣告主自有數(shù)據(jù)
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(shù)據(jù)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(yè)融資企業(yè)數(shù)量情況
圖表150　AI+營銷主要痛點及優(yōu)化效果
圖表151　AI+營銷**技術：數(shù)據(jù)獲取
圖表152　AI+營銷**技術分析：自然語言處理
圖表153　AI+營銷**技術分析：機器學習
圖表154　AI+營銷落地環(huán)節(jié)：用戶洞察
圖表155　AI+營銷落地環(huán)節(jié)：內容創(chuàng)作
圖表156　AI+營銷落地環(huán)節(jié)：行為預測
圖表157　營銷流程優(yōu)化對比
圖表158　組織架構優(yōu)化情況
圖表159　用戶數(shù)據(jù)效率優(yōu)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(shù)
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(tǒng)風控的互補和革新
圖表164　傳統(tǒng)業(yè)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(yè)PEST環(huán)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(lián)網消費金融放貸規(guī)模統(tǒng)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(tài)主體
圖表171　智能風控企業(yè)圖譜
圖表172　2020中國智能風控企業(yè)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(yè)其他金融科技布局情況
圖表176　未來3-5年企業(yè)金融科技布局情況
圖表177　智能風控發(fā)展趨勢
圖表178　個人信貸業(yè)務全流程
圖表179　企業(yè)信貸業(yè)務全流程
圖表180　智能客服系統(tǒng)服務體系架構及主要功能
圖表181　代表性智能客服企業(yè)介紹
圖表182　中國客服產業(yè)存量及增量空間
圖表183　傳統(tǒng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)公司的營業(yè)收入
圖表193　2014-2019年資產管理業(yè)務總規(guī)模
圖表194　海外典型智能投研創(chuàng)業(yè)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(lián)的知識圖譜能力
圖表198　大數(shù)據(jù)技術在中國金融行業(yè)的應用分類
圖表199　大數(shù)據(jù)技術在中國金融行業(yè)的應用產業(yè)鏈
圖表200　2014-2018年大數(shù)據(jù)技術在中國金融行業(yè)應用市場規(guī)模（以銷售額計算）
圖表201　螞蟻金服主營業(yè)務
圖表202　螞蟻金服的三大業(yè)務板塊與**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**AI技術
圖表207　平安科技金融領域**業(yè)務及研發(fā)優(yōu)勢
圖表208　同盾科技**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(lián)**技術及主要產品
圖表211　2019-2020年全國投融資數(shù)據(jù)匯總
圖表212　2019-2020年全國月度投融資數(shù)據(jù)匯總
圖表213　2020年國內智慧行業(yè)投融資次數(shù)及金額統(tǒng)計
圖表214　2020年國內各行業(yè)投融資情況
圖表215　人工智能+金融行業(yè)未來市場格局
圖表216　未來金融行業(yè)向普惠化演變
圖表217　金融行業(yè)科技監(jiān)管體系強化
圖表218　金融數(shù)據(jù)分級結構
圖表219　對2021-2026年中國金融IT解決方案行業(yè)市場規(guī)模預測

詞條
詞條說明
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