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计算机视觉可解决业务痛点分析：从内控管理、安防等细分场景切入，逐步触达业务端
金融机构众多营业网点所产生的数据量巨大，数据处理工作量众多，对人力造成工作负担的同时，也提高了管理成本。金融机构的安防与风控场景急需改进工作方式，解放人力与降低运营管理成本。计算机视觉产品的引入不仅能提高金融机构内控管理效率，加速工作方式向智能化、标准化方向转变，而且能降低运营管理成本，以低成本换取高效益。
计算机视觉市场规模：市场需求在前期已得到满足，未来保持稳定中速增长
据艾瑞统计测算，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2026年核心产品及服务市场规模将达到128亿元，2021-2026年CAGR=11.2%。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。相较于其他人工智能产品，计算机视觉产品及服务在金融领域特别是银行中的应用时间相对较早、应用产品也相对成熟，导致金融领域大部分计算机视觉市场的需求在前期已被满足，未来数年将以平稳中速释放市场空间为主，市场规模保持稳定中速增长。
机器学习可解决业务痛点分析：基于历史特征预测风险点与营销点，辅助分析决策
机器学习与知识图谱类似，常用于信贷风控与合规控制、金融精准营销两大场景中。知识图谱常用于推测复杂关系中的群体异常特征，但机器学习更多用于预测个体行为特征，完成对某个人/企业的风险识别与营销动作。聚类与回归算法是金融业务场景中典型的机器学习算法。聚类算法基于金融交易数据与金融异常交易业务规则，可自动划分疑似异常交易的交易记录，服务于信贷风控与合规控制业务，在风险交易发生前警示拦截该交易。回归算法常用于信贷风控与合规控制业务，以及精准营销业务。回归算法通过金融数据自带的各类业务标签，尽可能将数据群切割为不同的群落，寻找群落各自的特征，并分析标签与特征之间的规律，通过规律进行风险与营销预测，提供分析参考角度，提升风险拦截效率与营销精准率。
机器学习市场规模：需求带动与能力提升共同作用下，市场规模保持稳步增长
据艾瑞统计测算， 2021年AI+金融领域机器学习核心产品市场规模达到125亿元，突破百亿大关，预计到2026年核心产品市场规模将达到272亿元，2021-2026CAGR=16.8%。机器学习产品与金融行业天然适配性较高，一方面金融机构自身多变性、复杂性，且通常面临营销获客难、风险防范难、用户管理难的痛点，因而对机器学习产品需求强烈，另一方面金融机构本身拥有海量高质的数据基础，为金融机器学习产品，有利于机器学习产品能力的提升，也正因如此金融机器学习市场规模可保持稳步增长。
知识图谱可解决业务痛点分析：基于复杂关联网络快速识别风险点、营销点、知识点
在常见的三类金融应用场景中，知识图谱一般用以解决团伙作案、客户信用能力评估、新产品开发、客户拓展与留存、机械性高度重复咨询、内外部知识快速检索匹配等问题。基于金融机构可用的大数据，构建知识图谱关联网络，可快速识别异常风险、发掘业务增长点、精准匹配问答知识点。
知识图谱市场规模：在知识图谱解决方案与大数据类产品带动下迎来新一轮增长
据艾瑞统计测算， 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2026年核心产品市场规模将达到68亿元，2021-2026年CAGR=26.6%。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。从市场结构来看，知识图谱软硬件市场规模比例约为6:4，知识图谱解决方案类产品是知识图谱在金融领域渗透最深的产品，2021年市场规模占比达84%，其在金融领域的加速渗透也将带动知识图谱整体市场规模在2022年迎来新一轮增长。
智能语音与对话式AI可解决业务痛点：应用于客服、营销等交互场景，助力金融机构降本增效
由于具有较强的场景化、交互性等特点，智能语音与对话式AI产品通过替代或辅助人工的方式，广泛应用于金融机构客户服务、营销推广等场景，可精准有效地解决金融机构在客户服务、营销、培训等方面人工成本不断增加、客户服务效率低下、获客成本高等问题，助力金融机构实现降本增效。随着生活节奏的加快，人们对金融服务的要求越来越高，及时性和准确性成为衡量服务质量的重要标准之一，智能语音与对话式AI产品在即时反馈和标准化服务方面具有显著优势，在金融客服领域具有广阔的应用前景。
智能语音与对话式AI市场规模：以智能客服类产品为代表，市场增速呈明显放缓趋势
据艾瑞统计测算， 2021年AI+金融领域智能语音与对话式AI核心产品市场规模达到45亿元，预计到2026年核心产品市场规模将达到108亿元，2021-2026CAGR=18.9%。目前，金融领域智能语音与对话式AI产品主要应用在智能客服领域，以语音机器人的形式融合智能语音技术与自然语言识别、知识图谱等技术，替代传统人工客服大批量、重复性工作以实现降本增效。未来，智能客服等较为成熟的智能语音与对话式AI产品则以向二三线城市中小商业银行市场下沉实现规模增长，但整体增速呈放缓趋势，而以智能营销为代表的新兴应用场景将成为行业新增长点。
自然语言处理可解决业务痛点分析：应用于智能客服等交互型场景及智能风控等分析型场景
自然语言处理产品在金融领域主要应用于交互型场景与分析型场景。在智能客服、智能营销等与客户交互属性较强的场景中，自然语言处理产品的核心价值主要在于快速理解客户表达的语义并生成恰当的回复，有利于节省金融机构客服团队的人员及管理成本并提升客户服务与市场营销效率。在智能风控、智能投研、智能投顾等分析型场景中，自然语言处理产品的核心价值体现于对海量的金融资讯进行高效、精准的分析从而为后续的金融决策提供辅助。
自然语言处理市场规模：垂直应用解决方案类产品旺盛需求刺激下，保持高增长态势
据艾瑞统计测算， 2021年AI+金融领域自然语言处理核心产品市场规模达到30亿元，预计2026年核心产品市场规模将达到91亿元，2021-2026CAGR=24.9%。自然语言技术区别于其他AI技术，在金融领域中通常不以独立产品的形式出售，而是作为底层技术结合智能语音、知识图谱等技术，以对话式AI、机器翻译、知识库等产品形式出现，而独立产品化模块发展相对缓慢。近两年受对话机器人加速应用及知识图谱产品的加速推广，加之金融机构本身具有数据敏感度高的特征和IT研发能力较弱的痛点，需要由外部机构构建大而全、复杂度高、私有化部署的垂直应用类解决方案同时进行频繁的更新迭代，金融自然语言处理产品市场规模保持相对高速增长。
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