AI金融助手

史蒂夫·科恩，Point72资产管理公司的创始人兼CEO，同时也是纽约大都会队的拥有者，近日在接受CNBC专访时明确表示，他并不认为当前的金融市场陷入了所谓的人工智能泡沫。相反，他坚信市场仍拥有巨大的发展潜力，尤其是在人工智能领域。 在访谈中，面对主持人关于市场泡沫的询问，科恩直言：“我不认为现在存在泡沫。市场实际上可能低估了人工智能将为企业带来的巨大利益。”他进一步指出，人工智能的崛起是一个长期且持续的趋势，有望为市场提供更多的增长机会。 当谈及人工智能领域的投资机会时，科恩提到，虽然英伟达、AMD和台积电等知名企业备受关注，但未来的赢家可能包括一些尚未被市场广泛认知的新兴公司。他解释说，这些新公司将随着技术的发展而崭露头角，为投资者带来惊喜。 在谈到美联储的货币政策及未来降息预期时，科恩表示，他对今年可能的三次降息预期没有异议。同时，他认为通货膨胀虽然得到了一定程度的控制，但要将通胀率降至美联储设定的2%目标并非易事。 在政治层面，科恩认为即将到来的总统选举可能会对市场产生一定影响，但他强调，无论选举结果如何，市场整体变化不会太大。对于11月总统选举的预测，他谨慎地表示，目前特朗普可能稍占优势，但选举结果仍有可能发生变化。 科恩的这番言论为投资者提供了新的视角，尤其是在人工智能领域的投资前景和美联储货币政策方面。市场观察家们正密切关注着这些动态，以期在变化的市场环境中寻找新的投资机会。 本文源自金融界

2024年，《政府工作报告》首次强调“人工智能”的重要性，提出加快发展新质生产力，推动“人工智能+”行动，以科技赋能产业，创造新的增长点。在此背景下，国产AI工具迎来了爆发期，月之暗面科技的Kimi智能助手实现了200万字的无损上下文长度，界面财联社与阶跃星辰联合发布了国内首个千亿参数金融大模型。金融行业正站在“人工智能+”的风口，面临前所未有的发展机遇。笔者将探讨金融机构如何把握这一趋势，加速数字化转型，实现智能化升级。 2024年，全国“两会”《政府工作报告》首次提及“人工智能”，指出要加快发展新质生产力，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群，反映政府希望以科技赋能产业，在新旧动能转换过程中创造新的增长点。人工智能技术作为新质生产力的代表，近年来迅速迭代、优化，叠加在实际应用场景中的加速渗透，有望带来新的生产力变革。 上周，国产AI工具利好不断，国内人工智能公司月之暗面（MoonshotAI）在其微信公众号“MoonshotAI”宣布，该公司的Kimi智能助手在长上下文窗口技术上取得突破，无损上下文长度可以到200万字。此前，在2023年10月公司的智能助手可以实现20万无损上下文长度，最新能力提升了一个数量级。而在金融行业场景下，界面财联社与阶跃星辰合作的国内首个千亿参数多模态金融大模型——“财跃F1金融大模型”上周末在2024全球开发者先锋大会（GDC）上首发。该大模型致力于构建智能运营、智能风控、智能投顾、智能营销、智能客服等“AI+”应用场景。据媒体报道，在专场发布会上，共计有30多家金融机构负责人出席。 面对如此利好，金融行业应该如何搭上“人工智能+”的快车呢？ 一、加强与AI企业的合作 金融行业与AI企业的合作是实现“人工智能+”的关键。金融机构可以与AI企业合作，共同研发适用于金融行业的AI技术，并推动其在实际业务中的应用。例如，金融机构可以与通用大模型公司合作，将智能助手应用客户服务中。 二、加大对AI技术的投入 金融机构要实现“人工智能+”，就必须加大对AI技术的投入。这包括对AI研发的投入，以及对AI人才的引进和培养。只有拥有了先进的AI技术，金融机构才能在激烈的竞争中脱颖而出；只有拥有了优秀的AI人才，金融机构才能将AI技术真正落地应用。 三、积极探索AI应用场景 金融机构要实现“人工智能+”，就必须积极探索AI应用场景。AI技术在金融行业的应用场景非常广泛，包括智能风控、智能投顾、智能营销、智能客服等。金融机构要结合自身业务特点和需求，选择合适的AI应用场景进行探索和实践。例如，银行可以利用AI技术进行智能风控，证券公司可以利用AI技术进行智能投顾等。 四、加强数据治理和隐私保护 金融机构要实现“人工智能+”，就必须加强数据治理和隐私保护。AI技术的应用离不开数据的支持，但数据的采集、存储、使用等环节都存在一定的风险。金融机构要建立健全的数据治理体系，确保数据的安全性和合规性；同时，也要加强隐私保护，确保用户的个人信息不被滥用。 随着政策的大力支持和国产AI工具的快速进步，金融行业正迎来一个全新的发展机遇。金融机构需要把握时机，积极拥抱AI技术，不断探索和实践，以实现业务的数字化转型和智能化升级。通过“AI+”行动，金融行业有望在新旧动能转换中创造新的增长点，为经济社会发展贡献更大的力量。 未来，笔者将以业务为导向，为大家梳理AI产品在金融行业的实际应用场景。并将会从已发布的国产AI工具中找出几款产品进行实测，为大家带来最真实的使用体验测评，从而总结实际分析案例和业务赋能策略。 本文由 @数金杂谈 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

近年来人工智能发展迅速，对于金融行业有一定的冲击，但也伴随着一定的机遇。作者从人工智能与数字化转型方向来讲解金融行业的挑战与机遇。让我们一起来看看吧～ 一、对标斯坦福？福耀科技大学来了！ 日前，西安交通大学校长王树国离任的消息在网络流传，在校师生及广大网友们纷纷表达不舍与惜别之情。随后，一张王树国与曹德旺握手的照片疯传于网络，据媒体报道刚卸任的王树国被聘为福州市福耀高等研究院院长/福耀科技大学校长。 王树国曾任哈尔滨工业大学校长，2014年起担任西安交通大学校长至今。王树国在人工智能和数字化转型领域取得了显著成就，他所领导的团队致力于开发智能化系统，通过机器学习和深度学习技术，解决了许多实际问题。通过他在人工智能和数字化转型领域的研究和实践，西安交通大学在相关领域也取得了重要科研成果，为推动产业升级和社会发展作出积极贡献。 而福耀科技大学是由中国福耀集团创办的一所高等教育机构，旨在培养人工智能和数字化转型领域人才。创始人曹德旺是著名企业家和慈善家，他对于人工智能和数字化转型的发展充满信心。福耀科技大学与人工智能领域的联系密切，设立了人工智能与数据科学学院，拥有一支由国内外知名专家组成的教学和科研团队，并开设人工智能、大数据分析、智能制造等专业方向。 一位是备受热爱追捧的“网红校长”，一位是享负盛名的“玻璃大王”，两位超级大咖的握手合作消息一经曝光，立刻引来全国上下的关注和热议。 透过热议，洞察背后的行业趋势与发展机遇，更是笔者想与大家一起思考和探讨的。这里，不得不提时下金融行业特别火热的两个名词——“人工智能”与“数字化转型”。 二、人工智能与数字化转型：金融行业的挑战与机遇 随着科技的快速发展，人工智能和数字化转型已经成为当今商业和社会发展的主要趋势之一。 人工智能是指利用计算机技术模拟、延伸和扩展人类智能的能力，包括语音识别、图像识别、机器学习等技术。数字化转型是将金融机构传统业务和流程转变为数字化形式，利用数字技术提高效率和创新能力。人工智能与数字化转型的结合，笔者认为可以给金融机构、投资者和社会带来更大的发展潜力、竞争优势和机遇。 首先提升效率，人工智能技术可以自动化处理繁琐的任务，提高金融机构生产效率和工作效率。其次是推动金融创新发展，数字化转型带来创新的商业模式和产品，推动金融机构不断发展壮大。第三是决策智能化，基于数字化转型带来的数字基建支撑，借助人工智能技术分析大数据，金融机构可以做出更加精准的决策，提升竞争力。此外，还推进金融法律与合规监管发展，相关的法律和监管不断完善和落地，保障技术应用的合法性和安全性，也提升主管部门的监管数字化与智能化水平。 然而，在金融机构密集布局人工智能与数字化转型的过程中，也面临了诸多挑战。技术挑战如人工智能技术发展需要大量投入和专业知识，对金融机构而言需要具备相关技术人才和资源；数据挑战如数字化转型会产生大量的数据，如何保障数据的安全和隐私成为重要问题；组织挑战如数字化转型需要金融机构进行组织结构和流程的重塑，可能会面临员工抵制和适应期挑战。 三、人工智能发展与金融行业数字化转型：向上布局与向下落地 人工智能的发展对金融行业数字化转型产生了深远影响，不仅改变了金融机构的运营方式和服务模式，也为客户提供了更加智能化和个性化的金融产品和服务，同时对金融机构的人才梯队建设与储备，也提出了新要求。这里，笔者将探讨人工智能结合金融行业时下数字化转型浪潮中发挥的作用，及对财富管理转型战略的落地助推。 1. 智能营销与客户管理 在智能营销与客户管理方面，人工智能为金融机构带来了新的机遇。通过对客户数据和行为的分析，金融机构可以精准识别客户需求和偏好，挖掘客户的潜在需求点、培养客户的潜在路径依赖，进而推送个性化的营销活动和金融产品推荐。做到触达人群准确度、触发时机及时度、触点渠道有效度、触动权益兴趣度这四个方面的颗粒度升维，提高了营销效果和客户满意度。 同时智能客户管理系统可以帮助金融机构建立完整的客户画像与统一标签系统，借助人工智能技术，融合分析客户线上的实时交互行为数据与账户线下的时延结算业务数据，实现对客户的全生命周期管理，提升客户关系管理水平和业务运营效率。 2. 智能风控与反欺诈领域 传统的风控模式往往依赖于历史数据和人工规则，而这种方式存在着诸多局限性，比如对复杂和变化快速的风险形态处理能力有限。引入人工智能技术后，风控系统可以通过大数据分析、机器学习和模型优化等手段，实现对实时风险的准确识别和预测，既提高了金融机构的风险管理能力，还有效降低了不良资产率和信用风险。 目前，人工智能技术已经在金融行业广泛应用于风险管理和反欺诈领域。通过分析海量数据，人工智能可以识别潜在的风险因素，并及时预警和处理风险事件，有效保护金融机构和客户的利益。同时，随着客户触网过后的大量数据产生、欺诈手段日益复杂和隐蔽化，金融机构在风险管理领域面临着数据大爆炸式的信息干扰，人工智能还可以通过对用户行为和交易模式分析，对大规模数据的深度学习和模式识别，识别潜在的欺诈、违规等风险行为并及时预警，提高金融安全性和稳定性。 3. 智能客服与个性化服务 除风控和反欺诈，人工智能还为金融机构带来了智能客服与个性化服务的新机遇。通过自然语言处理、智能语音识别和智能机器人等技术，金融机构可以实现7*24h全天候的在线客户服务。而基于客户数据和行为的分析，智能客服还可以实现个性化、实时性的无缝链接推荐服务，提高客户满意度。 金融机构利用人工智能技术开发智能客服系统，提供基础问答服务的同时，更为客户提供快速、准确的金融咨询和财富解决方案。通过对业务与行为融合建模，实现陪伴式金融服务，提高客户对自身平台的服务依赖、活跃和粘性。 4. 智能投资与资产管理 人工智能还在金融领域推动了智能投资和资产管理的发展。传统投资决策主要依赖于经验和直觉，或是线下大量的实地调查和研究，而人工智能可以凭借自身强大的算力性能、海量数据挖掘、关联学习，通过大数据分析、机器学习和算法优化等技术，发现有效的市场趋势和投资机会、排查不实信息和潜在风险，为投资者提供智能化的投资建议和组合优化篮子方案。 智能资产管理系统可以根据客户的交易风格、持仓特征、风险偏好和投资目标，实现一对一的个性化资产配置，并提供持续的投后管理服务，努力提高投资回报率，最大化程度地提升客户投资体验。 四、结语 总的来说，人工智能的发展为金融行业数字化转型之路提供了新的机遇和挑战。金融机构需要不断创新和升级技术，打破既有流程、重塑新型数字范式，提升智能化服务能级、精细化管理能力、数字化经营水平，并始终重视加强数据安全和客户隐私保护，才能在数字化时代取得更大的竞争优势和市场份额。未来，随着人工智能技术不断进步和应用，我们相信金融行业将迎来更加智能化、精细化、高效化的数字发展趋势。 本文由 @数金杂谈 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

上市金融科技公司一年一度的成绩单近日陆续公布。 在资金成本下降、差异精细化运营、海外市场发力等多因素加持下，上市金融科技公司整体业绩保持增长态势，但增速同比放缓。其中，头部的陆金所控股仍处在转型和收缩阶段，营收和净利润大规模下滑。此外，受去年宏观经济复苏缓慢，消费需求不振，运营商加强催收线路管控引发催回率降低等因素影响，上市金融科技公司年底资产质量整体呈下滑趋势。 多位行业专家表示，“上市金融科技公司的贷款逾期率还有可能往上走”，在国内存量市场里要利用好人工智能等金融科技手段，降本增效，获取优质客群，同时积极开拓海外市场，打造新的业绩增长点。 整体业绩保持增长态势 从已披露的上市金融科技公司财报来看，奇富科技、信也科技、宜人金科、乐信、小赢科技、嘉银科技的业绩都保持增长态势。其中，奇富科技2023年实现净收入162.90亿元，同比下降1.59%；净利润42.85亿元，同比增长6.49%；截至2023年12月31日，在贷余额1864.78亿元，同比增长14.1%。 信也科技2023年营业收入125.47亿元，同比增长12.7%；净利润23.835亿元，同比增长4.48%；在贷余额674亿元，同比上升4.3%。乐信营业收入130.57亿元，同比增长32.3%；净利润10.66亿元，同比增长30%；在贷余额1240亿元，同比增长24.5%。宜人金科收入总额48.96亿元，同比增长42.54%；归母净利润20.80亿元，同比增长74.09%；截至2023年12月31日，促成的未偿贷款余额达到183亿元，同比增长20.9%。 小赢科技2023年的总净营收达到约48.15亿元，同比增长35.1%；全年净利润约为11.87亿元，同比增长46.2%；截至2023年12月31日，未偿还贷款余额总额为488.47亿元。嘉银科技在2023全年的促成交易金额达约881亿元，同比增长58.7%；实现营业收入约54.7亿元，同比增长67.1%；实现净利润约12.98亿元。 金融壹账通的亏损也在收窄，2023年金融壹账通营业收入36.68亿元，同比下降17.8%；归母净亏损同比收窄至3.63亿元，归母净利润率从-19.5%提升至-9.9%，同比提升9.6个百分点。 不过，主打小微贷的陆金所控股多个经营指标仍在下滑。陆金所控股2023年实现营收342.55亿元，同比下降41.1%；实现净利润10.34亿元，同比减少88.2%；截至2023年12月31日，陆金所控股的贷款余额为3154亿元，同比减少45.3%。 冰鉴科技研究院高级研究员王诗强对记者分析指出，整体业绩保持增长态势主要是因为前几年的客户积累，为平台留下了大量正常还款的优质客户，基于这些客户不断复借，获得可观的净收入。此外，由于LPR不断下降，银行急需外部资产，也使得助贷机构从银行等金融机构融资更加轻松，融资利率更低，增加了净息差收入。 资产质量呈下滑趋势 上市金融科技公司虽然整体业绩保持增长态势，但也藏着隐忧：资产质量呈现整体下滑趋势。 具体来看，截至2023年12月31日，陆金所控股总贷款的逾期天数（DPD）90+（逾期90天以上）拖欠率为4.1%，而截至2023年9月30日为3.7%。截至2023年12月31日，一般无担保贷款的DPD90+拖欠率为4.6%，而截至2023年9月30日为4.2%。截至2023年12月31日，担保贷款的DPD90+拖欠率为2.6%，而截至2023年9月30日为1.9%。 截至2023年12月31日，奇富科技90天以上逾期率为2.35%，较上季度末增加0.53个百分点。信也科技90天以上逾期率为1.93%，较上年同期增加0.52个百分点。乐信90天以上逾期率从去年三季度的2.67%上升至去年四季度的2.9%。 去年底，小赢科技逾期91—180天的所有未偿贷款的拖欠率为3.12%，而2022年为1.93%。宜人金科15—29天、30—59天和60—89天的贷款拖欠率分别为0.9%、1.4%和1.2%，而截至2023年9月30日，对应的拖欠率分别为0.8%、1.2%和1.0%。 对于资产质量下行，多家上市金融科技公司高管在投资者电话会议上指出，主要受2023年下半年宏观经济复苏缓慢，消费需求不振，运营商加强催收线路管控引发催回率降低等外部环境因素影响。 经济学者盘和林对记者表示，上市金融科技公司贷款逾期率上升，主要有三大影响因素：一是宏观经济压力，消费和投资信心不足；二是行业竞争加剧；三是监管政策持续收紧。 王诗强认为，逾期率上升可能与业务规模下降或者增速放缓有关，一些助贷机构去年资产规模增速下降，在逾期金额稳定的情况下，由于放贷总规模增速放缓，可能导致逾期率上升。此外，当前“长尾客户”多头借贷严重，而市场上年轻人失业率居高不下，可能导致逾期增加、资产承压。 I驱动抢夺存量优质客群 当前国内消费信贷进入存量时代，上市金融科技公司开始利用人工智能（AI）等金融科技手段，一方面降本增效；另一方面进行“差异化”“精细化”运营，抢夺优质客群。 展望2024年，陆金所控股在小微业务提高效率并向优质客户聚焦的同时，在业务结构上大幅优化，消费金融业务占比提升，作为第二增长曲线。信也科技将前沿科技全面应用于金融业务各类场景，推出了一系列提升普惠金融数字化水平和服务效率的科技产品。通过客群上浮战略的深入实施和强有力的风控能力，持续锁定服务消费金融和小微金融领域的优质客户，2023年四季度优质用户占比维持稳定，达84.9%。 奇富科技借助大模型技术，通过对企业所属行业进行了精准的重新打标，小微用户的行业信息覆盖率高达94.5%。奇富科技还运用知识融合、推理与发现等先进技术手段，打造出小微用户知识图谱。这份图谱覆盖了高达97.26%的小微用户，且能深度剖析法人、上级机构、抵押、债权等多种复杂的关系类型。2023年，奇富科技已协助金融机构为泛小微用户提供1621亿元资金支持，泛小微用户占比从30%提高到50%。 通过精细化的投放策略、长尾渠道的淘汰调整，以及提高转化率等方式，嘉银科技2023年第四季度营销费用同比下降11.9%。在客户运营方面，通过精细化的管理，核心资产的生命周期价值被深度挖掘，重复借款比例达72.9%，件均借款金额为9944元。 乐信自研大模型应用加速落地，在用户画像识别领域发挥作用。通过训练，大模型可以自动分析多种数据源，识别出用户所在行业、还款意愿等信息，构建差异化、个性化的客户画像和标签体系，实现数据驱动的分客群精细化经营。特优和优质客群的交易额比例环比去年三季度提升12%，老客新增风险环比下降超15%。截至目前，乐信普惠已累计为超过400万小微、个体工商户提供优质金融服务，交易额超过350亿元。 小赢科技则顺应市场导向持续下沉探索，在精细化运营的加持下精准为中小微企业提供服务。数据显示，2020年1月至2023年12月底，小赢科技服务小微企业主和个体工商户超620万件，服务覆盖全国31个省、自治区、直辖市。2022年1月至2023年12月底，小赢科技服务的借款用户中55%为新市民群体，其中51%的放款流向新市民。 海外布局谋求新增长点 国内市场卷出新高度之际，上市金融科技公司也积极在海外布局，谋求新的业绩增长点。自2018年开启以“一带一路”合作伙伴为目标市场的科技出海征途，信也科技已在印尼、菲律宾建立了深度本地化的金融科技平台，并在拉美地区开展科技服务业务。 截至2023年底，信也科技海外金融科技平台已累计为480万用户提供信贷科技服务。集团国际业务也在2023年延续高速增长表现，实现营收21.4亿元，同比增长85.9%，占集团营收的17%。 乐信也在电话会议上提到，出海是公司未来的战略方向之一，目前公司在东南亚与南美初步展业，不过规模不大且发展处于相对早期阶段。 深耕国内金融行业的同时，金融壹账通也积极拓展境外业务版图。自2018年开始布局东南亚业务，近年金融壹账通的境外业务实现快速增长，剔除平安壹账通银行的收入贡献，2023年公司境外客户收入贡献同比增长三成以上，在第三方总收入中的占比从去年9.7%上升至15.7%，逐渐成为新的业务增长点。 迄今，金融壹账通业务已广泛覆盖南非、新加坡、泰国、马来西亚、印尼、阿联酋、菲律宾、越南等20个国家地区和185家境外金融机构，客户包括东南亚前三大区域性银行和全球前十大保险公司中的两家。 盘和林认为，上市金融科技公司有三条发展道路：第一条是通过AI赋能，降本增效提质；第二条是布局海外，实现多市场发展，拓宽销售渠道；第三条是产品多元化，比如提供金融解决方案，延伸到企业整体数字化转型服务。 本文源自国际金融报

【人工智能风控技术在金融领域应用需谨慎，以防带来新的风险】 人工智能技术在金融风控中的应用，理论上可以提高效率和准确性，减少人为失误。然而，由于技术仍在发展，应用中可能产生新的风险。 金融数据的敏感性，包括国民账户和企业资金流转信息，使得数据泄露带来的风险尤为严重。此外，法律风险也需要引起重视。 和讯自选股写手 风险提示：以上内容仅作为作者或者嘉宾的观点，不代表和讯的任何立场，不构成与和讯相关的任何投资建议。在作出任何投资决定前，投资者应根据自身情况考虑投资产品相关的风险因素，并于需要时咨询专业投资顾问意见。和讯竭力但不能证实上述内容的真实性、准确性和原创性，对此和讯不做任何保证和承诺。 领和讯Plus会员，免费看更多独家内容：8大财经栏目，最新最热资讯干货独家行情解读，快人一步掌握市场投资风向。

文 | 来咖智库，作者 | 追辛，编辑 | G3007 最近，一众上市的金融科技公司陆续发布了最新的2023年财报。 整体来看，通过转型以及调整业务结构，金融科技公司的经营业绩都在企稳回升，各个指标都呈现正向发展。 对比来看，营收规模最大的是陆金所，2023年录得收入343亿元，但利润规模最大的是奇富科技，年度归母净利润为42.85亿元。此外，从市值和营收利润方面来看，行业也在进一步分化，其中奇富科技和陆金所位列第一阵营，乐信、信也科技为第二阵营，宜人金科等为第三阵营。 透过此次财报，金融科技行业整体上也呈现出两大趋势，一方面是通过对业务战略的转型调整，重构风控策略，增强风险管理；另一方是通过布局或引入AI大模型的最新技术，将其运用在各个业务场景中，实现降本增效。而在业务方向上，小微企业的融资帮扶成为各个金融科技企业的战略重点，并从国内向海外发展。 而在资本市场上，来咖智库也注意到，这些金融科技公司也是动作频频，比如奇富科技、信也科技、宜人金科等都宣布启动或加大了回购力度，以彰显对自身业务发展潜力的坚定信心，陆金所、乐信则通过派发股息或现金分红的方式，加大对投资者的回报。 当前，金融科技公司监管已步入常态化阶段，在科技力的加持下，其业务模式也不仅仅局限在传统的助贷和金融软件服务商上，而是转向了提供更为全面的金融信息技术解决方案和运营服务，这些都成为金融科技行业未来走向的重要注解。 01 转型成效凸显，整体业绩稳中有升 从已发布年报的金融科技公司来看，除了陆金所，其它公司在营收利润、放贷规模以及用户运营等各方面，2023年都保持着增长的态势。 比如在营收利润方面，尽管陆金所年度营收在几家中规模最大，但是较去年还是出现了大幅下滑。奇富科技发展稳健，净利润规模继续保持领先优势，而乐信、宜人金科的营收、净利润则恢复到两位数的增长。 具体来看各家的财报，在2023年，陆金所实现营收343亿元，同比下滑41.1%；净利润为10.34亿元，同比下滑88.2%。奇富科技全年实现净收入163亿元，同比下降1.59%，但公司股东应占净利润42.85亿元，同比增长6.49%；乐信、信也科技、宜人金科的年度营收分别为131亿元、126亿元、49亿元，同比分别增长32%、12.7%、42.5%，归属于公司普通股东的净利润分别为10.7亿元、23.4亿元、20.8亿元，同比分别增长30%、3.29%、74.09%。 在经营指标方面，2023年有三家撮合放款的规模也都均保持两位数的增长。其中奇富科技的年度撮合放款规模高达4758亿元，同比增长达15.4%；信也科技的年度促成交易额达1943亿元，同比增长10.8%；乐信全年交易额2495亿元，同比增长21.9%；宜人金科的贷款总额为360亿元，同比增长59.3%。 另外从在贷余额来看，截至2023年12月31日，奇富科技、信也科技、乐信在贷余额总额分别为1864.78亿元、674亿元、1240亿元，同比分别变化14.1%、4.3%、24.5%。 从新用户数量来看，截至2023年末有三家平台累计注册用户数量均实现同比超10%增长，其中奇富科技累计注册用户2.35亿人，同比增加12.8%；乐信累计注册用户数量2.1亿人，同比增加11.1%；信也科技累计注册用户数量1.8亿人，同比增加13.0%。从这方面看，对于有C端业务的金融科技公司来说，2亿注册用户将成为行业一个新的分水岭。 对于此次整体业绩的表现，这些上市金融科技公司均将其归因于自身业务模式的转型，并且通过精细化运营，收紧风控策略，从而应对宏观经济环境不确定行带来的风险。比如陆金所方面，就在2023年持续推进业务模式转型，通过优化贷款结构、加强风险管理和提升服务质量等方式，形成“消费金融与小微融资”的双轮驱动格局。 陆金所董事长兼CEO赵容奭透露，从长期来看，新业务模式将有助于公司获得更大的业务自主性，在收入和成本上都能取得更好的平衡。在2023年第三季度末公司已完成向100%担保模式的过渡，2023年第四季度普惠新增贷款全部由消费金融子公司作为表内贷款发放，或由平安普惠融资担保有限公司在100%承担风险的业务模式下提供。 而奇富科技近年来在逐渐向不承担信用风险的轻资本化转型，这也是当前金融科技行业最主流的方向。财报数据显示，在2023年奇富科技撮合放款规模中，约57%的放款为通过轻资本模式、ICE和其他技术解决方案所提供，这种不承担信贷风险的服务，对于帮助公司有效化解不利环境下的若干风险作出了有力的贡献。与此同时，奇富科技还通过嵌入式模式，持续深化与金融机构的合作，将整体融资成本大幅降低至历史最低水平。 对信也科技来说，其国内外业务“双轮驱动”战略，也在2023年产生了实效。其中，国内业务延续稳健优质增长，营收达104.1亿元，同比增长4%。国际业务方面，2023年实现营收21.4亿元，同比增长85.9%，占集团营收17%。据披露，目前信也科技已在印尼、菲律宾建立了深度本地化的金融科技平台，并在拉美地区开展科技服务业务。 02 科技“浓度”拉满，AI技术投入赋能全业务 金融科技行业整体业绩恢复向好的背后，各家也在加大对研发的投入，凸显行业的“科技”属性。从此次财报透露的信息来看，以大模型为代表的的人工智能技术，已经在电销、客服、催收等主要业务流程，以及研发代码辅助、设计创意生成、数据分析等办公场景中广泛应用，提升公司整体的运营效率，也为后续业绩的增长提供了支撑。 比如陆金所，通过结合人工智能、大数据等技术，目前已打造出智能客服平台以及AI智能贷款解决方案“行云”，其中智能客服已经应用在业务当中，未来会尝试训练封闭域的生成式对话引擎。数据显示，2023年，其智能客服平台累计服务客户783万人次，智能客服平台解决率超84%；“行云”则已累计服务客户94万人，客户累计获得借款2181亿元，申请流程平均耗时降低31%，断点数改善50%。 而对于当前大热的AI大模型技术，金融科技公司更是争相推出了针对性的金融行业解决方案，加速实现技术的落地应用。早在2022年，奇富科技便启动了大模型团队建设、算力准备和技术研发工作，将大模型确立为公司的战略级项目。随后的2023年，公司倾注大量资金、人力及其他关键资源，全力推进大模型的发展。经过一年多的实践探索，奇富大模型在营销、电销、编程等多个场景中均取得了显著成效。 以营销领域为例，奇富科技成功地将AIGC与大模型技术相结合，形成了自动化+AIGC的全闭环能力，目前超过70%的图片素材和20%的视频素材都由AI生成，这些生动、精准的内容不仅极大地丰富了营销手段，还成功优化了9%的授信成本。 另外在电销坐席方面，通过为坐席提供线索提炼、语义分析和话术优化建议，奇富大模型赋能的电销坐席累计覆盖了约1300万用户的沟通，使单用户动支金额提升约5%。除了直接赋能业务运作，大模型还在无形中推动了员工工作效率的提升，为开发者提供一个更为高效、智能的编程环境。比如奇富大模型的另一应用分支——毓智AI专家已先后开发出AI工具、AI问答、AI代码补全等功能，累计生成超过2万个代码块、46万行代码，AI已经替代了15%的代码编写工作。 去年四季度以来，乐信自研大模型应用加速落地，在用户画像识别领域开始发挥重要作用。比如通过训练，大模型能够自动分析多种数据源，识别出用户所在行业、还款意愿等信息，为差异化、个性化的客户画像和标签体系的构建提供了有力支持。此外，基于大模型辅助开发的异动归因系统也正式上线，实时监测业务指标变化，实现自动化预警和归因，为决策数字化和智能化提供了重要支撑。 信也科技也将前沿科技全面应用于金融业务各类场景，推出了一系列提升普惠金融数字化水平和服务效率的科技产品，特别在小微服务平台建设、视觉反欺诈、多语种语音机器人等方面获得了突破性的表现。宜人金科则构建了以“AI+多元场景”的业务战略，研发的AI已应用到实际场景中，在消费金融上，如AI电销、AI审核风控等；在保险经纪上，如续保提醒机器人及展业机器人等，将不同产品精准触达优质用户，大幅降低供给方的获客成本，同时也大幅降低风险水平。 随着金融行业数字化转型的加速，越来越多的公司参与布局金融行业大模型，金融科技公司也都在探索突破场景困境，以更好的提升赋能业务的效果。过去的一年，金融大模型已在内容生成、智能营销、获客销售以及风险管理等业务领域开始发挥价值，涉及运营、客服、营销、风控、研究以及贷后等多个场景，这些技术和场景的结合，为大模型在金融行业的未来发展开辟了广阔的道路。 03 响应政策号召，帮扶小微企业成共识 今年的政府工作报告中，特别提到“支持中小微企业和个体工商户发展”是今后的工作重点之一。去年10月，中央金融工作会议也提出做好普惠金融等五篇大文章，鼓励多元主体推动普惠金融向着高质量阶段发展。 一直以来，小微企业是我国市场主体的重要组成部分和支持经济活力的关键环节，在全国数量超过5000多万户，但在对小微企业的金融信贷服务方面，也面临着信息不对称、风险难以把控等挑战，导致金融服务难以精准匹配用户需求。而随着金融科技企业通过运用智能化科技化手段，为这一问题提供了新的解决方案。 在此次各家金融科技公司披露的财报中，也都提到通过数字化的技术手段，帮助众多小微以及小小微企业解决融资难、融资贵方面的举措，并将其作为业务发展的重点，实现公司价值与小微企业发展的双向奔赴。 比如奇富科技通过大模型技术的赋能，成功实现了对小微用户行业特征的重新定义与划分，行业信息覆盖率高达94.5%。同时，公司还利用知识融合、推理与发现等技术手段，构建了小微用户知识图谱，深度剖析了多种复杂关系类型，为风险管理和用户全生命周期管理提供了有力支持。 数据显示，截至2023年四季度末，奇富科技已为中国超过2610万的小微及家庭兼职小微用户提供了适用于信贷场景的行业标签，并协助金融机构为泛小微用户提供1621亿元资金支持，泛小微用户占比从30%提高到50%。 过去一年，乐信通过覆盖30个省市自治区、336座城市的普惠直营获客团队，发挥线下获客和风控的优势，服务小微、小小微企业，助力普惠金融发展。截至目前，乐信普惠已累计为超过400万小微、个体工商户提供优质金融服务，交易额超过350亿元。 信也科技的财报也显示，2023年为超过81.1万家小微用户和个体工商户提供470亿元信贷科技服务，交易额同比增长8.5%，并推出了小微商户服务智能平台“海陆云系统”，该系统覆盖小微金融服务的全业务流程，提升了小微企业与线下门店的数字经营水平。上线以来，海陆云系统已累计为50万用户提供服务。 对于以“小微融资”为主要战略的陆金所，在2023年也进一步加大了对小微经济发达地区及重点行业领域的精准支持力度，通过灵活多样的信贷产品和高效便捷的审批流程，帮助解决小微企业融资难、融资贵的问题，全年累计为超过15.1万家小微企业主提供了无需抵押的信用贷款方案。 可以说，在推动小微企业以及普惠金融方面，金融科技企业正在扮演着重要的角色，利用大数据分析、人工智能等技术促进金融交易双方有效对接，以“数据+信息+信贷+风控”的智慧金融服务模式在资金供需、金融科技以及金融服务之间连接资源，实现“线上+线下”有机结合、金融产品资讯通达，彻底解决信息不对称问题，这些都将有利于为小微企业提供更高质量的普惠金融服务。...

大模型已成为产业创新和提升金融服务实体经济的关键工具，尤其是在数字金融领域中已取得显著成效。论坛上分享显示，金融大模型在业务场景中产能大幅提升，且生成式AI技术正广泛应用于金融、数字人及培训等多个场景。然而，发展过程中仍面临应用深化、算力与安全合规等问题。2024年，更好地发挥大模型价值以促进高质量发展将是重要议题。金融机构通过科技创新深化供给侧结构性改革，如工商银行通过数字化转型提升服务效率和拓展新业务。重庆则通过构建特色政策体系取得了数字经济的显著进展，成为数字化浪潮中的引领者。尽管面临挑战，大模型技术推动了金融行业的创新与安全，同时也促使企业加强核心技术研发以保证可持续发展。

南财理财GPT是南财理财通团队的最新金融智能化成果，它运用人工智能和机器学习技术，为政府、金融机构和投资者提供深度决策支持。基于大湾区大数据和先进算法，该AI系统能进行精准分析、风险评估和投资建议，推动理财行业健康发展，并在政策制定、用户投资策略优化等方面展现出显著优势。欲试用，可扫描海报二维码联系。

人工智能在金融领域的应用显著提升数字化和智能化水平，通过大数据和深度学习强化风险管理，精准投资决策，高频交易以及反欺诈等多方面能力。AI对金融风险管理、数据分析、营销服务、投资建议乃至客户服务都有潜在的替代或辅助作用，但也带来数据隐私和人才转型挑战，需谨慎并持续探索技术与监管的平衡。

虽然“AI+金融”很早就被提及，但近两年，随着人工智能技术尤其是OCR和LLM的高速发展，大模型时代的金融行业AI应用呈现出新的发展态势。 目前，AI在包括银行、保险、证券等在内的金融领域有哪些应用？又呈现出怎样的变化？ 如果你也好奇，下面我们一起来瞧瞧。 一、OCR智能识别 一直以来，OCR被视为纸质资料数字化的媒介，也是信息交互的重要基础。 但早期OCR识别的精度和速度让人头疼，这导致保险这类很多需要经常和纸质材料、各色数据打交道的行业，很多业务都只能靠人工来完成。 比如在核保或理赔过程中就涉及大量医疗报告、票据、证明材料等的提交，在缺乏有效工具的情况下，以前基本靠手动记录和整理，后期再经由专门的人员进行审核。 这么做保障了业务的完整性，但投入的人力成本不低，用户等待的时间也长。有时手动录入出现失误，还可能影响业务判断。 而眼下，随着AI算法和模型的优化，OCR识别效率和精度全面提升，通过OCR智能数采系统辅助核保和理赔材料的采集和数据结构化管理，成了很多保险企业的新选择。 比如在司普科技推出智能核保和智能理赔案例中，OCR智能识别准确率能超过95%，匹配度高达99%，后期还能依托核保和理赔决策大模型，快速出具核保和理赔结论。整个过程可能不到1分钟的时间，就能低成本、高质量完成任务。 看好OCR智能识别在简化业务流程、数据采集与管理提效、知识图谱建设等方面的价值，这种新型的核保和理赔形态正在很多头部保险企业和TPA机构中推广开来。 二、智能营销服务 如果说，AI在金融行业的营销方面一直没有多少亮点可言。今年以来，随着大语言模型在金融行业的渗透，这种情况已经有很大的改观。 比如以往了解行业动态和内部经营情况，辅助营销策略和预算制定，主要靠人为搜集市场信息，研读各类财报年报。 现在，通过AI就能快速阅读和提炼海量材料中的关键信息，还能在几句对话中，完成市场了解、竞品比对、分析统计等操作，决策难度和风险都降低不少。 在营销内容的创作上，借助AI写作助手，不管是销售话术、营销文案还是研究报告，都能在人机协作之间秒速生成，而且文体风格、内容创意、专业深度等方面，比以前也有很大程度上的提升。 除了“文生文”，今年以来，随着AIGC技术在文生图、文生视频、视频生视频等方面的加速渗透，这种新兴的广告素材创意，也对包括金融在内的多个行业的营销模式带来了变革性的影响。 三、智能客户服务 作为AI较早渗透的领域之一，智能客服可能是金融行业最不“新奇”的存在。 不过大模型时代，获AI加持的智能客服，服务能力正变得更强，适用的业务场景也更广。 比如以前的AI客服大多仅限于简单的信息查询和预制问答，应答模式机械又低能，还没有上下文记忆，经常被人们吐槽是：“人工智障”。 而现在，AI聊天机器人化身的智能客服，不仅能查询信息、答疑解惑、办理业务，甚至还能陪聊天，讲故事，想象力和创意可圈可点，上下文理解和记忆能力也相当逆天。 更重要的是：通过模型训练，AI能打造专属的问答知识库和业务话术，极大地突破了预制问答的瓶颈，真正能做到365*24小时服务不掉线、始终保持专业水准。 也因为如此，金融行业的AI聊天机器人眼下不再仅限于客户服务，还被广泛运用于品牌宣传、产品推荐、情感关怀等场景。 四、AI数字员工 除了以上几点，AI在金融行业（尤其是银行、消费金融）很重要的一项应用还有AI数字员工。 据不完全统计，目前从客服、招商、营销到培训、风控，这些岗位都有AI数字员工的身影。 数据参考自网络公开信息，排名不分先后 今年以来，随着大语言模型和数字人视频生成技术在金融行业的应用落地，完成大量金融知识训练的AI数字员工，3D形象升级的同时，交互和服务能力也明显提升。 目前，除了业务协作，有的AI数字员工甚至已经独立参与到交易场景的自助应答、业务办理等流程服务中。 着眼于AI数字员工在各行各业的广泛应用，IDC在《银行数字科技五大趋势》中预测：到2025年，超过80%的银行将部署数字人，其中，数字员工将承担90%的客服和理财咨询服务。 腾讯研究院在《2023数字人产业发展趋势报告》中也提到：据市场分析机构预测，AI数字人市场规模在2026年或达102.4亿元。 写在最后 其实除了金融行业表示出对AI数字员工的青睐，电商、企服、传媒等领域也对AI主播、AI主持人这类数字员工表示出很高的期待。 目前除了以上四大场景，AI在金融领域的应用还有很多，比如智能投顾、智能投研、智能监管、智能信贷等。 从总体看，AI在金融领域的应用较之其他行业可能算不上突出，但金融行业长期属于人力密集型行业，面向的客户群体广泛，又表现出对数据的极强依赖。 这意味着：随着OCR智能数采、知识图谱、生成模型、数字人等技术的快速发展，将很好地补足以往短板，推动行业实现更大程度的增长。