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人工智能落地金融场景，商业价值凸显
近年来，人工智能在各个行业的应用成熟度不断提升，技术与业务场景的融合度不断加深，行业生态开始发生翻天覆地的变化。
尤其是在金融行业，AI技术与大数据、云计算等技术一起，帮助金融企业在产品、营销、风控、服务等方面实现智能化转型，使得金融行业在流程效率、服务能力和开拓能力上有了全面的提升，“智慧金融”的概念也由此诞生。
智慧金融产业图谱可以分为基础层、中间层和应用层三个层级。
1. 基础层包括AI芯片、AI平台和AI算法，其作用是为各类AI中间层技术提供软硬件算力支持。
2. 中间层包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、知识图谱等各类AI技术的研究方向，直接服务于应用层的各类实际应用场景。
3. 应用层包括产品设计、客户营销、风控审核、客户服务等各类金融领域的应用场景，与不同的中间层技术进行交叉后，还存在人脸识别、活体检测、OCR、反欺诈、信用评分等更加细分的应用场景。
因此，AI带给金融行业的改变是广泛而深远的，其商业价值正在不断地得到验证。随着AI技术的持续快速发展，联邦学习等前沿技术也在日益得到金融行业重视，智慧金融的想象空间还无比广阔。
智慧金融浪潮下，企业决策能力尤为重要
面对数字化转型与智慧金融的浪潮，金融企业十分有必要了解AI的发展脉络、技术方向以及AI在金融领域的实际落地场景，从而辅助于企业自身的数字化、智能化战略决策。
同时，面对激烈的市场竞争，专注智慧金融领域的科技服务商也十分有必要了解市场格局，从而更好地对企业发展战略进行定位。
另外，我们也看到，部分技术实力较强的金融企业，基于自身对业务场景的深刻认知，在AI技术研发和落地方面具有独特优势。因此，这部分企业如何能够塑造基于场景理解力的技术优势，打造竞争壁垒，最终实现技术输出，同样依赖于对于智慧金融领域的清晰认知。
为了更好地服务于这些金融企业、科技服务商的决策者，同时帮助投资者进行市场判断，爱分析将发布《智慧金融行业报告》。
智慧金融行业报告内容框架
爱分析《智慧金融行业报告》将介绍AI技术的发展脉络和现状，论述AI技术带给金融行业的影响和变化，并着重分析计算机视觉、语音识别、NLP等AI技术在金融行业各业务场景中的应用价值。
同时，为了更直观地帮助金融企业判断AI技术在落地过程中的成本、难度和效益，爱分析还将在报告中穿插大量AI技术在金融场景的真实落地案例。
智慧金融行业报告
1. 智慧金融浪潮来袭
1.1 人工智能行业图谱
1.2 人工智能技术介绍及成熟度
1.3 金融是人工智能重要应用场景
1.4 智慧金融生态诞生
2. 三大技术正在重塑金融生态
2.1 计算机视觉技术
2.1.1 计算机视觉技术介绍
2.1.2 应用场景及价值分析
2.1.3 技术应用创造新价值
2.2 语音技术
2.2.1 语音技术介绍
2.2.2 应用场景及价值分析
2.2.3 技术应用创造新价值
2.3 NLP
2.3.1 NLP技术介绍
2.3.2 应用场景及价值分析
2.3.3 技术应用创造新价值
2.4 知识图谱
2.3.1 知识图谱技术介绍
2.3.2 应用场景及价值分析
2.3.3 技术应用创造新价值
3. 未来技术应用展望
3.1 联邦学习
3.2 可解释AI
3.3 其它未来AI技术
4. 发掘智慧金融生态价值
4.1 技术趋势：多技术融合的解决方案
4.2 行业趋势：持牌机构技术输出
创新案例征集活动
为了让《智慧金融行业报告》能够吸纳更多优秀企业的智慧，爱分析现向广大金融企业、金融科技服务商征集人工智能在金融领域的成功落地案例，入围的优秀案例将被收纳在行业报告中，作为对论述内容的有力支撑。
借助于爱分析的影响力，入围企业不但能够实现对市场和潜在客户的教育，还能树立其在行业、客户和投资机构中间的地位和品牌影响力。
《智慧金融行业报告》创新案例征集活动，截止日期为2019年12月6日。请推荐者附上公司简介、业务介绍等相关资料及联系方式，与我们联系。
