科技强国篇之“AI+”专题系列一：得场景者得天下，且看AI+金融双剑合璧.pdf

1 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 习近平主席任中央委员会总书记以来主抓网络安全及大数据领域，网络强国自主创新自主可控势在必行 ： 2018 年 4 月，习近平主席在全国网络安全和信息化工作会议上强调，敏锐抓住信息化发展历史机遇，加强网上正面宣传，维护网络安全，推动信息领域核心技术突破，发挥信息化对经济社会发展的引领作用，加强网信领域军民融合，主动参与网络空间国际治理进程，自主创新推进网络强国建设 （新华社） 。 AI 起起又落落，政策、技术、资本、需求全面驱动今朝第三度浪潮：人工智能自 1956 年正式诞生以来经历了两段黄金时期与两次寒冬， 今第三度 “ AI+”浪潮得到多方保驾护航 。 政策上看 ， 2017 年， AI 相继被写入两会政府工作报告 与十九大报告，已正式上升为国家战略 。 技术上看 ， AI 基础层发展有人工智能芯片、海量大数据、成熟算法支撑，技术层有智能语音语义、计算机视觉、机器学习等技术加持，应用层开发环境日益成熟多元，推动企业上层应用建设。 资本方面 ， AI 领域投融资热度不断升温， 2017 年 我国 AI 领域融资规模突破 300 亿元（ 鲸准洞见，易观智库 ） ，其中以金融、医疗 、交通等细分领域最受青睐 。需求端 消费升级与用户体验升级不断催化 AI 应用落地， AI 最终落地商用的关键在于场景，目前已为金融、医疗、自动驾驶等行业带来巨大降本增益价值 。 金融业以其数据量大、创新性高、购买力强、需求痛点明确等优势，成为人工智能率先落地应用的领域。 本篇报告将聚焦“ AI+金融”，后续我们将基于人工智能的应用场景推出系列专题。 “ AI+金融 ”先行 一步 ： 依托 人工智能 、大数据等前沿技术， 金融运营逐步走向智能化。 当下 全球金融科技正处于高速增长期， 2017 年全球初创金融科技企业融资额达到 133 亿美元，再创 历史新高（ CBinsight） ，在细分领域中，支付领域与信贷中筹领域的融资占比最高 （波士顿咨询） 。与此同时，我国金融科技市场的增长亦可圈可点，独角兽企业估值位列世界前茅， 2017 年有 5 家金融科技企业成功上市。此外， 国内互联网金融行业历经多年发展逐步成熟，用户渗透率、支付机构网络支付交易规模、网络借贷规模均不断走高。 借力不断融合的金融科技以及发展日益成熟的互联网金融行业， 金融行业 顺利 进入AI 率先 落地的第一 阵营 。 智能征信 率先出击，打响“ AI+金融 ” 头炮 ： 近年来 ， 我国征信行业成长迅速 。 2015 年 1 月， 8 家机构获得个人征信牌照试点资格， 2018年 2 月，百行征信获得首张个人征信牌照。 2016 年我国个人征信市场规模 为 134.2 亿元 ， 征信记录覆盖率仅 35%，相比美国 92%的比例，我国征信系统建设 仍然 任重道远 （ 宜人智库 ） 。 数据源、风险与信用评估Tabl e_Title 2018 年 04 月 24 日 科技强国篇之 “AI+”专题系列一 ： 得场景者得天下，且看 AI+金融双剑合璧 Tabl e_BaseInfo 新三板 主题报告 证券研究报告 诸海滨 分析师 SAC 执业证书编号： S1450511020005 zhuhbessence 021-35082086 Table_Report 相关报告 医药公司专题分析之年报系列（ 8） 2018-04-23 医药公司专题分析之年报系列（ 7） 2018-04-23 新三板 2018 年报精选策略专题：金字塔，每日登 04/23 2018-04-23 全市场环保行业策略报告 2018-04-23 民促法修改专题研究 2018-04-23 2 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 模型、牌照是征信企业历来必争之地，对于以数据为核心资产的征信业而言， AI+征信 、 大数据征信将是大势所趋。 AI 将突破传统征信手段的瓶颈，在模式识别、信用分析及预测等方面 创造 无量价值，带来更安全可靠的互联网经济时代下的新征信服务 ，惠及更多消费者。 智能投顾 趋势向好 ， 对标美国：混合投顾和扩展 2B 业务成为未来方向 ： 智能投顾可基于人工智能等技术，根据客户风险偏好与预期收益等提供个性化的投资理财建议，降低了传统投顾市场的交易成本与服务失误率， 同时 扩大了服务面。 2015 年 以 来 ， 我国智能投顾平台陆续涌现，现有平台主要隶属银行、基金、 互联网公司、第三方创业公司旗下，摩羯智投、谱蓝、京东智投位列 第一梯队。美国等海外智能投顾市场发展更为成熟， 从 2008 年起就陆续有新兴创业公司开展相关业务，根据 Statista 数据， 2017 年受管资产达到 1825 亿美元，预计 2021年将超过 5000亿美元。 经过对美国三家智能投顾独立平台（ Wealthfront、Personal Capital 和 Betterment）的梳理，我们可归纳出美国智能投顾市场的特点： 1）借助成熟的资本市场，纯机器的投顾业务是可行且低成本的； 2）混合投顾和扩展 2B 业务可能是市场进一步发展的趋势。 国内智能投顾市场尚处起步阶段，市场接受度仍有待提高，监管体系与行业标准亦需完善， 三板金融科技相关企业种类较为丰富： 三板金融科技相关标的企业主营业务覆盖从相对上游的基础软硬件提供商、大数据 /云计算技术提供商等，到面向客户的互联网金融信息综合服务商、泛金融信息化解决方案商等环节。 三板相关标的：麟龙股份、嘉银金科、 敬众科技 、 灵犀金融、指南针、现在支付、量邦科技等 。 和三板相比， A 股金融科技相关标的则形成了金融集团 +软件企业两类分立的局面，金融集团多以正在积极采用相关技术手段进行扩展或转型的大型企业为主， 如招商银行、中国平安等。此外，比较纯正的标的还包括同花顺、东方财富、海联金汇、恒生电子、银之杰等。 风险提示 ： 人工智能行业政策落地不及预期，征信行业发展低于预期，智能投顾行业接受度不足。 3 新三板 主题报告 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 内容目录 1. 写在前面：科技创新受习主席多次强调，推动建设网络强国 . 7 2. 五大思考： AI 浪潮聚焦金融，部分细分领域已落地 . 7 2.1. 思考 1：金融业为什么需要人工智能？ . 7 2.1.1. 大数据时代信息过载，数据甄别和处理的需要 . 8 2.1.2. 提高劳动生产率、进行成本管理的需要 . 9 2.2. 思考 2：人工智能在金融行业的市场空间？ . 9 2.3. 思考 3：人工智能技术对金融业是颠覆还是辅助？ . 10 2.3.1. 传统金融机构进行数字化转型，但实体网点不会消失 . 10 2.3.2. 人工智能拓展了金融服务的深度和广度 . 10 2.3.3. 长期而言人工智能可能在金融行业部分领域具有颠覆性 . 11 2.4. 思考 4： AI+金融的进展情况到底如何？ . 12 2.5. 思考 5： AI+金融的行业应用哪块先受益？ . 13 3. 三大因素驱动， “AI+金融 ”中长期机遇可观 . 14 3.1. AI 发展历程：起起落落，今朝浪潮势不可挡 . 14 3.2. 政策驱动：政策东风频起， “AI+” 建设力度加大 . 15 3.3. 技术加持：外部技术成熟，推动全产业链 “AI+” 建设 . 16 3.4. 资本青睐： “AI+” 投融资热度升温，企业屡获融资 . 17 3.5. 场景与需求：催化 “AI+” 落地，创造商业效益 . 19 3.6. “AI+ 金融 ” 先行一步：金融科技融合已成趋势，互金行业发展成熟 . 20 3.6.1. 金融与科技融合不断深入 . 20 3.6.2. 全球金融科技投融资活跃，中国市场不容小觑 . 21 3.6.3. 互联网金融发展成熟，细分领域规模增速快 . 22 4. 智能征信率先出击，打响 “AI+金融 ”头炮 . 25 4.1. 征信行业受高度关注，投融资动作频频 . 25 4.2. 征信行业市场集中较低、渗透率及覆盖率有待提高 . 26 4.2.1. 企业征信与个人征信，行业市场双线布局 . 26 4.2.2. 市场规模及渗透率上升空间大，随牌照技术等潜在影响潜伏 . 26 4.2.3. 征信记录覆盖率有待提高，数据孤岛成为痛点 . 28 4.3. 征信兵家必争之地：数据、模型、牌照 . 29 4.3.1. 数据资源整合能力、信息渠道及风控建模能力是基础 . 29 4.3.2. 牌照或成稀缺资源，将决定未来市场地位 . 30 4.3.3. 盈利模式有待多样化，企业仍有增长空间 . 31 4.4. 数据推动 AI 协助， “AI+ 征信 ” 为大势所趋 . 31 4.4.1. 大数据征信成本低覆盖范围广，有望推动普惠金融发展 . 31 4.4.2. AI 开拓征信行业新蓝海，增长不可限量 . 33 5. “AI+金融 ”双剑合璧，智能投顾趋势向好 . 34 5.1. 何为智能投顾：对客户资产进行自动化与智能化配臵 . 34 5.2. 价值几何：降低成本与失误率，为更多客户提供个性化服务 . 35 5.3. 市场格局：从基金到银行，传统机构与新金融并存 . 35 5.4. 对标美国：混合投顾和扩展 2B 业务成为未来方向 . 37 5.4.1. 美国智能投顾开始较早，目前已显规模 . 37 5.4.2. Wealthfront：从集大成者入手，看市场整体趋势 . 38 5.4.2.1. 最 “智能 ”的智能投顾，随市场热点快速成长 . 38 4 新三板 主题报告 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 5.4.2.2. 代表趋势 1：低费用率 +避税增值服务，进一步提供价值 . 39 5.4.2.3. 代表趋势 2： ETF+分散的被动投资，借助成 熟市场效果稳定 . 40 5.4.3. Personal Capital：走近混合资产管理创新者，看如何 “ 独树一臶 ” . 41 5.4.3.1. 拿下多轮融资，资产规模超 65 亿元 . 41 5.4.3.2. 代表趋势 3：全智能化成本优势凸显，混合投顾更有 “情怀 ” . 41 5.4.4. Betterment：为扩空间持续转型，看还有什么 “ 新玩法 ” . 43 5.4.4.1. 定位低成本投顾服务，多次转型铸造特色 . 43 5.4.4.2. 代表趋势 4:：转型突破小平台瓶颈，进一步探索生存空间 . 43 5.4.5. 成熟资本市场下，混合投顾和扩展 2B 业务成为未来方向 . 44 5.5. 审视国内市场，展望五大趋势 . 44 5.5.1. 智能投顾与传统投顾有机结合，创新大众化理财 . 44 5.5.2. 风险偏好尚未形成，智能投顾接受度有待提高 . 45 5.5.3. 本土智能投顾刚起步，未来发展趋势乐观 . 45 5.5.4. 互联网联手传统金融，技术数据交融助推智能投顾发展 . 45 5.5.5. 智能投顾行业标准尚缺，监管加速打造良好业态 . 45 6. 纵览三板 +A 股金融科技相关标的 . 46 图表目录 图 1：数据累计总量趋势图 . 8 图 2：金融领域数据利用率 . 8 图 3：人工智能对国内生产总值的贡献 . 9 图 4： “全数字客户 ”群体迅速增加 . 10 图 5：科技与金融的结合历程 . 10 图 6：人工智能拓展了金融服务的深度和广度 . 11 图 7：人工智能创业公司涉及的金融服务 . 11 图 8：人工智能对金融行业的影响指数 . 12 图 9：人工智能发展历程 . 14 图 10：人工智能发展的三大驱动因素 . 14 图 11：人工智能技术 驱动力 . 16 图 12：数据、芯片、算法三方面技术持续进步（单位： EB） . 16 图 13：人工智能核心技术及进展情况 . 17 图 14： 2012-2016 全球人工智能融资额（百万美元） . 18 图 15： 2011-2017 年中国人工智能市场投融资事件次数 . 18 图 16： 2014-2017 各季度 AI+企业融资热度 . 18 图 17： 2017 年人工智能应用领域热度趋势 . 18 图 18： 2012-2016 年全球风投金融科技公司投资额和次数 . 18 图 19：初创金融科技企业融资额与融资次数（ 2013-2017 年） . 18 图 20：金融科技细分领域融资额占比（ 2016 年） . 19 图 21：人工智能为各行业带来的价值 . 19 图 22：人工智能为各行业带来的价值 . 19 图 23：人工智能为各行业带来的具体价值 . 20 图 24：金融与科技融合历程 . 20 图 25：国内 “ 金融 +科技 ” 发展历程 . 21 图 26： 2012-2016 年全球风投对金融科技公司投资额和次数 . 21 5 新三板 主题报告 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 图 27：三大洲金融科技公司融资额（百万美元） . 21 图 28：三大洲种子与 A 轮融资次数 . 21 图 29：中国互联网金融市场规模（ 2013-2020 年） . 22 图 30：中国互联网金融各子行业用户渗透率（ 2013-2020 年） . 23 图 31：支付机构网络支付交易规模（ 2014-2016 年） . 23 图 32：网络借贷规模（ 2014-2016 年） . 23 图 33：金融科技细分领域投融资占比（ 2015-2016） . 24 图 34：智能金融应用点分布 . 24 图 35：部分征信企业 . 25 图 36：中国征信市场图谱 . 26 图 37： 2015-2020 我国个人征信行业市场规模预测 . 27 图 38：国内居民信贷占全球信贷比例 . 27 图 39： 2015-2019 年我国消费信贷市场规模及增速 . 27 图 40： 2010-2020 我国个人征信行业市场渗透率及增长率 . 28 图 41：人民银行个人征信系统覆盖人群情况 . 28 图 42：征信企业 五大核心竞争力 . 29 图 43： 2011-2018 年中国大数据产业营收规模及增速 . 31 图 44：全球七大重点领域大数据应用潜在价值（十亿美元） . 31 图 45：大数据在金融领域的具体应用 . 32 图 46：人工智能为征 信行业带来的两大优势 . 33 图 47：智能投顾应用示意图 . 34 图 48：智能投顾服务模式 . 34 图 49：美国、法国知名智能投顾平台 . 37 图 50：英国、德国、澳大利亚知名智能投顾平台 . 37 图 51：美国 智能投顾资产管理规模预测及发展过程 . 37 图 52：全球主要国家智能投顾公司数量 . 38 图 53： 2018 年 4 月管理资产规模前 4 国家（单位：亿美元） . 38 图 54： Wealthfront 历年融资及发展历程 . 38 图 55 Wealthfront 管理资产规模（单位：亿美元） . 39 图 56： Wealthfront 提供的业务构成 . 39 图 57： Wealthfront 增值服务 PassivePlus 可以另外获取 2.05%的回报 . 39 图 58：美国 ETF 托管资金规模及增速 . 40 图 59：中美 ETF 数量、成交总额对比（月度平均） . 40 图 60： Wealthfront 提供的分散化投资配臵 . 40 图 61：收益超过目标的美国主动投资基金占比（蓝色） . 40 图 62：美国被动投资资产市场份额 . 40 图 63： Personal Capital 历年融资及发展历程 . 41 图 64：全智能投顾投资方式下通过降低成本扩大客户群体 . 42 图 65：美国智能投顾用户份额排名 . 42 图 66：美国主要智能投顾产品分类矩阵图 .