2025年人工智能在金融行业应用研究可行性报告

2025年人工智能在金融行业应用研究可行性报告TOC\o"1-3"\h\u一、项目背景 3(一)、金融行业发展趋势与挑战 3(二)、人工智能技术发展现状与机遇 4(三)、研究意义与必要性 4二、项目概述 5(一)、项目研究目标 5(二)、项目研究内容 6(三)、项目研究方法 6三、项目实施方案 7(一)、项目组织架构与团队配置 7(二)、项目实施步骤与技术路线 7(三)、项目进度安排与质量控制 8四、项目投资估算 9(一)、项目总投资构成 9(二)、资金筹措方案 9(三)、资金使用计划 10五、项目效益分析 10(一)、经济效益分析 10(二)、社会效益分析 11(三)、政策效益分析 11六、项目风险分析 12(一)、技术风险分析 12(二)、市场风险分析 13(三)、管理风险分析 13七、项目保障措施 14(一)、技术保障措施 14(二)、管理保障措施 15(三)、资源保障措施 15八、项目结论与建议 16(一)、项目可行性结论 16(二)、项目实施建议 16(三)、项目后续发展建议 17九、项目进度安排 17(一)、项目总体进度安排 17(二)、关键节点时间安排 18(三)、项目进度控制措施 19

前言本报告旨在论证“2025年人工智能在金融行业应用研究”项目的可行性。当前，金融行业正面临数据量爆炸式增长、风险控制难度加大、客户需求个性化趋势增强等多重挑战，而人工智能技术的快速发展为解决这些问题提供了新的路径。为提升金融服务的智能化水平、优化风险管理机制、增强客户体验并推动行业创新，开展人工智能在金融领域的应用研究显得尤为必要。项目计划于2025年启动，研究周期为18个月，核心内容包括构建金融领域人工智能应用的理论框架，开发智能风控模型、智能投顾系统、反欺诈算法等关键技术，并搭建模拟金融场景的实验平台进行验证。项目将组建跨学科研究团队，涵盖金融学、计算机科学和数据分析等领域专家，重点聚焦于机器学习在信用评估中的应用、自然语言处理在客户服务中的优化、深度学习在市场预测中的实践等方向。项目预期通过系统性研究，形成1015篇高水平学术论文，开发35个可落地的智能金融应用原型，并提交相关政策建议报告。综合分析表明，该项目符合国家推动金融科技创新的战略方向，市场需求旺盛，技术路径清晰，风险可控。项目成功实施不仅能提升金融机构的竞争力，更能促进金融行业的数字化转型，为社会提供更高效、安全的金融服务。结论认为，项目具备高度可行性，建议主管部门予以支持，以推动人工智能在金融领域的深度应用，助力行业高质量发展。一、项目背景(一)、金融行业发展趋势与挑战随着数字经济的快速发展，金融行业正经历前所未有的变革。传统金融模式逐渐向智能化、数据化方向转型，人工智能技术的应用成为行业创新的核心驱动力。然而，金融行业也面临着诸多挑战，如数据安全与隐私保护问题日益突出，金融机构需要平衡技术创新与合规性要求；客户需求日益个性化，传统服务模式难以满足多样化的金融需求；市场竞争加剧，金融机构需通过技术创新提升服务效率和客户体验。这些挑战凸显了人工智能在金融领域应用的紧迫性和必要性。人工智能技术能够通过大数据分析、机器学习、自然语言处理等手段，有效提升金融服务的智能化水平，优化风险管理机制，增强客户体验，推动行业创新。因此，开展人工智能在金融行业的应用研究，对于提升行业竞争力、促进金融科技创新具有重要意义。(二)、人工智能技术发展现状与机遇近年来，人工智能技术取得了长足进步，已在多个领域展现出强大的应用潜力。在金融领域，人工智能技术已初步应用于智能投顾、风险控制、反欺诈等场景，并取得了显著成效。智能投顾通过算法优化投资组合，为客户提供个性化理财建议；风险控制模型利用机器学习技术，实时监测异常交易行为，降低信用风险；反欺诈系统通过深度学习算法，识别虚假交易和恶意行为，保障金融安全。尽管如此，人工智能在金融领域的应用仍处于初级阶段，未来发展空间巨大。随着计算能力的提升、大数据技术的成熟以及算法模型的优化，人工智能将在金融领域发挥更大作用。例如，自然语言处理技术将进一步提升智能客服的交互能力，区块链技术将与人工智能结合，提升金融交易的安全性。这些技术进步为人工智能在金融领域的应用提供了广阔机遇，也为本研究提供了坚实基础。(三)、研究意义与必要性开展“2025年人工智能在金融行业应用研究”具有显著的理论价值和实践意义。从理论价值来看，本研究将系统梳理人工智能在金融领域的应用现状，分析其技术原理和发展趋势，为金融科技创新提供理论支撑。通过实证研究，探索人工智能在金融风控、智能投顾、客户服务等方面的应用模式，丰富金融科技理论体系。从实践意义来看，本研究将针对金融行业的实际需求，开发可落地的智能金融应用原型，提升金融机构的服务效率和客户体验。研究成果将为金融机构提供决策参考，推动行业数字化转型，促进金融科技与实体经济深度融合。此外，本研究还将关注人工智能应用中的伦理和法律问题，提出相关政策建议，为行业监管提供参考。因此，开展此项研究不仅有助于推动金融科技创新，更能促进金融行业的健康发展，具有重要的现实意义。二、项目概述(一)、项目研究目标本项目旨在通过系统性研究，探索人工智能在金融行业的应用潜力，构建人工智能金融应用的理论框架，开发关键技术和应用原型，并提出政策建议，以推动金融科技创新和行业数字化转型。具体研究目标包括：首先，分析人工智能在金融领域的应用现状和趋势，识别关键技术和市场需求，为研究提供方向。其次，构建人工智能金融应用的理论框架，包括智能风控、智能投顾、智能客服等领域的模型和算法，为技术应用提供理论支撑。再次，开发关键技术和应用原型，如智能风控模型、智能投顾系统、反欺诈算法等，并进行实证测试，验证其有效性和实用性。最后，提出政策建议，关注人工智能应用中的伦理和法律问题，为行业监管提供参考，促进金融科技健康发展。通过这些目标的实现，本项目将推动人工智能在金融领域的深入应用，提升金融服务的智能化水平，优化风险管理机制，增强客户体验，为金融行业创新提供有力支撑。(二)、项目研究内容本项目的研究内容涵盖人工智能在金融行业的多个应用领域，包括智能风控、智能投顾、智能客服、反欺诈等方面。在智能风控领域，研究将重点探索机器学习在信用评估中的应用，开发基于大数据的信用评分模型，提升风险识别的准确性和效率。在智能投顾领域，研究将关注算法优化投资组合，为客户提供个性化理财建议，提升投资决策的科学性。在智能客服领域，研究将利用自然语言处理技术，开发智能客服系统，提升客户服务的交互能力和响应速度。在反欺诈领域，研究将基于深度学习算法，开发反欺诈系统，识别虚假交易和恶意行为，保障金融安全。此外，研究还将关注人工智能应用中的数据安全和隐私保护问题，探索技术手段和政策措施，确保人工智能应用的合规性和安全性。通过这些研究内容，本项目将全面探索人工智能在金融领域的应用潜力，为金融科技创新提供理论和实践支撑。(三)、项目研究方法本项目将采用多种研究方法，包括文献研究、实证分析、案例研究等，以确保研究的科学性和系统性。首先，通过文献研究，系统梳理人工智能在金融领域的应用现状和趋势，分析国内外相关研究成果，为研究提供理论基础。其次，通过实证分析，利用大数据技术和机器学习算法，开发智能金融应用原型，并进行实证测试，验证其有效性和实用性。例如，通过收集金融机构的交易数据，构建智能风控模型，评估其风险识别能力；通过模拟客户交易行为，测试智能投顾系统的投资建议效果。此外，通过案例研究，分析国内外金融机构在人工智能应用方面的成功案例和失败教训，为本研究提供实践参考。最后，通过专家访谈和政策分析，收集行业专家的意见和建议，为政策建议提供依据。通过这些研究方法，本项目将全面、深入地探索人工智能在金融行业的应用潜力，为金融科技创新提供科学依据和实践指导。三、项目实施方案(一)、项目组织架构与团队配置本项目将采用扁平化管理模式，设立项目管理委员会和项目执行团队，确保项目高效推进。项目管理委员会由行业专家、学者及金融机构代表组成，负责制定项目总体战略、监督项目进展，并对重大决策提供指导。项目执行团队由项目经理牵头，下设数据分析组、算法研发组、应用开发组及政策研究组，每组配备经验丰富的专业人员，确保项目各环节有序开展。项目经理负责全面协调，确保项目按计划进行；数据分析组负责数据收集、清洗与分析，为算法研发提供数据支撑；算法研发组负责核心算法的设计与优化；应用开发组负责将算法转化为实际应用原型；政策研究组负责研究人工智能应用中的伦理和法律问题，提出政策建议。此外，项目还将建立定期沟通机制，通过例会、研讨会等形式，确保信息共享和团队协作，提升项目执行效率。(二)、项目实施步骤与技术路线本项目将分阶段实施，确保研究目标逐步实现。第一阶段为项目准备阶段，主要任务是组建团队、制定研究计划，并进行文献综述，系统梳理人工智能在金融领域的应用现状和趋势。第二阶段为理论框架构建阶段，重点构建人工智能金融应用的理论框架，包括智能风控、智能投顾、智能客服等领域的模型和算法，并进行初步的理论验证。第三阶段为关键技术开发阶段，重点开发智能风控模型、智能投顾系统、反欺诈算法等关键技术，并进行实证测试，验证其有效性和实用性。第四阶段为应用原型开发阶段，将关键技术转化为实际应用原型，并在模拟金融场景中进行测试，优化系统性能。第五阶段为政策建议研究阶段，关注人工智能应用中的伦理和法律问题，提出政策建议，为行业监管提供参考。技术路线方面，项目将采用大数据技术、机器学习、深度学习等先进技术，结合金融领域的实际需求，开发智能金融应用。通过这些实施步骤和技术路线，本项目将确保研究目标逐步实现，为金融科技创新提供有力支撑。(三)、项目进度安排与质量控制本项目计划于2025年启动，研究周期为18个月，具体进度安排如下：第一阶段（前3个月）为项目准备阶段，完成团队组建、研究计划制定及文献综述；第二阶段（49个月）为理论框架构建阶段，完成人工智能金融应用的理论框架构建，并进行初步验证；第三阶段（1015个月）为关键技术开发阶段，完成智能风控模型、智能投顾系统、反欺诈算法等关键技术开发，并进行实证测试；第四阶段（1618个月）为应用原型开发阶段，完成应用原型开发，并在模拟金融场景中进行测试，优化系统性能。质量控制方面，项目将建立严格的质量管理体系，通过定期检查、专家评审等形式，确保研究质量。此外，项目还将采用版本控制、数据备份等技术手段，确保数据安全和系统稳定。通过科学的进度安排和质量控制措施，本项目将确保研究目标按计划实现，为金融科技创新提供高质量的研究成果。四、项目投资估算(一)、项目总投资构成本项目总投资估算为人民币壹仟伍佰万元整，主要用于项目研究、设备购置、人员费用、场地租赁以及运营维护等方面。具体投资构成包括以下几个方面：首先是设备购置费用，用于购买高性能计算服务器、大数据存储设备、人工智能开发平台等专业设备，预计总投资为人民币伍佰万元。其次是人员费用，包括项目团队成员的工资、福利、差旅费等，预计总投资为人民币伍佰万元。再次是场地租赁费用，用于租赁项目研究所需的办公场地和实验场所，预计总投资为人民币壹佰万元。此外，还包括软件购置费用、数据采购费用、会议交流费用、以及其他不可预见费用，合计为人民币壹佰万元。这些投资将确保项目顺利进行，并为研究成果的转化和应用提供有力保障。总体而言，项目投资结构合理，资金使用效率高，能够满足项目研究的需求。(二)、资金筹措方案本项目资金筹措方案主要包括自筹资金、政府资助以及企业合作等方式。首先是自筹资金，项目单位将投入人民币伍佰万元作为项目启动资金，用于支付设备购置、人员费用等前期开支。其次是政府资助，项目将积极申请国家及地方政府在科技创新、金融科技领域的专项资金支持，预计可获得政府资助人民币伍佰万元。此外，项目还将寻求与金融机构、科技企业的合作，通过合作研发、项目赞助等方式，筹集部分资金，预计可获得企业合作资金人民币伍佰万元。通过这些资金筹措方案，项目将确保资金来源多元化，降低资金风险，为项目的顺利实施提供充足的资金保障。同时，项目单位也将积极争取银行贷款等融资方式，以补充资金缺口，确保项目资金的充足性和稳定性。(三)、资金使用计划本项目资金使用计划将严格按照项目预算和资金筹措方案进行，确保资金使用高效、透明。设备购置费用将优先用于购买高性能计算服务器、大数据存储设备等核心设备，确保项目研究的硬件基础。人员费用将用于支付项目团队成员的工资、福利、差旅费等，确保团队成员能够全身心投入项目研究。场地租赁费用将用于租赁项目研究所需的办公场地和实验场所，确保项目研究环境良好。软件购置费用将用于购买人工智能开发平台、数据分析软件等专业软件，确保项目研究的软件支撑。数据采购费用将用于购买金融行业相关数据集，为项目研究提供数据基础。会议交流费用将用于参加国内外学术会议、研讨会等，提升项目研究成果的影响力。其他不可预见费用将设立专项基金，用于应对项目实施过程中可能出现的突发情况。通过科学的资金使用计划，本项目将确保资金使用高效、透明，为项目的顺利实施提供有力保障。五、项目效益分析(一)、经济效益分析本项目通过人工智能技术在金融行业的应用研究，预计将产生显著的经济效益。首先，项目研究成果将有助于提升金融机构的服务效率和风险管理能力，降低运营成本。例如，智能风控模型的应用将减少人工审核时间，降低信用风险损失；智能投顾系统将优化资产配置，提升客户投资回报率。其次，项目将推动金融科技创新，催生新的商业模式和产品，为金融机构带来新的收入来源。例如，基于人工智能的个性化金融产品将满足客户多样化需求，提升客户粘性，增加业务收入。此外，项目还将促进产业链上下游企业发展，带动相关产业增长，产生乘数效应。通过这些途径，本项目预计将产生显著的经济效益，为金融机构和整个社会创造价值。据初步测算，项目实施后，参与金融机构的运营成本将降低约10%，业务收入将增长约15%，产业链上下游企业的产值将增长约5%，经济效益显著。(二)、社会效益分析本项目不仅具有显著的经济效益，还将产生广泛的社会效益。首先，项目将提升金融服务的普惠性和可及性，让更多人享受到智能金融带来的便利。例如，智能客服系统将提供7×24小时服务，解决客户咨询问题；智能投顾系统将为低收入群体提供低成本的投资机会。其次，项目将增强金融风险防控能力，维护金融稳定，保障人民群众的财产安全。例如，反欺诈系统的应用将减少金融诈骗案件，保护消费者权益。此外，项目还将推动金融科技人才培养，提升金融行业的整体科技水平，为社会培养更多复合型人才。通过这些途径，本项目将产生广泛的社会效益，促进社会和谐稳定，提升人民群众的获得感和幸福感。据初步测算，项目实施后，金融服务的覆盖率将提升约20%，金融诈骗案件将减少约30%，金融科技人才缺口将得到有效缓解，社会效益显著。(三)、政策效益分析本项目的研究成果将有助于推动国家金融科技创新战略的实施，产生显著的政策效益。首先，项目将积累人工智能在金融领域应用的经验和数据，为相关政策制定提供参考。例如，项目研究成果将有助于完善金融科技监管政策，提升监管的科学性和有效性。其次，项目将推动金融行业数字化转型，提升国家金融科技竞争力，为国家经济发展注入新动能。例如，项目研究成果将有助于打造金融科技产业集群，提升国家在金融科技领域的国际影响力。此外，项目还将促进产学研用深度融合，推动科技成果转化，提升国家科技创新能力。通过这些途径，本项目将产生显著的政策效益，为国家金融科技创新和经济发展做出贡献。据初步测算，项目研究成果将支持相关政策文件制定约5份，推动金融科技产业集群发展，提升国家金融科技竞争力，政策效益显著。六、项目风险分析(一)、技术风险分析本项目在实施过程中可能面临技术风险，主要包括技术路线选择不当、算法模型效果不达标以及技术更新迭代快等风险。技术路线选择不当可能导致项目偏离研究方向，影响研究进度和成果质量。例如，如果选择的机器学习算法不适用于特定金融场景，可能导致模型预测精度低，无法满足实际应用需求。算法模型效果不达标可能导致项目成果无法落地，失去实际应用价值。例如，智能风控模型的误报率和漏报率过高，可能影响金融机构的风险管理决策。技术更新迭代快可能导致项目成果很快过时，失去竞争力。例如，深度学习技术在金融领域的应用不断更新，如果项目未能及时跟进最新技术发展，可能导致成果落后于行业需求。为应对这些风险，项目将采取以下措施：首先，加强技术调研，选择成熟可靠的技术路线，并进行小规模试点验证，确保技术路线的可行性。其次，建立严格的模型评估体系，通过交叉验证、A/B测试等方法，确保算法模型的准确性和稳定性。再次，建立技术跟踪机制，密切关注行业技术发展趋势，及时更新技术方案，保持项目成果的先进性。通过这些措施，可以有效降低技术风险，确保项目顺利实施。(二)、市场风险分析本项目在实施过程中可能面临市场风险，主要包括市场需求变化、市场竞争加剧以及客户接受度低等风险。市场需求变化可能导致项目成果与市场需求脱节，影响项目成果的转化和应用。例如，如果金融行业对智能投顾的需求突然下降，可能导致项目成果无法找到合适的应用场景。市场竞争加剧可能导致项目成果难以在市场上立足，影响项目效益。例如，如果市场上已有类似产品，可能导致项目成果缺乏竞争优势。客户接受度低可能导致项目成果无法推广应用，影响项目效益。例如，如果客户对人工智能技术存在疑虑，可能导致项目成果难以被市场接受。为应对这些风险，项目将采取以下措施：首先，加强市场调研，深入了解市场需求和竞争格局，确保项目成果与市场需求相匹配。其次，建立灵活的市场策略，根据市场变化及时调整项目方案，保持项目成果的市场竞争力。再次，加强市场推广，通过多种渠道宣传项目成果，提升客户认知度和接受度。通过这些措施，可以有效降低市场风险，确保项目成果顺利转化和应用。(三)、管理风险分析本项目在实施过程中可能面临管理风险，主要包括项目进度控制不力、团队协作不畅以及资源配置不合理等风险。项目进度控制不力可能导致项目延期，影响项目效益。例如，如果项目进度安排不合理，可能导致项目无法按时完成。团队协作不畅可能导致项目效率低下，影响项目质量。例如，如果团队成员之间沟通不畅，可能导致项目成果存在缺陷。资源配置不合理可能导致项目资源浪费，影响项目效益。例如，如果项目资源分配不均，可能导致部分环节资源不足，影响项目进度和质量。为应对这些风险，项目将采取以下措施：首先，建立科学的项目管理体系，制定详细的项目计划，并进行严格的进度控制，确保项目按计划推进。其次，建立高效的团队协作机制，通过定期会议、沟通平台等方式，确保团队成员之间信息共享和高效协作。再次，建立合理的资源配置机制，根据项目需求合理分配资源，确保项目资源得到有效利用。通过这些措施，可以有效降低管理风险，确保项目顺利实施。七、项目保障措施(一)、技术保障措施为确保项目研究的技术先进性和实用性，本项目将采取一系列技术保障措施。首先，建立高水平的技术研发团队，团队成员将包括人工智能、金融学、数据科学等领域的专家学者，确保项目研究的专业性和前瞻性。其次，加强与国内外高校、科研机构及企业的合作，引入先进的技术和经验，提升项目研究的技术水平。此外，将采用业界领先的研发工具和平台，如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及Hadoop、Spark等大数据处理平台，确保项目研究的效率和效果。同时，建立严格的技术评审机制，定期对项目研究进展进行技术评审，及时发现和解决技术难题，确保项目研究的技术质量。通过这些技术保障措施，本项目将确保研究成果的技术先进性和实用性，为金融行业的智能化发展提供有力支撑。(二)、管理保障措施为确保项目研究的顺利进行，本项目将采取一系列管理保障措施。首先，建立科学的项目管理体系，明确项目目标、任务和责任，制定详细的项目计划和时间表，确保项目按计划推进。其次，建立高效的沟通协调机制，定期召开项目会议，及时沟通项目进展和问题，确保团队成员之间的信息共享和协作。此外，建立严格的风险管理机制，定期进行风险评估，制定风险应对措施，确保项目研究的风险可控。同时，建立绩效考核机制，对项目团队成员进行绩效考核，激励团队成员积极投入项目研究。通过这些管理保障措施，本项目将确保项目研究的顺利进行，提升项目研究的效率和质量。(三)、资源保障措施为确保项目研究的资源充足和合理配置，本项目将采取一系列资源保障措施。首先，积极争取政府资金支持，申请科技创新、金融科技领域的专项资金，为项目研究提供资金保障。其次，与企业合作，通过合作研发、项目赞助等方式，筹集项目所需资金，确保项目资金的充足性。此外，建立完善的资源管理制度，合理分配项目资源，确保项目资源得到有效利用。同时，加强与金融机构、科技企业的合作，共享数据资源、计算资源等，降低项目研究成本，提升项目研究效率。通过这些资源保障措施，本项目将确保项目研究的资源充足和合理配置，为项目研究的顺利进行提供有力保障。八、项目结论与建议(一)、项目可行性结论综上所述，本“2025年人工智能在金融行业应用研究”项目具备高度可行性。从项目背景来看，金融行业正面临数字化转型挑战，人工智能技术发展迅速，应用潜力巨大，开展相关研究符合行业发展趋势和国家战略需求。从项目内容来看，研究目标明确，涵盖智能风控、智能投顾、智能客服等多个关键领域，研究内容系统全面，能够有效推动人工智能在金融行业的应用。从项目实施方案来看，组织架构合理，团队配置专业，实施步骤清晰，技术路线先进，能够确保项目顺利推进并取得预期成果。从投资估算来看，项目总投资结构合理，资金筹措方案多元，资金使用计划科学，能够保障项目资金需求。从效益分析来看，项目预计将产生显著的经济效益、社会效益和政策效益，能够为金融机构、社会和国家带来多重价值。从风险分析来看，项目团队已识别潜在的技术风险、市场风险和管理风险，并制定了相应的应对措施，能够有效控制项目风险。从保障措施来看，项目已制定完善的技术保障措施、管理保障措施和资源保障措施，能够确保项目研究的顺利进行。综合分析表明，本项目符合国家政策导向，市场需求旺盛，技术路径清晰，风险可控，保障措施完善，具备高度可行性，建议尽快批准立项并给予支持。(二)、项目实施建议为确保项目顺利实施并取得预期成果，提出以下建议：首先，加强项目管理，建立科学的项目管理体系，明确项目目标、任务和责任，制定详细的项目计划和时间表，确保项目按计划推进。其次，加强团队建设，组建高水平的技术研发团队，加强与国内外高校、科研机构及企业的合作，引入先进的技术和经验，提升项目研究的技术水平。此外，加强市场调研，深入了解市场需求和竞争格局，确保项目成果与市场需求相匹配，提升项目成果的市场竞争力。同时，加强风险控制，建立严格的风险管理机制，定期进行风险评估，制定风险应对措施，确保项目研究的风险可控。通过这些措施，可以有效提升项目实施的效率和效果，确保项目顺利推进并取得预期成果。(三)、项目后续发展建议为确保项目成果的持续应用和推广，提出以下后续发展建议：首先，加强成果转化，将项目研究成果转化为实际应用原型，并在金融机构进行试点应用，验证其有效性和实用性。其次，加强政策建议，关注人工智能应用中的伦理和法律问题，提出政策建议，为行业监管提供参考，促进金融科技健康发展。此外，加强持续研究，密切关注行业技术发展趋势，及时更新技术方案，保持项目成果的先进性，持续推动人工智能在金融行业的应用创新。同时，加强人才培养，通过项目研究培养更多复合型人才，提升金融行业的整体科技水平。通过这些后续发展建议，可以确保项目成果的持续应用和推广，为金融行业的智能化发展提供长期支撑。九、项目进度安排(一)、项目总体进度安排本项目计划于2025年启动，研究周期为18个月，总体进度安排如下：第一阶段为项目准备阶段，计划从2025年1月至2025年3月，主要任务是组建项目团队、制定详细研究计划、进行文献综述，并完成项目所需的基础设施建设，包括实验室配置、数据资源准备等。第二阶段为理论框架构建阶段，计划从2025年4月至2025年9月，主要任务是构建人工智能金融应用的理论框架，包括智能风控、智能投顾、智能客