2.1　經濟環境
2.1.1　全球宏觀經濟
2.1.2　國內宏觀經濟
2.1.3　經濟轉型升級
2.1.4　宏觀經濟展望
2.2　政策環境
2.2.1　人工智能相關政策
2.2.2　金融信息技術規劃
2.2.3　金融科技發展規劃
2.2.4　金融安全相關政策
2.3　社會環境
2.3.1　居民收入水平
2.3.2　居民消費水平
2.3.3　投資環境狀況
2.3.4　人工智能人才
2.4　技術環境
2.4.1　大數據
2.4.2　云計算
2.4.3　人工智能
2.4.4　物聯網
2.4.5　區塊鏈

3.1　智慧金融產業鏈結構
3.1.1　智慧金融產業鏈環節
3.1.2　智慧金融產業鏈圖譜
3.1.3　智慧金融產業鏈主體
3.2　2019-2021年智慧金融行業運行分析
3.2.1　智慧金融盈利模式
3.2.2　智慧金融應用場景
3.2.3　智慧金融發展現狀
3.3　中國金融科技企業競爭分布狀況
3.3.1　企業競爭排名情況
3.3.2　成立時間分布情況
3.3.3　企業地區分布情況
3.4　智慧金融相關主體面臨的挑戰及應對策略
3.4.1　技術提供企業
3.4.2　傳統金融機構
3.4.3　行業監管機構

4.1　智能投顧行業概述
4.1.1　智能投顧基本定義
4.1.2　智能投顧平臺分類
4.1.3　智能投顧主要特征
4.1.4　智能投顧服務范圍
4.1.5　智能投顧業務流程
4.1.6　智能投顧技術基礎
4.1.7　智能投顧功能風險
4.2　2019-2021年中國智能投顧產業發展現狀
4.2.1　政策監管環境
4.2.2　監管新規發布
4.2.3　行業發展演進
4.2.4　市場發展優勢
4.2.5　市場發展規模
4.2.6　智能投顧產品
4.2.7　行業發展問題
4.2.8　行業發展對策
4.2.9　總體發展趨勢
4.3　2019-2021年中國智能投顧產業競爭格局
4.3.1　市場參與主體
4.3.2　市場競爭格局
4.3.3　競爭排名分析
4.3.4　券商主體布局
4.3.5　銀行主體布局
4.3.6　基金主體布局
4.3.7　保險主體布局
4.4　智能投顧行業發展模式
4.4.1　主要模式分類
4.4.2　模式類型分析
4.4.3　模式對比分析
4.4.4　典型公司分析
4.5　智能投顧行業監管體系建設分析
4.5.1　改革證券投資咨詢制度
4.5.2　出臺智能投顧監管指南
4.5.3　轉變金融科技監管理念
4.6　中國智能投顧行業投資價值評估分析
4.6.1　投資價值綜合評估
4.6.2　市場機會矩陣分析
4.6.3　進入市場時機判斷

5.1　中國智慧銀行業發展綜述
5.1.1　智慧銀行基本概述
5.1.2　智慧銀行驅動因素
5.1.3　智慧銀行的產業鏈
5.1.4　智慧銀行發展現狀
5.1.5　智慧銀行發展趨勢
5.2　2019-2021年智慧銀行具體應用場景分析
5.2.1　用戶識別
5.2.2　刷臉支付
5.2.3　智慧網點
5.2.4　智能客服
5.2.5　智能風控
5.3　中國智慧銀行業參與者典型案例分析
5.3.1　5G+智慧銀行
5.3.2　濟寧銀行
5.3.3　眼神科技
5.3.4　達觀數據
5.3.5　同盾科技
5.3.6　竹間智能

6.1　傳統保險行業發展面臨的挑戰分析
6.1.1　保險業運行狀況
6.1.2　保險業發展變化
6.1.3　保險業內部變化
6.1.4　保險業外部變化
6.2　2019-2021年中國互聯網保險行業運行分析
6.2.1　市場運行情況
6.2.2　企業競爭格局
6.2.3　企業案例介紹
6.2.4　市場政策環境
6.2.5　市場發展趨勢
6.3　2019-2021年中國智能保險行業發展綜述
6.3.1　智能保險業態分析
6.3.2　智能保險運作體系
6.3.3　智能保險業務變化
6.3.4　保險企業變革建議
6.3.5　智能保險發展前景
6.4　智能保險行業變革發展及相關案例分析
6.4.1　市場高效運營
6.4.2　產品更加兼容
6.4.3　體系穩定運行
6.4.4　產品更加人性

7.1　2019-2021年中國第三方支付行業發展狀況
7.1.1　行業基本概述
7.1.2　產業發展圖譜
7.1.3　行業交易規模
7.1.4　細分業務結構
7.1.5　行業監管狀況
7.1.6　行業發展趨勢
7.2　2019-2021年中國刷臉支付行業發展狀況
7.2.1　行業基本概述
7.2.2　技術基礎分析
7.2.3　市場發展規模
7.2.4　企業布局狀況
7.2.5　行業政策環境
7.2.6　行業面臨挑戰
7.2.7　行業發展趨勢
7.3　2019-2021年中國智能支付終端市場發展狀況
7.3.1　智能支付概述
7.3.2　市場發展環境
7.3.3　商業模式分析
7.3.4　市場發展規模
7.3.5　企業布局狀況
7.3.6　市場發展趨勢

8.1　2019-2021年智能營銷行業發展綜述
8.1.1　智能營銷概念界定
8.1.2　智能營銷重要作用
8.1.3　智能營銷發展歷程
8.1.4　智能營銷的產業鏈
8.1.5　智能營銷布局分析
8.1.6　智能營銷投資狀況
8.1.7　智能營銷模式優化
8.2　智能營銷核心技術分析
8.2.1　數據獲取技術
8.2.2　自然語音處理
8.2.3　機器學習技術
8.3　智能營銷落地場景分析
8.3.1　用戶屬性分析
8.3.2　產品內容創作
8.3.3　用戶行為預測
8.4　中國智能營銷行業未來發展趨勢
8.4.1　營銷流程效率優化
8.4.2　組織架構效率優化
8.4.3　用戶數據效率優化

9.1　智能風控行業基本概述
9.1.1　智能風控發展背景
9.1.2　傳統風控存在問題
9.1.3　智能風控概念界定
9.1.4　智能風控作用分析
9.1.5　智能風控業務流程
9.2　中國智能風控行業發展環境分析
9.2.1　行業政策環境
9.2.2　行業經濟環境
9.2.3　行業技術環境
9.3　2019-2021年中國智能風控行業發展分析
9.3.1　智能風控生態主體
9.3.2　智能風控企業競爭
9.3.3　智能風控企業分布
9.3.4　金融科技風控投資
9.3.5　智能風控企業布局
9.3.6　智能風控面臨挑戰
9.3.7　智能風控發展趨勢
9.4　智能風控應用服務案例剖析
9.4.1　個人信貸風控
9.4.2　企業信貸風控
9.4.3　具體應用案例

10.1　智能客服
10.1.1　智能客服體系架構
10.1.2　智能客服應用現狀
10.1.3　智能客服競爭格局
10.1.4　智能客服案例分析
10.1.5　智能客服發展問題
10.1.6　智能客服市場空間
10.1.7　智能客服發展趨勢
10.2　智能投研
10.2.1　智能投研定義分析
10.2.2　智能投研產業鏈關系
10.2.3　智能投研的參與者
10.2.4　智能投研商業模式
10.2.5　智能投研底層技術
10.2.6　行業市場空間及趨勢
10.2.7　智能投研案例分析
10.3　金融大數據
10.3.1　金融大數據基本概述
10.3.2　金融大數據應用場景
10.3.3　金融大數據發展回顧
10.3.4　金融大數據市場規模
10.3.5　金融大數據平臺建設
10.3.6　金融大數據公司發展
10.3.7　金融大數據發展趨勢

11.1　螞蟻金服
11.1.1　企業基本概況
11.1.2　企業業務體系
11.1.3　企業經營狀況
11.1.4　企業SWOT分析
11.1.5　企業布局場景
11.2　京東金融
11.2.1　企業基本概況
11.2.2　企業產品分析
11.2.3　企業經營狀況
11.2.4　企業發展戰略
11.3　度小滿金融
11.3.1　企業基本概況
11.3.2　企業業務分析
11.3.3　企業布局狀況
11.3.4　企業合作項目
11.3.5　企業發展戰略
11.4　平安科技
11.4.1　企業基本概況
11.4.2　企業核心技術
11.4.3　企業經營狀況
11.4.4　企業業務布局
11.4.5　企業發展動態
11.5　同盾科技
11.5.1　企業基本概況
11.5.2　企業核心技術
11.5.3　企業經營狀況
11.5.4　企業業務布局
11.5.5　企業發展戰略
11.6　文因互聯
11.6.1　企業基本概況
11.6.2　企業核心技術
11.6.3　企業融資動態

12.1　智慧金融行業投融資狀況分析
12.1.1　全國投融資環境狀況
12.1.2　智慧行業投融資狀況
12.1.3　金融行業投融資狀況
12.2　智慧金融行業投資壁壘分析
12.2.1　人才壁壘
12.2.2　數據壁壘
12.2.3　業務壁壘
12.3　智慧金融行業投資價值評估
12.3.1　行業進入時機分析
12.3.2　市場投資機會剖析
12.3.3　行業投資風險預警

13.1　中國智慧金融行業未來發展趨勢與前景
13.1.1　市場格局發展趨勢
13.1.2　金融服務普惠趨勢
13.1.3　行業科技監管強化
13.1.4　行業政策監管趨勢
13.1.5　未來技術應用展望
13.1.6　金融新基建前景
13.2　2022-2027年中國智慧金融行業預測分析

圖表1　智慧金融行業特征
圖表2　智慧金融生態系統
圖表3　金融科技和互聯網金融示意圖
圖表4　中國人工智能+金融行業研究報告分析主體界定
圖表5　智慧金融演進階段
圖表6　科技賦能金融業的發展歷程
圖表7　金融科技創新服務類型
圖表8　智慧金融行業發展環境PEST分析
圖表9　2015-2019年國內生產總值及其增長速度
圖表10　2015-2019年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表11　2020年GDP初步核算數據
圖表12　2015-2020年GDP同比增長速度
圖表13　2015-2020年GDP環比增長速度
圖表14　2015-2019年中國人工智能重點政策梳理
圖表15　《充分發揮人工智能賦能效用　協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》內容
圖表16　2020年地方層人工智能重點策略匯總
圖表17　2020年金融安全相關政策匯總
圖表18　2018年與2017年居民人均可支配收入平均數與中位數對比
圖表19　2019年全國居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表20　2020年居民人均可支配收入平均數與中位數
圖表21　2018年居民人均消費支出及構成
圖表22　2019年全國居民人均消費支出及構成
圖表23　2020年居民人均消費支出及構成