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教育行业周报：新增值税意见稿扩大教育服务免征范围，利好行业发展.pdf

报告简介 2017年被业内称作人工智能元年，在深度学习技术的加持下，AI技术开始在多种场景落地。作为AI技术应用主要探索者之一，金融业承载了AI技术的多种落地场景。18年开始金融机构和AI公司开始合作构建“智慧金融”生态。然而步入19年后，AI+金融产业逐步趋于成熟，新入局科技公司逐步减少。反观曾做为买方市场主要贡献者的银行，开始成立全资科技子公司，并打出“服务于集团，辐射中小行”的战略口号，开始尝试进军AI金融市场。市场竞争逐步白热化。此外在政策层面，央行逐步开始建立金融科技服务标准，监管沙盒试点城市的推进，以及个人金融数据隐私的推进立法，让AI+金融的技术发展规范化。以联邦学习为代表的机器学习技术以打破“数据孤岛”困境为基点，逐步成为行业技术热点。本报告将从AI应用角度切入，剖析AI技术目前在金融行业的主要应用场景。并推导相应场景解决方案的市场规模。同时，结合政策导向，市场经济环境，技术发展热点，对AI+金融行业的发展进行预测，洞察未来市场竞争的核心客群，分析AI热门技术为金融行业带来的新的机遇与挑战。 目录 一、行业观察篇 1.1 2019年至今AI+金融领域相关政策解读 1.2 2019年至今AI+金融领域行业最新动态 1.3 2019年至今金融领域AI相关融资情况解读 1.4 2018-2022年AI+金融领域相关市场规模 1.5 AI+金融领域产业图谱和AI+金融落地场景细分市场规模 1.6 AI+金融领域行业发展和竞争格局 1.7 典型案例展示 二、行业洞察篇 2.1 技术发展与应用场景交叉，显现技术落地合理性 2.2 政策导向与行业事件交叉，显现行业趋势 2.3 企业发展与竞争格局交叉，显现行业商业化变革 图表目录 图1-1金融科技发展规划（2019-2021年）重点工作任务 图1-2 AI技术在供应链金融风险控制中的作用 图1-3 2019年至今AI+金融相关代表政策汇总 图1-4银行系全资金融科技子公司成立时间表 图1-5虚拟银行牌照持有者&银行优势和启示 图1-6 2019年至今AI+金融相关代表事件汇总 图1-7 2015-2020年7月中国AI+金融领域融资情况 图1-8 2015-2020年7月中国AI+金融细分赛道融资事件数量情况图 图1-9 2015-2020年7月中国AI+金融细分赛道融资事件次数与趋势 图1-10 2018-2022年中国AI+金融相关市场规模和预测 图1-11 2018-2022年中国互联网金融机构与传统金融机构AI投入规模对比预测 图1-12 2019年中国金融机构AI投入规模结构 图1-13 2018-2022年中国银行业AI投入规模和采购情况 图1-14 2019年中国金融业务中科技投入情况 图1-15 2019年中国金融业务AI投入情况 图1-16 2019年AI金融落地场景市场规模占比 图1-17 2020-2022年AI落地金融场景市场规模预计占比 图1-18 2017-2020年银行AI风控投入规模 图1-19 2018年-2022年智能保险市场规模 图1-20 2017-2022年AI+金融市场规模与增长 图1-21 2015-2019年新增AI金融相关公司数量 图2-1 2019年六大行业-四大AI技术应用指数 图2-2 2019年中国AI应用层专利申请情况 图2-3 AI+金融场景应用与技术发展潜力分析 图2-4 2017-2019年银行业IT投入比例分布 图2-5 2019年中小银行科技人员数量占比 图2-6联邦学习技术类型 图2-7银行业联邦学习联合建模

报告简介 《曙光 - 2020年中国金融科技行业发展研究报告》通过金融科技效能（发展/趋势）象限，利用行业调研、专家访谈，数理实证研究和案例实证研究等方法，对2019-2020年中国金融科技行业及细分领域的发展情况进行了追踪与分析，并对行业及技术发展趋势进行了洞见与判断。此外，我们通过内外部专家评审团，评选了中国金融科技50强企业，旨在推动中国金融科技行业的创新发展。 目录 序言 概念定义 洞察研究工具：金融科技效能象限 / 技术效能曲线 报告摘要 Part 1：行业及细分领域研究 1 金融科技行业发展研究 1.1 金融业数字化升级驱动力（用户侧） 1.2 金融业数字化升级驱动力（机构侧） 1.3 中外金融科技发展对比 1.4 政策驱动中国金融科技行业发展 1.5 进入全方位数字化升级新阶段 1.6 中国金融业技术投入情况 1.7 疫情对技术投入的影响 2 细分领域分析 2.1 银行 2.1.1 银行业技术投入情况 2.1.2 2019-2020年银行科技效能发展象限 2.1.3 企业借贷与融资 2.1.4 支付 2.1.5 清结算 2.1.6 DCEP 2.1.7 多方安全计算 – 风控 & 开放银行 2.2 保险 2.2.1 保险行业技术投入情况 2.2.2 2019-2020年保险科技效能发展象限 2.2.3 保险所需的数字化能力 2.2.4 保险全域数字化发展 2.2.5 保险企业数字化升级 – 内部及外部 2.3 证券 2.3.1 证券行业技术投入情况 2.3.2 2019-2020年证券科技效能发展象限 2.3.3 证券企业数字化升级 – 内部及外部 2.3.4 科技效能象限表现较优场景 – 资产管理 2.4 基金 2.4.1 基金行业技术投入情况 2.4.2 2019-2020年基金科技效能发展象限 3 趋势展望 3.1 行业发展趋势 3.2 技术发展趋势 Part 2：50强企业榜单及案例 4 中国金融科技50强企业榜单 4.1 榜单评选介绍 4.2 中国金融科技50强企业 5 典型企业案例 5.1 金融科技公司 5.2 金融科技技术服务商 图表目录 图1-1 2016Q1-2020Q3企业贷款需求指数及银行贷款审批指数 图1-2 2019年中国城镇居民家庭金融资产构成 图1-3 2016-2025年中国大众客群非储蓄类投资渠道结构 图1-4 财富管理机构前台数字化转型实现的价值 图1-5 2019 – 2020Q3全球金融科技融资次数前十国家 图1-6 2019-2023年中国金融机构技术资金投入情况 图1-7 2019-2023年中国金融机构技术资金投入结构 图1-8 2019年中国各银行技术投入占比 图2-1 2019-2023年中国银行业技术资金投入情况 图2-2 2019-2023年中国银行业金融科技资金投入情况 图2-3 2019-2020年中国银行金融科技效能发展象限 图2-4 2019-2025年传统模式下中国供应链金融市场规模及金融科技创新释放市场空间 图2-5 2019-2025年传统模式下中国融资租赁市场规模及金融科技创新实现的市场增量 图2-6 2016Q1-2020Q1中国人民币跨境支付系统（CIPS）业务量 图2-7 2014-2020H1中国流通中现金在货币供应量中占比（M0/M2） 图2-8 2019-2023年中国保险行业技术资金投入情况 图2-9 2019-2023年中国保险行业金融科技资金投入情况 图2-10 2019-2020年中国保险科技效能发展象限 图2-11 2015-2018年中国财产险保费增长率均值、综合成本率均值及综合赔付率均值 图2-12 2019-2023年中国证券行业技术资金投入情况 图2-13 2019-2023年中国证券行业金融科技资金投入情况 图2-14 2019-2020年中国证券科技效能发展象限 图2-15 2019-2023年中国基金行业技术资金投入情况 图2-16 2019-2023年中国基金行业金融科技资金投入情况 图2-17 2019-2020年中国基金科技效能发展象限

2018 中国教育行业发展趋势 L.E.K..pdf

2019比达咨询：2018中国K12在线教育行业发展报告（38页）.pdf

2019年中国茧丝绸行业发展报告.pdf

2019年深圳市内衣行业发展状况研究报告.pdf

12.1 系统设置 12.1.1. 设置默认路径 默认路径简介 您可以使用 FlexPendant 设置某些操作的个别默认路径。 可设置下面的默认路径： • 保存和加载 RAPID 程序。 • 保存和加载 RAPID 模块。 • 保存和恢复配置文件。 此功能在登录用户已被授权的情况下可用。 用户授权通过 RobotStudio 处理。 请参 阅 Operating manual - RobotStudio。 设置默认路径 使用此程序设置默认路径。 操作 1. 在 ABB 菜单上，单击 Control Panel （控制面板），然后单击 FlexPendant。 2. 点击文件系统默认路径。 en0500002361 3. 点击文件类型菜单选择默认路径的类型： • RAPID 程序 • RAPID 模块 • 配置文件 4. 键入默认路径或点击浏览，选择所需位置。 5. 必要时，可通过点击清除删除以前输入的任何路径。 6. 单击 OK （确定）。