2月金融数据出炉：其中哪些数据值得关注？

1. 2月金融数据出炉：其中哪些数据值得关注？

金融领域对于各行各业来说都要涉及，因为金融每一个人来说在生活当中都要使用或者涉及，但是大多数人来说对于金融的了解以及一些特殊方式可能不太了解，在不久之前人民银行就公布了今年二月份的金融统计数据，在数据发表之后引起了市场极大的关注。虽然大多数人对于这些金融并不太了解，但是一些专业人员对于这些金融报告数据就能够看到今后哪些行业能够得到快速发展，甚至是有巨大的利益可以获取，所以说对于金融报告当中的一些数据值得主要去关注一下。在此次金融数据当中能够看到，我国的社会融资规模达到了很高的地步，同比增长了10%左右，社会融资规模其实就是比银行贷款更宽的一个领域，涉及到很多融资方面，他们更能够反映我们国家真实的融资水平。从增长的幅度来看，今年二月份的社会融资增长了1.19万亿元，在社会融资规模当中占主要部分的是银行贷款，所以从此次数据上就可以了解到，银行贷款是主要的社会融资形式，所以说在今后的数据方面可能银行贷款还是大家获取贷款的最主要方式，与今年一月份相比，各项贷款余额和人民币贷款余额增速都分别降低了一部分，但整体的增幅还可以接受。从以上的这些数据就可以了解到，今年二月份金融整体上出现了一些下滑，但是这些下滑的情况与国际环境有一定的关系，而且社会融资规模减少主要是受到了信贷增量减少的影响。那么之所以出现这样的情况，是因为二月份正值春节，春节可以说是销售旅游的好季节，而且今年春节时期新冠肺炎疫情比较严重，所以就导致一部分金融领域受到了影响出现了增速下降的情况。

2. 2022年中国A|+金融行业发展研究报告里的总量指标及数值

亲亲，你好，据不完全统计，2020年至2022年9月，AI+金融领域总计发生融资事件104起，轮次分布较为平均。截止2022年9月，AI+金融领域融资事件已达29起，基本持平2021年全年。从技术分类看，机器学习产品与自然语言处理产品更受资本青睐，资本热度较高，而知识图谱和智能语音产品与2020年、2021年相比，资本热度有所下降。从应用场景分布看，融资企业更多布局客服与运营业务优化场景；同时，信贷风控与合规控制、精准营销两大场景的合计占比较高，是融资企业广泛布局的热点场景。【摘要】
2022年中国A|+金融行业发展研究报告里的总量指标及数值【提问】
亲亲，你好，据不完全统计，2020年至2022年9月，AI+金融领域总计发生融资事件104起，轮次分布较为平均。截止2022年9月，AI+金融领域融资事件已达29起，基本持平2021年全年。从技术分类看，机器学习产品与自然语言处理产品更受资本青睐，资本热度较高，而知识图谱和智能语音产品与2020年、2021年相比，资本热度有所下降。从应用场景分布看，融资企业更多布局客服与运营业务优化场景；同时，信贷风控与合规控制、精准营销两大场景的合计占比较高，是融资企业广泛布局的热点场景。【回答】
亲亲，你好，由于金融机构往往具有信息安全要求高、数据处理量大且信息基础设施建设较为完善的特征，人工智能技术得以较早在金融领域营销、合规、风控等多元化场景实现落地应用并得到长足发展。据艾瑞统计测算，2021年AI+金融核心市场规模达到296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2026年，核心市场规模达到666亿元，CAGR=17.6%，带动相关产业规模1562亿元，CAGR=18.2%。分技术产品来看，金融机器学习产品由于与金融机构多业务场景均可密切结合且产品能力在海量高质金融业务数据助力下得到快速提升成为市场主要拉力之一，2021年金融机器学习产品占AI+金融核心产品市场规模比重达42.2%。【回答】
相对指标及数值有哪些【提问】
亲亲，你好，行业概述：金融机构内部市场竞争加剧、金融机构人力成本上升、金融市场监管趋严等客观环境驱使金融机构不断投入预算采购前沿科技，改善传统作业模式，提升金融业务运营水平。AI+金融作为优化金融业务场景的应用技术工具，主要应用于金融机构IT总体架构的中台层与渠道层，精细化解决具体场景的业务数字化诉求。总体而言，AI+金融在金融机构的内生需求、资本持续投入、政策不断扶持的驱动下，获得较为长足广阔的发展空间。细分技术领域：本报告将AI+金融的落地产品分为计算机视觉、机器学习、知识图谱、智能语音与对话式AI、自然语言处理五种类型，将AI+金融的落地场景分为安防与身份识别、信贷风控与合规控制、精准营销、客服与运营业务优化、保险理赔与投顾投研五种类型，探讨每一技术类型产品所适用业务场景、业务价值、市场空间，对比各类技术产品在金融领域的应用情况，给出金融机构对AI+金融产品重要评价维度，为读者提供产品价值参考。商业分析：本报告主要讨论金融科技子公司、AI企业、智能硬件企业、互联网大厂四类AI+金融业内玩家。金融科技子公司背靠母公司业务与数据资源，通常通过资源集成者、任务分包者的角色参与产业链中上游；AI企业通常生产自技术层到应用层的一体化金融解决方案，以垂直细分场景的算法优势见长；智能硬件企业基于已有的端侧硬件产品，逐步研发配套AI+金融软件；互联网大厂凭借品牌效应与互联网产业业务经验，开拓金融领域的业务与生态合作。未来展望：市场竞争方面，头部金融科技子公司与AI企业在抢夺头部金融机构时将面临更为激烈的竞争，腰尾部金融科技子公司联手AI企业占领市场；市场挑战方面，数据安全、算法黑箱、产品公平公正等问题仍然存在，需从用户数据授权、算法稳定性攻克、防止大数据杀熟等方面入手，推进AI+金融产业健康有序发展；市场机遇方面，结合自然语言处理技术的金融精准营销应用将收获更多的市场关注，多模态虚拟数字人为员工培训、客户服务等场景提供多元服务可能性。【回答】

3. 2月份金融数据分析

1、政府债支撑力度减弱，信贷再度拖累。未贴现票据、人民币贷款是主要拖累，信贷低迷主要系当前地产均存压力，基建信贷需求在春节期间或亦有一定减弱。政府债支撑力度减弱，新增专项债临近春节有所下行，国债因到期量较大、净融资为负。
  
 2、票据短贷多增难掩中长贷低迷，居民中长贷首现负值。企业贷款仍有改善依然归功于票据和短贷，而企业中长贷则同比少增，指向地产拖累仍大。居民中长贷新增 历史 上首次为负，上一轮接近负值是2008年，虽然有季节性和高基数影响，但仍表明当前居民购房需求较弱。
  
 3、居民存款下降和财政存款投放放缓促使M2回落；但M1有所走强，企业存款同比多增，M1、M2增速之差亦缩窄至-4.5%，指向当前一系列稳增长政策推动下企业经营活力有所改善。
  
 4、社融信贷集体走弱，政策亟待加码。考虑春节期间数据波动较大，合并1-2月数据来看，社融多增4518亿，政府债多增5294亿是主要支撑，但人民币贷款仍少增。这意味着当前稳增长力度仍不足，财政基建难以独立承托稳经济重任，货币和地产政策亟待加码，降准、降息空间或进一步打开，宽松宜早不宜迟。