这片掘金蓝海正在爆发，未来7年的年均增速高达40%（组图）

在全球最具诱惑力的掘金风口处，各路英雄云集于此，一场抢占下一轮财富和产业制高点的华山论剑，正徐徐展开。

高盛发布的数据显示，2022年，全球人工智能（AI）市场规模约为197.8亿美元，预计到2030年，这个数据将冲高至1591.03亿美元。也就是说，从2022年到2030年，AI产业规模的年均增长率高达38.1%。

全球AI争夺战，硝烟已起。

1

AI就是未来

伴随ChatGPT的异军崛起，越来越多的人相信，在全球下一轮产业革命中，AI就是主导者。

目前全球AI产业，早已风起云涌。

风投数据分析公司PitchBook的统计数据显示，2023上半年，全球人工智能领域共计发生融资1387件，筹集融资金额255亿美元，平均融资金额达2605万美元。

高盛也极其看好AI产业的发展前景。

AI市场规模层面，高盛预计到2030年，AI市场规模将达到1591.03亿美元，2023年起的未来7年内，年均增长率将达到40%。此外，高盛对生成式人工智能（AIGC）的经济潜力充满信心，并认为到2025年，全球生成式AI投资规模或达到2000亿美元左右。

高盛近日在一份团队报告中预测，在广泛使用后的10年里，生成式人工智能可能将推动全球劳动生产率每年提高1个百分点以上。

在高盛看来，目前全球AI产业发展已形成多个梯队。其中，美国和中国为第一梯队，而第二梯队包含英国、德国、新加坡等11个国家，瑞典和荷兰首次进入这一梯队；第三梯队包括丹麦、芬兰等12个国家；第四梯队包括捷克、巴西等21个国家。

2

美国领跑AI争夺战

美国的AI产业正蓬勃发展，并正成为全球AI产业的领跑者。

以融资为例，2022年美国人工智能领域的融资金额为243.5亿美元，2011年-2022年的复合年均增长率高达422.5%。

今年以来，美国AI产业的并购式整合大戏也是“你方唱罢我登场”。

6月底，美国大数据巨头Databricks宣布以13亿美元的价格，收购生成式AI公司MosaicML。此外，云数据管理领军企业Snowflake收购了AI搜索初创公司Neeva。

北美SAAS龙头公司的nCino，或许就是美国AI产业迅猛发展的缩影。

作为一家美国上市企业级软件科技企业，nCino一直以其卓越的产品和创新的解决方案在银行和金融领域引领潮流。其公司市值已接近35亿美元，年销售额更是突破了4亿美元。

nCino近年来积极通过兼并收购战略来加速其业务增长，展现出其强大的市场野心。在2021年，nCino以高达12亿美元的报价成功收购了SimpleNexus，这是一家专注于房屋贷款领域数据软件的企业。这次战略收购不仅为nCino的产品生态注入了新的活力，也在市场上引起了轰动。其收购估值倍数高达40倍P/S比率，这一数字不仅凸显了SimpleNexus的潜力，也展现了nCino对于市场未来发展的信心。

SimpleNexus在购房流程中的整合优势不可小觑。通过将购房流程中的各个环节整合为一个无缝的端到端体验，使得信贷员、借款人、房地产经纪人和结算代理人能够高效管理整个购房过程。这极大地提升了用户体验，也为nCino提供了更多跨领域的合作机会。

值得注意的是，SimpleNexus此前为全国300多家独立抵押贷款公司、80多家银行和信用合作社以及41000多家贷款发起人提供服务。仅在2021年的前9个月，SimpleNexus的软件在美国的每7笔抵押贷款中就有超过1笔得到应用，这显示了其在行业中的广泛认可和影响力。

此次收购也使得nCino的市场范围自然扩展到了美国销售点抵押贷款市场，进一步巩固了其在单一数字银行平台领域的竞争地位。这一举措不仅扩大了nCino的可服务目标市场，还在“AI+Fintech”领域打下了坚实的基础。和nCino一样，SimpleNexus也采用基于每席位订阅的收入模式，这使得公司能够更可预测、更经常性地实现财务业绩，不再过度依赖于抵押交易量的波动。

值得一提的是，AI公司与Fintech公司的合作呈现出双赢的局面。AI公司能够稳定获得收入，同时Fintech公司也因此获得了更高的审批效率与利润率。在当前全球范围内，银行业正在积极推动数字化转型，这为“AI+Fintech”公司的合并提供了广阔的市场认可和发展空间。

nCino收购SimpleNexus不仅是两家企业的战略合作，也是整个银行和金融科技行业发展的一个缩影。这种深度合作在加速数字化转型、提升用户体验以及拓展市场领域方面都发挥着积极的作用，也将为更多类似合作树立成功典范。

3

AI大戏中，

澳洲不会缺席

值得一提的是，博满澳财此前在A轮领投的澳洲AI金融公司Rich Data Co (RDC) 也受到了nCino的关注，并正通过与nCino合作的方式进入美国市场。RDC是一家人工智能、数据平台软件科技企业。其从历史数据中提炼模型，将模型应用于未来的应用场景，进行自动化决策。

RDC的核心数据分析基于时间序列分析，通过分析判断客户的现金流特征，例如现金流自身的特征和季节性特征，提炼出将近100个模型原型。在应用过程中，根据每一个贷款客户自有的现金流规律，套用一个最适合的模型原型，进行信用风险评估和决策制定。

受益于此特征，RDC的数据分析软件被应用在以银行为主的信贷公司。此前，银行业受制于单笔贷款金额小、中小企业尽职调查成本高的原因，虽然中小企业贷款的净息差最高，但较为低效的审批流程使得银行无法快速、有效地提高中小企业贷款业务体量。

而RDC通过数据+算法实现的信贷自动化，能够实现贷款审核流程自动化与精准的坏账评估。其不仅能够对贷款进行高、中、低风险分级，降低或避免对低风险贷款的人为审核投入，提高银行效率，还在Covid期间，通过实时数据分析出Westpac建筑业贷款客户实际财务数据不支持提升准备金率的决策，让Westpac释放准备金近5000万美金，直接帮助银行提升当期利润。

此外，作为应用在银行业的AI，RDC的产品有着极深的护城河，其在技术性、安全性与合规性上有着极大的投入。其产品能够在银行庞大、复杂的现有系统构架的基础上，顺利地嵌入银行系统，并严格按照数据安全的要求，实现信贷每个决策节点的透明化。

不仅如此，RDC通过与NAB过去的合作以及现在和Westpac的合作过程中，拿到了大量的银行真实数据，随着每一个客户的增加，数据得以积累，RDC的模型就会更准确。因此，其产品在澳大利亚市场上拥有先发制人的优势。

此外，企业级软件客户更换供应商的成本极高，要考虑到功能性、用户体验、合规性以及数据安全等问题，RDC等软件进入银行系统之后，没有特殊原因，银行不会考虑更换供应商。

目前，RDC正开放B轮融资，并由澳洲四大银行之一战略领投，同时也锁定了两家美国机构跟投，帮助其拓展美国业务。像RDC这类有极高行业壁垒的AI应用企业，也不排除其日后被更大型资本、或可与其进行业务整合的大型机构收购的可能。

澳财投研观点

 在当下，绝大多数人都已习惯用贷款来购买汽车或房屋，用保险来支付医疗账单。但相同的故事，对于那些无法获得金融服务的人来说，几乎不可能有足够的储蓄来支付账单，更无法积累可以传承给下一代的财富。

普惠金融仍是世界各地的一个重大问题，生活在新兴经济体的近十亿人无法获得正规的储蓄和信贷。即使是在美国，许多人仍然依赖于汇票、支票兑现服务和发薪日贷款等服务，贷款成本更低的信用卡与传统贷款并没有被广泛的应用。贡献了社会绝大部分就业岗位和工业产值的中小企业在发展过程中也遇到了“贷款难”的问题，受限于经营规模较小、抵押物不足等问题，加之中小企业信用度低，难以寻找到合适的担保人，其贷款渠道逐渐萎缩。

而人工智能的应用使得普惠金融成为可能，更为精准、高效的计算系统使得银行在控制成本的同时，可以应对贷款数额小、笔数多、时间性强的贷款。其不仅能增强银行盈利能力，还能将优质的服务带给成百上千万的人，使得更多的家庭可以通过安全且实惠的交易账户进行日常交易，持有保险以防范风险，实现家族财富的传承。