期刊名称:人工智能 创刊时间:2017年12月 主管单位:工业和信息化部 主办单位:中国电子信息产业发展研究院、赛迪工业和信息化研究院(集团)有限公司 刊期:双月刊 国内统一连续出版物号:CN 10-1530/TP 国际标准连续出版物号:ISSN 2096-5036 邮发代号:80-381 电话:010-88558766 email:aiview@ccidmedia.com
当下,人工智能的应用与研究已经成为全球最热门的话题之一。不久前,Neuralink发布脑机接口产品,惊艳了人们对于人工智能世界的梦幻与想象。人机交互、脑机相连……人类与AI共生的时代真的到来了吗?本文对人工智能研究的热望提出了独特的冷思考,从机器学习到机器行为,深入浅出,提出了人工智能研究领域不可忽略的重要议题,即伦理性的哲学命题。本文倡导用东方文明特有的包容,扎扎实实对人工智能进行研究。在赋予机器智能的同时,也不忘对机器行为进行审视,这才是人工智能未来发展的方向。
本文针对金融科技提出了一个全新分析框架,从基础概念出发研究金融科技前沿趋势,并重点讨论四方面问题:身份管理、账户体系与区块链的价值范式,数据要素市场和金融信息处理,金融科技对金融组织形式的影响,以及金融科技监管。
人工智能的出现对商业银行传统借贷模式产生颠覆,本文通过解构人工智能在借贷中运用的核心技术,结合案例和数据分析,将人工智能对借贷业务的影响总结为两个层面:一是业务模式创新,通过服务长尾市场实践了普惠金融;二是对传统模式改进,降低机构业务成本的同时提升用户体验,全面提升我国金融行业的服务能力。
领先市场发现价格是指导债券投资的核心要素。传统定价方法一般先对样本券进行信用等级分组,然后对不同等级分组构建收益率曲线,经对未来现金流的折现后计算所得,其所考虑的信用溢价因素完全依赖信用等级,难以捕捉发债企业和个券自身的差异性。本文提出了一种基于大数据的KYZ智慧定价方法,以解决传统估值方式的痛点,充分高效利用金融大数据实现债券估值。本文以房地产行业的信用债为实验样本,所介绍的模型估值能够较好领先市场,通过与市场公允的中债估值和市场交易价格做对比,发现其对T+1日中债估值和市场交易价格的预测误差小于9.5bps,对债券的投资有较好的指导价值。
知识图谱在保险行业具有广阔的应用前景。本文对知识图谱的基本概念及相关服务作了介绍;对保险行业应用知识图谱的需求、机遇,及挑战进行了总结;同时,我们在此基础之上,提出了一套针对保险行业特点的以知识图谱为核心、以自动知识抽取为构建目标、以应用为落地点的人工智能解决方案。
AI的发展离不开高质量的数据源,而数据所代表的内容与个人隐私、安全息息相关,随着数据泄露事件的频发,数据安全正得到了越来越多的关注。如何兼顾数据的流动、分享与个人隐私的保护?如何令不同数据拥有方以安全有效的技术手段共同训练使用AI模型?近年来,以密码学为代表的隐私计算技术为这些问题提供了可能的解决方案。本文首先介绍这一问题的背景和主要特点;然后结合开源隐私计算框架Rosetta,介绍在金融、人脸识别等场景中,如何赋能AI系统以隐私保护的能力;最后简述该领域的未来发展趋势。
AI技术在人类的第四次工业革命中主要扮演动力引擎的角色。近二十年来,得益于人类生活大量数字化的转变积累,以及硬件算力性能、软件算法效果的快速提升,财富管理行业正经历数字化到智能化的变革。本文将介绍AI在海内外投资中的应用,探究人工智能与人类智慧究竟会以怎样的方式碰撞与交融,以AI+HI(人工智能+人类智慧)交互投资这种新型的生产关系模式,为资管产品带来用户体验层面的革新。
当前,量本投资在金融市场上是最有潜质大幅提升投资效能的方式之一。本文介绍了量本投资的内涵和外延,深入探讨了量本投资目前所面临的技术瓶颈,综述了其在国内市场的基本情况,并具体介绍了通联数据投研框架的实践路径,最后针对量本投资在未来技术上的潜在发展方向提供了几种设想。
随着中国保险业务的快速增长,保险深度和密度的不断增加,传统核保存在数据资产沉淀不足、处理效率低下、人工成本高昂、主观影响核保结论等业务痛点。腾讯基于云智天枢人工智能服务平台和能力,搭建了一套人工智能保险服务平台——云智优保,围绕着"泛化、高效、便捷"三个维度打造一站式保险解决方案。通过医疗影像结构化识别、医疗图谱、核保规则引擎,基于多样化人工智能技术融合方案,对医疗图像数据进行准确高效的结构化识别。帮助核保师有效地解决了信息录入和人工复核的效率瓶颈和核保决策的能力瓶颈,提升业务处理效率的同时,降低了人工核保的不确定性,并有效提升了数据价值。
全面应用新兴技术是资产托管行业的战略选择,资产托管业务将继续加快与新兴科技的融合,对具体业务场景进行梳理和诊断,提炼出可以运用新技术的环节,大幅提升作业效率或解决业务痛点,提升核心竞争力。加强顶层设计,做好前瞻布局、严格数据治理、加强人才储备,推动资产托管行业朝数字化、智能化方向转型。
小微信贷作为金融业务"皇冠上的明珠",其业务开展难度的根源在于如何通过"合理成本"解决银企之间信息不对称的问题。参考国内外经验,围绕小微信贷业务形成的IPC小微贷模式、台州银行模式、信贷工厂模式等,存在人工成本过高、客群覆盖有限、难以形成规模效应等问题,无法从根本上解决小微企业融资难、融资贵的难题。伴随大数据、云计算等新技术的发展与应用,互联网金融突破了传统模式收集客户信息的边界问题,能有效地降低人工成本,实现数据采集、拓客、征信、放款、回款等全流程自动化,为解决小微企业融资难题提供了新思路。但同时应注意到,当前互联网金融业务模式尚不成熟,出现了对数据质量及来源要求较高、侵犯客户个人隐私、产品与服务同质化、"线下"宣传与服务能力有限等问题,破解小微企业融资难、融资贵问题仍然任重道远。
我国中小银行发展金融科技,可借鉴美国社区银行与金融科技公司合作发展的一种趋势,结合中小银行的特殊性,发挥金融科技公司开发新技术、拓展新业务、获取新客源等优势,解决中小银行同质化困境,探索一条符合我国中小银行的金融科技之路。