2016年,中國爆出8家獨(dú)角獸,總估值964億美元位冠全球;2017年,畢馬威全球百佳金融科技企業(yè)前三甲,螞蟻金服、眾安保險、趣店,皆來自中國;過往兩年,中國成立的金融科技創(chuàng)企達(dá)1753家。
金融科技已經(jīng)成為僅次于互聯(lián)網(wǎng)軟件與服務(wù)的最熱門創(chuàng)投領(lǐng)域(CB Insights:1128宗VC投資,166億美元),一個能夠獲得監(jiān)管支持、多機(jī)構(gòu)分擔(dān)風(fēng)險的新風(fēng)口。
隨著新興技術(shù)的崛起,金融科技從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)轉(zhuǎn)向了智能技術(shù),并被寫入《中國金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》、《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計(jì)劃(2018-2020年)》等重要文件。
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什么是智能金融
▲金融行業(yè)科技應(yīng)用的三大發(fā)展階段(電子化/電子金融→互聯(lián)網(wǎng)+/線上金融→智能金融)
▲科技與金融的融合歷程
▲智能金融的三個階段
金融已經(jīng)經(jīng)歷了電子化到互聯(lián)網(wǎng)化的轉(zhuǎn)變,現(xiàn)在又因其與數(shù)據(jù)的高度相關(guān)性,已成為最先與人工智能相融合的行業(yè)之一。相比于互聯(lián)網(wǎng)金融/線上金融,智能金融具有以下四點(diǎn)特征:
1、自我學(xué)習(xí)的智能技術(shù)。
人工智能將實(shí)現(xiàn)自我學(xué)習(xí)的實(shí)時正循環(huán),云端將無縫融合,介入式芯片等新的硬件形式將催生人機(jī)共融。
2、數(shù)據(jù)閉環(huán)的生態(tài)合作。
智能金融企業(yè)的戰(zhàn)略重點(diǎn)從互聯(lián)網(wǎng)時代的業(yè)務(wù)閉環(huán)轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán),合作企業(yè)間數(shù)據(jù)結(jié)果回傳將可持續(xù)滿足用戶需求的能力的提升。
3、技術(shù)驅(qū)動的商業(yè)創(chuàng)新。
在金融領(lǐng)域,移動互聯(lián)網(wǎng)時代更多體現(xiàn)的是“渠道”遷移;人工智能時代則使得技術(shù)在金融的核心,即風(fēng)險定價上發(fā)揮更大的想象力。
4、單客專享的產(chǎn)品服務(wù)。
“個性化”不再僅限于客群層面,而是針對“某個”實(shí)時客戶,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品服務(wù)的終極個性化。
▲金融新階段四大特征
▲智能金融拓展了金融服務(wù)的廣度和深度
由上可知,智能金融將重塑產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價值鏈,拓寬金融服務(wù)的邊界,推動金融服務(wù)朝著“隨人”、“隨需”、“隨時”、“隨地”的標(biāo)準(zhǔn)不斷進(jìn)步。
目前,智能金融已經(jīng)全面覆蓋客服、風(fēng)控、營銷、投顧和授信等各大金融業(yè)務(wù)核心流程,衍生出互聯(lián)網(wǎng)銀行、直銷銀行、互聯(lián)網(wǎng)保險、互聯(lián)網(wǎng)證券、消費(fèi)金融、小額信貸、網(wǎng)上征信、第三方支付等一系列新興金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域。
▲支持金融技術(shù)創(chuàng)新的政策
因此,智能金融融入各國頂層設(shè)計(jì)。我國2017年7月印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出:將建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng),提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力;創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù),發(fā)展金融新業(yè)態(tài);鼓勵金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備;建立金融風(fēng)險智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。
埃森哲指出,2018年將是消費(fèi)金融的分水嶺,也會成為消費(fèi)金融的風(fēng)控元年。
ABCD技術(shù)解讀
▲智能金融四大關(guān)鍵技術(shù)
▲人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)重構(gòu)金融基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和運(yùn)行邏輯
智能金融依賴“ABCD四大技術(shù)”,即人工智能(Artificial Intelligence)、區(qū)塊鏈(Blockchain)、云計(jì)算(Cloud Computing)和大數(shù)據(jù)(Data)。
其中,人工智能能夠替代人類重復(fù)性工作,提升工作效率與用戶體驗(yàn),并拓展銷售與服務(wù)能力,廣泛運(yùn)用于客服、智能投顧等方面。
區(qū)塊鏈技術(shù)能夠有效節(jié)約金融機(jī)構(gòu)間清算成本,提升交易處理效率,增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性。
云計(jì)算技術(shù)能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)提供統(tǒng)一平臺,有效整合金融結(jié)構(gòu)的多個信息系統(tǒng),消除信息孤島,在充分考慮信息安全、監(jiān)管合規(guī)、數(shù)據(jù)隔離和中立性等要求的情況下,為機(jī)構(gòu)處理突發(fā)業(yè)務(wù)需求、部署業(yè)務(wù)快速上線,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新改革提供有力支持。
大數(shù)據(jù)技術(shù)為金融業(yè)帶來大量數(shù)據(jù)種類和格式豐富、不同領(lǐng)域的大量數(shù)據(jù),而基于大數(shù)據(jù)的分析能夠從中提取有價值的信息,為精確評估、預(yù)測以及產(chǎn)品和模式創(chuàng)新、提高經(jīng)營效率提供了新手段。
A:提高效率 助力惠普
在金融領(lǐng)域應(yīng)用中,人工智能主要包括五個關(guān)鍵技術(shù):機(jī)器學(xué)習(xí)、生物識別、自然語言處理、語音技術(shù)以及知識圖譜。目前,人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的范圍主要集中在智能客服、智能投顧、智能風(fēng)控、智能投研、智能營銷等方面。
▲人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)
其中,機(jī)器學(xué)習(xí)是海量金融數(shù)據(jù)的解決方案:雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)對此有所改善,但在數(shù)據(jù)的有效處理與分析挖掘上仍面臨較大挑戰(zhàn)。詳細(xì)來看,有以下四種途徑:
1、監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘,尋找數(shù)據(jù)集的規(guī)律,對未來趨勢進(jìn)行預(yù)測;
2、無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于嘗試解析數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),并確定其背后的主要規(guī)則(聚類分析可將金融數(shù)據(jù)集基于某些相似性概念將其進(jìn)行分組,因子分析旨在識別金融數(shù)據(jù)中的主要內(nèi)在規(guī)律或確定數(shù)據(jù)的最佳表示方法);
3、深度學(xué)習(xí)方法通過深度網(wǎng)絡(luò)的表示從大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)各種規(guī)律,可用于金融交易各個階段;
4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)則使用算法來探索和尋找最有利的交易策略。
生物識別技術(shù)則主要應(yīng)用于客戶身份驗(yàn)證、遠(yuǎn)程開戶、無卡取款、刷臉支付、金庫管理和網(wǎng)絡(luò)借貸等金融場景,常用的方式包括指紋識別、人臉識別、虹膜識別和指靜脈識別。
自然語言處理(NLP)技術(shù),結(jié)合知識圖譜,大大提升了獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、深度加工的效率。尤其在投研領(lǐng)域,NLP可對海量復(fù)雜的企業(yè)信息進(jìn)行處理,提取分析員最關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo),并進(jìn)行投資分析總結(jié),最大化減少不必要的重復(fù)人力勞動,幫助決策。
知識圖譜可以建立大量的實(shí)體和關(guān)系,可以突破傳統(tǒng)的計(jì)算模式,整合金融行業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù),從而更有效地挖掘潛在客戶、預(yù)警潛在風(fēng)險。
語音技術(shù),往往結(jié)合了語音識別和語音合成技術(shù),提供自然流暢的人機(jī)交互方法,常見于客戶服務(wù),應(yīng)用遍布各大銀行及證券公司的電話銀行、信用卡中心、委托交易、自助繳費(fèi)、充值等各項(xiàng)業(yè)務(wù),以及語音導(dǎo)航、業(yè)務(wù)咨詢、投訴申報(bào)、帳戶查詢、政策咨詢等非交易性業(yè)務(wù)中。
綜上,人工智能有效利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選分析,推動金融服務(wù)模式趨向主動化、智能化,幫助金融機(jī)構(gòu)更高效的決策分析,降低金融服務(wù)成本,擴(kuò)大金融服務(wù)范圍,提升金融業(yè)務(wù)和風(fēng)險控制能力。
▲部分金融人工智能產(chǎn)品功能對比
B:重構(gòu)信用 高效監(jiān)管
區(qū)塊鏈系統(tǒng)由數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、共識層、激勵層、合約層和應(yīng)用層組成,具有去中心化、時序數(shù)據(jù)、集體維護(hù)、可編程和安全可信等特點(diǎn)。
▲區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的技術(shù)架構(gòu)
▲區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
C:支撐大數(shù)據(jù)和人工智能
云計(jì)算擁有以下三大優(yōu)點(diǎn):
1、在IT性能相同的情況下,云計(jì)算架構(gòu)的性價比遠(yuǎn)高于以大型機(jī)和小型機(jī)作為基礎(chǔ)設(shè)施的傳統(tǒng)金融架構(gòu);
2、云計(jì)算可以通過數(shù)據(jù)多副本容錯、計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施,實(shí)現(xiàn)高可靠性和高可擴(kuò)展性;
3、設(shè)備的集中管控加上標(biāo)簽技術(shù),云計(jì)算還實(shí)現(xiàn)了高度自動化的運(yùn)維。
金融行業(yè)對業(yè)務(wù)連續(xù)性有著非常嚴(yán)格要求,涉及到管理制度、技術(shù)方案和物理設(shè)施等多個層次,從而對IT系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可用性、網(wǎng)絡(luò)時延性以及數(shù)據(jù)安全性具有更高的要求。
▲大型金融機(jī)構(gòu)云計(jì)算
此外,金融科技企業(yè)的基礎(chǔ)架構(gòu)大都以云計(jì)算為依托,以充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能技術(shù)。中大型金融機(jī)構(gòu)傾向使用混合云,小型金融機(jī)構(gòu)傾向于將全部系統(tǒng)放在公有云上。
不過,金融行業(yè)IT系統(tǒng)建設(shè)的歷史較長,系統(tǒng)復(fù)雜性強(qiáng),實(shí)現(xiàn)云化集中遷移仍需逐步進(jìn)行:優(yōu)先開發(fā)測試環(huán)境,其次生產(chǎn)環(huán)境?;ヂ?lián)網(wǎng)金融、輔助性業(yè)務(wù)優(yōu)先使用云計(jì)算架構(gòu),強(qiáng)一致性核心業(yè)務(wù)最后考慮上云。
▲部分云計(jì)算企業(yè)產(chǎn)品指標(biāo)對比
D:數(shù)據(jù)即是資產(chǎn)
大數(shù)據(jù)分析可以幫助金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)以事實(shí)為中心的經(jīng)營方法,針對場景提供動態(tài)化的決策建議,從而更精準(zhǔn)地對市場變化做出反應(yīng);從海量信息識別可疑信息和違規(guī)操作,強(qiáng)化對于風(fēng)險的預(yù)判和防控能力;還能識別客戶需求,打造精準(zhǔn)營銷服務(wù)。
目前,金融機(jī)構(gòu)最常使用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景為精準(zhǔn)營銷、實(shí)時風(fēng)控、交易預(yù)警、黑產(chǎn)防范、消費(fèi)信貸和反欺詐等業(yè)務(wù),都需要實(shí)時計(jì)算的支撐。
▲金融大數(shù)據(jù)架構(gòu)
考慮到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫非結(jié)構(gòu)化特征不利于分析,建議金融機(jī)構(gòu)建設(shè)大數(shù)據(jù)底層平臺在部分場景替換傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,并實(shí)現(xiàn)文字、圖片和視頻等更加多元化數(shù)據(jù)的存儲分析,有效提升金融結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力。
重點(diǎn)大數(shù)據(jù)企業(yè)都提供Hadoop/Spark大數(shù)據(jù)分析平臺、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)產(chǎn)品。但在上層應(yīng)用上,如分布式數(shù)據(jù)庫、畫像分析、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析和數(shù)據(jù)可視化,僅有部分企業(yè)提供。
▲部分大數(shù)據(jù)企業(yè)產(chǎn)業(yè)指標(biāo)對比
高速增長的市場
▲全球金融科技發(fā)展?fàn)顩r
▲近五年全球風(fēng)投對金融科技公司投資額和次數(shù)
從創(chuàng)投市場來看,全球金融科技產(chǎn)業(yè)正處于高速增長態(tài)勢。
波士頓咨詢公司的研究數(shù)據(jù)顯示,2016 年全球金融科技企業(yè)數(shù)量增長了 167%,達(dá)到8000 家,是 2015 年的約 2.7 倍;2016 年全球金融科技初創(chuàng)企業(yè)融資額增長了364%,達(dá)到 839 億美元,是 2015 年的約 4.5 倍。
▲北美和亞太地區(qū)金融科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)融資比例
其中,北美地區(qū)金融科技市場較為成熟,各細(xì)分領(lǐng)域的企業(yè)融資規(guī)模相對均衡,側(cè)重于為消費(fèi)者提供更加便捷的金融服務(wù);在亞太地區(qū)金融服務(wù)水平相對滯后,仍存在大量未開發(fā)市場,金融科技使金融服務(wù)觸及海量長尾用戶(市場需求廣闊,發(fā)展?jié)摿薮螅?/p>
▲近五年中國金融科技投資額和次數(shù)
作為人工智能最有力的落地場景,我國金融科技的投資額自2012年起實(shí)現(xiàn)了高達(dá)119%復(fù)合增長率,投資次數(shù)也穩(wěn)步攀升,被認(rèn)為是金融科技市場總體發(fā)展全球第二位(根據(jù)美國國際貿(mào)易署發(fā)布的《2016 頂級市場報(bào)告》)。
據(jù)五道口金融學(xué)院的中國金融科技企業(yè)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì),過往兩年成立的創(chuàng)業(yè)公司達(dá)1753家; Visual Capitalist數(shù)據(jù)顯示,2016年全球金融科技獨(dú)角獸27 家,中國8家,僅次于美國(14家),獨(dú)角獸估值規(guī)模方面中國企業(yè)964億美元全球第一(全球1389 億美元,美國310億美元);2017年畢馬威發(fā)布的《全球金融科技100強(qiáng)》報(bào)告中,排名前3的公司都是中國企業(yè)(螞蟻金服、眾安保險、趣店),排名前十的企業(yè)有5家來自中國(另有陸金所、京東)。
▲國內(nèi)智能金融創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司涉及金融服務(wù)的各個領(lǐng)域
▲智能金融應(yīng)用點(diǎn)分布
我國創(chuàng)企的創(chuàng)新方向從金融服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)化逐步深入到金融服務(wù)的技術(shù)重構(gòu)、流程變革、服務(wù)升級、模式創(chuàng)新等,幾乎滲透到了傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的方方面面。從通用技術(shù)應(yīng)用的語音識別、活體識別、區(qū)塊鏈、云等到細(xì)分場景應(yīng)用的信貸、理財(cái)、保險、資管等,無一不包;傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)爭先與科技公司達(dá)成戰(zhàn)略合作,互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛搶灘。
▲中美金融科技各領(lǐng)域代表公司成立時間對比
從消費(fèi)市場來看,在互聯(lián)網(wǎng)巨頭(GAFA,BATJ)所營造的增值服務(wù)和美好體驗(yàn)的氛圍下,客戶對于金融業(yè)的訴求已不再是簡單的“更多產(chǎn)品”或“更高效率”。市場對于數(shù)字金融的接受度正在悄然提高。
2017年埃森哲與Allen International的調(diào)研數(shù)據(jù)表明,67%的客戶為了得到更加符合個人需求的服務(wù),愿意授權(quán)金融機(jī)構(gòu)獲取更多的個人信息;71%的客戶在咨詢銀行業(yè)務(wù)時,希望得到自動化輔助服務(wù);而亦有31%的客戶愿意通過搜索引擎或電商平臺來購買銀行的金融服務(wù)。
▲各金融細(xì)分領(lǐng)域的發(fā)展空間
與從同時,我國金融市場潛力巨大:8億經(jīng)濟(jì)活躍人口,有央行征信記錄人群僅3億,尚有5億人未被覆蓋到,信貸線上化率僅6%。188萬億資產(chǎn)管理規(guī)模,非銀行存款占58%,資產(chǎn)配置優(yōu)化空間巨大,而線上化率僅10%。
▲個人信貸鏈條智能化應(yīng)用
產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)
▲金融科技產(chǎn)業(yè)生態(tài)結(jié)構(gòu)
我國金融科技產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系主要由金融企業(yè)、科技企業(yè)、金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會和研究機(jī)構(gòu)組成。其中,金融企業(yè)主要是運(yùn)用科技企業(yè)提供的“ABCD”等先進(jìn)技術(shù),提供創(chuàng)新金融服務(wù),監(jiān)管機(jī)構(gòu)主要是依據(jù)國家相關(guān)政策法規(guī)對金融企業(yè)進(jìn)行合規(guī)監(jiān)管,行業(yè)協(xié)會和研究機(jī)構(gòu)主要是進(jìn)行研究,推動行業(yè)交流和標(biāo)準(zhǔn)制定。
金融和科技的發(fā)展由來已久,在一定程度上相輔相成、共生發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融概念的提出打開了生態(tài)融合的開端,金融與科技的各參與方從渠道合作到業(yè)務(wù)競爭,最終走向生態(tài)共建。根據(jù)我國金融科技產(chǎn)業(yè)主體的發(fā)展特點(diǎn),從“新金融”和“新技術(shù)”兩個不同角度,可將金融科技企業(yè)分為兩大主要類型:科技金融類和金融科技類。
▲按原生背景劃分的科技金融
▲按業(yè)務(wù)類型劃分的科技金融
金融科技類企業(yè)主要是創(chuàng)新型的金融服務(wù)提供方,從原生背景(最初的行業(yè)屬性)出發(fā)可進(jìn)一步劃分為互聯(lián)網(wǎng)、金融IT、傳統(tǒng)金融、其他傳統(tǒng)行業(yè)和初創(chuàng)背景,從業(yè)務(wù)領(lǐng)域出發(fā)可進(jìn)一步劃分傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)類。
▲按技術(shù)領(lǐng)域劃分的金融科技企業(yè)
▲按服務(wù)領(lǐng)域劃分的金融科技企業(yè)
金融科技類則指新興技術(shù)支撐服務(wù)提供方,從技術(shù)領(lǐng)域(云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等)出發(fā)可進(jìn)一步劃分為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能四類,從服務(wù)領(lǐng)域(客服、風(fēng)控等)出發(fā)可進(jìn)一步劃分為客服、風(fēng)控、營銷、投顧和支付五類。
▲智能金融三種合作模式
金融網(wǎng)絡(luò)化的初期,金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)在渠道層面展開初步合作。這個時期,流量是科技企業(yè)的主要優(yōu)勢,而金融產(chǎn)品則仍把握在金融機(jī)構(gòu)手中,因此金融機(jī)構(gòu)借助科技企業(yè)的線上渠道進(jìn)行金融產(chǎn)品銷售是該階段金融與科技合作的主要模式。
▲智能金融市場從細(xì)分到壟斷過程
隨著金融網(wǎng)絡(luò)化和移動化的進(jìn)一步發(fā)展,科技企業(yè)作為流量入口的優(yōu)勢日益凸顯,雙方出現(xiàn)競爭之勢,金融服務(wù)鏈條走向細(xì)化,出現(xiàn)局部壟斷。科技企業(yè)通過研發(fā)創(chuàng)新金融產(chǎn)品沖擊傳統(tǒng)金融,受到挑戰(zhàn)的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)也逐步拓展互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)進(jìn)行反擊,在金融業(yè)務(wù)場景基礎(chǔ)上豐富生活場景,守護(hù)用戶和流量。
▲金融產(chǎn)業(yè)鏈各方參與角色蛻變
進(jìn)入智能金融時代,出于優(yōu)勢互補(bǔ)與資源整合的需要,生態(tài)各方合作愈加緊密,呈現(xiàn)成利潤共享化、風(fēng)險共擔(dān)化和合作伙伴化的變化趨勢,共同構(gòu)建未來智能金融生態(tài)體系。
未來智能金融生態(tài)將在各方推動努力下構(gòu)建并持續(xù)進(jìn)化。市場會愈加細(xì)分,局部構(gòu)成壟斷。各方在切分金融服務(wù)鏈條的同時,升級完善自身能力,對應(yīng)的參與角色也有所蛻變。最終生態(tài)將會全面開放,各方達(dá)成多維深度的合作。
▲智能金融生態(tài)圈(百度金融 )
智能技術(shù)突破發(fā)展、場景應(yīng)用加快落地、業(yè)界機(jī)構(gòu)深化合作將刺激我國智能金融的發(fā)展,守護(hù)目前金融科技的優(yōu)勢,縮短與發(fā)達(dá)國家傳統(tǒng)金融體系之間的差距,快速彌補(bǔ)國內(nèi)金融的信用邏輯缺失,實(shí)現(xiàn)直接金融、普惠金融。不過這中間的挑戰(zhàn)也不少,包括人才缺口、行業(yè)監(jiān)管(量化監(jiān)管和準(zhǔn)入式監(jiān)管)、個人信息安全管控風(fēng)險、寡頭效應(yīng)等。
未來智能實(shí)驗(yàn)室是人工智能學(xué)家與科學(xué)院相關(guān)機(jī)構(gòu)聯(lián)合成立的人工智能,互聯(lián)網(wǎng)和腦科學(xué)交叉研究機(jī)構(gòu)。由互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)化論作者,計(jì)算機(jī)博士劉鋒與中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心石勇、劉穎教授創(chuàng)建。
未來智能實(shí)驗(yàn)室的主要工作包括:建立AI智能系統(tǒng)智商評測體系,開展世界人工智能智商評測;開展互聯(lián)網(wǎng)(城市)云腦研究計(jì)劃,構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)(城市)云腦技術(shù)和企業(yè)圖譜,為提升企業(yè),行業(yè)與城市的智能水平服務(wù)。
原文標(biāo)題:185頁深度報(bào)告 扒一扒AI金融的老底【附下載】
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