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科技金融

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    伴隨生成式人工智能、大語言模型等技術飛速發展,人工智能歷經多次起落沉浮終于迎來全面爆發,必將帶來一場劃時代意義的變革。尤其在金融行業,生成式人工智能正為金融數字化轉型帶來全新發展動能,許多金融科技公司瞄準模型,布局算力,整合數據,深挖場景,推動AI在金融行業的創新應用與發展。

 
  融360作為金融科技領先企業,近年來一直在積極探索用最前沿科技創新技術融合于金融創新轉型升級之中,在增強自身核心競爭力的同時,為金融行業創新發展賦能。現在,融360正在結合生成式AI技術實現產品創新,將其應用到智能風控、智能運營、智能營銷等領域,打造全新的“AI+金融場景”智能解決方案。
 
  日前,融360聯合創始人、CEO葉大清向記者介紹了他在2017年發表的一篇署名文章中提出的一系列觀點和作出的分析預測。他當時提出:“未來,人工智能將變為各個行業的基礎設施和標配,而作為天生就以量化來集中和分配資源的金融行業,應該是成為此次變革的先鋒和主力。”這一具有遠見卓識的論斷,如今已成為現實,從智能風控到智能營銷,從大數據征信到個性化運營,無不映射出人工智能在金融領域所帶來的深刻影響。
 
  金融天然適合AI應用,“大數據+”對金融的改變最顯性
 
  據葉大清介紹,1956年,幾個計算機科學家提出了“人工智能”的概念。“人工智能”概念從出現到今天的60多年里,經歷過了兩次“期望泡沫”破滅的“冬天”,終于在大數據飛速發展的基礎上迎來了爆發。這一次改變的,將會是整個人類。
 
  葉大清介紹,從全球范圍來看,人工智能領先的國家主要有美國、中國及其他發達國家。截至2017年6月,全球人工智能企業總數達到2542家,其中美國擁有1078家,占據42%;中國排名第二,擁有592家,占據23%。
 
  其中,中國的Fintech公司對金融AI積極性最大、參與程度最高。盡管中國金融科技起步晚了10年,但正如有識人士所說,中國金融AI可能實現彎道超車,贏在終點。我們清晰地看到金融行業這幾年的變革程度和速度。可以說,在大數據發展和人工智能發展的初期,對于中國金融市場的改變最為真實、迅速、有效。
 
  其中最為直觀的,就是大數據對于金融征信的改變。在大數據征信興起之前,美國95%以上的美國個人擁有自己的FICO評分(美國主流的征信評分模型,被絕大多數金融機構認可),而中國的傳統的央行征信系統中,當時只有不到4.4億人有完整的信貸記錄,征信的真實覆蓋率只有35%。另外10億人只有存錢的權利,需要借錢時就被銀行拒之門外。
 
  經過2015年“中國大數據征信元年”的爆發,僅僅兩年時間,基于“互聯網+”的大數據征信端口及體系已經初步建立,擁有大數據征信的人數超過了傳統征信的覆蓋。同時通過大數據、人工智能的授信模型也在不斷發展并形成規模,越來越多的人可以通過大數據征信和風控享有“借錢”的權利。
 
  95%和35%的差距正在迅速縮小,大數據技術和人工智能讓中國金融行業快速發展,從某個層面上來說,我們甚至比發達國家做得更好。20年前,類似的無抵押信用貸款在美國仍需要大量人工干預,而現在,在中國幾秒鐘就可以做出“千人千面”的精準決策。借助大數據技術,我們可以迅速走完西方國家花了幾十年甚至上百年走過的路,建立起與我國大國地位相匹配的金融征信數據庫,為金融和其他行業發展奠定堅實的基礎。
 
  中國在“AI+大數據+金融”方面獨具優勢,金融AI將比無人駕駛更早實現商業化
 
  葉大清認為,目前,無論是從規模、創新,還是在政府的重視程度上,中國“AI+大數據+金融”都擁有得天獨厚的優勢。基于以下六大優勢,中國金融AI將比無人駕駛更早實現商業化。
 
  優勢一:海量用戶與數據。中國的總人口和如此之多的手機網民,每天會產生海量的數據,對于人工智能行業來說,中國AI“石油”豐富。AI的發展離不開場景,而最豐富的場景在中國。
 
  優勢二:強勁的金融需求。對比美國,中國消費金融市場的滲透率比美國低、增長速度快且潛力巨大。預計未來國內消費信貸市場的復合增長率將達到28%,信用卡市場增長率達到17%,中小微企業信貸增長率達到11%。另一方面,金融服務線上滲透率的提升也會進一步驅動市場的增長。2017年線上信貸用戶的數量僅占到中國總人口的13%,遠低于美國目前31%的水平。
 
  優勢三:價值鏈欠發達,唯技術能解決。就零售金融產業鏈和價值鏈來看,美國在信息處理、征信、風險評估、資金供給、供求、產品等方面都較為完善,而中國基礎設施不夠完善,金融機構不夠成熟,老百姓也缺乏金融知識,這恰恰給金融科技公司提供了創新的空間,給中國金融提供了彎道超車的機會。
 
  優勢四:中國人工智能的理論、技術、應用逐漸向世界領先靠攏。在“深度學習”、語音識別、視覺識別等研究領域,中國正超過美國走向領先地位;在網絡購物、移動支付、共享經濟等應用領域,已經走在了世界前列。這為中國發展大數據金融奠定了技術支持。
 
  優勢五:開放包容的政策環境,讓中國金融AI發展插上了翅膀。從2015年開始,中國出臺了多個支持人工智能的政策。2017年3月,“人工智能”一詞首次寫入《政府工作報告》。當年7月20日,國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》,也將AI上升到國家戰略高度。《規劃》為中國的AI描繪了美麗前景——到2030年,實現中國AI理論、技術和應用總體達到世界領先水平。
 
  優勢六:人工智能和金融科技項目投資熱度高漲。2012-2016年,我國人工智能投資額和投資次數不斷上升,2016年,我國的人工智能投資金額16.6億美元,投資次數285次。據億歐智庫的統計,截至2017年8月31日,國內智能金融公司中125家獲得融資,累積融資額已經超過250億人民幣。
 
  葉大清認為,金融業是大數據和人工智能最好的一個應用行業,尤其是身份認證、風險控制、洞察運營或個性化運營尚。相對于無人駕駛的汽車來說,金融人工智能時代將更早來臨,成為人工智能時代最強先鋒。
 
  “大數據+”和AI助金融騰飛,并將反哺整個生態系統
 
  葉大清介紹,數據顯示,從2005年4%的低點至2015年8.4%的高點,在這11年間,中國的金融業增加值占比翻了一番。與美英日等發達國家相比,我國金融業增加值占比于2013年超過美國,于2015年超過英國。2015年,中美日英四國的金融業增加值占比分別為8.4%、7.2%、4.4%、7.2%,中國已超過另外三國。
 
  葉大清表示,中國已經成為一個金融大國,未來會成為一個金融強國,而“AI+大數據+金融”就是助推器。
 
  他說,我們經常將中央銀行宏觀政策比喻成心臟,那么金融體系就像是人體的血管,將資源和能量運輸到各個器官。發展大數據金融就能豐富“血管”布局,鏈接更多的個體“細胞”,讓資金的集中和調配更為有效,從而將“血液”輸送到實體經濟的“毛細血管”里。
 
  現實中,“大數據+金融”產生的真實效果,讓幾乎所有因大數據而建立的新產業都將新金融視為新的價值點。我們看到無論是線上購物、出行、餐飲、租房、二手車交易等一切可能產生大數據的環節,都在為“大數據+金融”提供資源。同時,“AI+大數據+金融”也在反哺整個生態系統,成為“大數據+”產業群的先鋒。
 
  葉大清表示,2017年11月,簡普科技(NYSE: JT)作為金融第一股在美國紐交所上市,作為金融行業“送水工”,未來我們將在簡普科技平臺模式基礎上,繼續加大在金融AI領域的投入力度。中國金融AI已經來臨,我們需要抓住機會,也有責任承擔這一歷史責任。
 
  讓金融更簡單 “AI+金融場景”智能解決方案戰略升級
 
  談及人工智能的未來趨勢,葉大清向記者表示,“真正的Web3是人工智能互聯網”。他說,“AI將帶來生產力的巨大變革,并且將是比互聯網以及移動互聯網大6-10倍的機會。”
 
  葉大清預測,“ChatGPT等生成式AI在金融行業的起步雖晚,但將會是投資和應用最多、最大和最重要的行業。”金融行業具有龐大的客戶基礎和多樣化場景,在客戶服務、欺詐檢測、貸款發放、財富管理、風險管理和合規法律等金融場景中,AI均大有可為。比如,根據客戶的個人財務目標和風險承受能力提供定制化投資建議,借助GPT的機器學習能力不斷改進風險管理流程等。
 
  據他介紹,作為全球金融AI第一股,融360不斷通過AI技術深化布局,戰略升級“AI+金融場景”智能解決方案,進一步實現“讓金融更簡單,成為每個人的金融伙伴”的使命與愿景。早在2018年,融360就推出了全球首款金融科技AI機器人“融八牛”,目前引入ChatGPT和其他生成式人工智能技術,升級金融AI機器人,打造數字孿生,服務銀行數字化轉型。同時,在優化風險管理、提高信用卡/貸款推薦效率、革新保險體驗、幫助政府自動識別和分類轄區內的關鍵風險信息等場景方面,融360進行了全面升級,并已將AI技術初步應用于實際場景中,為銀行、保險公司、財富管理公司、電信運營商、電商等金融機構、非金融企業提供全流程數字化解決方案。
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