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《世界独角兽企业发展报告2024》在郑州发布，该报告显示，全球独角兽企业超1200家，总估值达3万亿，金融科技与人工智能成为热门领域。 7月9日至11日，2024独角兽创新发展大会在郑州举办。期间长城战略咨询发布《世界独角兽企业发展报告2024》，该报告指出，全球独角兽企业总数突破1200家，总估值超3万亿美元。报告发现，金融科技与人工智能成为独角兽企业的热点赛道。 长城战略咨询董事长武文生表示，截至2023年底，全球拥有独角兽企业1201家。其中，2023年新进独角兽企业145家，2023年新获融资企业为310家。报告显示，从分布看，中美两国在全球独角兽企业中占据主导地位。全球独角兽企业的平均成长周期为4.74年，中国和英国独角兽企业成长周期最短，约为4.3年。 武文生建议，优化创新创业环境、发展创业资本、加大开放力度是培育独角兽企业的关键。对于郑州等城市，武文生建议结合产业基础和区位优势，通过传统产业数字化升级及引进外部科创资源，培育更多独角兽企业，促进产业升级。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

　　在著名金融学者曹凤岐教授的79周年诞辰到来之际，凤岐金融发展论坛第十一期于7月5日晚在北京大学光华管理学院隆重召开。本次论坛由北京大学曹凤岐金融发展基金和北京大学金融与证券研究中心共同主办，邀请到了曹凤岐先生的学生——资深银行家与金融学者、中国银行原行长李礼辉博士，围绕“AI技术迭代与数字金融创新”主题展开了精彩分享。 　　除北京主会场外，论坛还开设了深圳、上海、西安、成都、青岛及广东在内的六个分会场，近200位全国各地的校友及金融领域的学界及业界的专家学者们共同探讨人工智能技术迭代对数字金融领域带来的创新与挑战。 　　会议现场 　　会议伊始，北京大学曹凤岐金融发展基金理事会主席、北京大学光华管理学院党委书记马化祥教授致开幕辞。他深情回顾了曹凤岐教授在金融教育、理论研究和改革实践中的卓越贡献，并强调了人工智能技术在当前金融行业革命性变革中的重要作用。马化祥指出，随着人工智能技术的快速进步，特别是ChatGPT等大语言模型的出现，金融业作为数据密集型行业，正面临革命性的变革。然而，技术的发展也带来了新的挑战，如何实现资源的高效共享，建立一个可信任、可持续发展的算力生态圈，平衡创新与风险，保障用户权益的同时推动技术发展，是当前面临的重大课题。 　　马化祥 　　随后，资深银行家与金融学者、中国银行原行长李礼辉博士发表了主题演讲，深入探讨了人工智能技术的迭代对金融行业的深远影响和未来发展方向。他从人工智能技术的快速迭代谈起，指出ChatGPT、Sora等大型语言模型的出现正深刻影响着金融业当前及未来的发展。李礼辉提到，目前智能金融领域虽然还处于辅助+助理的初级阶段，但已开始改变产品创新、客户服务、运营管理和风险控制等多个方面。未来，生成式和多模态人工智能将在引领智能金融向更高自动化、正确性和效率方向发展中展现更大的潜力。 　　李礼辉 　　然而，李礼辉也指出，AI技术的发展同时带来了一系列挑战和风险，包括算力集中与算力竞争、数据共享与数据治理、AI对齐与AI合成问题以及AI信任与AI安全等。面对这些挑战，他强调需要国家层面上对数字经济的国家战略进行深思熟虑，并在数字金融智能金融的发展上制定合理的战略考量。这一战略不仅关注基础设施和核心技术的构建，还涉及市场主体的培育、数据共享体系的完善、基础与应用研究的并重以及智能金融的安全与效率。 　　与此同时，中国也正通过强化基础和应用研究的结合推动人工智能技术的发展。行业级和企业级垂直模型的融合应用不仅提升了通用技术的性能，也满足了市场的个性化需求。此外，李礼辉建议在国家层面建立预防AI操纵的防火墙。一方面要主动参与全球AI标准的制定，抵消西方霸权负面的影响；另一方面要建立软件安全技术的标准和软件审核认证的制度，拦截存在安全隐患的开源软件；更重要的是加大投入与政策扶持，优先研发、使用具有自主产权的软件和模型，促进我国软件技术产业更快地进步和成长。 　　李礼辉进一步强调，随着智能金融的快速发展，中国正致力于建立一个既安全又高效的金融创新体系。可考虑的原则是：技术创新力求“高中”，“高”是引领创新占领高地，“中”是全球领先的中国方案；风险管控力求“初小”，“初”是有能力把风险消灭在萌芽状态，“小”是实现风险概率和风险成本的最小化。这要求加快智能金融监管创新，在数字经济国际规则建设中争取中国的话语权，在数字技术通用标准建设中争取中国的“定位权”。通过加强法规建设、风险控制和国际合作，期望在保障金融安全的同时促进中国金融科技的持续创新和健康发展。 　　贾春新 　　论坛由北京大学曹凤岐金融发展基金理事会秘书长、北京大学金融与证券研究中心主任、北京大学光华管理学院贾春新教授主持。 　　互动与交流 　　演讲结束后，李礼辉与北京主会场到场的参会者们进行了互动与交流，针对来自各个分会场师生校友们提出的问题提供了深入而专业的解答。论坛最后，马化祥代表凤岐金融发展论坛主办方向李礼辉表示感谢，并赠送了纪念礼物。他强调，“在数字化、智能化时代的门槛上，我们不仅是观察者，更是参与者和创造者。”本次论坛的成功举办不仅为参与者提供了一个深入学习和交流的平台，也为金融行业在数字化转型道路上提供了宝贵的思考和洞见。凤岐金融发展论坛将继承曹凤岐教授的遗志与精神，汇聚众智，集中力量推进金融理论研究与实践交流，推动AI技术与数字金融全面赋能实体经济，培育新质生产力，共同推进中国经济的高质量发展。 　　至此，凤岐金融发展论坛第十一期圆满结束。 　　凤岐金融发展论坛 　　2020年，北京大学曹凤岐金融发展基金和北京大学金融与证券研究中心发起创立“凤岐金融发展论坛”，旨在为金融领域的学者及从业者提供一个交流研究思想、分享实践经验和探讨未来趋势的平台，共同推动中国金融改革与创新，促进金融学科的长远发展。论坛迄今为止已成功举办了十一期，众多金融学界与业界知名专家学者受邀分享，得到了北大师生、校友和各界人士的广泛支持和积极参与。 　　曹凤岐教授是最早提出在中国进行产权制度改革、推广股份制、建立现代企业制度的学者之一，曾参与《证券法》和《证券投资基金法》的起草工作。他生前致力于金融理论与实践的创新，为中国金融改革与发展做出了突出贡献。斯人已矣，风范长存。曹凤岐教授是学术探索的典范，也是智慧和知识的代表。他留下的丰富学术遗产和对学术研究的深刻影响，将继续为金融学的发展带来启发和指引。在新的时代，“凤岐金融发展论坛”将传承和发扬曹凤岐教授的学术精神和理念，以进一步深化中国金融学理论研究，推动中国金融实践的发展为坚持不懈的目标。我们也期待更多的金融机构和个人能够参与到论坛中来，共同探索金融领域的创新与发展。

7月2日，2024全球数字经济大会在北京开幕。大会旨在搭建全球数字经济合作平台，邀请了众多国内外知名企业及专家学者参与。北京领雁科技股份有限公司携旗下最新研发的AIGC金融智能合规解决方案亮相，不仅展示了其在金融科技领域的最新成果，还就数字经济的未来发展趋势分享了独到见解。 谈及连续参与全球数字经济大会的感受，领雁科技总裁沈建表示：“我们非常荣幸能够连续两届参与全球数字经济大会，这不仅是一个展示企业实力的舞台，更是一个与全球领先的数字经济企业、专家交流的宝贵平台，每一届大会，我都深刻的感受到数字经济的蓬勃发展和技术的日新月异。我们通过参与大会，不仅获得了与同行、客户相互交流、切磋、合作的机会，同时也了解到领导、专家分享的行业前沿洞察、政策解读，这些对我们更好的把握市场趋势，推动企业健康发展具有非常大的价值。” 自北京市2021年印发《北京市关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案》以来，北京数字经济实现了迅猛发展。领雁科技作为服务于银行、保险、证券等机构的金融科技企业，积极投身到北京数字经济标杆城市的建设中，依托对银行业务的深刻理解，将大数据、人工智能等技术融入金融业务场景之中，持续投入研发，不断优化产品和解决方案，助力银行实现数智化转型，并显著提升金融服务的品质与效率。 此次大会上，领雁科技带来了其最新研发的AIGC金融智能合规解决方案。据沈建介绍，该产品主要满足银行监管合规方面的需求，利用AI大模型技术，融合领雁科技专家在银行合规、审计、反洗钱领域的深厚经验，结合外部法规知识，为银行等金融机构提供高效、智能的法规解读、外规内化、流程关联、智能报告等功能，提升金融机构内控合规管控质效。这款产品的推出，标志着领雁科技在行业中率先实现将大模型强大的通识能力与金融专业知识深度融合，这也是利用人工智能大模型技术，形成专业领域的任务大模型，并快速赋能业务的一次成功探索。这一产品将为金融行业的合规管理带来创新性的变革。 谈及金融科技行业发展，沈建表示：“金融科技行业正处在新的发展阶段，将更加突出技术与业务两条主线交融共振，以业务需求驱动技术应用、以技术应用提升业务能力的发展特色。一是技术主线，重点是人工智能和大数据技术在未来金融科技行业发展中起到越来越重要的作用。金融从“IT+金融”到“互联网+金融”阶段，再到现在正经历的以人工智能、大数据、云计算等为代表的“新科技+金融”阶段，各阶段更迭周期日益缩短，创新步伐显著加快，大数据与人工智能的渗透力愈发深刻。二是业务主线，重点是五篇大文章为金融科技行业发展指明了方向。中央金融工作会议精神提出，要深化金融供给侧改革，促进加快发展新质生产力，着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”，为金融科技行业的发展指明了方向，大数据、智能化等技术在将围绕五篇大文章形成服务体系、完善工作机制、丰富产品形态等方面起到强大的助力和支撑作用。” “以普惠金融为例，一方面，通过大数据、自然语言处理、机器学习、AI大模型等技术，建立有效的评价模型，可以更有效地筛选和评估潜在客户，减少信息不对称带来的风险，降低运营成本，提升效率。另一方面，通过拓展金融服务渠道，打破了时间和空间的限制，让金融服务能够触达更广泛的人群。”沈建表示。 领雁科技作为一家领先的金融科技企业，积极投身于普惠金融业务的发展中。其普惠金融解决方案坚持“标准化、模块化、专业化、开放化”的策略，利用大数据、人工智能等技术助力客户构建智能信贷工厂产品研发模式，建立普惠金融标准化产品体系工具箱，有效地缩短了产品研发周期，增强了产品研发能力。 同时，领雁科技围绕企业全生命周期的金融服务场景、监管数字化、智能化提升等领域，进一步深化供应链金融、移动金融、智能风控、智慧营销等业务方向，优化升级企业手机银行、汽车金融、司库业务等面向企业金融客户的服务产品，不断推出新的产品和解决方案，为谱写“五篇大文章”贡献力量。 对于金融行业数字经济的未来发展，沈建充满信心。他表示：“随着人工智能大模型技术的不断成熟，金融行业正迎来一个充满潜力的发展阶段。在这一阶段，技术与业务的交融共振将成为关键。金融机构需要与技术服务商紧密合作，共同推动金融科技的创新与发展，为金融行业提供更加高效、便捷、安全的服务。领雁科技将继续秉承创新精神，深化技术研究与应用，为金融行业的数字化转型贡献更多力量。”

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 21世纪经济报道记者李览青 上海报道 大模型时代的AI Agent（智能体），就像互联网时代的APP，在大模型与产业落地应用之间，AI Agent为实现“链接”提供了可能。 在近日举办的2024年世界人工智能大会（WAIC）上，21世纪经济报道记者注意到，各行各业的专业智能体应用已“百花齐放”，金融行业探索AI Agent专业智能体应用的脚步也在加速，如支付宝在WAIC期间就推出了基于蚂蚁百灵大模型的AI Agent支付宝智能助理。 然而，在与从业人员、专家的交流中，记者发现，金融业Agent的应用“道阻且长”。 一方面是自主决策能力的不足，目前行业依然停留在“问答式”的初级应用中。更重要的问题在于，智能体的复杂结构所带来的风险，仍然是未知数。 如何让Agent从具备丰富知识的行业“优等生”，成为金融场景应用端的“熟练工”？已经成为大模型时代科技厂商、金融机构以及监管部门的必答题。 智能体应用落地进入初级阶段 2024年被视作AI Agent爆发的元年。 IDC在今年1月发布的《2024AIGC应用层十大趋势白皮书》中提到，在接受调研的100家年收入超过5亿的大型企业中，所有企业都认为AI Agent是AIGC发展的确定方向，同时50%的企业已经在某项工作中进行相关试点，另有34%的企业正在制定相关应用计划。 中国信通院华东分院人工智能事业部主任常永波告诉记者，相比于传统的AI智能助手，例如Siri是面向所有人提供相似的功能，未来通过Agent每个人都能获得个性化、专属于个人的智能助手。 据记者了解，AI Agent的落地应用可以分为单一任务场景与多任务场景，前者聚焦垂直赛道，后者则是从通用大模型走向通用Agent，最终有望是按调配资源并自主集合，形成问题解决方案。从Agent产品形态来看，目前仍处于“问答式”落地应用的初级阶段。 冰鉴科技研究院高级研究员王诗强向记者提到，与传统机器学习AI相比，生成式AI在非结构化数据解读的优势较大，可以应用于信用评分、风险分析等场景，而AI Agent将进一步增强AI与用户的交互能力。 “在小雨点集团的业务流程中，目前人工智能技术已在贷前、贷中、贷后的业务全链条实现了应用，但主要还是集中在贷前的市场拓展、获客等场景。”小雨点集团首席技术官许慎告诉记者，“虽然大模型在贷前的应用比较广泛，但并不意味着技术已经非常成熟，其主要原因还是在于，贷前、贷中、贷后等不同流程对风险的容忍度是不同的。”他坦言，在贷中、贷后等领域，大模型的准确度要求更高，还需要满足一系列监管要求，也正因如此，在探索Agent落地时，小雨点在内部系统运维、智能客服等领域已经开展相关应用，但对Agent在业务侧落地还保持谨慎态度。 在一家头部科技公司的WAIC展区，一位产品经理向记者坦言，“我们虽然演示了金融行业的相关应用，但效果还不理想，所以没有大规模推向市场。”他表示，目前实现用户交互的大模型应用主要还是通过“对话+搜索”的问答形式，而理想情况下的AI Agent应用是，当收到一个问题时，AI可以通过自主决策自行拆解任务、调用工具最终生成内容甚至直接解决问题，这一应用在金融专业领域的效果仍有很大进步空间。 金融业直面AI原生时代治理难题 “AI Agent或开启AI原生应用时代。”中金公司在一篇研报中指出，当AI Agent从基础形态迈向通用形态，将带来应用侧的进一步爆发。 在金融领域，对大模型决策的准确率与精确度要求更高，这也带来更为复杂的风险。 在多位受访对象看来，AI Agent带来的风险既包括原有大模型内容生成过程中产生的幻觉问题，也包括在交互性加强后在应用的“端侧”产生数据安全、工作流程管控等合规问题。 马上消费金融人工智能研究院院长陆全向记者指出，AI Agent带来的调整主要有三个方面，一是数据来源可能存在的风险，他表示智能体与普通的AI工具不同，需要大量数据训练，这些数据来源本身可能带来风险。 “AI Agent未来应该是一个系统化的产品，在端侧实现应用需要积累大量用户数据来开展，如何保障数据安全就至关重要。”常永波也提到，例如微软在Windows11中加入的AI助手Copilot就加强了本地的数据安全管理。 陆全提到的第二个风险来自于智能体的使用过程。“过去是通过人工输入、输出确定的内容，这样更容易控制人工智能的使用范围，而现在的智能体拥有更高的智能水平，其工作流程很难管理。” 第三个风险来自于智能水平发展的不确定性。“因为有一些不可预见的风险出现，所以金融行业的人工智能治理不能‘刻舟求剑’、‘缘木求鱼’，而是根据技术发展不断增强治理水平，从而实现共生治理。”陆全表示。 在许慎看来，包括AI Agent在内的生成式AI技术至今没有在金融行业深度应用与大规模推广，最主要的问题还包括监管治理框架尚未完善。 “金融的核心业务场景和医学很类似，决策准确率的99.9%和0%在某种意义上没有差别。其实作为人，医生也有出现误诊的概率，但是对这一错误的责任划分已经非常清晰。如果AI出现误判，谁来承担这一决策失误的责任和后果？”许慎提到，以医学为例，大模型或许在一些证书的考试分数比人类更高，但在美国一位医学生要真正成为医生，需要10年的实习经验，这需要不断地实践来实现经验积累。“在金融领域也是这样，大模型或许在金融知识学习层面表现良好，但到实际应用层面更需要考验对业务、系统的理解，例如在风控领域基于大模型和矢量数据库技术，我们实现了10倍的效率提升。”许慎表示。 针对金融行业部分场景，监管侧对人工智能应用的治理已经在加速推进，金融科技伦理治理早已被纳入金融数字化转型的重点工作。 继2021年发布《人工智能算法金融应用评价规范》后，2023年11月央行发布《人工智能算法金融应用信息披露指南》，引导提升人工智能算法金融应用的透明度与安全性，指导行业披露算法组合信息、算法逻辑信息、算法应用信息、算法数据信息、算法主体信息、算法变更信息、算法审计信息等。 2023年8月，在中国互联网金融协会指导下，多家机构联合起草《互联网金融智能风险防控技术要求》，规定了互联网金融场景下智能风控所需满足的技术框架、功能要求、技术要求、安全要求与运行要求等。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

转自：中国银行保险报网 □本报记者 苏洁 “AI在金融行业的实践应用是比较领先的。比如一家证券公司的投资顾问，如何用专业的语言服务客户，这就需要一定的专业功底。以前培训用的时间比较长，现在根据积累的历史研究报告就可以快速智能生成答案给对方，能够提升80%-90%的效率，这样就省去了很多人力。”金山办公助理总裁黄志军在接受《中国银行保险报》记者采访时表示，金融行业处理研报和财报比较多，AI在这方面的使用频率较高。 盘活企业文档数据价值 金融行业是数字化转型的先锋，因此，AI大模型在此领域的应用具有重要意义。AI大模型可以通过分析大量的金融数据，实现客户管理、知识管理、经营管理的优化和质量提效。同时，金融机构可以利用AI大模型为客户提供个性化的金融服务，满足不同需求。AI大模型的运用将为金融行业带来更高效的经营管理，推动金融数字化转型的进一步升级。 “目前，金融行业是智能化水平最高的行业之一，数据各方面也很完善。从去年我们服务金融行业的情况来看，券商、银行在AI应用这块发展得很好。”金山办公高级副总裁姜志强指出。 例如，投行业务与证券研究业务中涉及大量的报告撰写工作，需要投入大量精力用于搜索、汇总、分析内外部数据。基于AI大模型服务，数据的获取、处理及应用都可以自动完成，研究员只需提出需求，就可以大幅减少投研部门的基础工作量，提升投顾报告产出效率。 黄志军介绍，在智能办公方面，根据金融行业沉淀的大量业务数据，金山办公可为金融机构搭建基于AI的企业智能文档库，盘活企业文档数据的价值，让这些专属文档数据转化为知识，为金融机构提供智能问股、智能诊股、投资建议等服务。 AI颠覆性变革尚需时间 AI发展比较快，各行各业都在加大AI应用，在AI发展的同时可能会衍生新的风险，如何看待AI发展的两面性？ “没有绝对的安全，而且安全不是单一的问题。金融行业里很多数据都是敏感的，我们可以选择哪些是可以被AI接触以及框定数据的权限使用范围。”黄志军认为，AI不是单方面靠模型去解决或者靠应用方解决的问题，除了控制权限以外，特别是数据安全也会做私有化、混合云等方案，确保数据在一定范围流转是安全的。 针对目前AI发展阶段，黄志军表示，“AI未来可期，但从目前来说，和大家所期望的还有距离。现在AI的应用场景会越来越具象化，也更理智一些，大家更多追求的是真正对业务能有所帮助的场景，不像刚出来的时候有很大的幻想。总结来看，AI现在发展非常快，但离颠覆性的变革还有一段路要走”。 对于AI发展过程中出现的“幻觉”问题，黄志军认为，从目前的技术底层逻辑来说，模型的“幻觉”一定会存在。现在的AI大模型出现的“幻觉”是概率问题，不能完全靠模型厂商解决这个问题。因此，针对现阶段而言，大家要做的是根据AI给出的答案有一个再次确认和校验的过程。 金山办公助理总裁冯文广介绍，目前头部金融机构在AI大模型应用上比较积极，他们行动快，投入力度也大。尤其在智能办公领域，因面对的是很多员工，而不是小众人群，企业的积极性也比较大，所带来的提效也是非常可期的。举例来看，比如做一个PPT或者写一份文档，原来需要十分钟，现在能节省很多时间，这是大家比较看重的。同时，大型银行对数据的安全性要求很高，在自建模型或者厂商私有化方面速度会加快，但也会有一个过程。大概到今年底，很多实际的应用就会落地。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

转自：中国银行保险报网 □本报记者 于晗 今年以来，以大模型为代表的AI技术进入发展快车道，成为当下最受大众瞩目的热点话题。伴随大模型技术的飞速发展，全球AI技术发展和应用迭代速度都得到了极大提升，大模型技术也被认为是通用AI技术的核心引擎。 对于金融业而言，AI大模型将带来哪些影响和挑战？近日，在微众银行举办的主题研讨活动中，多位专家就AI技术前沿与金融落地实践展开探讨，分享趋势洞见。 大模型应用三大挑战显现 工业和信息化部发布的数据显示，截至2023年6月，我国AI核心产业规模已经达到5000亿元，AI企业数量超过4400家。 “近年来AI逐步演进，从只能做单个任务的专用模型的AI 1.0时代，到一个通用模型做广泛任务的AI 2.0时代，最终走向通用人工智能（AGI）。AI也从感知智能走向认知智能，再到生成智能及决策智能。”澜舟科技合伙人、联席CEO李京梅在活动中表示。 李京梅指出，随着AI能力越来越强，其开发和使用越来越简单，结果也越来越可控。同时，AI产业具备广阔潜力，大模型的产业落地应用才刚刚开始，各个领域的产业升级对AI的需求不断增强，未来的渗透率还将进一步增加。 不过，在多位专家看来，大模型技术在发展应用中显现三大挑战：一是从算力角度，大模型在训练过程中需要庞大的硬件算力资源支撑，大模型参数规模呈持续扩张趋势，对算力提出了更高要求；二是从算法角度，大模型生成内容可能存在安全风险，同时广泛存在隐形偏见的可能性；三是从数据角度，近年来各项法律法规对私域数据的使用有“数据可用不可见”的要求，在医疗、金融等行业存在海量高质量数据，但受限于隐私无法共享利用。 积极探索AI应用落地 金融行业由于具备数字化程度高、商业化应用场景潜在价值高等优势，是AI大模型落地应用的最佳场景之一。麦肯锡研究报告显示，应用生成式AI大模型每年为企业端（即2B）带来的经济价值为2.6万亿-4.4万亿美元；其中，全球银行业使用大模型可使其每年营业收入提高2.8%-4.7%，这一比例高于全球制造业、零售业、旅游业、运输业和物流业等所有其他行业。 作为数字银行，微众银行也在积极探索将大模型等AI前沿技术应用于金融领域的可能性。微众银行首席人工智能官杨强在分享中表示，大模型的应用落地涉及数据管理、算法优化、系统设计和成本控制等多方面的综合挑战，需要持续的技术创新和策略调整，以推动AI技术更加成熟、高效地服务于社会各个领域。 杨强指出，“AI Agent（人工智能业务助理）是大模型面向应用端发展的下一阶段，其基于大模型的通用能力，并结合相关领域知识适应不同场景需求”。 目前，在业务实践中，微众银行自研的生成式AI技术能够有效解决大模型幻觉（大模型在生成内容时产生错误或误导性结果）等技术难点，满足监管合规要求，已应用于客服、营销、质检、反欺诈、科技金融等核心业务场景，覆盖金融服务“前—中—后台”各个环节。在联邦大模型技术方面，该行也进行了诸多研究。 谈及联邦大模型与前沿探索，微众银行人工智能首席科学家范力欣表示，联邦学习作为一种先进的分布式机器学习范式，允许参与方在不直接共享原始数据的情况下协作训练模型，为解决大模型应用落地的技术难题提供了创新路径。联邦大模型技术路线通过其独特的设计，不仅解决了数据时效性、模型幻觉、专业知识融合及算力资源消耗等挑战，而且在保护数据隐私和促进AI技术公平性方面迈出了重要一步，这为大模型在各领域的广泛应用开辟了新的可能。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

南方财经全媒体见习记者 林秋彤 北京报道 近日，“2024中关村论坛系列活动——数字金融与金融安全大会”在中关村展示中心举办。本次大会由北京市海淀区人民政府、北京市西城区人民政府指导，由中关村金融科技产业发展联盟、中关村互联网金融研究院主办。会议以“金融安全助力金融强国”为主题，解读金融领域的最新技术动态与创新应用案例，探讨数字金融与金融安全之间的紧密联系，寻求保障金融系统稳健性的有效策略。 在本次大会的中关村“番钛客”金融科技国际创新大赛人工智能专场中，科大讯飞股份有限公司、北京口袋财富信息科技有限公司、杭州投知信息技术有限公司等共8家企业围绕人工智能与金融产品的融合展开较量。企业路演后，参会的各位专家围绕人工智能与金融发展做了主题分享。 中关村金融科技产业发展联盟联席理事长、金融科技人才专委会主任委员，北京大学计算机学院教授陈钟强调，在人工智能领域，负责任的治理应当是与技术发展的步伐相一致的，二者并行不悖。 大模型技术赋能金融数智化发展 中关村金融科技产业发展联盟专家委员会副主任委员、中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授、博士生导师欧阳日辉认为，人工智能提升金融服务效率的主要体现之一，是大模型技术为金融业务赋能，从而形成新生产力。 人工智能正由单模态向多模态融合演进，大模型技术具有显著赋能效应，将推动金融行业数字化、智能化水平提升。金融机构采纳大模型技术后，将获得更广阔的发展前景，包括个性化产品与服务、价值链效率提升和决策科学性增强。 具体来看，大模型技术在金融高质量发展中起到了三方面的作用：优化、连接和预判。一方面，通过快速学习、交互和反馈，大模型能够识别流程瓶颈，减少人为错误，优化运营效率，这一点将会广泛应用在金融审批、用户分层、客服投顾、合规质检等服务场景中。 另一方面，依托大模型能力和数字化优势，金融服务可以下沉拓展至县城和农村地区，实现普惠的获客营销、客户运营及客户服务，从而更好地构建城市与农村、供给和需求之间的连接。 此外，基于因果推断和泛化能力，大模型可以进行数据分析、信用评估，从而发现可能的欺诈行为，预判未来的信用风险。 欧阳日辉表示，目前，大模型应用在金融领域总体上还处于早期探索阶段，由于金融数据具有私密性和多模态特性，数据之间难以共享并构建大规模数据集，因此在金融垂直领域尚未大规模应用。 欧阳日辉还指出，数据安全治理也是发展金融大模型绕不开的重要课题，需要加快构筑组织、管理、技术、运营四位一体的金融数据安全治理体系框架，提升协同共治水平，推动大模型技术走向应用落地。 “人工智能+金融安全”需国际间借鉴与协作 中国政法大学区块链金融法治研究中心主任、金融系教授、博导胡继晔分析了我国在数字金融监管方面和国际间的差异。他认为，虽然我国的数字人民币在技术上保留了区块链接口，但是整体上还是使用传统的互联网。数字欧元的传递链路则使用区块链技术，用户若想保护个人数字欧元交易的隐私，可以免费申请匿名券，与数字欧元共同在链路上运行。 据了解，匿名券的使用是根据2018年欧盟《通用数据保护条例》（简称GDPR）中对个人隐私保护的相关规定而设置的。 胡继晔还认为，欧盟数字欧元的发展没有中国的数字人民币发展这么迅速，但是从安全角度来讲，在个人隐私保护方面有非常独到的地方。 除了数字金融监管方面的借鉴，面对安全风险，宏观层面上，一方面要在法律法规上做出完善的监管规定，另一方面可以参考学习国际间案例、政策制定的经验。 陈钟表示，人工智能在可用性、完整性和隐私保护方面都带来了与传统安全挑战不同的问题。除了安全挑战，生成式人工智能还面临着滥用的问题。负责任地推进人工智能创新，提高治理水平具有紧迫性。 目前，我国已有《全球人工智能治理倡议》等规范，围绕人工智能发展、安全、治理三个方面做出了规定，坚持以人为本、智能向善，不断提升人工智能技术的安全性、可靠性、可控性和公平性。 在国际上，欧盟议会于今年3月初步通过的《人工智能法案》，是目前世界范围内第一个全面规制人工智能的立法。陈钟认为，该法案推动缩小了国家之间和国内存在的人工智能鸿沟以及其他数字鸿沟，保护个人隐私数据，促进公平享受人工智能所带来的惠益。 更多内容请下载21财经APP

今天分享的是大模型专题系列深度研究报告：《大模型专题：2024大模型金融支付类企业ToC应用探索与落地》 出品方： 平安壹钱包 一王良 报告共计：64页 海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》 本文深入探讨了大型金融支付公司如何在ToC应用中探索和实施生成式AI大模型，以提供创新的用户体验和提升业务效率。文章首先分析了当前AI大模型的发展前景和实际应用场景，然后详细介绍了落地策略和模型选择，涵盖了技术实现和合规性要求的各个方面。最后，文章结合平安壹钱包的实践案例，分享了宝贵的经验和落地场景，为读者提供了具体的技术实施指导和未来趋势的洞察。 AI大模型的发展前景： 描述了AI大模型未来的广阔前景，包括对生活和工作方式的深刻改变。讨论了企业如何通过引入AI大模型来避免落后于技术发展。 落地策略的选择与开发： 详细讲解了在选择合适的AI大模型时应该考虑的因素，如成本效益、效率提升和收益扩大等。强调了从熟悉领域入手的重要性，并提出了利用AI提升员工和辅助其他员工以实现降本增效的策略。 技术与工具的选择： 比较了在线大模型、开源大模型和私有化部署的技术优势和适用场景。讨论了API调用和大模型的文件本地部署对于数据安全的重要性。 合规性与监管要求： 概述了相关的法律法规，如《生成式人工智能服务安全基本要求》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》。强调了在提供服务前进行安全性评估的必要性和遵守相关法规的重要性。 实践案例分享： 通过平安壹钱包的案例，展示了AI大模型在实际业务中的应用，如文本处理和知识库构建。讨论了挑战和解决方案，包括数据源加载与处理、数据切分难、检索效果、结果过多或过长、可解释性与鲁棒性、复杂query处理、自动化问题以及反馈评估与迭代。 总的来说，AI大模型在金融支付行业中的应用正处于快速发展阶段，企业需要结合自身业务特点和技术基础，制定合适的落地策略，确保技术实施的合规性和有效性。 报告共计：64页 海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》返回搜狐，查看更多 责任编辑：

转自：中国银行保险报网 中国银行保险报网讯【张芳 本报记者 胡杨 实习记者 吴彬】 中央金融工作会议指出，要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。普安农商银行深刻把握金融工作的政治性、人民性，深入贯彻落实金融“五篇大文章”，切实加强对重大战略、重点领域和薄弱环节的优质金融服务，为地方经济高质量发展注入新活力。 金融助力绿色与科技比翼双飞 依托现代信息技术，普安农商银行大力推进金融科技应用，提升金融服务质效。该行完善“政银企合作”对接机制，打造与科技型企业“伙伴式”成长的科技金融服务理念，为企业科技创新转型升级和高质量发展提供科技金融服务支撑。截至6月末，普安农商银行向科技型企业投放贷款2430万元。 随着“绿水青山就是金山银山”理念的深入人心，绿色金融已成为推动经济社会发展的重要引擎。作为地方金融机构，普安农商银行加大对绿色产业、环保项目的支持，推出绿色信贷金融产品，加大对林下中药材种植、食用菌、渔业等客群的信贷支持力度。同时，利用“人缘、地缘、亲缘”优势，开展“整村授信”，给农民“输血”、让农村“活血”、为农业“造血”，全力支持农村经济发展，推动实现农村美、农业强、农民富。截至6月末，普安农商银行绿色贷款余额3508万元。 普惠金融服务实体经济新作为 普安农商银行秉持“金融为民”理念，始终坚持“支农支小支实”的市场定位，持续拓展普惠金融服务的深度和广度，促进金融便民、金融惠民、金融利民。 深入村组、学校、企业、社区、集市等开展反诈、反洗钱、征信等各类金融知识宣传活动；强化“政银合作”，搭建“社银一体化”服务点，聚焦“社保服务向基层延伸”“社保服务标准一致”“社保服务暖民心聚民情”；精准网格化服务，通过普惠金融大走访、金融夜校等途径，实现农户、外出务工、个体户等八类客群走访全覆盖，让百姓足不出户即可享受各类优质金融服务；创新金融产品，因地制宜，结合普安县域实际，配置特色金融产品，支持实体经济发展。 截至2024年6月末，普安农商银行涉农贷款余额42.49亿元，发放特色产业茶叶类贷款4.56亿元，支持5347户茶农、茶企发展；投放烤烟类贷款2.76亿元，支持2963户烟农发展；发放脱贫人口小额信贷4.41亿元；践行企业社会责任担当，减费让利，降低小微企业综合融资成本，仅上半年实施减费让利就为小微企业节约利息成本147余万元。 适老化金融拓展特色服务新画卷 围绕“适老”“亲老”服务理念，普安农商银行推进网点适老化改造，优化服务流程、改善服务设施、提升服务体验。该行在网点配置无障碍通道、老年人爱心专座以及血压测量仪、老花镜、急救箱等物品；对于不便来网点现场办理业务的高龄老人、失能老人、生病老人等特殊老年群体，安排专人携带便携设备、移动展业上门服务。今年以来，累计开展上门服务110余次。普安农商银行将继续围绕老年客群的生活习惯及需求痛点，以网点适老化、金融产品适老化为主旨，为老年客群提供“一站式”金融服务，让群众充分感到“暖心、舒心、放心”。 数字金融构建金融服务新模式 近年来，普安农商银行加快数字金融驱动，在服务产业业态、社会效能等方面展现使命担当。该行通过普惠金融服务点、黔农村村通、自动柜员机存取款一体机（CRS）、黔农云缴费商、收单业务等金融场景服务渠道，让老百姓足不出村就能享受金融服务，同时为学校、企业、商户释放劳动力，达到“1+1＞2”的合理运营状态。 截至6月末，普安农商银行在全县布置村村通普惠金融服务点96个，布放黔农村村通93台，布放自动存取款一体机（CRS）52台、智慧柜员机（STM）10台，特约商户372户，POS机384台。同时与住房公积金中心对接，通过公积金数据综合评级授信，实现消费贷款线上化。截至2024年6月末，该行依托线上平台数据向3186户单位职工发放贷款36557万元。 道阻且长，行则将至，行而不辍，未来可期。下一步，普安农商银行将坚定不移地贯彻中央金融工作会议精神，继续以服务“支农支小支实”为宗旨，强化责任担当，拓宽新思路，培育新动能，激发新活力，以更大的力度支持地方经济建设，以更务实的行动普惠社会民生，不断为做好“五篇大文章”提供金融驱动力。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

转自：新华财经 新华财经南宁7月16日电（记者何丰伦） 近日，防城港市政策性八角肉桂目标价格指数保险、中药材气象指数保险项目正式启动。据业内人士介绍，两大保险项目得以顺利启动推广，得益于多重因素。这一创新举措运用保险机制为肉桂、八角等药食同源产业的发展壮大注入了澎湃的“金融动力”。 乡村振兴引领“药食同源”产业兴起 广西是中药材、八角肉桂等天然香料的重要产地。防城港本地中草药品种超过2000种，其中就包括肉桂、八角。当地产的肉桂、八角深受国内外客商青睐，产品远销日本、东南亚及欧美国家。 广西医科大学第一附属医院医生唐中源介绍，据记载，八角在防城区生长已有900多年历史，人工种植400多年；肉桂已有600多年历史，人工种植100多年。 防城港市党委、政府始终重视香料、中药材产业的发展。在当地党委政府的推动下，2000年防城区获评“中国名特优经济林八角之乡”，2001年获评“中国肉桂之乡”，2006年被确认为“全国八角经济林产业示范县”。2023年防城区扶隆镇（八角产业）获批创建全国农业产业强镇。 防城港市的肉桂八角、中药材产业得到了相当程度发展。如防城区采取“协会+企业+合作社+农户”“电商平台+”“流通企业+”模式，带动3万多户农户发展香料种植，已实现年产优质肉桂苗1000万株、八角苗100万株，药食同源产业发展带动乡村振兴成效初显。 特色产业渴望“避险渠道” 以金融创新构筑“风险屏障” 2022年以来，防城港金融监管分局会同林业、农业、财政等部门深入一线开展调研。调研中发现，八角肉桂种植产业已具有一定基础，但由于防城港地处沿海，每年都会面临台风、暴雨、地质灾害等一系列问题，导致八角肉桂种植、中药材产业发展面临较大的“气象风险”。刚刚成长起来的种植户和中小型种植企业，缺乏先进的风险管理技术和风险抵御手段，产业发展面临不确定性。 更为重要的是，中小型种植企业和种植户无法承担短期和中长期的资金压力。八角肉桂及中药材产业前期投入大，资金周转时间长、抗风险能力弱，与当前金融产品创新步伐存在着巨大“供需矛盾”。 针对一系列问题，防城港金融监管分局与防城港市相关部门、保险机构联手，从“指数保险”的角度推动金融创新，将保险作为突破口。 金融监管部门鼓励支持中国太平洋财产保险股份有限公司防城港中心支公司加强上下联动，推进产品创新，在合理评估八角肉桂总量基础上，以八角肉桂市场价格波动作为补偿依据，以中药材气象灾害风险导致中药材价值损失作为保险责任，计算相关价值的损失，并以此设计保险产品。 防城港市财政局、农业农村局、林业局等部门对此大力支持。政策性八角肉桂目标价格指数保险明确保险金额为肉桂4500元／亩、八角5000元／亩，八角保险费为250元／亩，肉桂保险费为135元／亩。同期出台的中药材气象指数保险涵盖14种中药材，每种中药材的保险金额约800元／亩，保险费约400元／亩，为防城港市1.9万亩的八角肉桂和中药材提供5256万元的风险保障。 业内人士分析认为，这一创新举措运用保险机制为肉桂、八角等药食同源产业的发展壮大注入了澎湃的“金融动力”，也为乡村振兴与绿色经济发展提供了有力支撑。 编辑：吴郑思 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP