《投资风险与机会：探讨全球经济形势》
这篇文章探讨了关于加密货币投资的主题。作者提醒读者，尽管加密货币在过去几年中表现出了显著的增长，但它们同样具有很高的风险。因此，在进行加密货币投资时，投资者需要谨慎对待，并充分了解相关风险。此外，文章还提到了一些投资策略，以帮助读者在加密货币市场中实现更好的回报。
百度携手农行共建智能银行，金融借AI Fintech弯道超车
金融行业的智能化变革正在加速。 6月20日，中国农业银行与百度战略合作签约仪式在北京举行。百度董事长兼CEO李彦宏、中国农业银行董事长周慕冰、百度高级副总裁朱光、中国农业银行副行长郭宁宁等双方高管出席签约仪式，并为双方共建的“金融科技联合实验室”进行揭牌。 百度与农行高管启动双方战略合作 “我可能算是第一代FinTech工程师了。”在签字仪式上，李彦宏说，早在23年前赴美求学时，他决定到华尔街的一家公司实习，从事的就是金融信息处理工作，这是他与金融业最早的渊源。在他看来，这20年间，金融技术经历了电子化、网络化到移动化的过程。但因为行业发展的惯性，金融服务还是会受到诸如支付渠道、网点等等的限制。 “智能金融可以超越支付、网点等等物理限制。”李彦宏认为，人工智能技术高效即时处理海量、多维的非结构化信息，抽取知识，在尊重金融规律的基础上，将为各种金融业务提供决策支持。“AI+FinTech驱动的智能金融，才是金融的未来。” 李彦宏发表演讲 而当前，中国农业银行是中国规模最大、布局最完善的金融企业之一，也是普惠金融最坚定的践行者。百度则拥有全球最领先的人工智能技术。金融作为人工智能最重要的应用领域，双方通过AI Fintech的联合创新，将推动银行业进入智能金融时代。 农行董事长周慕冰在致辞中说： “金融科技的飞速发展，将带来金融行业的深刻变革。在当前的市场环境下，农行与百度确立以金融科技为主要方向的战略合作正当其时。双方按照优势互补、各取所长的原则，共同孵化创新型的产品和服务，打造数字化的技术支撑能力，促进农行数字化经营的深度转型。” 按照双方战略合作协议，这次的合作主要围绕金融科技领域开展，包括共建金融大脑以及客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等方向的具体应用，并将围绕金融产品和渠道用户等领域展开全面合作。 在发布会上，双方为共建的“金融科技联合实验室”进行揭牌。实验室落地在农总行网络金融部与百度金融服务事业群组，未来将在智能金融服务领域展开深度研究。 现场，百度高级副总裁朱光和农行副行长郭宁宁还共同演示了百度金融科技能力在未来农行掌银APP上的应用， AI与金融业务的深度融合将带来智能、安全、便捷的金融科技新体验。 朱光和郭宁宁共同演示百度金融科技能力 在未来农行掌银APP上的应用 朱光在演讲中说，百度金融正在形成智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云、区块链七大AI Fintech布局方向。以此为基础，百度金融的三步走战略，即夯实金服业务、搭建金服平台、输出金融科技，也日渐扎实。“人工智能正驱动金融科技进入智能时代，百度金融也完全有信心实现弯道超车。” 朱光发表演讲 农行网络金融部总经理张秀萍则说，此次合作的实施，要“以金融科技为支撑，以打造农行金融大脑为核心，建设重点领域的创新应用，真正实现因您而生的智能银行服务。” 农行与百度的强强联手，标志着金融科技创新的全面升级，智能化将成为金融科技变革的全新方向。同时意味着金融科技领域的竞争，正式进入以AI Fintech为代表的智能化阶段。
金融先锋联盟发布17项联合解决方案，聚焦AI应用场景探索
本文介绍了金融先锋联盟发布的17份联合解决方案，主要集中在银证保领域核心系统云原生分布式改造、金融机构数据资产重构和AI应用场景探索。金融先锋联盟是由阿里云发起的，旨在加速金融行业数字化转型进程。截至2023，联盟已发展46家成员国，服务超过50位客户，联合服务客户收入超过20亿元。同时，联盟单位共同发布了包括数据资产解决方案在内的多项解决方案，以迎接AI技术带来的历史机遇。
华为云携手金融行业客户共创AI未来
华为云在2023年11月30日的行业高峰论坛中，联合多家金融行业客户和合作伙伴，发起了名为“华为云盘古大模型金融行业联合创新行动”的项目，旨在推动金融行业的AI应用落地，加速产业数智化升级。该行动基于华为云的盘古大模型3.0，通过加强金融知识和技能，提供更好的服务。盘古金融大模型已广泛应用于信贷风险评估、投资决策、市场预测等领域，并成为多家金融机构首选的数智化解决方案。华为云将继续发挥AI领域的软硬协同优势，投入底层AI芯片、AI平台、大模型等根技术，开放内部资源，与AI客户进行技术共创、品牌联合、共拓市场、共建生态，共同迎接AI大模型应用大时代，加速各行各业智能升级。
《2021全球人工智能教育应用报告：探索与实践》
《AI022: 2021全球人工智能教育落地应用研究报告》深入探讨了全球范围内人工智能在教育领域的实际应用和影响。报告指出,人工智能技术在教育领域有着广泛的应用前景,能够提高教学效率、促进学生学习和发展等方面。同时,报告也存在一些挑战和问题,例如隐私保护、数据安全等。因此,需要加强人工智能在教育领域的规范和监管,确保其发挥最大的作用。
《AI助力华夏多场景普惠金融高质量发展：安永的探索与实践》
这篇文章主要介绍了安永公司如何运用AI技术助力华夏银行实现多场景普惠金融高质量发展。首先，安永结合华夏银行普惠业务现状，制定了三步走战略，实现了从数据资产到服务能力的闭环发展。其次，安永推出了覆盖信贷业务全流程的AI普惠模型库，满足了多地区、多行业、多产品、多场景的需求，提高了业务效率和风险控制水平。最后，安永助力华夏银行，利用AI技术推动普惠金融高质量发展，提供了数字化、智能化、特色化的综合金融服务，进一步优化了数字化管理的适用广泛性和客观性。
金融行业大模型联络中心的智能化转型：创新实践与挑战
“第三十六期技术应用专题研讨会”在武汉举行，探讨大模型在金融行业的应用。传统人工客服难以满足金融客户需求，而大模型被认为是未来金融商业变革的核心驱之一。容联云分享了在大模型在金融行业智能客服领域的应用经验，并成功打造出通用大模型与行业小模型融合的金融行业专属大模型联络中心。该中心实现智能决策统一路由、一键多呼、AI运营话术库等功能，提升客户体验与营销效率。未来，容联云将继续优化大模型联络中心，为金融企业提供更多场景的解决方案。
东方财富自主研发‘妙想’金融大模型，引领金融行业新纪元
东方财富自主研发的金融大模型“妙想”正式开启内测，借助东方财富互联网财富管理平台的数据特色和算法、算力优势，建立起了金融行业的技术壁垒。该模型不仅具备通用能力，更关注金融场景的垂直能力，致力于提升金融能力价值创造。
东方财富金融大模型开测：智能投资引领新时代
这篇文章介绍了东方财富金融大模型“妙想”的正式开测以及其底层能力。妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业大语言模型，具有数据特色和算法、算力优势，能搭建起金融行业的模型底座能力。该模型采用了Decoder-only的Transformer网络结构，并覆盖了多种参数规模。通过自建的数据治理和数据实验流程，结合效果预估算法、高效预训练框架等技术，妙想金融大模型建立了自主研发的技术壁垒。在金融能力评测方面，妙想金融大模型表现优异，尤其在股票对比、个股诊断、实际操作、投资热点解读等金融垂直场景能力强于其他模型。妙想金融大模型致力于以底座能力赋能金融场景，为用户创造更多价值，引领智能投资时代。
蚂蚁能攻下国产金融大模型这个山头吗？
6 月 21 日消息，蚂蚁集团的技术研发团队正在自研语言和多模态大模型，内部命名为“贞仪”。蚂蚁集团回应称“消息属实”。 6 月 19 日，由清华大学计算机系教授、人工智能研究院副院长朱军带领的新团队完成了近亿级天使轮融资，由蚂蚁集团领投。据悉，这是ChatGPT火热后，蚂蚁集团第一次下场投资大模型公司，也是朱军在瑞莱智慧后的第二次创业。 朱军教授 早在2019年清华AI研究院基础理论研究中心成立，该中心首席科学家朱军及其团队同期发布了第三代人工智能平台RealAI。RealAI致力于研究和推广可理解的第三代人工智能，同时与金融、工业制造等行业应用深度结合，其中在金融风控领域，当时的RealAI已经可以实现“无监督小样本、端到端的建模方式，减少行业专家工作量的同时，能够提供到可理解的决策依据。” 2021年，蚂蚁集团宣布基于可信AI技术的“端云协同”风控已覆盖99%的业务场景。 不难看出，清华朱军团队和蚂蚁集团的AI技术导向有重合部分，这也是阿里体系明明已经有阿里通义大模型，蚂蚁集团还在投资大模型的出发点。尽管阿里与蚂蚁在资本、管理层面加速分离，但技术方面依然可以共享，因为两者要解决的问题不同。 简单讲，阿里通义大模型面向企业服务，蚂蚁正在研发的大模型面向金融科技fintech，是两个不同的赛道。 蚂蚁在AI领域有何积累？大模型对其业务板块有何助益？ 公开资料显示，蚂蚁集团于2015年起投入可信AI技术研究，并于2016年全面启动AI智能风控防御战略。目前已拥有全球范围内数量最多的“AI安全可信关键技术”专利，形成了新一代智能风控体系IMAGE，并已在反欺诈、反洗钱、反盗用、企业联合风控、数据隐私保护等多场景落地。 可信AI技术体系 2018 年，蚂蚁AI首席科学家漆远及其团队，在人工智能模型算法中融入经济学 “博弈理论”，开发了一项业界全新的技术——“智能对抗”，即通过结合 AI 和博弈对抗，让机器自动且实时、动态地对自身系统进行安全性攻击，从而提升模型能力，使得处理结果更加准确。 “未来的风控将不再是人和人的斗争，而是 AI 与 AI 的博弈，”漆远在演讲中表示，“在支付宝上，每天上亿笔交易背后，发起攻击的早已不是散户，而是专业的黑产团伙。” 2020 年，“智能对抗” 技术正式应用于支付宝反欺诈。 支付宝反欺诈技术 实际上，互联网金融风控场景是天然的对抗博弈场，支付宝从未停止过与黑产及黑产背后的AI做斗争。在内容安全、反洗钱、反欺诈等领域中，蚂蚁集团对AI模型决策过程及结果的可解释性要求、对抵御黑产攻击的鲁棒性（Robustness）要求，已经达到了空前的高度。 2021年蚂蚁集团机器智能部总经理顾鸣曾表示，“作为制约AI技术发展的瓶颈，安全和可信性研究无疑将成为未来三十年人工智能技术的关键环节。” 可以说，蚂蚁投资大模型并不是跟风心血来潮，而是内部人工智能研发积累到一定程度，必然会发生的技术跃迁。与处于学术前沿的高校和科学家们合作，将有助于与其保持在人工智能金融科技领域持续保持领先地位。高校也非常认可蚂蚁这个试验田，毕竟每天有无数黑产盯着我们普通老百姓的支付宝钱包。 简单讲 鲁棒性就是指遭受攻击时系统的稳定性 除了金融风控领域，蚂蚁的其他业务板块对大模型的需求也非常旺盛。 蚂蚁涵盖场景与支付、数字金融、科技服务三大业务板块。 1、蚂蚁的支付场景主要围绕支付宝钱包展开，蚂蚁相关投资涵盖网上购物、零售店、游戏、日常缴费、餐饮、汇款、公益、信贷、金融服务、充值、校园服务、交通和医疗服务等，并且已在全球10个地区开发了本地化的电子钱包。 尽管在2017年蚂蚁金服就全面开放AI客服能力，据称比人工客服效率高出30-60倍。但如果有大模型的加持，类GPT模式的支付宝客服可以有效节约成本、提高服务效率、提高客户满意度，更重要的是能沉淀数据分析和反馈。 2、蚂蚁在数字金融领域，蚂蚁在融资信贷、财富管理、银行保险业务中均有布局。驱动这些业务的金融科技底层技术，蚂蚁称之为“BASIC”基础技术，即Blockchain (区块链)、AI（人工智能）、Security（安全）、IoT（物联网）和Cloud computing（云计算），重点关注区块链和分布式技术。 以智能保险的数字金融服务为例。智能保险用在理赔上时，怎么让理赔的效率更精准、更快。大模型技术加持下，未来结合蚂蚁现有的理赔宝金融只是图谱平台和OCR技术，使得理赔更有效率。 3、技术服务领域，大模型将帮助政企实现技术升级。2019年以来，蚂蚁在强化政务业务布局背景下，蚂蚁金服连续布局电子政务和财税信息化领域的多家技术类企业。丰富的底层技术和基础产品，为蚂蚁金服定制化的解决方案提供了充足的弹药。以蚂蚁金服、阿里云与南京银行共同合作的鑫云+互联网金融平台为例，其整合了SOFA中间件、OceanBase数据库、大数据平台、移动互联网平台等多项技术，最终形成分布式的金融解决方案。 蚂蚁金服集团人工智能部总监周俊，在一次技术分享会中提到一个案例。中国农村最大的一个普惠金融机构之一，叫做中和农信。在中国农村很多地区，很多人享受不到金融服务，蚂蚁自己也做过统计，如今全世界的成年人里面还有 50%...