AI辅助监测,电子医生让免费医疗国家的人都开始付费了
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AI辅助监测,电子医生让免费医疗国家的人都开始付费了

文:扬帆出海 子墨 在以英国、加拿大为代表的家庭医生和免费医疗制度国家,虽然很多时候足不出户就可以得到医治,但预约排队,等待时间漫长的问题凸显,哪怕是电话问诊也可能要很久。为了避免这种麻烦,日常的健康监测就显得格外重要,同时AI医生的上线也在一定程度上缓解了这一问题。 心脏无时无刻都在反映着人类健康状况,通过日常的监测与追踪,能够起到预防作用。近日,一款智能心脏监测应用iCardiac进入了加拿大、英国及澳大利亚健康健美免费榜Top10,上线不到一年时间里,全球下载量达到了近50w。制度催生需求,AI加持助力,行走的电子医生正在开辟新的医疗市场。 (iCardiac自上线以来全球下载量) 日常需求上升,数据成为重要参考 心率是比较常见的心脏健康指标,无论在大医院还是小诊所都是用专业的仪器设备来测量。iCardiac正是看中了这一需求,将监测器直接融入手机,变成了一个“掌上宝典”,为大众提供着心脏健康指南。 在应用中,可以随时随地测量心率(HR)、每分钟心跳次数 (BPM) 和心率变异性 (HRV),根据测量结果,输出一份详细的报告。虽然iCardiac并不能作为诊断心脏疾病的医疗设备,仅以监测和健康为目的而使用,但从用户反馈来看,日常使用过程中生成的数据报告成为了后续看病的重要依据和参考。当出现异常情况时,专业医生也可通过病人之前的心脏数据记录,更好的进行分析。 而心脏数据的波动有时也并不完全是由于疾病导致的,情绪和情感的波动也会对其产生影响,如过度兴奋或悲伤,都会在一定时间段内造成心率不稳定问题。在iCardiac里,我们也看到了关于情绪与心脏健康的关联性内容。一方面,用户可以在应用内记录个人日常的情绪变化,另一方面,可以通过做应用中的相关测试,通过结果更加了解自己的心理状况。 推出个性化服务,提升用户体验 近年来,线上健康应用发展的很快,尤其是在欧美、澳洲等线下就医需要排队很久的地区。正因为如此,在日常无伤大雅的小病上,通过线上问诊就可以解决的,患者也不愿意将时间浪费在预约排队和等待家庭医生上面。不过这些地区的人们普遍对隐私保护极为看重,尤其是对于个人健康方面的数据,并不愿过多暴露。iCardiac则是用一份详细的隐私政策去打消用户顾虑,并推出系列的个性化服务。 然而,频繁的测量也会让用户偶尔产生焦虑情绪,尤其是对心脏状况并不是很好的用户来说,数据异常会增加他们的心理负担。为了让用户能够持续使用,除了上述提到的通过测量数据输出个性化的详细报告外,应用中还可以根据自身需求设定目标和提醒。结合身体状况,去设定短期或长期目标,就可以定期接受到来自iCardiac的追踪提醒,像是一个贴心的健康管家,增强用户使用的舒适度和体验感。 从排行榜数据可以发现,同类型的应用受众大多集中在欧美、澳洲等地,Apple Health在这些区域中使用率和信任度都处于较高位置。基于这一点,iCardiac通过与其无缝集成,将应用中所有的监测数据实现同步,确保个人的健康数据有一个集中存储库。 另外,即使在家庭医生制度已较为完善的区域,还是避免不了在有大范围传染病时就医困难的突发状况,哪怕是通过电话问诊也要花费很长时间,AI医生的上线就相对来说节省了一部分时间。在iCardiac中有一个Doctor AI功能,只需要通过文字告诉它需求,如“分析6月份的测量数据”,AI便会综合用户整个月的测量数据进行智能分析,并针对个人的生活方式、锻炼习惯以及压力情况提供定制化建议,以优化用户的心脏健康。 全面与细分,选择是关键 对于还处于发展初期的健康监测应用来说,肯定还存在些许不足。从iCardiac的部分使用者评论来看,提出了对于这类应用全面性需求。在为数不多的低分评论中看出,用户对于应用中没有血压测量功能颇有微词,但反过来看,也可以认为是用户希望应用内上线更多的健康功能,通过更多元的数据指标去全面了解自身状况。 对于做垂直细分的受众更广,还是做综合全面的用户更多,还需要针对上线区域做深度调研,尤其是美国地区。受饮食习惯影响,美国是心脏病的高发地区,因此人们会更愿意在这方面付费来保护自己的身体健康,这一点从应用的内购收入数据就可以明显的看出来。iCardiac自上线以来,美国贡献了该应用86.37%的收入位列第一,其次是巴西和澳大利亚,这些地区的付费意愿和能力相对来说都比较强劲。 (iCardiac内购项目) 点点数据显示,iCardiac的背后公司BEGAMOB近一年来开发了3款健康相关的应用,在心脏监测、瑜伽和运动计步上面都进行了初步的布局,走的是在健康领域做多类垂直应用的路线。虽然这些应用在功能方面还处于比较初级阶段,技术上面还有待优化,但目前已经算是积累了一定量的用户并收获了认可。 结语 在全球范围内,越来越多的人通过移动应用吸取知识了解世界,这也让开发者不仅承担着企业责任,还有更多的社会责任。看似一个小的健康监测应用,数据可作为重要参考,通过AI手段还可以缓解一定的就医压力,也促进了社会医疗体系的向前迈进。在健康领域中,制度催生需求,应用作为辅助,日常更是重点。让更多人成为自身的“初级医生”,看懂数据指标,了解医疗常识,还需更多开发者共同努力和用心,从用户角度出发,真正了解他们的内心需求。返回搜狐,查看更多 责任编辑:
人工智能在医疗领域会有什么发展?
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人工智能在医疗领域会有什么发展?

#人工智能在医疗领域会有什么发展?##头条创作挑战赛#人工智能(AI)技术的飞速发展,正在逐步改变医疗领域的面貌。从疾病诊断到个性化治疗,再到医疗资源管理,AI在医疗领域的应用前景广阔。 本文将详细探讨AI在医疗领域的主要应用、潜在发展以及面临的挑战,帮助读者全面了解这一前沿科技在医疗中的巨大潜力。 AI在疾病诊断中的应用 影像诊断 医学影像分析:AI在医学影像分析中的应用最为广泛。例如,AI可以通过深度学习算法分析X光、CT、MRI等医学影像,辅助医生发现早期癌症、脑出血、肺结节等病变。相比传统手动分析,AI技术在速度和准确性上具有显著优势。 实时诊断:一些AI系统已经能够在拍摄影像的同时进行实时分析,提供即时诊断结果,极大地提高了诊断效率。 病理诊断 病理切片分析:AI可以通过分析病理切片图像,识别癌细胞和其他异常细胞。AI技术不仅提高了病理诊断的准确性,还能减轻病理医生的工作负担。 大数据支持:AI系统可以整合大量病理数据,提供更为全面的诊断参考,提高复杂病例的诊断水平。 基因检测 基因组学:AI在基因组学中的应用也非常重要。通过分析大量基因数据,AI可以发现与特定疾病相关的基因突变,预测患病风险,并指导个性化治疗。 精准医学:AI结合基因检测数据,可以为患者提供个性化的治疗方案,提高治疗效果,减少不良反应。 AI在治疗中的应用 手术辅助 机器人辅助手术:AI技术已经广泛应用于机器人辅助手术系统中。这些系统可以通过精确控制手术工具,提高手术的精度和安全性,减少术后并发症。 术前规划:AI可以根据患者的影像数据,提供详细的术前规划,帮助医生制定最佳手术方案。 个性化治疗 药物研发:AI可以通过分析大量药物和疾病数据,发现潜在的药物靶点,加速新药研发过程。同时,AI还可以优化药物组合,提供个性化的药物治疗方案。 治疗效果预测:AI系统可以根据患者的病情、基因数据和治疗历史,预测不同治疗方案的效果,帮助医生选择最佳治疗方案。 远程医疗 虚拟医生:AI驱动的虚拟医生可以通过视频、语音或文本与患者互动,提供初步诊断和治疗建议,特别适用于偏远地区或医疗资源不足的地区。 远程监控:AI技术可以通过可穿戴设备实时监测患者的健康数据,及时发现异常情况,提供预警和干预措施。 AI在医疗管理中的应用 医疗资源优化 患者流量管理:AI可以通过分析医院的历史数据,预测患者流量,优化门诊预约和住院安排,提高医疗资源利用效率。 供应链管理:AI可以优化医疗物资的采购和配送,确保医院在任何时候都有充足的医疗物资。 电子健康记录(EHR) 智能记录系统:AI可以自动整理和分析患者的电子健康记录,提供智能化的病历管理,减少医生的文书工作负担。 数据整合:AI可以将不同来源的健康数据整合在一起,提供全面的患者健康档案,辅助医生进行诊断和治疗。 AI在公共卫生中的应用 疾病预防与监测 流行病预测:AI可以通过分析大量健康数据和环境数据,预测流行病的爆发,提供预警和防控措施。 健康行为分析:AI可以分析居民的健康行为和生活习惯,提供个性化的健康建议,促进健康生活方式。 健康教育 智能健康助手:AI驱动的智能健康助手可以通过手机应用或智能设备,提供个性化的健康教育和咨询服务,帮助公众提高健康知识水平。 AI在医疗领域发展的潜在挑战 尽管AI在医疗领域有着广阔的应用前景,但也面临一些挑战: 数据隐私和安全:医疗数据的隐私和安全问题是AI应用中必须解决的重要问题。需要制定严格的数据保护法规,确保患者隐私不被泄露。技术标准和法规:AI技术在医疗领域的应用需要制定统一的技术标准和监管法规,确保AI系统的安全性和可靠性。伦理问题:AI在医疗中的决策可能涉及伦理问题,需要建立伦理审查机制,确保AI应用的公平性和透明性。医生和患者的接受度:AI技术的推广需要医生和患者的接受和配合,需要通过教育和培训,提高他们对AI技术的认知和信任。 结语 人工智能在医疗领域的发展正在迅速推进,从疾病诊断到个性化治疗,再到医疗资源管理,AI技术正逐步改变着医疗的各个方面。尽管面临一些挑战,但随着技术的不断进步和完善,AI将在未来医疗中发挥越来越重要的作用,为患者提供更高效、更精准、更个性化的医疗服务。
【前沿观察】应用AI招聘不能逾越法律边界
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【前沿观察】应用AI招聘不能逾越法律边界

本文转自:工人日报 田野 《工人日报》(2024年07月22日 07版) 眼下,在企业招聘过程中,越来越多求职者在面试中面对的不是人类面试官,而是人工智能(AI)面试官。《2023年中国网络招聘市场发展研究报告》的统计显示,AI视频面试的应用场景已占到31.8%。专业招聘平台大力推动人工智能招聘系统研发和应用的背后,是庞大的市场需求。 AI招聘之所以受到青睐,源于它的多种优势。首先是高效,面对成千上万的简历,AI算力比人力的筛选效率高很多。其次是客观,AI摆脱了人的主观偏见,对求职者的评价更加中立。最后是低成本,AI招聘节省了大量的时间、人力和物力成本。在不断发展过程中,AI招聘系统越来越智能,从最初的简历筛选到人岗匹配,再到AI面试,AI在招聘中能完成的任务越来越多,实践中,最新的AI面试系统已经具备了个性化追问功能。 但是,在享受AI招聘带来的科技红利同时,还应当警惕其可能带来的负面效应。面对智能招聘热潮必须作出的冷思考是:在科技上有能力做到的,在法律上是否都允许?AI招聘不是法外之地,必须在法律的轨道上运行,而这一点在技术迅猛发展的背景下常常被忽略。笔者归纳出在现行法律框架下,AI招聘过程中可能存在的法律风险,并尝试探索应对之道。 第一,透明度问题。许多求职者不明白,自己为什么被AI打了低分而出局?这背后反映的是算法黑箱问题。AI对求职者作出评价和决策的依据等算法运行机制应透明可释。招聘者负有对关键算法进行公开的法律义务,以便于求职者理解的方式进行解释。从求职者的角度看,法律已经赋予了其算法解释权,可拿起法律武器积极维护自身权益。 第二,公平性问题。AI可能对求职者作出不公正的评价,甚至引发算法歧视。算法歧视主要源于两方面因素:一是招聘者在设计算法时有意植入带有歧视性的参数,刻意排除某些求职群体;二是数据训练或算法设计本身存在科学性缺陷。就业权是一项基本人权,AI招聘关系到求职者能否获得工作,因此招聘算法属于高风险算法。AI招聘系统的设计者、使用者除了不断加强数据训练和改进算法以提升其科学性之外,还负有对招聘算法进行周期性风险评估的法律义务,应通过评估发现并消除歧视性风险。对于遭受不公正对待的求职者,可主张反歧视救济,既有的反歧视法对AI招聘仍然适用。 第三,个人信息与人格尊严保护问题。AI面试中的人脸识别、语音分析、情感识别等技术手段的运用,不可避免地要大量收集求职者的个人信息,其中包括人脸信息、声纹信息等敏感个人信息,这些信息的收集处理受到严格的法律限制。招聘者须依据个人信息保护法的规定履行个人信息处理者的义务。一是对求职者信息的收集必须以明确的招聘目的为限制,不能为其他目的所使用。二是遵循最小化原则,以满足招聘目的为必要限度,尽可能少收集个人信息,对已收集的信息不能永久保存,应在招聘完成后的合理时间销毁。三是应就收集个人信息向求职者履行告知义务并征得其同意。四是履行个人信息保护风险评估义务。五是对收集的信息采取脱敏化、去标识化、匿名化等保密措施。对在AI面试中被收集的个人信息,求职者依法享有查阅、复制以及删除的权利。除了个人信息保护之外,AI招聘还可能涉及人格尊严问题。值得关注的是,根据新近颁布的欧盟《人工智能法案》,分析雇员情绪的人工智能系统因属于不可接受的风险等级而被禁止,这恰恰是很多AI招聘系统宣称的先进技术。我国对此虽尚无明确禁止的立法,但是对于AI招聘可能给人格权带来的挑战应当持谨慎态度。 第四,对AI的人力监督问题。在赋予AI招聘功能之后,人类应当扮演什么角色值得反思。由于AI的局限性可能导致的算法失准、歧视等风险,招聘者不能完全袖手旁观,而应做好AI监督者。随着技术的升级,AI在招聘中的角色从最初的辅助性工作逐渐向独立作出自动化决策的方向发展。个人信息保护法第24条规定,如果一项决定是仅通过自动化决策的方式作出的且对于个人权益有重大影响,那么个人有权利拒绝该决定。招聘中的自动化决策影响到劳动者的就业权,显然符合该规定。这意味着,招聘者应当对AI形成的自动化决策作出人工审查。 AI招聘是技术发展的成果,提高了工作效率,但其必须在法律设定的边界内运行,实际招聘者才应是监督者和最终决策者。(作者为天津大学法学院教授)
“云上卫医”AI家庭医生中卫上岗
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“云上卫医”AI家庭医生中卫上岗

  “有了这个服务项目,就相当于为每个家庭免费配备一个主任医师级的全科智能医生。”7月22日,中卫市卫健委相关负责人告诉记者。近日,中卫市智能家医服务项目“云上卫医”依托于尖端的生成式大模型技术,为当地居民带来全面革新的AI家庭医生健康管理服务。目前,该项目投入运行近一个月,已经有2678人次享受到便捷的就医问诊服务。   “我时常感到胸闷憋气,是咋回事?”前不久,45岁的周某感觉胸闷气短,他通过扫描“云上卫医”二维码,进入“云上卫医”平台,按照提示完成实名认证,并在线咨询。“请问这个症状持续多久了?是否存在恶心、呕吐或者发热等其他症状?是否到医院做过心电图、胸片?”“已经持续一个多月,呼吸或者跑步后有所缓解,无其他症状,心电图和胸片都正常。”根据周某的描述,心内科和呼吸内科的AI专家排除了其心脏问题,建议他调整情绪,尤其注意控制焦虑,并出具了报告单。   “不用挂号排队,足不出户就能享受到专家级服务,太方便了。”周某对这次AI问诊很满意。   据了解,中卫市智能家庭医生服务“云上卫医”项目,能够为居民提供24小时不间断的AI家庭医生服务,还能根据居民提交的健康状况描述,提供进一步的AI多学科会诊建议,进行跨学科的合作模式,使得复杂的医疗问题得到解答,并为群众提供合适的健康方案。同时,AI家庭医生会根据居民上传的健康状况数据,自动实时更新档案服务,及时记录健康信息,帮助真人家庭医生维护更新个人健康档案,提供更加个性化的医疗服务等。   “智能家医‘云上卫医’可以有效破解医疗资源分布不均、优质医疗资源相对短缺的问题。”中卫市卫健委相关负责人说,将加强与乡村振兴、教育部门的沟通衔接,做到医院、学校、驻村工作队全覆盖推广应用。通过“云上卫医”AI大模型项目的实施,紧盯巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接三类监测对象,特别是对老年人、高血压、糖尿病慢病患者等重点人群,确保居民享受到更加智能便捷和贴心优质的医疗服务。(记者 强永利)
金融大模型专利榜单公布 中国专利申请量全球领先
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金融大模型专利榜单公布 中国专利申请量全球领先

转自:中国科技网 科技日报记者 崔爽 全球大模型竞争正日趋激烈。作为大模型落地的重要领域,金融业也在前瞻性谋划和深度参与大模型相关技术创新。 长期以来,我国金融科技整体竞争力处于世界前列,随着大模型竞争打响,金融业进展如何? 日前,《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)发布最新榜单,榜单显示,在全球金融机构大模型专利创新领域,中国申请量(已公开,下同)达1909件,占比超75%。 从专利申请量来看,12家国内机构进入全球前20,其中,蚂蚁集团、平安集团、中国工商银行位列前三,大模型领域专利申请量分别为474、327、290件;另有中国建设银行、中国银行、马上消费金融、微众银行、中国农业银行等5家机构进入前10。 与榜单相印证的是,国内机构纷纷加大对大模型的研发和布局。例如工商银行建成行业首个全栈自主的千亿级AI大模型技术体系;建设银行启动“方舟计划”,推进金融大模型建设工程;蚂蚁集团的百灵大模型已具备原生多模态能力,重点打造智能生活管家、金融管家、健康管家“三个管家”;马上消费金融发布全国首个零售金融大模型“天镜”,致力于提升金融服务普惠性。 同时,大模型正帮助金融机构在多个业务层面实现降本增效。据工商银行2023年年报披露,其首个基于大模型的网点员工智能助手上线,提升网点效能,全年运营领域智能处理业务量3.2亿笔,比上年增长14%。 值得关注的是,中国企业还积极参与多项大模型相关标准制定工作。马上消费金融牵头编制的IEEE金融大语言模型技术要求标准获批立项;清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合撰写的《大模型安全实践(2024)》白皮书日前正式发布。 领先的专利数量、多元的应用场景、积极参与标准制定……数字金融技术的迅猛发展为经济结构转型升级注入强大动力,相关机构也纷纷加大投入,通过大模型、区块链、人工智能等新技术与金融业务的深度融合,提升服务效率和普惠性,助推金融产品和服务多样化。 “金融业已成为大模型乃至更广泛的人工智能技术的应用场景和金融强国战略高地,而金融大模型将成为新质生产力的典型代表,在高效促进金融行业营销、服务、产品、数据分析利用水平全面提升的同时,赋能实体经济千行百业高质量发展。”国家金融与发展实验室副主任曾刚表示。 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
大众金融控股(00626.HK)中期总利息收入同比增加6.7%至10.138亿港元
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大众金融控股(00626.HK)中期总利息收入同比增加6.7%至10.138亿港元

格隆汇7月18日丨大众金融控股(00626.HK)公告,截至2024年6月30日止6个月,集团录得除税后亏损港币3450万元,较去年同期大幅减少港币1.483亿元。集团的每股基本亏损为港币0.03元。监于营运环境的不确定性及其财务业绩,董事会不宣派中期股息。回顾期内,集团的总利息收入增加港币6,330万元或6.7%至港币10.138亿元,主要由于在较高利率环境下,债务证券投资的利息收入增加所致。总利息支出增加港币9,970万元至港币5.430亿元,主要由于定期存款的利息成本增加,加上成本较低的储蓄及活期存款迁至定期存款所致。 因此,集团的净利息收入减少港币3,640万元或7.2%至港币4.707亿元。集团的非利息收入减少港币1,160万元或8.6%至港币1.232亿元,主要由于回顾期内香港股市成交量减少,导致财富管理服务、股票经纪及证券管理的费用及佣金收入减少所致。 集团在上述充满挑战的营运环境下审慎经营其贷款业务,策略性专注于有合理利息收益的有抵押借贷市场以控制信用风险;同时,管理资金成本上升的速度,以减少对其净息差的不利影响。在消费者信心疲弱及企业贷款需求放缓下,集团持续拓展以收费服务为基础的业务,扩阔收入来源,并将继续追求业务长期发展及可持续盈利增长。 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
大众金融控股(00626)公布中期业绩 净亏损3449.3万港元 同比盈转亏
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大众金融控股(00626)公布中期业绩 净亏损3449.3万港元 同比盈转亏

大众金融控股(00626)公布2024年中期业绩,净利息收入约4.71亿港元,同比减少7.17%;营业收入约5.94亿港元,同比减少7.48%;净亏损3449.3万港元,2023年同期净利约1.14亿港元;每股亏损0.031港元。 与2023年上半年比较,该集团来自零售及商业银行业务的营业收入减少港币4,070 万元或7.0%至港币5.368亿元,主要由于集团净利息收入减少所致。该分类取得除税前亏损港币3060万元,与2023年上半年比较,减少港币1.497亿元,主要由于租购贷款及无抵押私人贷款的信用损失支出增加,以及上述的净利息收入减少所致。 集团来自财富管理服务、股票经纪及证券管理的营业收入减少港币820万元或15.0% 至港币4660万元。回顾期内,来自该分类的除税前溢利增加港币720万元或47.7%至港币 2230万元,主要由于由大众银行(香港)及大众证券有限公司所营运的股票经纪及证券业务于2023年第四季合并后,营运成本减少所致。 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
招行宣布代销基金买入费率一折起,普惠金融成大行“发力”新阵地
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招行宣布代销基金买入费率一折起,普惠金融成大行“发力”新阵地

招行行长王良亲自宣布 大财富管理市场再度接收到强烈的“变革信号”。 7月18日,招商银行在上海召开招商银行财富合作伙伴论坛,招行部分高管和14家理财公司、15家保险公司、39家基金公司、11家私募公司以及2家黄金公司的高层共同出席论坛。 在此次论坛上,招行党委书记、行长王良亲自发言,阐明招行在大财富管理市场的诸多观点。 王良披露据,当前,招行服务零售客户超2亿户,其中个人财富客户超5000万,零售管理客户总资产突破14万亿元,与157家合作机构开展财富开放平台深度合作,代销公募基金和理财规模均位居行业前列,其中零售代销理财规模已突破3.8万亿元。 招行行长王良还在论坛上宣布,将实施零售代销公募基金买入费率全面一折起的优惠政策,积极促进财富与资产管理市场健康发展,惠及百姓民生。 此举预计对银行业界和基金代销市场产生深远的影响。 “代销费率改革”屡成重点 自2020年起,招行就陆续推出基金费率的优惠措施。最初是指数基金、债券基金费率一折的安排。 此后,对主动权益基金实施差异化费率体系,对养老份额基金实施一折费率,稳步推进基金让利。 此次,招行再度强势推出基金买入费率全面一折起,其范围囊括线上线下全渠道、基金品种全品类和认申购等费率类型,是为其推进“价值银行”战略的重磅举措。 庞大“代销名单” 一家银行对财富市场影响力一定程度与其的产品代销名单有关。 招行近年持续扩展基金代销数量,当前已累计代销公募基金超过12000只,其中零申购费率或申购费率一折产品占比超过九成,涵盖主动权益基金、指数基金、债券基金、FOF基金、QDII等多个品类。 此次推行全面一折起后,招行基金的买入费率全面进入“一折”序列,这预计对银行和代销市场的线下销售格局,行为产生持续影响。 提出五大倡议 王良认为,走大财富管理高质量发展之路既要遵循现代金融发展的客观规律,又要符合中国特色金融发展的实际。 为共同推动大财富管理高质量发展,王良在致辞中提出五大倡议: 第一,坚持客户至上,持续为客户创造价值。招行希望与合作伙伴共同坚持“以客户为中心”的理念,把客户利益放在首位,不断改进优化投资回报、需求匹配、信息告知、交易效率等各个环节的质效,让客户切实体验到安全感、获得感,从而获得客户的信任,筑牢发展基石。 第二,坚持专业致胜,持续提升专业服务能力。招行希望与合作伙伴共同秉持专业专注精神,深入研究市场、洞察客户需求,加强在投研、产品创设、风险管理、科技应用等领域的合作,不断提升对资产、标的、策略、产品研究与选择的精细度,以专业创造价值,以专业服务客户。 第三,坚持创新驱动,持续提升服务质效。招行希望与合作伙伴共同以客户需求为导向,以科技应用为手段,积极探索“AI+金融”“人+数字化”,加强产品创新、管理创新、模式创新,为客户实现更理想的收益、创造更好的服务体验。 第四,坚持风险为本,持续筑牢安全保障。风险管理的半径决定发展的半径,招行希望与合作伙伴在资产组织中,共同提升对底层资产的风险识别能力、风险定价能力;在产品创设中,共同增厚安全垫,提高透明度和规范性;在产品销售中,共同坚守风险收益偏好匹配原则,做好适当性管理;在投后管理中,共同加强全周期检视与管理,提升风险前瞻与动态应对能力。 第五,坚持合作共赢,持续共建大财富管理生态圈。过去,从产品引入、到产品定制再到产品管理,从渠道代销到财富开放平台合作,招行与广大合作伙伴进行了许多探索。未来,招行希望与合作伙伴一起,共同挖掘居民与企业财富管理需求,深化渠道共享、信息共享、运营共享、投研共享,共生共荣,一起做大做强中国特色大财富管理。 风险提示及免责条款 市场有风险,投资需谨慎。本文不构成个人投资建议,也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
人工智能技术在金融领域的应用可能带来哪些风险?
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人工智能技术在金融领域的应用可能带来哪些风险?

人工智能技术在金融领域的应用可能带来哪些风险? 在科技日新月异的今天,人工智能(AI)正以一股不可阻挡的力量,重塑着金融领域的每一个角落。想象一下,从精准投资建议到无缝的客户服务体验,AI技术正引领我们步入一个前所未有的金融便捷时代。但正如硬币的两面,这背后也隐藏着不容忽视的潜在风险与挑战,等待着我们去探索与征服。 一、智能决策,却也暗藏偏见? 在AI的驱动下,金融决策变得前所未有的高效与精准。然而,当我们沉浸在算法带来的“智慧”中时,是否意识到这些决策背后可能隐藏的偏见?是的,即便是最尖端的AI算法,也是由人类编写和训练的,这意味着它们可能不经意间继承了开发者的主观偏见。在金融领域,这种偏见可能导致投资决策的不公,影响市场的稳定性。因此,揭开AI决策的神秘面纱,确保其公正与透明,是我们必须面对的重要课题。 二、数据隐私,你的“金融指纹”安全吗? 在享受AI带来的个性化服务时,你是否曾想过,你的个人数据正被无数双眼睛注视着?金融机构利用大数据和AI技术,能够深入剖析你的消费习惯、风险偏好,为你量身定制金融服务。但这一切美好背后,是数据隐私泄露的巨大风险。一旦这些信息落入不法之手,后果不堪设想。因此,保护数据隐私,如同守护你的“金融指纹”,是我们在享受AI便利时不可忽视的责任。 三、高频交易,速度与激情的双刃剑 AI技术让金融交易达到了前所未有的速度,高频交易成为了市场的新常态。然而,这种速度与激情的背后,却隐藏着巨大的风险。一旦AI系统出现微小故障或误判,就可能引发市场的连锁反应,甚至导致崩盘。如何在追求效率的同时,确保交易的安全与稳定,是AI金融领域亟待解决的难题。 四、监管新挑战,为AI金融护航 面对AI在金融领域的广泛应用,监管部门也面临着前所未有的挑战。如何制定有效的法规和标准,规范AI技术的使用?如何确保AI金融的健康发展,维护市场的公平与秩序?这是一场没有硝烟的战争,需要政府、金融机构、科技企业和广大投资者共同努力,为AI金融的未来发展保驾护航。 总之,AI金融正引领我们进入一个充满机遇与挑战的新纪元。在享受其带来的便利与效率的同时,我们更应保持清醒的头脑,警惕潜在的风险与挑战。只有科学合理地运用AI技术,并建立健全的监管制度,我们才能更好地驾驭这股科技浪潮,推动金融行业迈向更加辉煌的未来。#金融##人工智能# 希望上述内容能够满足您的需求,欢迎随时可以在评论区留言!
灵雀云AML:赋能金融AI,构建数智时代核心竞争力
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灵雀云AML:赋能金融AI,构建数智时代核心竞争力

在人工智能(AI)技术的迅猛发展中,金融行业正迈入变革的新时代。AI不仅在优化投资决策、信用评估、实时监控和欺诈识别方面展现出强大功能,还极大地提升了客户体验、降低了运营成本,并推动了产品创新。面对智能时代的挑战与机遇,金融机构如何运用AI技术构建核心竞争力,已成为业内关注的焦点。 01算力、运维、管理三大挑战 AI应用的迅猛增长 随着AI在风控、投研、防欺诈和智能客服等关键领域的广泛应用,金融机构正面临GPU资源短缺和运维管理的巨大挑战。不断增长的算力需求正限制AI应用的发展。 高效执行AI任务 处理日益复杂的数据集并进行机器学习模型训练与AI任务执行,要求系统具备卓越的执行能力。快速迭代和精准预测成为金融机构在激烈市场竞争中立足的关键。 国产化AI基础设施建设 为了降低对外部技术的依赖,金融机构致力于推动AI基础设施的国产化。通过容器平台构建统一的GPU算力平台,不仅提升了资源整合和调度效率,还支持了国内AI技术的发展与创新。 02统一平台,自主可控 灵雀云为金融行业用户精心打造了一套全面的解决方案AML,包括GPU算力管理、AI任务调度、模型管理及智能体开发能力,提供端到端的智能计算平台,不仅提升了AI算力资源的统一管理和调度效率,还满足了金融行业智能化转型的多样需求。 解决方案 图示:灵雀云AML产品架构图 GPU算力管理 支持主流的x86和国产化服务器架构,适配多种主流GPU加速硬件。通过GPU插件实现Kubernetes集群内GPU资源的虚拟化,统一管理底层AI算力资源。 AI任务调度 基于Kubernetes的AI任务调度器,优化大规模分布式AI任务,消除资源冲突,实现GPU、CPU等计算资源的合理调度分配,提升整体资源利用率。 MLOps 集成多种传统机器学习和深度学习框架,支持自定义框架,实现一站式开发、训练、部署流程。配备模型解释工具,便于用户深入理解和优化模型。 LLMOps 提供原生支持LLMOps解决方案,涵盖大模型、数据集及模型应用的存储、管理、发布等工作流,简化发布、标注、微调流程,提升效率,降低成本。 方案优势 资源优化 利用GPU虚拟化技术,支持多种RDMA技术,优化GPU资源分配,实现多业务共享,减少碎片化,提升资源利用率,支持AI应用的广泛部署。 简化运维 一站式服务从模型开发到发布,简化AI业务复杂开发流程,减轻运维负担,加速金融创新,提高市场响应速度。 国产化支持 支持x86、ARM架构,兼容英伟达及国产化GPU,确保业务高可用性和数据安全,减少对外部技术依赖,为金融机构提供安全可控的技术环境。 用户案例 01Z银行 关键方案 GPU虚拟化:通过虚拟化技术,实现了资源的高效分配,为AI应用提供了必要的算力支持。AI中台:构建支持3000+节点的异构GPU集群,AI技术中台设计整合了数据处理、模型训练和业务应用,提升了AI解决方案的集成度和响应速度。裸金属部署:确保了平台的高性能和稳定性,为承载大规模集群和核心业务提供了坚实基础。 业务成果 智慧业务发展:AI技术中台助力Z银行在智慧业务领域取得显著进展,包括信用卡业务、智能客服、风险管理、信贷审批等。核心业务承载:平台的高性能和稳定性,使得Z银行能够将更多关键业务迁移至AI平台,提高了业务处理的效率和安全性。提升风险管控:利用机器学习模型,平台能够精准预测市场风险,优化信贷审批流程,提高风险控制能力。交易监控:实时监控交易行为,有效识别和预防欺诈行为,保障了交易安全。 02C银行 关键方案 信创GPU虚拟化:平台适配国内先进的信创GPU,运用虚拟化技术优化资源配置,实现算力的灵活按需分配,为AI应用注入强劲动力,提升资源利用率和操作灵活性。容器云平台:容器化技术的引入,加速AI应用迭代,增强业务的连续性和稳定性,实现应用的敏捷部署。智能调度算法:平台搭载智能调度算法,智能匹配任务与资源,动态优化GPU资源分配,确保任务执行效率和负载均衡。安全合规:在提供高效算力的同时,平台严格遵守金融行业的安全合规标准,通过多层次的安全防护措施,确保数据的安全性和业务的合规性。 业务成果 运算效率提升:平台显著提高了AI业务应用的运算速度,为大数据分析和实时处理提供了强大动力。快速响应市场:敏捷的容器云平台使C银行能够快速响应市场变化,及时调整服务策略。AI应用支撑:平台为C银行的AI应用提供了坚实的技术支撑,包括客户行为分析、风险评估等。 03G证券 关键方案 模型全流程管理:灵雀云MLOps方案为G证券提供了从数据预处理到模型训练、评估的全流程自动化支持,极大提升了模型开发的效率和质量。快速部署与监控:自动化部署工具缩短了模型从开发到生产的时间周期。实时监控确保了模型性能的持续优化,快速响应市场变化。 业务成果 G证券在风险管理、客户服务和量化投资策略上实现显著进步。AI技术的应用加强了风险控制,优化了客户体验,并提供了基于科学分析的投资指导。 04E基金 关键方案 数据开发:E基金支持上传多种格式的数据文件和通过S3路径接入数据集,确保数据来源的灵活性。其标注平台不仅支持人工标注,还通过内置或外部接口实现自动化标注,大幅提升数据处理效率。模型开发:Jupiter和VSCode环境支持通过Docker...