AI守护青少年视力健康,何氏眼科最新研究成果引国际关注!
AI医师助手

AI守护青少年视力健康,何氏眼科最新研究成果引国际关注!

  转自:何氏眼科   近日,在第十七届中日韩眼科联合会议上,沈阳何氏眼科医院临床研究部专家秦光浩分享了最新的人工智能便携式验光仪2WIN-S的研究进展。该智能设备在儿童及青少年近视防控中不仅提升了验光的准确性和一致性,还因其便携性和易用性成为大规模筛查的理想选择,得到了国际同行的高度评价。 沈阳何氏眼科医院临床研究部专家秦光浩分享研究成果   近年来,我国儿童青少年近视呈高发、低龄化、重度化趋势,这不仅影响了孩子的身心健康,也成为社会各界关注的重点问题。面对视力监测的挑战,传统的检测方法存在效率低下、准确性不足等问题,给检测工作带来了额外的压力。在此背景下,利用高科技手段优化视力监测流程,建立高效的近视防控机制显得尤为重要。   秦光浩团队的研究揭示,未矫正的屈光不正是导致视力损害的重要因素之一,特别是在资源有限的地区,专业眼科医生短缺,加之高昂的筛查成本,使得许多需要帮助的孩子得不到及时有效的治疗。2WIN-S的推出,旨在解决这些问题,它不仅小巧轻便,易于操作,而且能够快速准确地完成验光,大大提高了筛查效率,对于缓解全球范围内因屈光不正导致的视力损害具有重要意义。   近年来,何氏眼科围绕“健康中国”战略方向和全球眼健康总体方向,以打造“数字光明城”为目标,发挥独有的眼健康全产业链生态平台优势,借助大数据、人工智能、基因、干细胞等新技术,通过精准医疗和智慧医疗赋能,加快发展新质生产力,全面开启数字化、全方位、全场景、全生命周期眼健康管理的服务新模式,推动眼科医疗服务向智能化、个性化的方向发展。在近视防控方面,何氏眼科构建了“近视防控365体系”,聚焦学校、家庭和医疗三大场景,通过智能眼健康托管、基因检测、眼脑训练干预、光学干预、药物干预、中医干预等“六大技术”赋能,以全天候、全周期、全方位、全场景、全社会的“五全特色”为基础,围绕近视发展全周期,精准制定相应的预防、管理、控制、跟踪方案,对“症”下药,精准防控。 何氏眼科借助智能设备通过AI赋能   守护青少年视力健康   目前,何氏眼科已将2WIN-S广泛应用于近视防控项目中,结合智能视力筛查技术和大数据平台的支持,实现了对学生视力状况的实时监控。通过设立在学校和社区内的“光明小屋”,为学生建立了个人眼健康电子档案,家长、教师和学生本人均可轻松访问这些信息,以便及时采取必要的干预措施。   未来,何氏眼科将瞄准百姓眼健康和生命健康重大需求,依托何氏“数字光明城”生态产业链协作平台的资源优势,聚焦世界科技前沿,不断深化科技向善理念,让更多的科技创新成果造福于民,助力全球眼健康事业高质量发展。   (转自:何氏眼科)
AI将对银行业带来什么样的改变?专家:AI能提高识别金融风险的效率,未来数据孤岛会越来越少
AI金融助手

AI将对银行业带来什么样的改变?专家:AI能提高识别金融风险的效率,未来数据孤岛会越来越少

每经记者:袁园 每经编辑:马子卿 日前,以ChatGPT为代表的AI(人工智能)发展成为金融科技发展的新热点。AI究竟会给金融行业带来什么样的影响?金融行业要如何面对这一变化呢? “人工智能会以两种方式来影响金融行业,一是直接影响,即改变从业机构做业务的方式,会有越来越多的商户和机构来依靠智慧金融做业务;二是间接影响,即AI的加入对金融业的生态体系带来改变,从而影响到金融业的运作以及从业者就业等。”6月21日,加州理工学院电气工程和计算机科学教授、人工智能学专家Yaser S. Abu-Mostafa在亚洲银行家举办的第23届中国未来峰会上表示,当前很多机构已经开始在AI方面进行实践和尝试了,以适应AI出现后对人们金融生活习惯的改变。 当人口增长放缓的时候,要驾驭AI使其成为更好的生产力 Abu-Mostafa认为,AI在金融上的影响主要是两个方面的。一是直接影响,它会影响机构和消费者在金融方面的做事方式。以交易或者贸易为例,在吞吐量上和信息提供方面,AI的出现,赋予从业者更多的交易机会和决策分析的能力,从而影响交易结果和最终决策的走向。 二是间接影响,主要表现在就业层面上。此前,工业革命带来的改变主要是影响蓝领的工作,即原来手工完成的工作被其所替代。但是AI则会影响到很多白领的工作机会和岗位,让脑力劳动得到解放。“工业革命的进程很漫长,但是AI的革命却是非常迅速的,可能会在20年甚至更短的时间内就发生很大、很成熟的变化。”Abu-Mostafa注意到,在过去的一年中,因为学会GPT-4的使用,一些工作岗位被替代,很多公司也在加大在AI方面的探索。 “面对这样的情况,我们金融机构需要快速地去调整金融服务,去适应当下或者未来的生态体系或环境。”Abu-Mostafa表示,当前社会对于AI的关注主要集中在两方面:AI应用和AI创新。他表示,AI应用的规模比AI创新大很多,中国在AI这方面做得非常好。比如,安全领域,中国很好地利用了现有的AI资源。 当然,AI在带来改变的同时,也带来了新的生产力。“当人口增长放缓、人口基数在减少的时候,劳动力供给不足会成为经济增长的不利因素,但如果我们能驾驭并更好地使用AI,那么其将会成为更好的生产力。”国际货币基金组织驻华首席代表Steven Barnett表示。此外,Abu-Mostafa认为,中国的金融机构在积极使用和拥抱新技术,对于新的生产力也必然会有更好的应对策略。 AI会提高银行的供给能力,改变机构的服务模式 《每日经济新闻》记者注意到,随着数据量不断增长和计算能力的提升,人工智能技术已经被广泛应用到银行、保险、证券等金融机构中,为金融行业的数字化、智能化提供了有力支持。 据悉,工商银行在2017年建立了人工智能实验室,随后又搭建了人工智能平台,当前这一平台已经实现了在几十个场景中的应用;腾讯结合对抗黑灰产沉淀的数据和模型,开发了金融风控大模型,提高了金融风控的准确率和效率。 “现在的AI,尤其是与大模型相关的AI技术确实比之前的效率和能力提升了很多,以智能投研为例,它就是利用大模型将互联网上各种各样的数据融合起来,最终把更深入的建议推送给研究员,让研究员的决策和工作变得更简单更有效率。”复旦大学可视分析与智能决策实验室的负责人陈思明表示,AI可以从各个方面和各个领域来赋能金融业。 展望未来,陈思明认为,AI的未来在金融领域就像一个人一样,会变得可解释、可控制,最终可以真正地帮助金融领域去进步,这将会是未来人和AI的合作方式。 “AI接下来对于金融的影响肯定是快速且立体的。”中国工商银行软件开发中心金融科技高级专家刘承岩认为,就数据层面而言,数据孤岛会越来越少,以后的数据都会通过各种AI工具或政策串联起来,同时AI也能够消除一些信息的不对称的问题,提高识别金融风险的效率。 腾讯安全金融风控总经理陈波则认为,AI会提高银行的供给能力、改变其服务模式。“整个大模型技术的出现会让金融业的预测的成本大幅地降低,大幅提升银行供给端的能力,从而让每个人都享受到高质量的金融服务。”陈波表示,当前消费者还是通过手机和界面触及的模式使用金融服务,未来消费者会直接通过自然语言直接和机器对话的方式使用金融服务。 每日经济新闻
AI律师的现实与未来
AI律师助手

AI律师的现实与未来

“ 人工智能会对律师行业产生深远冲击,尤其在交通事故等标准化的案件中,机器人律师将有较大前景。 本文字数3973,阅读时长约12分钟 文|财经E法樊朔 编辑|郭丽琴 伴随人工智能技术的快速发展,法律行业也开始感受到冲击。 继一家全球知名律所使用法律人工智能机器人做律师助理,哥伦比亚的一名法官在全球首次运用 ChatGPT 做出裁决,又有一家创业公司期望推动机器人律师合法出庭。 2月22日,一个“机器人律师”原定于这一天上庭帮助被告应对交通罚单。 “机器人律师”是位于美国的法律人工智能公司DoNotPay开发的聊天机器人。2023年1月初,DoNotPay的宣布,该公司开发的“机器人律师”将在2月参与一场有关交通罚单的庭审。这一“机器人律师”程序将在智能手机上运行,并实时收听法庭辩论,再通过耳机告诉被告需要陈述的内容。据科技媒体New Scientist报道,被告只会在法庭上说出“机器人律师”指示他们说的话。 消息一出,立刻引发全球业界讨论。受访的多位法律人士对财经E法指出,此举为“人工智能律师”博得了公众的关注,但关键问题是,法院的诉讼辅助工具可以开放的范围和程度有限。具体而言,美国部分州要求律师需获得专业执照,“机器人律师”的代理会与州法律相冲突。此外,“机器人律师”需要对庭审录音也将违反多个州的法律。 在各方压力下,1月25日,DoNotPay的CEO约书亚·布劳德(Joshua Browder)在推特宣布,将推迟“机器人律师”出庭的计划。布劳德表示,有州律师公会的检察官威胁称,如果他将“机器人律师”带入实体法庭,他将有可能面临6个月的监禁。 面向未来,己任律师事务所律师何菁认为,技术可以为中低收入群体提供法律支持,相信未来法律人工智能会越来越多。 同济大学法学院副教授、上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员陈吉栋则表示,法律AI的出现会对律师行业产生深远冲击,尤其在交通事故等标准化的案件中,机器人律师将有较大前景。 01 “机器人律师”的使用本身违法? 布劳德在接受媒体采访时表示,这场庭审原计划于2023年2月22日下午1点半在加利福尼亚州举行,“机器人律师”将会为被告的超速罚单提出抗辩。 在庭审过程中,被告将戴上智能眼镜,以便记录法庭程序。同时,智能眼镜上的一个小扬声器可以向被告的耳朵口述回应。据科技媒体New Scientist报道,被告只会在法庭上说出“机器人律师”指示他们说的话。 布劳德的目标并不局限于处理汽车罚单。1月9日,布劳德发布推特宣布,DoNotPay愿意向任何一位律师或个人支付100万美元,希望他们可以在未来美国最高法院庭审中戴上耳机,通过重复机器人律师的话来进行法庭辩论。 但事实上,由于“机器人律师”需要在法庭使用电子设备,布劳德将其带进最高法院的目标将很难实现。根据美国最高法院的禁止条例,任何类型的电子设备,包括笔记本电脑、照相机、录像机、手机、平板电脑、智能手表等,在庭审中均被禁止使用。 而美国联邦法院和州法院对在民事和刑事庭审中使用视频、音频的规定各有不同。何菁告诉财经E法,美国部分州法院允许在诉讼程序中进行录音,但也有相当一部分州法院禁止使用录音设备。 而在联邦层面,美国《联邦刑事诉讼规则》第53条规定,除了法律明确规定,法院不允许在法庭内对刑事庭审过程进行拍照或录像。北京大成律师事务所合伙人赵雪曾撰文指出,每个联邦上诉法院有权自行决定是否在上诉庭审中允许拍照、使用视频或音频设备,但前提是不违反法律、国家和地方规则以及美国司法会议可能通过的相关指引。 联邦法院目前关于一审法院使用影音设备的规定为:法官可以批准在入籍或其他仪式性的庭审中,或者在其他类型的庭审中为满足以下目的,在法庭或邻近区域使用广播、录像、录音或拍摄照片:(1)为了展示证据;(2)为了永久保存庭审录像;(3)出于安全保障的目的;(4)为了司法行政的其他目标;(5)为了拍摄、录制上诉辩论;(6)根据美国司法会议批准的试行方案规定的其他情形。 布劳德在推特上表示,有州律师公会的检察官威胁称,如果他将“机器人律师”带入实体法庭,他将有可能面临6个月的监禁。但布劳德并未透露具体是哪一个州的律师公会。他在接受媒体采访时还表示, DoNotPay 正在接受包括加利福尼亚州在内的多个州律师协会的调查。 02 机器人“出庭辩论”引争议 布劳德向媒体透露,为了应对法庭上的抗辩,DoNotPay使用的是GPT-J模型,这是一款于2021年由EleutherAI 的研究团队发布的开源人工智能模型。这款模型与目前大火的ChatGPT所采用的模型类似,都采用了Transformer模型架构。 而对于公司其他不太敏感的应用,布朗德说他们使用了OpenAI的模型。1月18日,布劳德在其Twitter上亦宣布,DoNotPay在谷歌Chrome浏览器推出了一个ChatGPT插件。这款插件可以帮助DoNotPay的用户阅读合同条款,为法律文书中不标准的地方做标记。 但布劳德表示,此前DoNotPay已经安排了一名被告在交通法庭的Zoom听证会上使用了该公司的人工智能。与其让被告自己大声说出聊天机器人的输出内容,布劳德正在考虑使用一个模仿人声的人工智能工具,将模拟工作向前推进一步。 对于”机器人律师”,一个显著的争议在于人工智能是否具有上庭辩论的能力,“机器人律师”上庭是否会违反美国部分州关于律师执业的法律。 以加州为例,该州商业和职业法典 6126(a) 规定:“任何宣传或宣称自己有权执业的人,如果不是州律师公会的活跃成员,或当时未获得法院授权,即属犯罪。” 而根据得克萨斯州的法律规定,谎称自己是律师是重罪。未获得州执业资格或许可的人无法从事法律实践,包括管理诉讼或程序,以及庭外提供的服务。 陈吉栋认为,在现阶段,“机器人律师”的学习机制和算法还无法完全代替执业律师。但是它可以作为辅助工具,为律师提供更快速、准确的法律研究和案例分析等支持,以提高工作效率和质量。 陈吉栋告诉财经E法,目前人类还无法做到机器人律师的“可信”,比如可解释性和透明度。其次,不同参与人在法庭上创造的具体情境,对于在特定案件的事实认定和法律论证具有不可或缺性。此外,法律从事实认定到推导结论,是判断构成要件和法律效果的情境化和具体化的过程,关系到法律情景化、具体化,尤其是在一些“疑难案件”,需要法官进行在某种程度上超过规范的利益衡量,难度更大。 对于“机器人律师”能否平衡法律和伦理,陈吉栋认为,目前的人工智能学习机制还依赖于数据和模型,依赖于特定案件的学习,所以人工智能有可能通过学习,实现对于特定情景下特定种类的原告或被告特定需求的满足。但是,目前仍不清楚相关案件中情感、伦理的数据积累情况,所以很难确信机器人可以高效平衡人类的复杂情感和法规适用。 03 AI会颠覆法律行业吗?...
论文速递:GPT-4V+多模态情感理解
AI情感助手

论文速递:GPT-4V+多模态情感理解

Arxiv:GPT-4V+多模态情感理解论文链接:https://arxiv.org/pdf/2312.04293.pdf代码链接:https://github.com/zeroQiaoba/gpt4v-emotion论文作者:连政1、孙立才1、孙海洋1、陈康2、温卓凡1、顾浩1、陈顺1、刘斌1、陶建华3 单位:1中国科学院自动化研究所,2北京大学,3清华大学 引言: GPT-4V具有强大的图文理解能力,已于今年9月份集成到ChatGPT平台中。11月份,OpenAI发布了GPT-4V的API接口,但受限于单日调用100次的限制,难以在基准数据集上进行评测。最近,OpenAI增加了API调用上限到2000次,使得我们能够在基准数据集上直观展示GPT-4V的性能。 多模态情感理解主要涉及四类模态数据:图片、文本、语音和视频。但目前GPT-4V仅支持图片和文本输入。针对视频数据,本文从每个视频中均匀采样三帧作为输入(帧数的影响详见评测论文);对于语音数据,本文试图将语音转成梅尔谱图作为输入,但是GPT-4V拒绝识别梅尔谱图。因此,本次评测主要涉及图片、文本和视频。我们提供了GPT-4V在5类情感理解任务19个数据集上的定量评估结果。代码与评估结果均已开源。 数据集:本次评测涉及多模态情感理解中的5类问题:面部表情识别、视觉情感分析、微表情识别、动态面部表情识别、以及多模态情感识别。 评测结果: 本文比较了全监督模型与zero-shot GPT-4V的性能差异。为了降低调用次数,我们采用batch级别输入,即一次输入多个样本同时评测。由于多模态情感理解主要涉及人物,容易触发GPT-4V的拒识规则。我们在prompt设计时要求模型忽略人物身份信息而关注表情,从而降低了拒识次数。 从实验结果中,我们发现在视觉情感分析任务中,GPT-4V甚至能够超越全监督结果;而对于需要专业知识的微表情识别任务,针对通用领域设计的GPT-4V则表现较差。同时,我们进行了消融实验,验证了GPT-4V具有时序理解与多模态理解能力。此外,GPT-4V对于色彩空间的变换也具有一定鲁棒性。具体结果与分析详见评测论文。 我们希望为多模态情感理解任务建立一套zero-shot benchmark,用于后续多模态大模型的评价。此外,我们希望本次评测结果能够对情感计算领域的研究学者有所启发。 引用信息: Zheng Lian, Licai Sun, Haiyang Sun, Kang Chen, Zhuofan Wen, Hao Gu, Shun Chen, Bin Liu, Jianhua Tao. “GPT-4V with Emotion: A Zero-shot Benchmark for Multimodal Emotion Understanding”. arXiv preprint arXiv:2312.04293 (2023). 作者简介 连政,助理研究员,2021年于中科院自动化研究所模式识别与智能系统专业获得工学博士学位。2021年7月至今在中科院自动化所工作。研究方向为情感计算。...
拥抱AI浪潮,慕思开启健康睡眠3.0时代
AI医师助手

拥抱AI浪潮,慕思开启健康睡眠3.0时代

从今年三季度财报来看,国内家居市场依然呈现出内需疲软、同质化严重、动能不足等特征,行业整体增速放缓,企业普遍生存于高压云层之下。传统的生产力和单一的技术创新已难以支撑企业突破同质化的困局,行业迫切需要缔造新质生产力,通过多维度创新,提升核心竞争力,找到转型升级的新路径。 比如数字化转型、AI垂直模型的应用。近年来智能化的家居产品逐渐成为市场的新宠。从智能音箱、扫地机器人到智能厨房电器,越来越多的智能家居产品走进千家万户。这种新消费趋势,为家居企业向智能化转型提供了强大的市场驱动力。 家居企业如何抓住这波AI风口?突破行业现有格局?11月30日,由新华网与深圳市商业联合商会发起,智纲智库智力支持,慕思集团承办的粤港澳大湾区AI+新生活趋势论坛在东莞慕思总部举办,为这一问题带来了新的解法。 粤港澳大湾区AI+新生活趋势论坛现场 AI浪潮下, 新的睡眠趋势、新的产业机遇正在生成 前段时间,农夫山泉旗下的一款功能性饮料“紫色尖叫”爆红网络。小红书上,关于“紫色尖叫助眠”的笔记浏览量甚至达到了51.4万次。而这看似荒诞的走红背后,其实掀开了国人睡眠焦虑的冰山一角。 在快节奏的互联网时代,高压的生活和过载的信息,不仅碎片化了休闲时间,也碎片化了睡眠,导致睡眠频率失调,深陷失眠的亚健康状态。中国睡眠研究会发布的《2024中国居民睡眠健康白皮书》显示,我国有64%的居民睡眠质量不佳,平均每日睡眠时长仅为6.75小时。59%的人遭受着不同程度的失眠困扰,而完全没有睡眠障碍的人群仅占总数的19%。 随着睡眠问题的日益严重,越来越多的消费者开始关注助眠产品,比如褪黑素、蒸汽眼罩、助眠香薰等,在人工智能兴起后,这种趋势转为追求更加智能、可监测、可调控的智能床垫、智能床等黑科技产品。 据智妍咨询调研数据显示,去年我国智能床产量415.16万张,同比2022年增长23.23万张;需求量137.84万张,同比增长13.33万张。可以看出国民对智能睡眠的需求正在快速攀升,加之近年来政府持续出台以旧换新政策,以及人口老龄化加剧,将进一步加速我国智能睡眠内需的提升,有望推动我国智能床市场规模进入高速发展阶段。头孢研究院数据显示,预计2026年,我国智能床的市场规模将达到39.9亿元。 图片来源:头孢研究院 不过客观来看,目前我国智能床行业整体还处于起步阶段,需要解决的问题还很多。具体表现为:其一,智能床的市场渗透率低,仅占0.2%,远低于美国的14%;其二,布局的品牌较少且分散,蓝海性质还很明显;其三,使用场景较为局限,过去智能床更多被应用于医院、养老院等公共场景中,因此消费认知还有待培养。 简单来说,我国智能睡眠产业的未来发展,需要一群领头羊带领品牌开垦荒原,拉动智能床内需增长。而慕思对于AI床垫技术的突破,正在加速这种“领头羊效应”的形成。 从智造到AI床垫,再到AI产业集群 慕思健康睡眠的持续性进化 作为深耕睡眠领域20年的老将,慕思对于健康睡眠的个性化、智能化启蒙要比行业前瞻许多。从品牌发展历程来看,范居士大致将其分为三个阶段: 健康睡眠1.0时期:个性化定制睡眠引领品牌高端化转型 自品牌创立之初,慕思就提出了“量身定制健康睡眠系统”的商业模式,凭借“量身定制个人专属的健康睡眠系统”打破了当时床垫只有尺寸、软硬度之分,无法针对消费者深层次的睡眠需求实现定制的局限性的现状。同时这一战略也奠定了慕思品牌高端化的基础。在这个时期,慕思推出了以床垫、床架为核心、包括枕头、家纺等可以量身定制的多品类产品体系,从产品框架上,构建起了用户健康睡眠家居生态的基本雏形。因为品牌理念和产品的“标新立异”,慕思很快得到市场的良好反馈,订单量也随之激增,于是慕思开始转向健康睡眠的下一站——智能制造。 健康睡眠2.0时期:智能制造推动个性化健康睡眠实现规模化 2015年,慕思开始推进数字化转型,标榜德国工业4.0标准打造了全球家居行业首家数字化工厂,而这也成为慕思后续发力AI的起点。超20亿的投产、工厂立库650个容纳位、超传统3倍床网内胆储存量、全自动数控提升的30%产出效果等,都为慕思落成“一床一定制”的大规模、柔性化生产,用户个性化定制需求满足等做了强有力的支撑。同时在这一阶段,慕思借助智能化、自动化技术,解决了定制化与大规模生产之间的矛盾,让量身定制的健康睡眠走进千家万户。 健康睡眠3.0 时期:AI技术引领智能睡眠新时代 2023年,慕思发布了2023健康睡眠新战略布局:以科技为翼,强化产品研发,以创领者姿态,推进睡眠革命3.0时代,倡导科学提升睡眠体验。也是在这一年,慕思推出了行业首创的AI“潮汐算法”智能床垫。 展厅 据了解,“潮汐算法”凝聚了慕思近20年积累的70多万人体测量数据、每个月2万份睡眠报告的大数据分析成果,同时还融合了慕思集团六根睡眠文化、自适应调节算法、睡眠监测算法、睡眠分期算法和人体生物节律的 AI 智能技术。 据慕思官方介绍,搭载潮汐科技的AI智能床垫T11 PRO,能够根据用户的睡眠模式、体温变化和身体动态进行实时调整,其有18个智能柔性调节单元,23个高精传感器,可以实现20毫秒每次的智能体型识别,根据人们的体型、睡姿,自动调整每个柔性调节单元的支撑软硬度。可以想象这项技术在智慧睡眠领域有着怎样的抗打能力。 值得关注的是,“潮汐算法”并不是慕思进军AI睡眠领域的第一个成果。早在2017年,慕思便开始了对AI床垫产品的研发,其先后联合国内外知名科研院所、医疗机构等产业生态伙伴,基于睡眠医学知识图谱、人工智能、物联网和云计算等关键技术,共同打造集睡眠“监测→筛查→干预”为一体的数字睡眠系统。这也为后来“潮汐算法”的出现奠定了坚实的技术基础。 可以说,AI技术的加持,让慕思在智能床垫领域的创新迈向了一个新高度,也为品牌在健康睡眠行业中的市场份额扩展创造了新的增长点。并且长远来看,慕思集团对健康睡眠的这种探索并未止步,本次“新国潮、新智造、新机遇”粤港澳大湾区AI+新生活趋势论坛就是一个明显的信号,向行业揭示慕思布局AI领域的下一步举措——链接产、学、研等各界优质AI资源,搭建共享的大平台,推动品牌继续向智慧睡眠深入转型。 粤港澳大湾区AI+新生活趋势论坛参会企业家参观慕思生产线 2024前三季度,慕思实现营收38.78亿元,同比增长1.9%;实现归母净利润5.22亿元,同增长0.8%。一张床如何塑造成为高端睡眠品牌,一家企业如何在逆势之下依旧长青?慕思在健康睡眠领域的这种“专精特新”或许给出了一个范本答案。 AI技术+人文叙述,有温度的品牌差异化 显露慕思健康睡眠4.0雏形 品牌战略研究领域的知名学者道格拉斯·霍尔特在其著作《品牌如何成为偶像:文化式品牌塑造的原理》中曾深入探讨过文化品牌理论。他认为,一个品牌的成功不仅仅依赖于产品的质量或市场策略,更在于品牌能否在文化上成为消费者身份和价值观的体现。 当前国内家居市场呈现出前所未有的激烈竞争,每一个细微的创新点都可能迅速被竞争对手捕捉并模仿,导致产品同质化现象日益严重。因此,仅依靠技术创新已难以构建长期的市场优势。要在激烈的市场中保持领先地位,品牌文化的创新同样至关重要。慕思对此也做了前瞻性的预判,以睡眠文化的角度切入,引导消费者关注睡眠健康。 慕思借助国内外专家的睡眠研究成果以及对睡眠理念和产品的研究,总结出中西合璧的“六根“理论,即:眼、耳、鼻、舌、身、意,以此形成了慕思的“六根睡眠文化”,为产品技术迭代的同时增添人文温度,与消费者形成更深层次的情感共鸣。 除去深挖睡眠文化之外,范居士注意到慕思还在探索文化与商业融合的场景新形态。在2023年7月份,慕思首个睡眠博物馆于其东莞总部工厂开馆。而今年8月,慕思第二家睡眠博物馆正式落子西安。并且在睡眠文化的延伸方向上,慕思还凭借与中国国家游泳队、中国女排等的合作,向外完成了“运动+睡眠”健康生活理念的传递。 技术、产品、品牌之上,更深层次的是文化的积淀与消费者认知的塑造。慕思作为睡眠领域的领航者,通过对睡眠文化的深度挖掘与传承,以及对AI技术的创新融合应用,无疑站在了时代的浪尖。这一战略不仅极大地加速了智慧睡眠这一新兴消费理念的普及,成功培育出一个潜力巨大的消费市场,更让慕思在品牌层面上实现了质的飞跃,从单一的产品提供者转变为健康生活方式的倡导者。从产业发展的视角来看,慕思对品牌健康睡眠文化的塑造,更预示并引领着健康睡眠4.0时代的到来。 写在最后: 虽然慕思对AI技术的创新应用的落点在于为用户提供更加智能、全面的健康睡眠解决方案,但范居士认为其也为家居空间边界的打破提供了一种新可能。随着消费主力军的年轻化,卧室已不再是单一的休憩空间,更多承载着消费者休闲娱乐的需求,比如躺在床上看电影、美容护肤、冥想等,智能床性能的迭代正好与之适配。未来,范居士同样期待慕思为家居行业高质量发展,为消费者需求的满足带来更多的可能性。 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
在金融行业,AI的打开方式是什么?
AI金融助手

在金融行业,AI的打开方式是什么?

每经记者:张宏 李玉雯 每经编辑:马子卿 “AI取代银行业工作岗位的数量可能超过其他任何行业。”花旗集团近期的一份报告显示,美国银行业约54%的岗位可能实现自动化,还将有12%的岗位通过AI得到增强。 当下银行业的种种迹象已然对此观点有所映射,特别是这两年正逢生成式AI大模型的风口,“AI+金融”发展迅速。从应用场景来看,银行机构在客户服务与智能问答、信贷审批与风险管理、智能运营与流程自动化等多个领域都开展了AI应用探索且日趋成熟。 这背后的动力在于,在当前息差持续承压、营收增速放缓的环境下,以银行业为代表的金融机构正在进行一场“刀刃向内”的自我革新,而AI在金融领域的创新应用则推动金融服务向着更加智能化和个性化发展,促使金融机构更有效地管理风险、提高运营效率、优化客户体验。 有观点认为,以生成式AI等为代表的新兴技术作为驱动力,将为金融领域带来一场前所未有的变革,而与此同时,行业仍面临着隐私保护、成本投入、决策可信度等多方面的挑战,如何破局成为各家金融机构面临的共同问题。 当前,在金融数字化转型的版图上,一场新的科技竞赛已悄然展开。 2024年7月5日,上海,世界人工智能大会(WAIC 2024)在世博展览馆举行。图为观众在“蚂蚁集团”展台上的金融管家前驻足观看。视觉中国图 人工智能正被银行业广泛应用 “就银行业而言,各家商业银行都在拥抱AI技术,希望利用技术创新来支撑业务创新发展,提升服务水平,在差异化竞争中脱颖而出。”南京银行相关负责人对记者表示,如智能问答、OCR辅助录入、反欺诈、智能投顾等。此外,在小微企业、中大型企业、集团以及金融市场客户中,各类AI应用场景也逐渐丰富起来,并且银行内部各项管理环节中,也逐步出现了增效、提质的AI场景。 行行AI董事长、工信部工业文化发展中心AI应用工作组执行组长、顺福资本管理合伙人李明顺表示,人工智能在金融行业的应用历史相当悠久,并非因为大语言模型(LLM)的出现,才开启人工智能在金融领域的应用,要将传统的AI技术与大语言模型加以区分。 李明顺介绍:“据我了解,至少从20世纪90年代开始,美国的一些金融企业就已经开始应用人工智能技术。在十几年前,我国金融行业也有一些企业开始采用人工智能技术。可以说,金融行业是人工智能应用较早的领域之一。” 一名在国有行从事风险管理相关工作的员工告诉记者,在贵金属、外汇等代客交易中,操作重复且结构化,往往只在方向和金额上有差异,故可使用量化交易算法(AI)代替交易员执行市场策略。而在资金业务中,虚拟交易员可利用生成式AI,在资金拆借等场外交易中,通过聊天方式完成交流、报价甚至成交。 此外,银行还通过在“易贷类”产品中应用AI技术简化贷款审批流程。利用AI分析客户信息,形成“白名单”,名单内客户将在输入请求后快速获得信用额度。上述国有行员工表示,传统审批流程繁琐,需信贷员与客户沟通、签署材料、提交分行或总行审批,耗时可能数周至数月。“易贷类”产品使审批模型化、实时化,客户可迅速获得反馈。 在结算业务中,AI还用于反欺诈和反洗钱,预判交易风险。上述国有行员工指出,以前身份证到期后需要去网点更新信息,现在不用去网点,拍照人脸识别即可,这也得益于AI的应用。 李明顺也表示,生成式AI正被用于提供轻度引导服务,包括为高净值客户提供投资理财咨询。结合数字人技术,指导客户办理手续,提供专业投资建议,同时降低隐私信息泄露风险。传统人工服务中,客户经理可能记住敏感信息,存在信息泄露风险。人工智能则能有效保护客户隐私,避免数据泄露。 人工智能还可被应用于催收。李明顺表示,过去,催收工作通常由人工执行。然而,人工催收存在情绪波动问题,可能导致不当沟通和极端行为。生成式AI辅助催收可通过预设表述避免过激语言,能够始终保持礼貌、专业,且不用休息。 硅谷风投机构“玩转”人工智能 谈及未来可探索的领域,李明顺表示,人工智能辅助面试在大规模招聘中极具潜力。人工智能可准确记录候选人的情绪、性格及专业程度,帮助面试官客观评分,减少私人关系影响。 一位在海外咨询行业工作的数据分析师告诉记者,他所在的公司正在训练自身的大模型。公司在这个行业已有20年历史,想把历史数据做成数据库,输入到大模型中,做一个聊天机器人。训练过程需要大量数据微调,要将机器人变成能回答某一领域问题的专家,就需要这个领域的专家出马,给出问题的答案。组内的数据工程师再将答案拿走用作微调,逐步将大模型调整到可以给出合理答案的状态。 此外,硅谷风险投资机构已广泛采用人工智能参与项目筛选、尽职调查,并撰写投资备忘录。AI通过算法和数据分析,可提高风投与初创公司匹配效率,实现自动化筛选和交易搜索。它辅助商业数据分析,可使投资人快速决策。投资人还可利用专有数据源训练人工智能平台,构建内部知识库,增强投资决策深度和广度。 在投资机会发现阶段,AI通过分析招聘平台动态、应用程序下载量和消费品交易规模,帮助投资者识别潜在项目。在尽职调查环节,生成式AI可自动生成公司业务介绍,进行前瞻性分析,直接通过邮件发送给投资者,包括投资选项比较和评估。在撰写投资建议书环节,生成式AI可以完全自动化地完成相关工作,提供专业且精准的投资建议。 此外,AI在时间管理和规划方面也能为投资团队提供有力支持。团队成员可以在系统上查看同事对特定项目的评价和反馈。系统具备定期提醒功能,确保投资团队能够及时回访目标公司,并更新业务进展。 多位受访人士指出,AI介入金融领域带来的优势是多方面的,其中最为显著的是效率和成本的优化。与传统的业务操作流程相比,AI技术能够自动化、智能化地处理大量数据,实现快速、准确地决策,从而显著节省时间和人力成本。 同盾科技创新研发负责人Tinus对记者表示,AI的介入能够提升金融风控、金融营销等应用的精准度,提高金融机构的效率、降低运营成本,并增强金融服务的普及性。 他举例说道,传统金融业务流程主要依赖专家决策系统,系统建设以指标和专家规则为基础,指标加工以数据批处理等离线方式为主,数据时效性较低;专家规则的更新维护以数据分析为基础,需要给付大量领域专家的人工成本,且难以满足日益增长的业务体量需求。 与传统的离线批处理方式相比,AI可以更及时地获取最新的数据和信息,为决策提供更全面的参考。与传统的基于指标和规则的风险评估相比,AI优化的决策系统可以综合利用更多维度的数据和因素,更全面地识别潜在的风险,通过持续的数据分析和模型优化,可以不断提升决策的精准度。 瑞银证券非银金融分析师曹海峰以证券行业为例阐释AI介入带来的优势。 一是大幅减少基础性、重复性的人力工作,提升效率。例如,营销环节中的人工客服、营销内容制作;投顾业务中初步客户信息收集、客户咨询;投研工作中的数据检索、会议纪要、定期报告撰写、路演材料制作;投行业务中的银行流水核查、招股书撰写等;投资中的交易策略代码撰写;中后台的报告生成、办公、代码开发。 二是提效,赋能员工,提升产品竞争力。例如,投研业务中分析师可利用“数字分身”提高传播效果;投资业务中可实现数据的自动挖掘分析、股价预测、优化基金产品的收益风险比;交易业务中可优化交易策略以减少交易成本及人为偏差。 三是优化服务,提升客户体验。例如,在营销环节中可实现千人千面营销;投顾业务中可深度分析客户需求并提供个性化推荐,投顾通过智能检索内部智库为客户提供专业化服务。 一位就职于头部券商的投资顾问告诉《每日经济新闻》记者,他在日常工作中通过人机结合的方式扩大了服务半径。一方面,生成式AI的介入提高了微信回复客户的效率;另一方面,借助生成式AI将专业术语转化为客户易懂的语言或故事,再结合自己的专业知识校正,增强沟通效果,提升转化率。 大模型在直播准备中也能发挥重要作用。由于工作需要,他经常需要直播。大模型可以帮助确定主题、搜索资料、设计PPT,节省时间。主播只需提供核心思想,给出总体趋势或策略,并负责审阅修改。这让他能够专注于核心策略和研究工作。 人工智能尚不适用于金融行业核心部门 曹海峰认为,短期来看,对于生成式AI技术实际落地仍相对谨慎,特别是对客业务,落地案例较少。制度环境方面,随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》的出台,以及未来金融监管的或有规定,公司需要考虑如何合理地使用这一技术。 合规风险方面,一方面需要保证内部数据的安全性,另一方面使用GPT技术服务客户,直接推荐股票、基金等受到监管牌照限制。技术方面,大模型在一些问题的回答上仍存在谬误,需要人工介入审核和校对,可能会招致客户投诉。 同时,记者在采访中了解到,目前AI在金融领域的应用还存在以下痛点。 一是大模型可能导致市场变得更加脆弱。前述国有行员工指出,如果金融市场中的参与者广泛采用同一模型进行决策,这可能会导致市场变得更加脆弱。假设所有参与者使用相同的模型,并且输入相同的数据,那么很可能会得出相似的结论。金融市场的交易需要观点不同的买卖双方达成一致才能完成交易。如果大多数参与者都采取相同的观点,比如同时选择卖出,那么市场波动可能会因此而更加剧烈。 二是大模型尚不适用于金融行业核心部门。李明顺总结了金融业在应用大模型时的困境。他表示,可以将大模型在金融行业中的应用理解为人工智能技术的一个分支。大模型在金融行业的主要应用体现在营销端和服务端,例如资料整理、咨询服务等。然而,在一些更为严格和关键的金融领域,如风险控制和资产定价,其应用并不十分直接,因为大模型目前还存在“幻觉”。 李明顺认为,大模型本质上是一种语言模型,它能够理解和处理文本,但并不是一个规则引擎,大模型并不适用于金融行业的核心部门。 前述券商投顾也认为,大模型更适合专业人士使用。因为普通人可能缺乏足够的金融知识和经验来判断生成式AI提供的信息是否准确。如果生成式AI提供的信息是错误的,而用户又无法辨别,这可能会导致问题。 三是缺乏个人信用评分领域的标准化机构。李明顺表示,美国金融行业广泛应用AI于证券和资产交易,得益于标准化的用户数据。我国银行业虽收集用户信息,但银行间数据未互联互通,资产量化评级面临标准化不足问题。AI在我国金融业主要用于风险控制和初级营销,标准化不足是其应用的主要限制。 四是隐私保护难题。前述数据分析师表示,其所在公司虽然正在致力于将人工智能培育成领域专家,但对于将聊天机器人开放给客户使用也有顾虑。“假设一个场景,公司先后接了两家公司的合同,这两家公司是竞争关系。他们都不可以通过我们知道对方公司的消息,这就需要一个壁垒。而大模型具有随机性,这很难实现。”该分析师表示,出于这一顾虑,该模型初期仅供内部顾问使用,帮助新员工快速获取关键信息。 此外,为防止隐私泄露,其所在公司的法律部门提出不能在开放的大模型平台上训练。最终,该公司决定将开源模型下载后部署到公司服务器上,在本地完成检验、微调。...
AI律师的瓶颈
AI律师助手

AI律师的瓶颈

近日,媒体报道阿里的AI一对多挑战人类律师,不到10秒审核百行合同,准确率达96%。实际上早在几年前,多家人工智能平台都已涉及到法律法务行业,笔者了解的都有超过10家。 从AI开始触及法律行业,人们就在讨论这样一个问题:“人工智能到底能不替代律师”。科技界对此很乐观,法律界也很恐惧。但现实中AI对法律服务行业的影响没有预期的那么大。 就笔者目前了解的AI律师平台的发展情况,不但无法取代律师,连取代律师助理的文字工作都很难。主要原因是技术上有瓶颈,无法突破。 我不妨从技术上分析下。AI要对法律问题的分析与判断,至少要完成三个步骤,理解事实问题并将事实问题提炼为法律上有意义的事实,列出法律问题,理清法律与事实的逻辑关系。即事实、法律、逻辑关系。 但是在第一个问题上,AI都遇到了严重的挑战,AI并不能很好地理解自然语言,更别说准确提炼出法律上有意义的事实了。 比如Ross法律机器人平台,它本质上还是一个智能检索系统。用户在ROSS平台输入问题,平台会问题分解成百上千个子问题,再去进行检索每个问题的答案,得到答案之后,对答案进行检索,寻找每个答案在数据库中的证据,相当于给每个答案进行证据打分,最后按照分值对每个答案排名,用户可以人工选择最优的答案,这样相当于对平台进行了一次训练,下次这个最优的答案在类似问题中就会排名靠前,这样系统会越来越准确。 所以对问题理解的准确性依赖问题与数据库的匹配度。将一段自然语言组成的事实问题输入到AI平台,平台要去通过算法进行检索才知道什么意思。而检索是通过自然语言检索的,这个检索本身就是不准确的,更别说数据库覆盖面的问题。不能准确理解自然语言,就不能准确地检索;不能准确检索,就更不能理解自然语言。这里面形成了一个逻辑悖论。 有这样的缺陷,AI平台进行案例检索都无法胜任,那么通过检索去找到匹配的案例去理解案件事实就更加不可能了。 为了克服这样的缺陷,现在一些平台采用结构化的语言。从阿里公布出的专利可以看到这一点。用户向AI平台输入法律资料,例如起诉书、证据材料、裁判文书;平台从法律资料中提取有意义的事实,得到特征要素集合;基于知识图谱中的逻辑关系和客观事实要素,分析得出结果。而关键的一步就是建立结构化的知识图谱,描述法律与事实之间的逻辑关系。平台利用机器学习的算法不断扩展语义知识图谱。而输入模块也可以通过结构化的方式避免AI对自然语言理解的缺陷。 所以关键的问题还是没有解决,AI无法进行准确的自然语言理解,无法进行准确的自然语言检索。最终结果的准确性取决于建立的语义库。这样应用的范围和程度就会受到很大影响。比如阿里这个平台在网购法律服务中肯定有优势。因为阿里在这个领域可以构建相对全面的知识图谱。 通俗地说,AI平台无法准确理解自然语言,用户输入一段文字,机器理解一定会产生偏差,而解决问题需要基于对自然语言的理解进行检索,不可能得到满意的检索结果,这一关过不了,后面的分析也就没有了基础。而法律服务是对自然语言理解要求最高的行业之一。法言法语是有限的,但是要用法言法语去提炼的事实问题是无限的,结构化的语义库无法替代自然语言理解。这个就成了AI律师的瓶颈,短期内无法解决。 欢迎加笔者微信patentlight交流专利问题。 历史文章: SpaceX不申请专利?马斯克:防止中国模仿 瑞得西韦用途专利能否获得授权?有无价值? 中美欧日在人工智能的专利审查规定分析 专利复审无效十大案件启示一 美国多方复审(IPR)程序中专利无效的成功率 美国专利无效程序中,能将审查员 专利无效检索分析的十大策略(序): 无效检索分析是个系统的工程 专利无效检索分析的十大策略一:优先权的游戏 呼吸机产能受限,核心零部件多在“重灾区” 口罩生产的“卡脖子”技术 治疗重度肺炎患者的ECMO,中国还是空白 首例基因技术药物专利授权案牵动亿万产业 美最高法院判决严惩向中国售技术的企业 美法院阻止中国法院禁令成为制裁的坑? 美国最高院:申请前秘密销售致专利无效 企业常用的十八种专利检索分析报告?
“她”来了!GPT-4o让AI陪伴创业公司无路可走?
AI情感助手

“她”来了!GPT-4o让AI陪伴创业公司无路可走?

AI公司都在悄悄布局的赛道,又被OpenAI盯上了。作者丨Juny编辑丨海腰图源丨OpenAI春季发布会10年前,一部叫做《Her》的电影获得了2014年第86届奥斯卡最佳原创剧本奖,它讲述了一个孤独的作家爱上了手机里人工智能语音助手的故事。电影中,这个叫Samantha的AI拥有着一把沙哑性感的嗓音,她风趣幽默、善解人意,随时随地陪伴着男主,并逐渐成为他生活中不可缺少的一部分。而10年后的今天,在OpenAI举办的春季发布会上,伴随着GPT-4o新模型的到来,Samantha已然正式成为了现实。此次升级版的ChatGPT不仅能像Samantha一样陪你自然地聊天谈心,甚至还能透过手机摄像头观察并理解你的情绪。实际上,在过去一年里,“AI陪伴”的生意一直是人工智能企业们在争相布局的重点领域,从商业变现的层面来看,“AI陪伴”目前也是消费者最愿意买单的应用场景之一,甚至在TikTok上有一大群外国人早已被各种AI陪聊产品集体“收割”。而此次,OpenAI的模型更新和大规模的开放试用,显然将这一个已然火热赛道又推向了新的维度。 你的AI好友时代到来此次OpenAI的发布会非常简短,全程仅26分钟,但ChatGPT的进化却足以让人叹为观止。虽然GPT-5没有如期到来,但此次OpenAI最新的旗舰大模型GPT-4o已经让人机交互这件事发生了“质变”。根据官方介绍,4o 中的“o”是“omni(全能)”的缩写,它代表着这一版本的GPT已经把文本、视觉、音频等能力全部打通,可以接受任意组合的输入和输出。其最短232毫秒、平均320毫秒的音频输入响应时间,现在已经达到了人类在对话中的反应速度。在GPT-4o的支持下,ChatGPT的语音反馈能有多自然呢?在现场演示中,OpenAI 的工作人员向ChatGPT提问怎么能缓解他的紧张情绪。接着,我们的“Samantha”登场了,一个温柔自然的女声建议他做个深呼吸,当听到对方呼吸得很大声时,就立马跟他开玩笑说你不是吸尘器吧,当听到对方平稳呼气吐气时,则立马鼓励和表扬。 关闭 观看更多 更多 退出全屏 视频加载失败,请刷新页面再试 刷新 视频详情 不仅能给你日常的建议和支持,如今的ChatGPT完全升级成为了一个全能型“好友”。比如,她可以用各种语调、情绪给你讲睡前故事,声音可以是高亢的、低沉的甚至用音乐剧的形式给你唱出来。它也可以成为你的同声翻译,在任何场景中帮你丝滑地在不同语言中切换。 关闭 观看更多 更多 退出全屏 视频加载失败,请刷新页面再试 刷新 视频详情 此外,有了视觉能力的加持,ChatGPT不仅可以在线辅导你做作业、做题、写代码。还可以透过摄像头仔细观察你的外表、情绪,在这个过程中,它表现的完全像一个朋友,会提问、会大笑并给以你建议。 关闭 观看更多 更多 退出全屏 视频加载失败,请刷新页面再试 刷新 视频详情 OpenAI的技术报告显示,GPT-4o 此次在视觉和音频理解方面的进步尤其显著,不仅可以在对话的过程中随时打断,还可以在各种不同的场景中自动变化音调和情绪情感。其在语言、知识、数学、编程的评测指标上,都超出了 GPT-4T、Claude 3 Opus、Gemini等竞争对手。开发人员现在还可以在 API 中访问 GPT-4o 作为文本和视觉模型。与 GPT-4 Turbo 相比,GPT-4o 速度提高 2 倍,价格降低一半,速率限制提高 5 倍。OpenAI表示,此次语音对话功能将在未来数周内率先向ChatGPT 的付费用户开放,免费用户也可以从今天起在ChatGPT中体验到由GPT-4o支持的文本和图像功能。 AI公司的“必争之地”OpenAI今天的更新,似乎又把之前饱受诟病的AI语音助手带回到了舞台中心。但实际上,随着大模型走向成熟,在过去一年中,大量的AI公司已经在这个赛道中提前布局甚至进行了一系列的商业化变现尝试。只是他们的产品并不是以手机、设备中的传统的语音助手形式出现,而是包裹着“AI陪伴”的概念外衣。如今在TikTok上,当你输入“AI...
聚焦AI、生命健康等战略产业,香港科技大上海产教中心等6项目落地上海徐汇
AI医师助手

聚焦AI、生命健康等战略产业,香港科技大上海产教中心等6项目落地上海徐汇

2024科创大会12月5日上午在徐汇西岸开幕。开幕式上,一批科技创新项目在徐汇落地。 此批落地徐汇的项目包括,香港科技大学上海产教融合中心、中国科学院营养健康所的营养健康谷、华东师范大学的上海人工智能金融产业研究院及徐汇创新研究院、大模型语料“超级工厂”、央视总台国重实验室的央视听媒体大模型体育技战术分析系统、中国工商银行的上海首批科创分中心支行等。 据介绍,6个合作项目聚焦人工智能、生命健康等战略产业,涉及高校、院所、企业、银行等不同创新主体,覆盖科技创新全链条,将进一步促进“政、产、学、研、用”协同创新,有力促进创新链、产业链、资金链、人才链加速融合,进一步提升徐汇科技创新整体效能,为上海国际科创中心建设贡献更多力量。 去年的科创大会上,徐汇亮出“科创绣带”品牌。一年来,徐汇持续提升区域科技创新整体效能。 据介绍,2021年以来,先后与交大、复旦上医、港科大、中科院系统、中山医院、核工院等10余所顶尖高校院所建立科技创新与成果转化战略合作关系,陆续启动3批院地合作项目。 上海徐汇规划建设西岸大模型创新生态街区、环交大人工智能科创街区、枫林生命健康科创街区等6个科创街区,布局奇绩创坛校友中心、模速空间、人形机器人等16家高质量孵化器,涉及国资、高校院所、龙头企业、投资机构等主体,规划面积超过12万平方米,入孵企业超220家。 此外,上海徐汇还建设科技成果转化项目库和人才库,筛选一批高价值专利,累计已挖掘储备项目近200个,并推动项目、初创企业与孵化器、社会资本、产业资源开展深度合作。 金融扶持方面,上海徐汇设立了上海市首个区级注册资本超百亿的国资创投平台—徐汇资本(注资200亿元),已集聚交大高级金融学院、新华社金融信息、伦交所Tradeweb等高能级平台,以及全国社保基金长三角科创基金、上海人工智能母基金、红杉中国、IDG资本等1100家股权投资机构,管理规模约1.6万亿元。 上海徐汇区政府还透露,在大模型、元宇宙等产业前沿风口。目前,全区已集聚人工智能相关企业900余家,2023年,徐汇区人工智能产业年产值超800亿元,年均增长率超20%。2023年,徐汇区人工智能产业集群在国家发改委战新产业集群评价中获评“优秀”,正向“十四五”期末实现千亿产值目标稳步迈进。 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
肖京:AI正赋能金融行业高质量发展
AI金融助手

肖京:AI正赋能金融行业高质量发展

光明网讯(记者 李飞)11月21日,2024年世界互联网大会乌镇峰会金融科技论坛在浙江乌镇举行。平安集团首席科学家肖京在主旨演讲时表示,全面数字化是助力金融业务高质量发展的关键路径,而人工智能(AI)技术是实现数字化的基础。 平安集团首席科学家肖京。光明网记者崔益明 摄 肖京介绍,当前,基于各种技术合起来做的数字人,可以用于品牌宣传和客户服务等场景业务,并且在很多渠道都取得不错的成果。在服务、运营、风控等方面,人工智能等技术也有非常广阔的应用前景。 肖京表示,在发展人工智能应用时还要解决伦理问题,要搭建AI伦理管理体系,保证人工智能应用可持续发展。他建议,金融企业在发展人工智能的同时,要自上而下抽查检视,自下而上自查,保证人工智能、数字化在金融领域的可持续发展。 来源: 光明网