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  也就是说,TAI利用复合型AI内驱力,助力商业银行完成从平面到多维欺诈风险管理能力的全面升级。截至目前,TAI全新的技术架构、风控思路及交互友好的可视化风控管理模式,已在氪信与多家银行的资金交易反欺诈项目合作中得到实际运用。从实践成果来看,使用半监督的欺诈账户识别模型体系和资金交易知识图谱,可将识别群体欺诈的效能提升40倍。  实际上,除了交易外,风险控制、零售业务等都是AI助力金融的主要应用场景。业内普遍认为,银行业作为高度数据化的行业,加之业务规则和目标明晰,是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。这基于4个理由。一是银行一直非常重视IT技术的利用,信息化程度较高,技术环境与条件较好。二是银行信息化程度较高,拥有丰富的数据沉淀。三是传统金融行业更多是以人力为主的服务行业,亟待通过人工智能技术降低成本。四是银行具有一定资金支持,留有试错的空间。氪信CEO朱明杰认为,金融业有能力、有动力、有条件通过人工智能来提高效率,并借此机会创新业务,从而实现个性化的普惠金融。  业内人士表示,当前,银行业拥抱科技企业开展合作,主要具有两大脉络:一条脉络是银行+互联网公司与银行+技术服务公司。其中,比较典范的是互联网公司和以工农中建四大行为代表的老牌银行强强联手。在另一脉络上悄然进行着为银行带来稳健变革的,是各类技术服务公司以项目方式嵌入银行的智能化升级体系。  比如,华为等硬件服务机构提供云计算平台,商汤、旷视、依图等人脸识别公司为银行提供远程核身能力,科大讯飞等语音公司为银行提供智能语音产品,氪信科技等算法和建模公司为银行提供智能风控、营销、客服等业务解决方案等。  全方位的数字化转型  值得注意的是,金融科技并非单纯的技术概念,而是金融与科技深度融合的产物。金融科技对当前银行业的渗透和再造是全方位的,广度和深度前所未有。  2018年年报中,工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行提及金融科技的次数分别达15次、21次、7次、64次、21次。招商银行还指出:唯一可能从根本上改变和颠覆银行商业模式的,是科技。  一位业内人士告诉记者,央行的征信系统已采集了亿自然人。然而截至目前,过去从未申请过贷款或信用卡,与银行等传统金融机构无信贷关系历史,征信记录基本空白的人群接近10亿人。当他们想要办理信用卡等信贷业务时,银行需要通过非金融属性数据进行分析判断。过去的BI(商业智能)时代,数据系统面向人的规则建设和处理;而在AI时代,在线业务渐成主流,数据量激增,超出了人的经验范畴和处理能力边界。这些非结构化的、非金融的数据,恰恰是机器擅长处理的领域。该业内人士称。  具体来看,依托机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱等底层核心技术,智能风控解决方案可提供预授信行内白名单、贷前准入、贷后预警、收益评分、信用卡激活促动、信用卡贷后调额、智能催收等多个场景的解决方案。  BI时代,由专家定义规则,通过机器计算,采用的数据都是低维特征的。朱明杰表示,而在AI时代,则可以结合机器学习、高维AI引擎和专家一起挖掘金融场景数据,形成智能金融解决方案。他指出,2018年11月,氪信就推出了新一代金融科技领域的智能引擎非或然,实现了从知识挖掘到知识内嵌,建模过程软件化,以及数据闭环,进一步提升了效率和安全性。  不仅如此,伴随银行越来越互联网化,手机App已不仅是物理网点的补充,也是一种电子销售渠道,它已经成为银行触客的门户。根据银行财报,截至2018年底,工商银行和建设银行的App下载用户数均已突破3亿,招商银行和掌上生活两大App的累计用户数达到亿,月活代替开卡数成为银行衡量业绩的重要指标。  中国银行也在近期正式发布了手机银行全新版。发布时,中国银行副行长郑国雨表示,中行手机银行将人工智能和专家智慧紧密结合,提供覆盖全币种、全市场的AI+金融智能投资理财服务,用户可随时随地享受中银慧投、专属投资顾问等服务。  事实上,将银行App打造成一个超级平台,并通过App来重新定义银行服务边界的探索,正是让AI在金融领域的应用回到了熟悉的互联网场景。  建立统一的算法中台  现阶段,AI本质上是机器通过大量的数据训练做出智能决策的能力。这为区别于FICO(美国个人消费信用评估公司)的新一代技术公司提供了发展契机。业内人士表示,这些技术公司的创始者们,通常是习惯以信息化方式解决问题的AI专家。在互联网企业里,他们搭建的搜索引擎日数据处理量在ZB(1ZB是10万亿亿字节)级别,而金融领域只到PB级别(1PB是1000万亿字节)。也就是说,这些技术公司对于数据挖掘、用户分析等早已驾轻就熟。  那么,在AI时代,银行等金融企业数字化转型的关键是什么?在专家看来,关键是实现AIasaserviceAI即服务。这意味着,致力于向数字化转型的金融企业,可以将AI视为一种服务能力。而要获得这种能力,不仅要建立统一的数据平台,还要建立统一的算法中台(用来构建大规模智能服务的基础设施),从而将其应用于不同的垂直业务场景。  需要看到的是,当下部分向数字化转型的企业,已经具有打通数据构建统一平台的意识,但对建立统一的AI算法中台重视不足,出现了一个企业不同部门同时造轮子(算法)的情况。这样导致的结果必然是难以建立统一的AI平台,抑制了技术进步能够带来的深远影响力,并造成资源浪费。  AI即服务战略在具体落地时,需要协作型组织关系和复合型人才,建立全生命周期数据管理和新型开放式数据生态,从而提供有效的AI平台支撑。朱明杰表示,这意味着AI时代企业数字化转型中,人人都是AI产品经理,需要了解产品,了解AI的边界,同时还要具有相关场景领域的知识。(记者钱箐旎)。

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机动车拍卖以其公开、公平、公正、高效的特点,正在我国二手车流通中发挥着越来越重要的作用。”中国拍卖行业协会会长黄小坚说,“不过,我国机动车拍卖无论在市场规模、专业水平、服务理念,还是组织架构、人才结构等方面与汽车发达国家还存在一定差距,因此我们要‘与世界同行’。我国巨大的二手车存量与国际市场对接,既是现实需要也是必然趋势。在此背景下,我们希望建立一个全球广泛参与的平台,来应对政策、税收、理念、资源等方面的挑战。”  提升空间不可小觑  “2018年机动车拍卖业绩持续增长,拍卖成交量达万辆,成交金额亿元,同比增长%,佣金收入达到亿元。虽然我国机动车拍卖占整个二手车市场流通的份额还很小,但是拍卖的费用已得到二手车行业的认可,未来的提升空间不可小觑。”在拍卖国际论坛上,中国拍卖行业协会副会长兼二手车拍卖专业委员会主任韩涛,分享了去年我国机动车拍卖行业的近况。  据韩涛介绍,随着我国限迁政策的全面取消,二手车流通渠道逐渐畅通,促进了二手车的流转。在2018年拍卖成交的万辆机动车中,本地过户万辆,占成交总量的%;异地转籍万辆,占成交总量的%。目前,异地转籍车辆已超过1/3,拍卖在促进二手车流通方面发挥了应有的作用。  从拍卖形式上看,2018年我国有超过一半的机动车拍卖会采用网上拍卖的形式,达到4988场,首次超越了现场拍卖,成为当前机动车拍卖的主要形式。  在车辆种类方面,近几年来机动车拍卖的市场逐渐细分,其中残值车市场发展势头良好,2018年成交达万辆,占二手车拍卖成交的%,且以%的成交率高出二手车整车13个百分点。另外,车龄在3~10年的车辆仍占超过一半的份额,不过整体车龄正在日趋“年轻化”。  在成交均价方面,2018年全国机动车拍卖均价为单车万元,提升率为%,市场主要需求趋向于中端价格车辆。  从委托方看,随着公车改革接近尾声,政府委托车源逐步减少,企业和个人委托逐渐成为主流,在2018年上升至%,其中4S店置换二手车将成为增长重点,此外各类租赁和特殊类型车辆的拍卖规模也呈快速增长态势。  从市场格局上看,随着机动车拍卖进入市场化,2018年成交量排名前十家的企业份额占有率达到%,成交额更是占据着拍卖总额的%。随着行业的发展、竞争的加剧,行业集中度将继续提升。  找准定位重塑价值  在谈到如何实现机动车拍卖的高质量发展时,韩涛指出,2018年网络拍卖首次成为机动车拍卖最主要的方式,今后拍卖企业要进一步深化“拍卖+互联网”的模式,通过互联网的强大功能,实现拍卖过程中的资源共享、渠道共享、信息互通,充分发挥互联网在资源配置上的优化和集成作用,提高机动车拍卖效率,不断增加机动车拍卖在整个二手车流通领域发挥的效能,更好地实现二手车应有的市场价值。  中国物流与采购联合会党委副书记余平进一步谈到,拍卖业态与科技发展密切相关,我国机动车拍卖实现以网络拍卖为主只是行业升级的第一步,在融入人工智能等更多科技元素方面与汽车发达市场的差距还很大。以大数据的应用为例,大数据可以帮助企业精准分析客户、竞买人、买受人的兴趣,形成对消费市场准确和清晰的判断,为精准拍卖、精准服务提供支撑和帮助。此外,随着5G技术的应用,拍卖大厅可以实现全球同步,使竞买人的群体得以无限扩大。  除了科技赋能外,余平认为,机动车拍卖业要实现高质量发展,就必须找准自身在供应链体系中的定位。拍卖是流通的一种方式,因此未来拍卖企业和汽车流通企业要像齿轮一样,咬合得更加紧密。同时,机动车拍卖业自身是没有资源的,因此要正视并重塑与客户的关系,为其带来更高价值。(责任编辑:郭跃)。365bet官首页此次犯罪题材领军人物曹保平与新人导演甘剑宇的首次合作保剑组合也十分引人期待。

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仰先生

发布时间:2007/17 12:28
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