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[期刊] 银行家
[作者]
王新华 肖波
当前,我国经济发展处于新旧动能转换关键期,人工智能对于我国抢占科技制高点,推动供给侧结构性改革,实现社会生产力新跃升,提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》,提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级;通过建立金融大数据系统,提升金融多媒体数据处理与理解能力,创新智能金融产品和服务,发展金融新业态;鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和
关键词：
人工智能 金融领域 细分领域
[期刊] 武汉金融
[作者]
中国人民银行武汉分行办公室课题组 韩飚 胡德
随着科技发展，人工智能的应用日益广泛且呈加速态势，对经济社会生活产生了深远影响。本文梳理了人工智能在金融领域应用的现状及发展趋势，并结合金融行业特点，分析人工智能应用可能带来的影响，并在此基础上提出对策。
关键词：
人工智能 金融 对策研究
[期刊] 南方金融
[作者]
于孝建 彭永喻
人工智能技术的日益完善,给金融风险管理领域带来颠覆性的变革。神经网络、专家系统、支持向量机以及混合智能等人工智能模型在金融风险管理领域的应用,能够提高数据处理速度、加深数据分析深度、降低人工成本,从而提升金融风险控制的效能。但与此同时,人工智能可能存在程序错误风险、失控风险,带来信息采集合法性以及信息安全隐患问题,导致金融监管成本上升,并对金融业就业岗位带来冲击。为此,金融系统需要正确认识人工智能,完善人工智能在金融领域的应用体系,采取有效的安全保障技术措施、人力资源提升措施;要强化金融风险管理领域应用人工智能的监管,尽快调整相关法律法规、监管体系和管理架构,以此保障当出现人工智能应用的重大缺陷或者安全隐患时,有相应的规则来明确各方的风险处置责任。
[期刊] 南方金融
[作者]
于孝建 彭永喻
人工智能技术的日益完善,给金融风险管理领域带来颠覆性的变革。神经网络、专家系统、支持向量机以及混合智能等人工智能模型在金融风险管理领域的应用,能够提高数据处理速度、加深数据分析深度、降低人工成本,从而提升金融风险控制的效能。但与此同时,人工智能可能存在程序错误风险、失控风险,带来信息采集合法性以及信息安全隐患问题,导致金融监管成本上升,并对金融业就业岗位带来冲击。为此,金融系统需要正确认识人工智能,完善人工智能在金融领域的应用体系,采取有效的安全保障技术措施、人力资源提升措施;要强化金融风险管理领域应用人
[期刊] 南方金融
[作者]
麻斯亮 魏福义
人工智能技术在金融领域的应用给整个金融业带来巨大的变革,智能投顾、智能信贷与监控预警、智能客服等创新型金融服务应运而生、不断拓展。但是,人工智能技术在我国金融领域的应用也面临着一系列困难和挑战:一是人工智能基础性、关键性技术研发能力不足,削弱人工智能技术在金融领域应用的核心竞争力;二是多维度的复杂数据格式和庞大的数据量给人工智能技术在金融领域的应用、创新和发展带来困难;三是技术安全风险增加人工智能技术在金融领域广泛、深入应用的难度;四是金融监管机制跟不上人工智能技术在金融领域应用的步伐。为此,要加强人工智
[期刊] 中国货币市场
[作者]
益言
<正>近年来，人工智能技术迅速迭代，并与金融行业深度融合，被广泛用于智能客服、信用评分、智能投顾、风险管理等多个场景，央行等金融管理部门也在探索利用人工智能加强经济监测、分析和预测。人工智能有助于改善金融服务效率、促进普惠金融并提高监管效能，但也增加了金融风险、数据安全、高科技犯罪、算法歧视等风险。中、美、欧等主要经济体已着手加强对人工智能的监管。
[期刊] 银行家
[作者]
王力
人工智能技术（英文缩写“AI”），被称为第四次工业革命的基础性技术，更有学者将其视为改变人类生产生活方式和对文明进程产生决定性影响的划时代技术。作为学术领域定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学，人工智能目前的研究范畴包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
关键词：
人工智能技术 金融领域 应用前景
[期刊] 新金融
[作者]
钱斌
人工智能（AI）正在成为推动世界之变、时代之变的重要驱动力。AI通过与各行业、各领域的广泛融合，已展现出了强大的创造力。从金融领域来看，AI目前已经在金融数字化转型过程中培育并形成了新质生产力，塑造出了数字金融新生态。但与此同时，AI的进一步发展也面临许多问题与挑战，包括价值对齐、科技伦理、数据保护等。推动AI在金融领域安全可信地发展，需要加强以下几个方面：一是坚守正确的科技伦理；二是加强算力资源整合共享；三是强化数据供给与数据治理；四是推动AI大模型生态建设，积极开展模型治理；五是完善AI应用型人才培养。
关键词：
数字金融 人工智能 科技伦理 数据保护
[期刊] 开放教育研究
[作者]
苗逢春
本文是对联合国教科文组织《生成式人工智能教育与研究应用指南》的系列解读第二篇，着重讨论生成式人工智能及其教育应用引发的基本争议。“基于工作过程”技术缺陷，生成式人工智能已引发加速数据贫穷、技术不透明导致服务辖区内治理缺失、未经许可搜集训练用数据、模型架构不可解释、基础模型不理解真实世界、生成的信息污染互联网、强势价值观投射、助长违法性深伪等多重争议。生成式人工智能会对平等、包容、学习主体能动性、价值观及语言文化多样性、知识建构的多元性等教育核心价值产生直接而深远的冲击，而这些核心价值应被秉承为考证生成式人工智能教育适用性的逻辑基点。决策者和实践者应遵循“优先管制、确保包容、引导应用”的逻辑路径，强化全系统监管法规和执法能力，确保教育生成式人工智能生态系统安全可信、自主可控、本地适用，进而通过能力建设和实践指导等措施引导合理的教育应用实践。
[期刊] 银行家
[作者]
刘志伟 庞占朝
<正>近年来，人工智能在金融业务领域的应用已经逐渐走向成熟，如面向客户和交易的智能客服、智能营销、智能支付、智能信贷、智能投顾、智能理赔、智能风控，但在金融监管，尤其是以金融消费者保护为核心之行为监管领域的应用却不尽如人意。更重要的是，人工智能在金融业务领域广泛应用所带来的服务模式变革、业务流程再造、金融产品创新，还给金融消费者保护领域现有的监管规范、执法安排和工作举措带来了新的冲击和挑战。应结合当前人工智能技术发展和金融消费者保护工作的实际，积极研究人工智能在金融消费者保护领域应用的主要场景、关键问题和优化措施，以确保人工智能在金融消费者保护领域的合理有效应用。
[期刊] 新金融
[作者]
姜建清
我国正面临宏观经济潜在增长速度下移、社会预期偏弱、经济结构调整的新情况，这给我国的金融风险管理带来了新的挑战。目前，我国银行业为防范金融风险已做了大量努力，如信贷风险管理模式从分散管理过渡到统一集中管理，运用金融科技防范金融风险等，尤其是人工智能技术在防范金融风险中的作用正在逐渐体现。本文根据姜建清教授在2024年陆家嘴论坛专场活动“中欧国际金融圆桌研讨会暨中欧陆家嘴金融50人论坛夏季会议”上的主旨演讲整理而成，内容包括对人工智能技术在信贷风险管理中的应用现状分析和应用前景展望。本刊获得作者授权刊发此文，以飨读者。
[期刊] 中国金融
[作者]
于江 梁绥 刘巍
<正>在全球数字经济高速发展的背景下，区别于传统依赖规则、重复操作的人工识别及数据密集型的分析处理手段，人工智能技术快速发展，并被推广应用于打击洗钱及相关金融犯罪领域，在防范洗钱犯罪、可疑交易识别、客户尽职调查中发挥着重要作用，获得多国金融监管机构的肯定与支持。
[期刊] 税务研究
[作者]
杨小强 王森
人工智能等现代信息技术在提高税收征管效率的同时，也可能面临技术赋能、技术应用和技术伦理方面的困境。因此，有必要对人工智能在税务领域的应用予以法律规制。考察人工智能在税务领域应用中风险的形成机制，我国亟须划定人工智能技术在税务领域的适用边界并完善涉税数据和算法的管理机制，具体包括数据治理、算法透明以及应用边界等方面的制度构建，以实现人工智能和依法治税的深度融合。
关键词：
人工智能 技术风险 法律规制 税收治理
[期刊] 中国成人教育
[作者]
于浩 张文兰 杨雪琼
ChatGPT的出现意味着生成式人工智能又一次掀起了信息化革命的浪潮。本文详细概述了生成式人工智能的发展历程，对生成式人工智能在教育领域的应用现状进行了深入分析，发现该技术存在不透明性和不可解释性、数据隐私和安全、个性化和公平性、有效性和可靠性四个方面的问题，并提出了相应的解决策略，然后从个性化教育、智能教学、联合教育及虚拟教学四个方面，展望了未来教育领域中生成式人工智能的发展趋势，旨在为该领域的研究和实践提供重要的参考价值。
关键词：
生成式人工智能 应用 发展前景
[期刊] 中国远程教育
[作者]
张志祯 张玲玲 徐雪迎 刘佳林
能够自主"感知、理解、预测、行动"的人工智能是灵活强大的学习技术,在教与学过程中可以发挥多种作用。技术的灵活性为智能教学系统的设计和应用带来了挑战。合理的功能定位是人工智能技术发挥作用的前提,对其教学角色隐喻的分析对于智能教学系统的研究与利用有指导作用。本研究选择人工智能教育应用领域的高影响力项目开展了案例研究。案例研究表明,人工智能的教学角色隐喻主要有辅导者、教练、评价者、协调者、联通者、同伴和学生七种。从历史发展与现状来看,占优势的为教练、评价者和辅导者等教师隐喻。从教学的完整过程看,人工智能尚无法比肩人类教师,但在"行动中"其表现并不逊色于人类个体,在很多情况下各有千秋。受限于自然语言处理技术在语义处理上的裹足不前,辅导者还难以像人类教师一样与学习者开展连续的自然语言对话,但教练、评价者、协调者、联通者、学生和同伴则更充分地利用了计算机的多媒体与网络数据计算、存储、交互能力,能够提供人类教师难以或无法提供的学习经验。未来,人工智能的教学角色隐喻将继续演化,呈现出分化与整合、从支持"学"到"学教"并重的总体趋势;智能教学系统中文化因素的作用将日益显性化;将更重视与学习者建立与维持长期关系;人工智能将促进学习环境的虚实融合,提高学习环境的适应性。
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