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[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] 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] 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] 财务与会计
[作者]
李迪心 李雄平
(一)会计人员掌握财会信息化技能,适应人工智能的发展会计工作者必须有持续学习新技能的意识和习惯。首先,目前财政部明确规定会计人员每年必须接受一定时限的会计继续教育的培训和学习,会计人员可以借此机会适应和学习人工智能,努力掌握财会信息化技能,将学习并掌握的新技能应用到日常会计工作当中。其次,企业要定期邀请财会信息化方面的专家对会计员工进
关键词:
人工智能 会计领域 会计工作
[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] 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] 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] 税务研究
[作者]
国家税务总局深圳市税务局课题组 李伟 王晓明 蒋军民 肖倩 陈东可 王霄鹏 冯茜芦 康小雪
ChatGPT的出现将人工智能带入了一个新的发展阶段,推动智能化时代的快速到来,也为税务机关提高人工智能应用水平带来新的启示。当前税务领域的人工智能应用与以ChatGPT为代表的国际领先水平的生成式人工智能(AIGC)类产品应用相比仍存在较大差距,分析AIGC类产品在税务领域应用的可行性,探索提出AIGC类产品在税务领域应用的典型场景对提升税务领域智能化水平具有重要意义。为了更好地推进AIGC类产品在税务领域的应用,应做到高度重视,加强顶层设计;聚焦税费服务领域,打造独特的AIGC类税务产品;引入高端智库,与国内领先机构开展深度合作;设立创新实验室,主动探索积累经验;坚持长期投入,逐步深化应用。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
黄琦 赵大伟 代会琳 黄启燕 罗娜
当前,人工智能技术在金融领域应用“火爆”,或将引领时代变革、助推金融业务智能化转型。然而,人工智能技术在金融领域的广泛应用也可能引发尾部风险事件,加剧金融风险的隐蔽性、传染性、叠加性和难预测性,放大金融体系的脆弱性,威胁金融安全与稳定。在“人工智能+金融”高速发展的背景下,金融监管机构需要调整对金融创新风险事件的预期,制定新的金融监管策略。本文在梳理人工智能技术在金融领域应用及引发的潜在金融风险的基础上,提出预防性监管建议,旨在将金融风险管理“关口前移”,健全金融稳定长效机制,维护金融安全。
关键词:
人工智能 金融风险 金融安全 金融监管
[期刊] 开放教育研究
[作者]
王佑镁 王旦 柳晨晨
随着人工智能与教育的深度融合,人工智能伦理问题受到广泛关注,科技向善成为人工智能技术应用的基本原则。教育领域人工智能应用的伦理研究,多以现象剖析和愿景构建为主,系统的政策分析十分缺乏。鉴于此,本研究以分析国际组织或各国政府公布的十三份人工智能伦理规范政策文本为起点,通过挖掘教育人工智能伦理规范相关内容,结合人工智能伦理从缘起到教育应用的顺序,探索教育人工智能伦理问题的解决路径,构建教育人工智能伦理规范的十二条核心原则,包括:公平、以人为本、隐私安全、透明和可解释性、问责、评估形式、管理与工作量、知情参与和合作、自治和预警、福祉、伦理设计和实现教育目标,强调应用原则需要从科技向善转向人的向善。本研究还从设计开发者、教育工作者、受教育者、管理者与其他利益相关者等角度阐释原则的应用要求。十二条核心原则对编制教育人工智能开发与应用的基本指南具有重要意义,可促进人工智能技术教育的理性应用,提高教育治理现代化水平。
关键词:
教育人工智能 人工智能伦理 伦理原则
[期刊] 科技管理研究
[作者]
张威 蔡齐祥
人工智能在未来10年可能形成大规模的产业,同时可大幅度提高经济质量。简述人工智能的发展的起伏历程,对人工智能产业结构以及人工智能发展管理的若干问题进行探讨和思考。研究认为:人工智能的商业化将是一个长期的过程;对人工智能发展的管理问题提出应善用科技发展指数规律促进人工智能发展,鼓励交叉学科的研究;人工智能产业发展模式为制造与服务并驾齐驱,应建立技术成熟度分级评估机制、人工智能企业认定标准以及相关产业统计制度等。
[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] 中国科技论坛
[作者]
张少杰 李娜
本文利用科学计量工具CiteSpace,对SSCI数据库中1956—2019年的3620篇相关期刊论文进行可视化分析。研究发现:国际社会科学领域人工智能研究呈指数型增长,美国引领了社会科学领域的人工智能研究,中国发文量排名第二但国际学术影响力有待提升;核心研究机构以发达国家高校为主,且各研究群体间缺乏合作与交流;高产作者与高被引作者没有重叠性,差异性较大。在人工智能技术的推动下,社会科学领域相关研究呈现出较强的波段特征,先后经历了早期以专家系统为核心的行业应用研究阶段、中期基于人工神经网络的社会科学问题预测阶段以及当代以深度学习为基础的多元化研究阶段,新需求、新问题和新技术是社会科学领域人工智能研究发展的三大驱动力。高突现关键词表明"大数据"和"互联网"是当前的研究前沿,并有可能成为未来社会科学领域人工智能研究的重要发展方向。
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人工智能 社会科学 主题演进 前沿热点
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