牛市双旗手发力,A股成功收涨!AI应用爆火,金融科技ETF(159851)涨近...

公开资料显示，创业板人工智能指数重仓AI硬件（占比40%），同时兼顾AI软件（占比32.6%）、AI应用（占比27.4%）。作为A股首只创业板人工智能ETF，创业板人工智能ETF华宝（159363）将成为一键把握AI主题行情，享受全球AI产业链红利的“利器”。ETF全知道热点收评下面重点聊聊金融科技、券商、国防军工等几个主题板...

金融安防 | AI技术在金融反欺诈领域的应用与实践

AI新型诈骗是指不法分子利用机器学习、自然语言处理、多媒体技术及生成式人工智能等AI技术,通过生成虚假信息、模仿真实用户行为、绕过安全验证机制或自动执行诈骗脚本等手段,以非法牟取利益为目的,精心策划实施的诈骗活动。1.AI新型诈骗的特点。此类诈骗具有以下显著特点。智能化:AI技术的运用使得诈骗行为变得高度智能化。

生成式AI,如何重塑金融业?

一方面,大数据、人工智能、区块链等新兴科技在金融领域的加速应用,虽然助力业务创新、提升效率,但也衍生出更复杂的信息环境,带来更多样化的安全风险。金融机构需构建前置的数据流通监管体系,强化金融数据的安全与隐私保护,打击非法数据交易与滥用行为。另一方面,金融机构需要遵循相关法律法规,确保数据利用活动的合法性和合规...

北京大学国家发展研究院院长黄益平:AI技术在金融领域应用或带来...

黄益平认为,在应对人工智能带来的挑战上,政府与监管部门需要从一开始就参与人工智能的发展,具体可以借鉴数字金融领域“监管沙盒”的做法,企业在监管部门的关注下开展创新业务。

银行业布局人工智能各有侧重

例如，建设银行打造的人工智能平台便深耕计算机视觉、智能语音、自然语言处理、知识图谱、智能决策等五大领域专业能力。具体来说，该行的金融影像识别产品能利用回流数据不断提升识别精度，超过80%的票据识别实现了零代码配置化支持。此外，还能实现金融视频识别产品，银行卡检测及分类准确率达92%。工商银行在2024年半年报...

尚福林:数据、算法和算力是人工智能在金融领域应用的三个核心要素

首先,数据是关键(www.e993.com)2024年12月20日。金融行业积累海量的数据资源,是人工智能技术在金融领域进行分析、预测和决策的重要基础;其次,技术驱动是核心。金融服务的智能化水平需要依靠算法优化、模型训练等手段不断提升;最后,算力是基础。算力是大模型应用能力的技术底座,高性能的人工智能算力需求巨大,同时需要更强大持久的电力支持。

重视人工智能在金融领域的应用,监管关注数据安全和隐私保护

“当前,人工智能在智能客服、工程评估、信贷审批等数字金融领域,已经有了一些应用,提高了金融服务的智能化、个性化和智能化水平。数字金融的发展也为人工智能技术的创新和应用,提供了丰富的产品和技术资源。同时监管部门利用人工智能技术,能够更好地识别风险,股东股权关联关系和资金往来,有效提供、提高监管效率。”4月29...

技术应用 | 量子算法在金融领域的应用及量子云平台建设

未来,量子云平台的发展将赋能各个领域,在金融行业,可在数据分析、数据安全、机器学习、优化求解中取得进一步进展。高效数据分析:量子云平台可以用于包含大型数据集的应用程序,量子计算机以其超快的并行计算能力,能够在极短时间内处理海量的金融数据,解决传统计算机难以或无法应对的复杂问题。例如,在风险评估、资产配置、...

...金仕达副总经理秦建明先生:金融大模型在风险管理领域的应用

秦建明:关于AIGC在金融风险管理场景中的应用现状,尽管已展现出显著的潜力和诸多正面影响,但也存在一些痛点和挑战,主要表现在以下几个方面:(1)数据质量和隐私保护:AIGC技术的性能很大程度上依赖于高质量的数据输入,但在金融领域,数据获取往往受到严格的隐私保护法规限制,如何在保护用户隐私的同时获取和利用高质量数据,...

以AI为匙,成就金融新未来!第二届全国人工智能应用场景创新挑战赛...

(1)智能金融营销与服务人工智能在金融行业客户拓展、客户管理和KYC、精准营销、智能投顾、财富管理、C端支付优惠助理、个性化智能助贷等方面的创新应用。(2)智能金融风控与监管人工智能在金融风控与监管合规、反洗钱、预付监管平台、交易、支付及保险欺诈预警、消费者保护、企业风险识别(可聚焦于某特定行业或领域)、...