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金融科技的市场风险识别与应用

資料來源
[1] 禁信用卡買加密貨幣遭產業反彈!律師、幣圈玩家:是台灣金管會怕詐騙
[2] 鏡相人間虛擬的夢殺人的假投資真詐騙
[3] 疑砸近6千萬投資Luna幣失利 29歲男台中豪宅墜樓亡
[4] 維基百科:龐氏騙局
[5] 克魯曼:比特幣是龐式騙局 或像黃金歷久不衰?
[6] 維基百科:量化寬鬆
[7] 維基百科:通貨
[8] 金融詐騙大崩盤!新型態龐氏騙局代表作:Luna幣與UST幣到底在玩什麼把戲?
[9] Terra穩定幣崩盤、韓國20萬人血本無歸,自殺勝地「麻浦大橋」成相關關鍵字
[10] 10歲女童找到了!父疑投資Luna欠上百萬卡債一家3口開車墜海
[11] 南韓對UST與Luna展開調查
[12] 加密貨幣死亡螺旋再拖跨一家!Celsius苦撐月餘仍宣布倒閉

金融科技的市场风险识别与应用

索 引 号 07B060315202200495 信息名称 关于政协第十三届全国委员会第五次会议 第05009号(农业水利类409号)提案答复摘要 文 号 农办案〔2022〕68号 金融科技的市场风险识别与应用 信息所属单位 发展规划司 生效日期 2022年08月03日 发布日期 2022年08月04日 内容概述 我部会同国家发展改革委、财政部、水利部、中国银保监会等部门,对政协第十三届全国委员会第五次会议第05009号提案,重点围绕夯实粮食生产设施支撑、健全强农惠农富农政策、提高粮食生产规模化水平等内容进行答复。

关于政协第十三届全国委员会第五次会议 第05009号(农业水利类409号)提案答复摘要

近年来,农业农村部会同有关部门不断完善强农惠农富农政策,强化高素质农民培训,提高生产经营规模化、集约化水平。 一是精准落实政策。 2021 年财政部、农业农村部印发《关于进一步做好耕地地力保护补贴工作的通知》,要求探索耕地地力保护补贴发放与耕地地力保护行为相挂钩机制,提高补贴精准性。 二是培育高素质农民。 实施高素质农民培育计划,对种粮家庭农场主、农民合作社带头人等开展农业生产技术和管理能力培训,提升农民种粮技能。 三是规范土地流转。 2016 年印发《农村土地经营权流转交易市场运行规范(试行)》,明确在流转交易市场交易的相关规程。 2019 年印发《关于做好整村流转农户承包地风险防范工作的通知》,要求建立风险防范机制,把选择权交给农民。 2021 年修订出台《农村土地经营权流转管理办法》,在依法保护集体所有权和农户承包权的前提下,平等保护经营主体依流转合同取得的土地经营权,保障其有稳定的经营预期。

下一步,我部将会同有关部门进一步加大力度,强化扶持,加强培训,引导农民多种粮、种好粮。 一是健全种粮补贴机制。 稳定实施耕地地力保护补贴、玉米大豆生产者补贴、稻谷补贴、农机购置与应用补贴等,提高补贴的精准性,让农民种粮有账算、有钱赚。 二是加大农民培训力度。 深入实施高素质农民培育计划,坚持培训与教育并举,聚焦全产业链技能提高,加快培养农业农村现代化亟需的高素质农民。 三是有序推进农村土地流转。 加强土地经营权流转合同管理,指导各地建立健全农村产权流转交易市场体系,健全纠纷调处机制,妥善化解农村土地经营权流转纠纷。

近年来,农业农村部会同有关部门,强化工作指导,加大工作力度,不断提高粮食生产规模化水平。 一是培育种粮新型农业经营主体。 实施新型农业经营主体提升行动,开展农民合作社质量提升整县推进试点,加强示范家庭农场建设,带动小农户同步发展。 二是发展粮食适度规模经营。 积极引导各地健全土地经营权流转市场,鼓励农户按照依法、自愿、有偿的原则,采取出租(转包)、入股、土地托管等方式发展粮食适度规模经营。 三是加强撂荒地治理。 印发《关于统筹利用撂荒地促进农业生产发展的指导意见》,明确对撂荒连续两年以上的,承包方在合理期限内不解除土地经营权流转合同的,发包方有权要求终止土地经营权流转合同。

下一步,我部将会同有关部门继续强化措施、加大力度,发展粮食适度规模经营。 一是提升新型经营主体能力。 深入实施新型农业经营主体提升行动,以内强素质、外强能力为重点,突出抓好农民合作社和家庭农场两类农业经营主体发展,示范带动小农户发展。 二是推进适度规模经营。 稳步推进农村承包地改革,引导土地规范有序流转,大力发展农业社会化服务组织,引导新型经营主体和农户发展粮食生产。 三是统筹利用撂荒地。 鼓励地方出台利用撂荒地种粮的支持政策,采取收回重新发包、取消惠农补贴等方式,避免撂荒,提高土地利用率。

近年来,农业农村部会同有关部门不断加强农田基础设施建设,改善粮食收储条件,发展农业社会化服务,强化粮食生产设施和服务支撑。 一是加强高标准农田建设。 截至 2021 年底,全国已累计完成 9 亿亩高标准农田建设任务, 2022 年中央财政继续安排高标准农田建设补助资金,支持建设 1 亿亩高标准农田。 二是改善粮食仓储条件。 2013 年以来,中央财政支持地方实施“危仓老库”维修改造, 2015 年进一步扩大支持范围,采取整省推进模式加大支持力度,并支持开展粮库智能化升级,利用现代信息技术提升储粮管理水平。 金融科技的市场风险识别与应用 三是大力发展农业社会化服务。 实施农业生产社会化服务项目,支持以农机合作社为主导的农业社会化服务组织,面向小农户和新型农业经营主体,开展代耕代种、统防统治、统供统收等服务,有效促进粮食生产节本增效。

下一步,我部将会同有关部门不断强化措施、加大投入,提升农业综合生产能力。 一方面,加大建设投入。 深入实施高标准农田建设工程,配套完善农田灌排设施,改善粮食生产条件。完善粮食仓储设施,改善农户储粮条件。 另一方面,优化提升服务。 大力发展农业社会化服务,创新服务机制,提升服务能力,带动小农户进入现代农业 发展 轨道。

近年来,农业农村部会同有关部门不断强化种粮补贴,完善农业保险政策,调动农民种粮积极性。 一是实施种粮补贴。 中央财政继续安排玉米大豆生产者补贴、稻谷补贴、耕地地力保护补贴、农机购置与应用补贴等,稳定农民种粮基本收益。针对农资价格较快上涨情况,今年中央财政先后两次累计共安排种粮农民一次性农资补贴 300 亿元。 金融科技的市场风险识别与应用 二是加大金融支持力度。 开通农业经营主体信贷直通车,开展春耕备耕专项行动,支持粮食生产主体融资需求。 三是强化新型经营主体支持。 支持新型农业经营主体承担高标准农田建设项目,支持种子、粮食加工龙头企业牵头、农民合作社和家庭农场跟进、广大小农户参与的农业产业化联合体发展,构建紧密利益联结机制和风险防范机制,形成利益共同体。

下一步,我部将会同有关部门继续加大政策扶持力度,调动农民种粮积极性。 一是加大补贴力度。 稳定并强化种粮补贴,优化补贴方式,提高补贴的针对性和精准性,让种粮农民能获利、多得利。 二是推进保险扩面增品提标。 推动创新保险产品和服务,加大防灾减灾支持力度,降低农民生产经营风险。 三是培育壮大新型经营主体。 继续加大对新型农业经营主体支持力度,支持农业产业化联合体发展,深化社企对接服务,健全指导体系,带动粮食生产规模化发展。

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【觀點】新型態龐氏騙局,假創新真詐騙?金管會監管有理切莫退縮!

曲建仲

另外作者舉例,南韓幾乎所有銀行都可以跟加密貨幣交易所合作,南韓本來純網銀的落後者K Bank,在與加密貨幣交易所合作之後,一段期間內新用戶數反超第一名的 Kakao Bank。而東南亞泰國Siam Commercial Bank則是直接取得Bitkub Online交易所 51%的股權。VISA在目前已和全球至少65家加密貨幣錢包業者合作,直接合作發行簽帳金融卡。言下之意加密貨幣是全球趨勢,台灣太落後。

引發下一場金融海嘯的會是加密貨幣嗎?

加密貨幣這種暴漲暴跌的特性,正是金融業的財務專家們夢寐以求的炒作標的,目前已經上市的各種比特幣信託基金(GBTC)、乙太坊信託基金(ETHE)、比特幣指數股票型基金(Exchange Traded Funds)等只是前菜,接下來可以預期會有更多加幣貨幣的衍生性金融商品不斷推陳出新,在實體金融市場上掛牌交易,就如同2008年引發金融海嘯的連動債一樣,包裝到最後連理專自己都不知道賣給投資人的到底是什麼東西?

傳遞正確的知識撥亂反正是當務之急

是的,我相信詐騙集團永遠會找到出路!

最後作者談到:生命會找到自己的出路,還舉出電影侏羅紀公園裡,數據學家說了句生物演化的特性:生命會找到自己的出路(Life 金融科技的市场风险识别与应用 finds its way)」。還不忘批評金管會如此簡單粗暴的一刀切,反應的是主管機關對於加密貨幣的駝鳥心態:眼不見為淨。只要不在管轄範圍裡出事,之後都與金管會無關。

資料來源
[1] 禁信用卡買加密貨幣遭產業反彈!律師、幣圈玩家:是台灣金管會怕詐騙
[2] 鏡相人間虛擬的夢殺人的假投資真詐騙
[3] 疑砸近6千萬投資Luna幣失利 29歲男台中豪宅墜樓亡
[4] 維基百科:龐氏騙局
[5] 克魯曼:比特幣是龐式騙局 或像黃金歷久不衰?
[6] 維基百科:量化寬鬆
[7] 維基百科:通貨
[8] 金融詐騙大崩盤!新型態龐氏騙局代表作:Luna幣與UST幣到底在玩什麼把戲?
[9] Terra穩定幣崩盤、韓國20萬人血本無歸,自殺勝地「麻浦大橋」成相關關鍵字
[10] 10歲女童找到了!父疑投資Luna欠上百萬卡債一家3口開車墜海
[11] 南韓對UST與Luna展開調查
[12] 加密貨幣死亡螺旋再拖跨一家!Celsius苦撐月餘仍宣布倒閉

展望人工智能银行:当银行遇到AI(附下载)

然而,许多银行仅围绕零星用例开展 AI 试验,难以实现全组织范围的大规模应用。背后的原因可能是银行缺乏明确的 AI 战略、核心技术僵化与投资不足、数据资产分散以及运营模式过时(阻碍了业务和技术团队间的协作)。而新冠疫情加速了数字化互动趋势,金融服务领域已成为科技巨头进军的下一个相邻市场。要赢得竞争并实现蓬勃发展,传统银行必须成为 “AI 先行 ” 机构,并将 AI 技术作为打造新价值主张和独特客户体验的基础。

为帮助金融机构领导者明确 AI 银行愿景并制定 “AI 先行 ” 转型路线图,本文将探讨以下四个问题:

2. 未来的 AI 银行何种面貌?

3. 哪些因素阻碍银行大规模部署 AI 能力?

4. 要做到 “AI 先行 ” ,银行如何转型?

1. 银行为何应 “AI 先行

AI 技术能提高自动化程度,在风险控制得当的情况下,能提升人为决策的速度和准确度。其在各个行业的价值创造潜力无与伦比,例如 AI 技术每年可为银行业带来 1 万亿美元的增量价值(图 1 )。

超过 25 个用例表明, AI 技术能够为客户(和员工)带来更多个性化服务,从而提升营收。通过提高自动化程度、降低错误率和改善资源利用率实现效率提升,从而降低成本。此外,基于更强的海量数据处理能力与洞见获取能力, 金融科技的市场风险识别与应用 AI 技术还能发现新的、尚未实现的机会(图 2 )。

更广泛而言,颠覆性 AI 技术能够显著提高银行在以下四方面的能力:利润提升、大规模个性化、独特的全渠道体验以及快速的创新周期。未能把 AI 技术置于战略和运营核心的银行,将面临被竞争对手超越、被客户弃用的风险,而当前的四大趋势进一步加剧了这一风险,包括:随着数字银行的广泛应用,客户预期不断提高;领先金融机构稳步增加高级 AI 技术应用;数字生态系统正造成传统金融服务脱媒;科技巨头正进入金融服务市场,并将其视为核心业务之外的关键领域。

2. 未来的 金融科技的市场风险识别与应用 AI 银行何种面貌?

“AI 先行 ” 银行所提供的主张与体验应当:智能化(推荐最优行动、预期关键决策并实现决策或任务自动化),个性化(实用、及时且基于对客户过往行为和背景的细致了解),全渠道(无缝覆盖多个设备,包括实体和线上情景,并提供一致的体验),并将银行的能力(包括银行业务范围以外)与相关产品和服务融合在一起。图 3 展示了 AI 银行如何全天候与零售客户互动;图 4 展示了小型企业所有者或中型企业财务主管的银行业务体验。

在内部, “AI 先行 ” 机构将通过手动任务的极致自动化( “ 零操作 ” 概念)以及在银行运营的各个领域以高级诊断引擎替换或增强人为决策,从而提高运营效率。运营绩效提升带来的收益,将从传统和尖端 AI 技术应用(例如机器学习和人脸识别)投资,流向对庞大而复杂的客户数据(近乎)实时的分析上。

未来的 AI 先行银行也将拥有当今数字原生企业的速度和敏捷性。银行将快速创新,在数天、数周而非数月的时间内发布新功能。银行还将与合作伙伴广泛协作,提供覆盖各个旅程、技术平台和数据集、无缝整合的全新价值主张。

3. 哪些因素阻碍银行大规模部署 AI 能力?

在银行所面对的各类阻碍中,缺乏明确的 AI 战略最为常见。很多银行也面临另外两项挑战, 首先是核心技术和骨干数据薄弱,其次是运营模式与人才战略过时。

银行的核心技术系统最初以稳定性为目的,其表现堪称良好,特别是在支持传统支付和贷款业务方面。然而,银行必须先解决旧系统固有的弱点,才能大规模部署 AI 技术 。

银行的传统运营模式阻碍了持续性创新。大部分传统银行的组织架构是基于不同的业务线,技术和分析团队则作为成本中心集中化管理。业务负责人单方面确定目标,与企业的技术和分析战略(若存在)通常缺乏统一、或协调性较差。孤立的工作团队以及瀑布式开发流程往往导致延误、成本超支和绩效欠佳。此外,很多组织缺乏 “ 测试 – 学习 ” 观念以及有力的反馈循环,无法推动快速试验与迭代。由于过往项目和试验效果不佳,业务高管在关键功能上往往倾向于依靠第三方技术提供商,导致内部人才和能力逐渐枯竭,无法建立起竞争优势。

4. 要做到 “AI 先行 ,银行应如何转型?

银行需通过系统性方法部署 AI 技术,以克服在全组织范围部署时面临的阻碍。要做到 “AI 先行 ” ,银行必须对综合功能栈中全部四个层次的转型能力 进行投资,这包括:互动层、 AI 支持的决策层、核心技术与数据层以及运营模式。

1 层:重构客户互动层

越来越多的客户要求银行参与终端客户旅程,了解其应用情景与需求,从而时刻提供无缝的卓越体验。很多银行业务(例如支付、某些类型的贷款)正在 “ 隐形化 ” ,因为旅程的起止常常发生在银行平台以外的客户界面。要满足客户潜在与新的需求,银行需要重新构想与客户的互动方式并做出几项关键转变。

2 层:打造 AI 支持的决策层

为建立强大的 AI 支持决策层,银行需要跳出开发特定用例和单点解决方案的思维模式,制定在所有业务领域部署高级分析( AA ) / 机器学习( ML )模型的全行路线图。举例而言,仅在无担保消费贷款领域,就有超过 20 项决策可以实现自动化。为推动大规模开发决策模型,开发过程应具备可重复性,从而保证解决方案的有效和准时交付。除了业务团队和分析人才之间的紧密协作,银行也需要强大的工具进行模型开发、提高流程效率(例如,跨项目重用代码)、以及跨团队传播知识(例如,知识库)。除了跨业务领域大规模开发决策模型,路线图还应将 金融科技的市场风险识别与应用 AI 整合到日常业务流程。

— 从银行内部(例如,来自 App 的点击流数据)和外部(例如,与电信提供商的第三方合作)的多元数据源捕获各类数据的提取管道;

— 汇总、开发和维护 360 度客户视图、并让 AA/ML 模型能够近乎实时运行和执行的数据平台;

3 层:加强核心技术与数据基础设施

在整个组织内部署 AI 功能,银行需要一系列可扩展、有弹性且适应性强的核心技术组件。

— 未来技术战略。银行应拥有与业务战略紧密结合的统一技术战略,并就关键问题做出战略性选择,即哪些要素、技能组合和人才应留在内部,哪些则应通过合作伙伴或供应商获得。此外,技术战略需阐明目标架构各个组成部分如何支持银行成为 “AI 先行 ” 机构,以及如何与功能栈的每一层进行交互。

— 现代化 API 架构。 API 类似于结缔组织,能实现对银行内外部服务、产品和数据的可控访问。在银行内部, API 可减少建立孤岛的诱因,提高技术资产的可重复性,并提高技术架构的灵活性。在银行外部, API 可促成建立外部合作的能力、解锁新商机并提升客户体验。 API 确实能够带来巨大价值,但必须首先确定其使用领域并建立集中化的治理机制以支持其开发和管理。

— 智能基础设施。不同行业的公司纷纷增加在共有和私有基础设施上处理的工作比重,有充分证据表明基于云的平台可实现更高的扩展性与弹性,后者对于 “AI 先行 ” 战略至关重要。此外,基于云的基础设施能够降低 IT 维护成本,并支持开发团队的自助服务模式,从而通过提供托管服务(例如,在几分钟而非几天内设置新环境)加快创新周期。

4 层:向平台运营模式过渡

“AI 先行 ” 银行需要在功能栈的全部四个层次构建转型能力。忽视任何一层的挑战或对任何一层投入不足都会波及全局,导致功能栈欠佳而无法实现业务目标。

务实的做法是先评估银行的战略目标(例如增长、盈利、客户互动、创新),以及如何通过一系列 AI 技术切实实现该目标,并确保 AI 目标与银行战略目标吻合。在达成一致性后,行领导应全面诊断银行在四个层次的现状,以确定所需的关键转变、额外投资和新型人才。之后可将这些见解转化为涵盖业务、技术和分析团队的转型路线图。