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“金融”+“人工智能”未来能走多远?

积极
阿牛智投 来源:阿牛智投 20-10-27 11:42

随着云计算大数据人工智能等热门技术的发展,智能已经渐渐渗透到金融、家居、医疗等各个行业。而金融领域由于其海量的数据和可量化的特点,被认为是最适合应用的领域,也是人工智能落地最快的领域之一。

因为它是纯数字领域,而现实的发展也确实不负所料,目前已经有多个人工智能在金融领域的落地场景,例如智能客服、智能投顾、智能风控等等。通过更优质的服务来吸引更多的客户,降低投入成本,提高工作效率。

“金融”+“人工智能”未来能走多远?

图片来源:网络

智能金融如今热度正盛,正在一步一步改变着金融这个传统行业,慢慢向数字化迈进。除以上场景之外,工业界在反欺诈、大数据风控、智能信贷等真实场景中也有不少落地案例,如何将 AI 整合进金融业务中?AI 能为金融业务具体带来哪些收益?接下来智能金融相关技术演化趋势是怎样的,都是大家相对关注的热点话题,2021 年 1 月 8-9 日 QCon 全球软件开发大会(北京站)设置了“智能金融”专题,也邀请到了业内技术专家到现场演讲,分享他们各自在行业中的落地实践案例和技术原理讲解。当然还有更多热门技术话题:“人工智能驱动业务发展”、AIOps 最佳实践”、“大前端趋势”、“业务架构”等等,更多内容先让我们一睹为快吧!

1智能金融

本专场将结合金融科技场景,从用户增长跟风险智能入手,介绍工业界在反欺诈、智能风控、智能信贷等真实场景中的实际落地案例,探讨技术如何在快速变化的形势中自我进化,催生金融智能各种技术。

2人工智能驱动业务实践

本专题重点介绍人工智能在大规模业务场景(比如推荐、广告、搜索等)的实际落地案例和实践经验,启发大家思考如何将人工智能整合到业务中,了解 AI 能为业务具体带来什么收益,提升人工智能对工业界影响的认知。

3人工智能前沿技术

本专场将重点关注人工智能前沿技术发展,包括认知智能、多模态语音交互、强化学习等,将邀请国内外一线技术专家为大家分享最新技术进展和落地实践,希望可以给大家带来新的启发。

4AIOps 最佳实践

智能运维热度不减,本专题将邀请相关技术专家,分享 AIOps 最新技术进展和实践,详细解读 AIOps 技术落地,包括应用场景、业务痛点、如何破局等宝贵实践经验,并就 AIOps 的发展趋势进行探讨和展望。

5云原生技术应用

“金融”+“人工智能”未来能走多远?

图片来源:网络

云原生热度不减,如何少走弯路,成功实践云原生?

本专题将聚焦于云原生的实践,实践者们将分享他们在云原生演化过程中收获的经验与教训, 帮助更多的团队少走弯路,成功实践云原生。

6大数据实时计算与分析

随着业务高速发展,大数据实时计算也在不断成熟,目前该领域都有哪些最新落地实践了?

大数据计算经历了离线计算、实时计算的演进,还在不断成熟,整个生态领域也得到了很大发展。本专题主要介绍大数据实时计算和分析领域的最新趋势和最佳实践,用以为公司提供更加智能的服务。

7业务架构演进

降本增效的需求驱动下,企业如何靠架构演进赢得数字化时代的技术红利?

随着业务和产品快速发展,不管是互联网企业还是传统企业,都会发生一系列的架构演化,本专场将邀请不同行业的一线架构专家,和大家分享架构演进的成功案例,帮助企业赢得数字化时代的技术红利。

8大前端工程化

“金融”+“人工智能”未来能走多远?

图片来源:网络

前端工程化探索永无止境,有哪些更好的解决方案支撑业务快速发展?

为了提升研发效率、保障大规模协同等,各大厂的前端团队在工程领域不断拓展思路,本专场将为大家带来这些伴随业务形态转变、团队规模扩大和技术快速升级沉淀下来的经验和实践。

9前端新趋势

伴随着移动互联网物联网的不断发展,用户产品形态日新月异,加上用户需求千变万化,导致近年来前端技术更迭速度越来越快。为了保证更好的用户体验,前端工程师需要持续关注新技术趋势。

10团队建设与个人成长

随着新技术的层出不穷,以及公司业务的快速发展,如何提高自身实力以及团队成长,成为了摆在所有工程师面前不可避免的难题,如何在技术实战中更快成长?在团队建设与管理中有哪些需要注意的事项?

11微服务

聚焦微服务如何助力业务发展,思考下一代微服务体系的发展方向又在哪里?

本专题挑选具有代表性的微服务落地案例,结合实际业务中的经验,讨论微服务实践中可能遇到的问题、对应的解决方案,并探讨下一代微服务体系的发展方向。

来源:腾讯网

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        各级互联网信息办公室应当建立健全日常检查和定期检查相结合的监督管理制度,依法规范各类传播平台的跟帖评论服务行为。

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        第五条 跟帖评论服务提供者应当严格落实主体责任,依法履行以下义务:

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        (五)建立健全跟帖评论审核管理、实时巡查、应急处置等信息安全管理制度,及时发现和处置违法信息,并向有关主管部门报告。

        (六)开发跟帖评论信息安全保护和管理技术,创新跟帖评论管理方式,研发使用反垃圾信息管理系统,提升垃圾信息处置能力;及时发现跟帖评论服务存在的安全缺陷、漏洞等风险,采取补救措施,并向有关主管部门报告。

        (七)配备与服务规模相适应的审核编辑队伍,提高审核编辑人员专业素养。

        (八)配合有关主管部门依法开展监督检查工作,提供必要的技术、资料和数据支持。

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        第七条 跟帖评论服务提供者及其从业人员不得为谋取不正当利益或基于错误价值取向,采取有选择地删除、推荐跟帖评论等方式干预舆论。跟帖评论服务提供者和用户不得利用软件、雇佣商业机构及人员等方式散布信息,干扰跟帖评论正常秩序,误导公众舆论

        第八条 跟帖评论服务提供者对发布违反法律法规和国家有关规定的信息内容的,应当及时采取警示、拒绝发布、删除信息、限制功能、暂停更新直至关闭账号等措施,并保存相关记录。

        第九条 跟帖评论服务提供者应当建立用户分级管理制度,对用户的跟帖评论行为开展信用评估,根据信用等级确定服务范围及功能,对严重失信的用户应列入黑名单,停止对列入黑名单的用户提供服务,并禁止其通过重新注册等方式使用跟帖评论服务。国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室应当建立跟帖评论服务提供者的信用档案和失信黑名单管理制度,并定期对跟帖评论服务提供者进行信用评估。

        第十条 跟帖评论服务提供者应当建立健全违法信息公众投诉举报制度,设置便捷投诉举报入口,及时受理和处置公众投诉举报。国家和地方互联网信息办公室依据职责,对举报受理落实情况进行监督检查。

        第十一条 跟帖评论服务提供者信息安全管理责任落实不到位,存在较大安全风险或者发生安全事件的,国家和省、自治区、直辖市互联网信息办公室应当及时约谈;跟帖管理服务提供者应当按照要求采取措施,进行整改,消除隐患。

        第十二条 互联网跟帖评论服务提供者违反本规定的,由有关部门依照相关法律法规处理。

        第十三条 本规定自2017年10月1日起施行。

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