2023年金融科技趋势展望-MITx度小满-202301.pdf
这份文档是《麻省理工科技评论》中国发布的《2023年金融科技趋势展望》。报告探讨了人工智能、区块链、云计算等技术在金融领域的应用和发展趋势，以及伦理治理的重要性。核心内容包括：
1. **生成式人工智能（Generative AI）：**强调了生成式AI在金融领域的潜力，包括生成文字、语音、视频等，用于智能营销、客户服务等。但也指出了当前仍处于实验阶段，存在版权、信任、法律规范等问题。未来需要在“可控生成”方面下功夫。
2. **因果推断（Causal Inference）：**指出因果推断是人工智能和机器学习的下一个前沿领域，强调其在寻找数据背后的真相、实现智能营销和风险管理方面的作用。探讨了因果表征学习和因果发现的重要性，以及如何从非结构化数据中找出因果隐变量。
3. **多模态情感计算（Affective Computing）：**强调情感计算在金融领域的应用，通过多种方式（文本、语音、表情等）识别人类情绪，用于改善客户服务、辅助测谎等。
4. **图计算（Graph Computing）：**强调图计算作为高维数据治理方式，能深度释放关联数据价值，助力实现从有人用到大规模用。介绍了图计算在智能信审、资金流向查询和金融数据可视化方面的应用。
5. **科技伦理治理：**强调数据治理和AI伦理规范的重要性，指出金融机构要做科技伦理建设的第一责任人。提出了健全金融科技治理体系、防范算法歧视等措施。强调金融企业要建设科技伦理的排头兵。
6. **链上分布式金融应用：**探索基于区块链的链上分布式金融应用，强调其可编程性和降低成本的优势。指出当前仍处于蛰伏期，未来有望重建金融底层信任制度。
7. **攻坚计算安全：**讨论隐私保护计算（Privacy-preserving Computation）技术，强调其在保障数据安全和用户隐私的前提下，促进数据的流通开放和价值共享。指出金融、医疗是应用最积极的两个行业。
8. **虚拟数字技术：**讨论虚拟数字技术在金融领域的应用，包括数字人代言人、数字主持人等。强调其在激活金融数字活力、加快金融智慧化服务方面的作用。
9. **自动机器学习（AutoML）：**强调AutoML技术在简化建模流程、提高建模效率和质量方面的作用，并降低了机器学习的门槛。
10. **云上能力升级：**强调“稳定可靠性、兼容性（适配能力）、经济性”三个选云方针，以及加快布局先进高效的算力体系。
总的来说，该报告对金融科技的未来趋势进行了展望，强调了技术创新和应用的重要性，同时也强调了伦理治理和安全问题。报告旨在为金融机构、科技企业和相关从业者提供参考，以更好地把握金融科技的发展方向。
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