诺贝尔奖得主萨金特:AI区块链可以保护隐私,促进数据共享

  据7月11日报道,2011年诺贝尔经济学奖得主、北京大学汇丰商学院教授托马斯·萨金特(Thomas Sargent)在2020年世界人工智能大会未来金融论坛上表示,一些即将到来的应用正在构建超级架构,它可以有效地整合金融和宏观经济预测模型,验证现有平台的相同结果,并利用隐私保护降低数据共享的门槛。
  托马斯·萨金特认为,区块链与人工智能的关系不是竞争,而是互补关系。区块链最令人兴奋的特性之一是它不仅可以用来验证交易,还可以用来分发和共享数据。在这个过程中,数据是完全匿名的,并且数据是安全的,可以保护隐私。如果区块链用于共享人工智能程序、共享和协作计算任务,它将非常可靠。
  “人工智能和区块链都可以帮助我们降低金融交易的成本,使我们能够分担风险,更好地评估风险,更好地应对这个不确定的世界。”托马斯·萨金特这样说。
  金融技术风险控制是金融风险评估和应对不确定世界的一个很好的例子。
  根据最新发布的《2020年中国金融科技风险控制报告》,从2013年到2019年,中国金融科技风险控制制造商的融资事件数量总体呈逐年上升趋势,2017年达到峰值,共有57起融资事件;但自2018年以来,连续两年呈下降趋势,2019年共有47起融资事件。融资额也呈现整体增长趋势。2018年披露的融资总额最高,为418.6亿元,2019年为63.5亿元。
  具体来看,2019年,上半年融资事件21起,下半年融资事件26起。融资事件较多的月份为1月、7月、10月和12月,其中1月份为高峰,融资事件数量为9起。
  合和信息联合创始人、副总裁、七星宝CEO陈青山表示,金融科技风险控制作为传统风险控制的升级补充,有助于金融机构提高整体风险控制水平,提高风险控制的效率和准确性,降低了很多成本。
  报告解释了金融风险控制的三种常见情景,并将金融科技风险控制与传统风险控制进行了比较。
  在信贷场景中,主要分为零售业务和公司业务。零售业务传统风险控制的痛点主要是数据口径单一、人工成本高、无法覆盖白信用账户等;在公司业务中,存在着缺乏标准判断标准、尽职调查成本高、真实性验证困难等问题。
  金融技术风险控制是在传统风险控制的许多方面进行优化的。借助大数据和人工智能技术,通过多维数据和智能分析模型,提高金融机构的风险控制水平。
 
上一篇:要花两万元来训练俱乐部的美貌才能进入俱乐部 下一篇:最后一页