2021人工智能金融应用评价体系研究报告
2021-12-08 13:11:59 969KB 2021人工智能金融应用评价体系
人工智能作为第四次工业革命的引擎,产业发展已成为国家和区域经济转型升级的关键驱动力。国家鼓励并大力支持人工智能技术的创新与应用,出台一系列政策引导人工智能产业规范化发展,以促进人工智能应用适应现代化发展需求。 2017 至2019年,连续三年的政府工作报告中均提出加快人工智能产业发展的要求;2020 年,人工智能更是与5G 基站、大数据中心、工业互联网等一起被列入新基建范围。 近期,政策的出台更具针对性,更强调技术的落地效应,更为关注人工智能与产业的融合。同时,相关立法和行业伦理规范正在日趋完善,行业标准体系也在逐步建立,为人工智能产业的健康发展提供了良好环境。当前,拥有丰富场景资源、高质量数据资产、并具备业务创新迫切需求的金融行业急需人工智能技术的落地与良好实践。 金融业在场景、数据、技术、人才等方面沉淀了大量资源,在国家行业政策的大力支持下,人工智能金融应用发展迅猛,与此同时人工智能应用所带来的安全和伦理等问题也引起国家社会的广泛关注,向善、公正、安全、可信成为人工智能金融应用行业发展的底线。如何评价金融业人工智能技术应用符合“科技向善,安全可控”的社会需求,是否满足国家行业对人工智能金融应用的监管治理要求,是当前金融业人工智能技术发展的共性问题。 为此北京国家金融科技认证中心有限公司联合行业内认证机构、检测机构、商业银行、第三方支付机构、金融科技企业等相关单位,在金融业内开展人工智能技术的政策法规、应用场景、评测技术等方面的调查和研究工作,致力于构建符合金融行业特点的评价信任体系,形成多方共治的人工智能金融应用生态。
2021-12-02 10:02:18 1.78MB 人工智能金融
DataFunTalk系列技术:智能金融风控典藏版合集-380页
2021-11-22 18:02:00 29.47MB 智能金融
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2021-10-18 22:04:55 1.41MB 干货 人工智能 金融
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传统交叉验证方法面对时序数据表现出较明显的过拟合,而时序交叉验证方法能 够有效防止过拟合。借助时序交叉验证的机器学习选股策略能够获得更高 并且更稳定的收益。推荐投资者在选择机器学习模型超参数时,使用时序 交叉验证方法。
2021-07-29 11:05:09 1.71MB 人工智能 金融
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2021-07-11 09:07:17 1.14MB 人工智能 数据分析 数据报告 论文期刊