中央金融工作会议说，我们必须在科学技术金融，绿色金融，整体金融，数字养老金和金融融资的“五项主要文章”中做得很好。考虑到这一点，Sina Finance每年都计划一个“新的财务开始”，以一种特殊的方式推出了一系列的采访专栏“ Fortune Leading Journey”，他与高级管理人员，专家和金融机构学者进行了深入的沟通，并合作寻求了该行业的发展。 在数字时代的背景下，金融技术正在改变前所未有的形状和速度的服务模式。持续的进步和技术发展导致了各种技术为商业银行提供全面的创新。那么，金融领域的AI最成熟的应用程序方案是什么？在此YEA结束时，金融技术领域将出现哪些破坏性技术r？这个“财富之旅”的话题与北京大学汇丰商学院的助理教授王川说。 5G，人工智能（AI）和区块链之间的合作正在深入重组金融基础设施的建筑和运营逻辑。 Wang Xiaoyu认为，重建金融系统基础设施的三个重组的合作反映在三个关键方面。这意味着付款和补偿系统可以实时实现。智能投资顾问和资产管理更具个性化，透明，可以有效地解决信息和合同问题。 但是，王小尤（Wang Xiaoyu）表示，上面提到的三种调整也可能会增加金融体系中技术和外来架风险的复杂性。例如，分布在区块链中的一本主要书籍必须与AI的强化训练框架兼容，但是5g Edge计算节点必须与两个协调。从性能的角度来看，区块链集成和5G技术中有一个瓶颈：区块链的低TP（每秒交易）与对5G性能的高需求不一致。因此，在当前的金融技术公司中，哪些公司更有可能成为“ 5G+ Al+区块链”生态系统中的主要参与者？她认为它主要集中在两类上。一个是具有技术集成能力的技术巨头，另一个是工业金融技术服务的提供商，它与垂直方案深深相关。 此外，在谈论中国的投资时，他认为贝纳菲特人在于基于方案的政策和工程的效率。打破未来的关键在于开发一个独立的计算机电源生态系统，建立一个“主权”系统，以确保数据安全和技术的自主权并促进人类机器的关节演变。但是，当前的投资有明显的局限性，主要挑战是对中央技术和硬件缺陷的依赖。 预计有两种类型的公司将在闭路网络的建设中带头，供应链的融资将是技术整合爆炸的核心分散。 当前，5G，人工智能（AI）和区块链之间的合作正在深入重组金融基础设施的建筑和运营逻辑，但是技术整合也是复杂性和系统性风险的Plantea挑战。 鉴于Wang Xiaoyu，5G提供了一个具有延迟连接性，快速和大型的网络，使金融交易和数据交易更加有效。 IA通过自动学习和大数据分析优化财务决策，以提高风险控制能力。区块链提高透明度和安全性通过分散和操纵的特征在金融体系中。 她认为，5G，人工智能（AI）和区块链之间的技术合作针对金钱。集成系统基础架构的重塑反映在三个重要方面： 首先，付款和补偿系统可以实现真正的时间可靠性。 5G提供了毫秒级和快速数据传输水平的延迟，这支持了跨境支付的实际时间付款（例如传统的Swift Systems，但使用集成技术可以不时压缩几秒钟）。区块链确保交易被操纵，并且不能在整个过程中雇用，从而降低了欺诈的风险（例如香港“商业链接”的飞行员）。 AI通过实时反填充模型（例如支撑式风险控制系统）分析了交易的行为，并使用AI将欺诈率降低了90％以上。协作n在5G之间，人工智能（AI）和区块链可以实现“速度安全智能”的封闭三角电路，并促进清算转换从付款和集中化到有效的分散模式。 其次，智能投资顾问和资产管理更具个性化和透明。在智能投资顾问的核心中，是使用数据和算法替代资产和投资建议的手动资产的过程。信任人工智能技术分析用户风险偏好和市场数据以生成个性化的投资钱包。同时，区块链记录所有交易流，并确保执行政策是透明且可审计的。 5G保证大型市场数据的实时传输并改善决策的守时性。在这种情况下，5G和区块链技术提供了守时数据，并支持主要技术在资产管理和投资策略。 第三，上述三种技术的整合有效地解决了大多数信息的信息不对称和合同不完整的问题。 此外，他指出，区块链可以实时存储和Shareall数据（例如JD.com的JD.com的“ Jingbaobei”平台，用于产品可追溯性），并且具有区块链技术的智能合同可以节省合同后的合同范围内的违规合同和合同范围内的合同之间的合同。 AI根据历史数据评估了中小型公司的信用风险，取而代之的是传统抵押担保模型，现在更上游和供应链网络中的公司。 Abra随后的合作渠道和新的合作形式。基于此，添加5G允许实时收集的物流和仓库数据（例如监视Pro的传感器区块链网站以更快的速度进行管道状态），可以动态的信息交换。 此外，从挑战的角度来看，Wang Xiaoyu指出： 一方面，特别是5G，人工智能（AI）和区块链技术的整合导致建筑复杂性，以及三种技术电池之间的差异阻碍了整合。例如，分布在块链中的主要书籍必须与AI的强化训练框架兼容，但是5G边缘计算节点必须与两个协调。此外，从性能的角度来看，区块链和5G技术的整合中有一个瓶颈：区块链冲突的低TP（交易）与5G高性能需求的冲突。 同时，技术整合可能会增加金融体系的一般风险。例如，AI算法的共振，即机构通常使用相似的模型（例如，LSTM预测THe市场），并可能触发“群体效应”以扩大商人波动者（例如，在2024年股票的Flash事故中，AI的销售链反应）。在整合技术之后，可能的攻击表面可能会扩展，例如智能合同漏洞和黑匣子决策制定的黑匣子组合，这会导致自动化的财务攻击（例如，贷款攻击Defi Platform Rays）。此外，从监管的角度来看，尚未考虑使用主权法规分发的财政冲突（DEFI）的跨境流以及如何为技术集成提供合规建议。 因此，在当前的金融技术公司中，哪种公司最有可能成为主要的5G+至+区块链生态系统？ Wang Xiaoyu说：“最有可能掌握生态系统发展的公司主要是浓缩素的两个类别：一类，一家具有技术整合的技术巨头功能（Ant Group，Tencent，IBM等），另一个是工业金融技术服务的提供商，它与Webank和JD Technology等垂直方案深深涉及。 您认为，预计两种类型的公司将在建设闭路网络中采取主动性，具有技术，数据和生态调整的好处，并且供应链的融资将成为技术整合爆炸的中心室。 首先，技术巨头可以信任大型用户群，交叉 - 访问数据和完整堆栈的技术储备，可以有效连接5G（实际时间数据传输），AI（动态风险控制和决策 - 制定）和区块链（信任机制）的技术链接。领导者技术的公司不仅提供技术基础，而且还可以建立开放平台以吸引第三方开发人员，共同创建生态系统并形成积极的循环e“技术数据场景”。 其次，互联网服务提供商通过专注于细分方案在某些领域建立了技术坟墓。以供应链为例，JD.com的Jingbaobei集成了5G IoT设备以实时收集仓库和物流数据，区块链可确保未经操纵供应链的信息，并且AI动态分析供应商的库存，而不是传统抵押贷款，从而增加了传统抵押贷款的费率，从而增加了融资的速度，从而增加了47％的速度，以增加47％的价格。尽管这些公司不像巨人那样大，但它们对行业的“知识”有了更深入的了解，并且可以推销Rapidanswer技术，这使它们成为生态学中必不可少的“毛细管”。 中国的投资在工程效率和其他方面具有优势。主要的挑战是中央技术和硬件缺陷的依赖性。 哪些地址将集中于D2025年下半年的令人生畏的创新？王小尤说，有三个主要指示：“制定过程是由多智能系统深入传播的。”我在想。消费和投资范式取得了普遍的进步。以前的技术进步和商业模式的变化已经通过特定情况加速了。 在决策情报领域，基于大语言模型的多个代理已使用辅助工具进行了更新，以制造中央财务决策。例如，对话和互动代理人由主要银行部署的对话和互动代理人整合了稀缺之间的知识，例如投资研究和风险管理，这些知识涵盖了200多个场景，例如银行间利息和大量资金确认。埃里卡（Erika）虚拟助理（BOA）的虚拟助手的互动超过20亿，金融服务以“人机合作”为特征，以携带OUT复合物通过自然语言指示转移和投资管理，转向“代理自治”的范式。同时，情绪计算技术已深入融合到行为金融的框架中。 Mashang的AI消费者财务的引用后策略系统通过微观代表和语音感觉分析动态优化了收集演讲，从而提高了迟到的收集率。 Hevirtual Capital Assistant One根据用户的幽默波动，调整了实时信用卡争议的解决方案解决方案，从而大大提高了客户满意度。 在业务模型层面，资产令牌和合规性集成促进了投资民主化过程。在新加坡的《卫报》监护人监护飞行员期间，DBS银行将在连锁令牌中划分1.2亿美元的商业房地产，这使投资者至少订阅了至少1,000美元并实现自动Qua通过智能合同获得股息。金融生态系统将场景的限制更加模糊：微信工资和韦伯克在出租车方案中获得了“第一”学分，非稳定率仅为0.8％。 对于跨境薪酬，中国的系统，阿拉伯联合酋长国和泰国信任多边央行（M -CBDC桥）的Digita货币Bridgel，以允许互连系统覆盖公司边界。交叉商业协议已从T+3减少到10秒，成本降低了60％。 2025年6月的飞行员谈判量超过2200万美元。这些新技术和商业模式表明，金融技术针对三维重建。 在谈到人工智能的未来发展趋势时，王小纽认为，技术的演变将改变“大型模型”为“代理人”（AI代理人），并认可，决策和执行能力将是流行，并有望自动为公司自动化决策。同时，模型推理能力（数学，编程，科学问题，答案等）的进步加速了科学研究fieldSca（蛋白质折叠，药物发现等）的应用。 在实施该行业时，他说垂直加深和硬件集成是主要方向。特定行业模型的低和灵活部署将在医疗，财务和更换一些常见模型等领域爆炸。 AI还深入整合到硬件中，以促进边缘计算设备的开发（例如，医疗机器人，自动驾驶等）和局部推理（例如，人形机器人的大量生产）。在国际上，竞争环境可以代表中国与美国道路之间的区别。美国是基于建立E的一般模型体面垄断（例如Microsoft Azure + OpenAI），而中国则专注于“应用优先级 +工业协作”，并通过智能制造和金融技术等方案的优势来实现技术反馈。 今天，我的国家正在积极地在人工智能技术的应用层中进行创新。 Wang Xiaoyu认为，中国投资的优势在于支持政策和基于方案的工程效率。打破未来的关键在于开发一个独立的计算机功率生态系统（加速了国家芯片和量子计算），建立“主权”系统，以保证数据安全和技术的安全性（例如行业中的特定模型工厂）并促进人类机器的协作演化。 她说，她的投资最大的优势是她丰富而各种应用方案和高效的工业合作。 0％）提供了IA实施智能制造业的坚实BA Basera（例如质量检查的精度大于99.8％，劳动力成本的降低为70％），财务风险的管理和其他领域，从而创造了“行业AI+知识”的独特竞争力。 “市场促进的稳固的政治支持和市场，例如“人工智能+”，在政府工作报告中写的，地方政府将积极建立智能计算机中心，公司也将做出回应（阿里巴巴的开源模式已有90,000多个应用程序，北京已注册了105个大型模型）。 Wang Xiaoyu说，出色的技术成本和工程能力也是重要的重要好处，重要的是重要的模型（创新减少。它们仅是GPT-4培训成本的1/10）。 但是，Forto当前的投资也有明显的局限性。 Wang Xiaoyu认为主要挑战是D基本技术和硬件缺陷的偏差。高端芯片（GPU/TPU）在很大程度上取决于进口量以限制计算机功率的自主权，并且相对不足以用于基本的理论创新（Avant -Garde模型的数量大大低于美国模型的数量）。其次，营销模型尚未成熟，大型模型在智能客户服务，业务服务和其他领域中使用免费策略，而可持续利润模型仍在调查中。同时，数据安全和隐私法规的缺陷也增加了产生错误信息的多模式的风险，从而影响技术信任。最后，人才结构和计算机资源的分配不成比例，高端研发人才集中在大型公司中，中小企业面临着综合人才稀缺，超过80％的智能计算机中心集中在北京等几个城市中AI，深圳和杭州。 区块链投资过热会导致“赚钱的不良资金”，以及由于竞争压力而离开市场的公司 当今金融领域人工智能最成熟的应用程序方案是什么？你还好吗？ Wang Xiaoyu说，它主要集中在两个主要方向上。信用风险管理和预防欺诈监控。 在信贷风险控制领域，AI使用自动学习来分析替代数据，例如付款流，供应链数据甚至行为的特征，以建立动态的信用模型，从而有效地打破了取决于抵押品和财务状态的传统财务限制。典型的案例包括银行控制该行业不可用的利率，以使用联邦学习技术以及多机构培训来培训风险控制模型。蚂蚁小组的“芝麻信用”结合了覆盖100多个的生活情景数据与信贷有关的百万白房屋，将空气信贷批准降低到更少的水平。 与传统规则引擎相比，在反填满方案中，AI提高了40％以上的欺诈识别精度，并对交易模式，数字足迹和生物特征性能进行了实时分析。例如，Swift系统使用AI来优化Transfronorri欺诈监视效率，而金融帐户则通过识别微透明识别来改善人员的远程风险。 在谈到AI对财务管理服务的影响时，Wang Xiaoyu认为，AI生成的可以自动产生视觉报告，交互式问题和答案（例如中国商人银行的AI投资顾问），以转化为视觉报告和交互式问题和答案。用户导航使普通投资者能够三次了解复杂产品，例如时间，问题的频率和其他行为DATA实时调整解释深度。 “更重要的是，AI建立了认知偏见干预机制。当用户追求高性能产品时，系统会自动推动历史测试和比较（例如，在过去十年中通过非政治模式通过不合理的模式来识别出不成功的模式，该模式在一年以上而由于比特币引起的一年超过一年的模拟图片，而不是通过不合理的模式来识别出不成功的模式。最邪恶的事情是意图的CEGA的o。 “决定。”源周期。 “上述变化说，它们将“黑色图片”的金融服务促进了“透明的联合财务”，但我们必须意识到数据滥用的风险。 如果IA的投资建议与用户的主观偏好发生冲突，Wang Xiaoyu认为，人类计算机协作的等级响应机制必须是ESTA融合。层服务策略被用作风险胃口的不一致性（根据建议保守的资本基金用户），增强偏见的认知（例如坚持投资高度波动的加密货币），道德价值的冲突（例如ESG投资者在军事行动中引入诸如ESG投资者）。和系统建议），干预层触发了高风险操作的强制冷却周期。同时，通过优先级的动态校准机制，在短期内手动调整了参数，这允许长期使用强化学习以跟踪用户的真实行为校正模型。法规水平必须从欧盟法律的算法解释要求中学习，但国内实践可以通过在监管沙箱中保留手动审查界面来完全自动化虚假判断。 至于区块链的投资是否会削弱实际上，在当前区块链投资部门中，创新和投机行为的价值结合在一起。 根据中国自2022年以来的中国网络空间管理校正，总共关闭了对加密货币进行投资的非法帐户，已清理了50,000多个有关“易于赚钱”的误导性信息，并倡导105个网站平台，倡导货币投机和挖矿。她认为，这反映了区块链概念技术性质市场的断开，并已成为一个投机性陷阱，诱饵等产量很高。人民日记还反复警告说，区块链目前的“小说热”不是来自技术的实施，而是来自筹款和估值的猜测。特别是，许多ICO项目仅使用“区块链”，并且与技术创新无关。这个过热的意思是“直接赚钱，直接给com满足不良钱的摇士，由于竞争压力而符合市场的公司，但是航空和金字塔计划的货币项目通过市场处理和扭曲行业评估系统产生了短期利润。 在区分技术创新和猜测的关键问题中，她认为有必要区分区块链和电子货币功能和点上述趋势。其中，创新项目不是承诺的财务福利，但是投机项目与收入股息，推力承诺直接相关，甚至避免限制“安全代币”。真正的技术创新必须揭示技术路线，并由行业进行测试。例如，BL合作Allianceockchain Financial（Deep Anzhen）的开源国库平台旨在为监管机构提供，提供链条中的可审计数据，以提高对洗钱的效率ing。相反，通过促进项目，避免使用技术细节。该代码不是开源的，也不夸大节点的集中化或TPS的性能（每秒交易），但不能传输高频交易（当然，区块链不适合高频场景）。 官方NINA Finance帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码以关注更多粉丝（Sinafinance）