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清华大学金融科技研究院副院长 薛正华

小序：已往20年信息手艺快速生长，，，，，为各行各业带来了大宗立异时机。。
。。金融业一直是信息手艺应用较为普遍深入的行业之一，，，，，金融科技也逐步成为新一代金融业生长偏向之一。。
。。随着大数据、人工智能、5G等“新基建”进一步发力，，，，，从古板莳植业、养殖业、制造业到其他各行各业都将迎来一场重大的数字化厘革机缘，，，，，在这种大的工业情形下金融科技将会进一步朝着数字化、智能化偏向生长，，，，，将会更洪流平的赋能工业生长，，，，，更好的效劳实体经济。。
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数字经济成为转型生长新引擎

我们在探讨金融科技生长时，，，，，若是抛开大的工业情形，，，，，往往很难从宏观的角度掌握趋势性的问题。。
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首先,我们回首一下近年来中国经济增添的情形。。
。。已往十年间，，，，，中国的GDP年度增添率逐步下降，，，，，综合业界专家的看法，，，，，可以从生齿、商业、生长模式、科技等几个维度剖析缘故原由：

一、劳动力供应增添显着放缓，，，，，老龄化趋势加重。。
。。60岁以上生齿占比已经高达18.1%，，，，，而16~59岁的劳动力生齿数目则从2012年以来一连下降。。
。。别的，，，，，用工本钱一直上升，，，，，生齿盈利对GDP的孝顺显着减退。。
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二、2001年中国加入世贸组织后，，，，，中国越来越多的产品销往全球，，，，，成为制造业大国，，，，，对外商业增添成为中国经济高速增添的主要动力之一。。
。。但近年来，，，，，受中美商业摩擦以及逆全球化和商业
；；；；；；ぶ饕逖雒娴榷嘀匾蛩赜跋，，，，，商业对经济增添孝顺率逐渐降低，，，，，全球化盈利衰减。。
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三、已往以售卖土地资源、铺张能源、牺牲情形以及游走于规则灰色地带等粗放式的、不规范的生长，，，，，随着相关执律例则的一直完善，，，，，难以维系。。
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四、多年来高速增添和规模扩张也给经济带来了却构性问题。。
。。企业产能过剩、立异动力缺乏、研发投入不敷、产品附加值低等问题日益凸显，，，，，经济转型升级到了主要时点。。
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五、从工业革命的角度来看，，，，，中国在已往几十年内完成了三次工业革命，，，，，补齐了短板，，，，，而西方国家用了300多年时间，，，，，每一次厘革都为经济生长注入了强劲的动力。。
。。然而，，，，，时至今日，，，，，前一再工业革命为我们带来的后发优势盈利逐步削弱。。
。。未来需要更多的自主立异和引领性立异。。
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近年来，，，，，数字经济占GDP的比重一连提高，，，，，中国信息通讯研究院数据显示，，，，，2019年中国数字经济增添值规模抵达35.8万亿元，，，，，占GDP比重抵达了36.2%。。
。。背后的主要缘故原由之一即是信息手艺的飞速生长，，，，，互联网、移动互联网、云盘算、大数据、人工智能等信息手艺在短短二十年时间内一连泛起，，，，，每一次手艺浪潮都涌现出了一批批全球着名的互联网企业，，，，，它们的高速生长刺激了资源投入，，，，，作育了用户对互联网产品的接纳度。。
。。同时，，，，，从政策的角度，，，，，也获得了国家的鼎力大举支持。。
。。从2017年到2020年，，，，，中央政治局一连五年的整体学习涉及到了大数据、人工智能、区块链、量子等数字科技，，，，，党中央对数字手艺和数字经济的高度重视也推动了数字经济的快速生长。。
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工业数字化发力

中国已往二十多年互联网和数字化的应用主要集中在C（Consumer）端，，，，，从搜索、电商、社交到生涯效劳、出行等领域降生了一大批互联网巨头。。
。。而近年来，，，，，随着信息手艺的进一步生长和基础夯实，，，，，我国工业数字化的转型正在加速推进。。
。。未来，，，，，工业数字化的生长将会打造数字经济新高地。。
。。这里，，，，，把一些行业的调研情形向各人做个汇报分享。。
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第一个例子泉源于古板的莳植业：无土莳植番茄，，，，，番茄从莳植、采摘、分拣、物流到售卖，，，，，实现全流程自动化和数字化。。
。。在生长阶段，，，，，番茄所需要的液体肥料通过自动化装备供应，，，，，温棚里大宗传感器感知情形的温度、湿度、光照等各项参数，，，，，自动控制装备凭证实时参数调理番茄所需要的最佳生长情形。。
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。。通过这种高度的自动化、数字化方法，，，，，每平米产量可高达70kg，，，，，而一万平米的园地仅需要五名人工，，，，，换句话说，，，，，五名工人可以支持350万kg的西红柿产量。。
。。相关于古板莳植，，，，，自动化、数字化莳植的产量和品质都是大幅度提升。。
。。中国工程院赵春江院士的团队正在从事相关事情，，，，，他也在果真报告中也指出，，，，，“现在中国的农业数字经济规模是5778亿元，，，，，预计到2025年能够抵达1.26万亿元，，，，，捉住数字手艺机缘，，，，，快速生长农业数字经济，，，，，对农业高质量生长具有主要意义”。。
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第二个例子是某互联网电商公司正在鼎力大举生长的数字化水产养殖解决计划。。
。。通过集装箱养殖和全方位数字化治理，，，，，增添养殖密度、阻遏土壤、包管肉质清静和鲜美。。
。。集装箱内布有大宗传感器，，，，，对水体温度、含氧量、氨氮浓度、盐度、浊度等举行实时监测剖析，，，，，自动调控，，，，，确保水产在一个最佳情形生长。。
。。同数字化莳植一样，，，，，水产的产量和品质大幅提升，，，，，这都是数字化时代下，，，，，古板行业爆发出来的新机缘。。
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第三个例子是制造业，，，，，无需赘言，，，，，始终维持着极高的自动化水平和数字化水平。。
。。未来高端制造，，，，，更需要高度数字化手艺的支持，，，，，已往我们恒久受制于数控机床等高精度、高端制造手艺限制，，，，，无法快速转型升级为制造强国。。
。。近年来，，，，，通过国家鼎力大举支持和专业人才的一直起劲，，，，，这一状态也正在获得改变。。
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第四个例子是无人驾驶这样的新兴行业，，，，，它真正实现了数字孪生，，，，，即：数字天下和物理天下的同步映射。。
。。汽车在行驶历程中，，，，，依赖车身大宗传感器对路况实时监测，，，，，并与蹊径两侧的相关装备实时通讯和盘算，，，，，指导汽车运行，，，，，实现车路协同。。
。。汽车自身运行参数、蹊径监测效果、行车妄想等实现了周全数字化、自动化。。
。。随着手艺一直前进，，，，，其清静性和行驶效率都将大幅逾越现状。。
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回归金融行业，，，，，近年来中国金融科技中生长最快的领域之一是移动支付和普惠金融，，，，，其实质即是钱币数字化和信贷全流程数字化。。
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；；；；；Ｇ沂只吹谋愕，，，，，使得扫码付款、转账等支付行为很快就渗透到了公共生涯的方方面面。。
。。在信贷方面，，，，，古板金融信贷所需要的上门办理、提交质料等重大、贫困流程，，，，，通过手机上APP举行简朴操作即可高效完成。。
。。金融机构的后台系统凭证用户的种种数据对其举行诓骗识别和信用危害定价，，，，，险些绝大部分环节都实现了自动化和数字化。。
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现阶段，，，，，金融营业数字化水平较量高的照旧在小我私家端。。
。。可是，，，，，未来随着莳植、养殖、制造、交通、零售等各个工业的数字化大幅提升，，，，，也会自然发动金融营业在企业端的高度数字化。。
。。其缘故原由是，，，，，工业数字化所爆发的大宗数据会成为金融机构评判企业危害的主要依据。。
。。例如：若是相识一个制造企业的供应链数据、装备运行数据、水电数据、物流数据等基本上就能够判断企业的原质料本钱情形、生产情形、销售情形等谋划信息，，，，，这些都是对企业举行危害定价的主要依据。。
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新时代的科技基石

近年来，，，，，信息手艺生长迅猛，，，，，云盘算和大数据手艺日趋成熟，，，，，应用也日益普遍。。
。。而人工智能则处于日新月异的生长之中。。
。。特殊是，，，，，以深度学习为代表的人工智能联络学派，，，，，在图像识别合成、语音识别合成、自然语言明确手艺均取得了重大突破，，，，，大大推进了人工智能的生长。。
。。另一方面，，，，，以大规模知识图谱为代表的人工智能符号学派，，，，，注重机械的推理能力，，，，，也在一定水平取得了希望。。
。。下面这幅图展示了人工智能在金融科技的应用，，，，，可以看出，，，，，大宗金融科技立异应用主要是由于人工智能在基础手艺取得了主要希望。。
。。以是，，，，，我们一定要重视基础手艺、焦点手艺的一连研究和推动。。
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AI赋能金融科技立异

清华大学金融科技研究院经由多年一连研究，，，，，与业界科技公司配合相助，，，，，在人工智能与金融连系的数字虚拟人领域取得了一定的效果，，，，，并乐成应用于雷竞技信息的智能一体化信贷产品，，，，，使贷款面审环节完全通过AI来实现。。
。。数字虚拟人可以与面审者举行自由、流通、专业的深度对话。。
。。这背后包括了语音识别与合成、金融场景语义明确、虚拟人唇动与心情合成等手艺，，，，，难题在于所有这些手艺要在毫秒内配合配合完成
；；；；；；这是手艺上的难度，，，，，别的，，，，，我们还集成了上百个金融营业场景模子，，，，，对借贷人问题回覆的合理性举行验证，，，，，对提问举行最优解答，，，，，对对话历程举行诓骗测试和剖析，，，，，对还款能力举行实时评估等。。
。。模子融通了金融营业模子与用户心理学模子，，，，，这类模子同样也需要在毫秒级内响应，，，，，不然，，，，，很难包管对话的流通性和面审的目的。。
。。数字虚拟人能够资助金融机构缓解大宗效劳职员所从事的劳动麋集型事情，，，，，大幅降低劳动力本钱。。
。。未来，，，，，随着大面积推广使用，，，，，将会给金融业的效劳方法带来很大转变。。
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AI为什么在近些年生长迅速？
？？？？？一个主要缘故原由是深度学习手艺的重大突破，，，，，虽然也包括数据的爆炸式增添以及算力的提升。。
。。今年年头，，，，，OpenAI宣布了GPT-3的相关信息，，，，，这款语言模子对0.5万亿个词汇和1750亿参数举行了训练，，，，，在自动问答、新闻撰写、诗歌创作等领域的体现再一次刷新了纪录。。
。。然而，，，，，深度学习并纷歧定是AI研究的唯一起径，，，，，特殊是在逻辑推理方面到现在为止照旧较量弱的。。
。。以知识图谱手艺为代表的符号学派也是一条值得探索的路径，，，，，通过知识系统的构建，，，，，赋能机械思索的大宗研究实践事情正在起劲开展中。。
。。在我们研究的另一个偏向中，，，，，我们实验对全球金融事务举行分类，，，，，针对每一类型的事务举行剖析建模，，，，，逐步形成AI对种种事务爆发后行业所受影响的判断。。
。。这项研究一方面使用深度学习手艺抽取、剖析信息，，，，，另一方面使用知识图谱构建实体和事务之间的关联关系。。
。。通过一直积累案例，，，，，一直优化模子，，，，，以期抵达较好的效果。。
。。研究现在还在起劲和实验中，，，，，尚有大宗事情需要去进一步深入开展。。
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已往二十年信息手艺的生长，，，，，为包括金融业在内的大宗行业带来了立异厘革时机。。
。。随着“新基建”的进一步发力，，，，，金融科技将朝着数字化和智能化偏向进一步生长，，，，，工业端也将迎来一次更大的数字化立异厘革机缘，，，，，这将给金融科技带来更辽阔的应用场景和施展空间，，，，，从而增进金融科技更洪流平的赋能工业生长，，，，，更好地效劳实体经济。。
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