人工智能:DAFEX達菲金小雅：人工智能改變金融的五種方式_zksync幣交易所

人工智能(AI)、機器學習(ML)和深度神經網絡(DNN)正在顛覆金融行業的業務，挑戰傳統價值。

可以肯定的是，人工智能正在通過無數不同的應用悄悄地影響著世界。人工智能技術已經為許多日常活動提供了動力，從開車送我們上班到自動調節恒溫器，而且往往是在我們不知情的情況下。根據數據，40%的主要企業將在2020年實施人工智能解決方案，超過一半的企業將在2020年將現有的人工智能解決方案增加一倍。

Ripple Labs CEO：Ripple的勝利，也是整個加密行業的勝利:金色財經報道，Ripple Labs首席執行官Brad Garlinghouse表示，對于SEC來說，正如根斯勒多次說過的那樣，基本上加密貨幣領域的所有東西都是證券，這確實有點過分了。現在有一位法官非常明確地說這是不正確的，并且非常明確地表示XRP不是交易所和所有這些不同用例的證券，我認為這肯定對整個行業有幫助。這是Ripple的勝利，也是整個加密行業的勝利。[2023/7/17 10:58:51]

在一些工業人工智能中，機器學習和深度神經網絡則有著更多的應用。其中之一就是金融行業，在這個行業中，新技術已經在顛覆商業，挑戰著傳統價值觀。

zkSync的Fair Onboarding Alpha主網上線，zkSync 2.0更名為zkSync Era?:據官方消息，以太坊二層網絡zkSync宣布Fair Onboarding Alpha主網上線，在此階段，主網對最終用戶保持關閉，注冊項目可以在系統向外部用戶開放之前在封閉環境中部署和測試應用程序。同時，zkSync 2.0更名為zkSync Era?，zkSync 1.0更名為zkSync Lite。zkSync Era?完全開源，開發者可自由查看、修改和分叉代碼。

此外，zkSync表示將推出新路線圖，更新協議下一個里程碑的概述。[2023/2/16 12:11:42]

風險管理

FTX律師稱SBF的母親和兄弟不配合金融調查:金色財經報道，律師在近日提交的一份法律文件中表示，Sam Bankman-Fried 的一些直系親屬不配合金融調查，調查小組想了解誰從 FTX 那里收到了可能被盜的資金，以及他們與其高管進行了哪些溝通，但一些潛在證人并沒有參與其中。律師表示，Sam Bankman-Fried的母親 Barbara Fried 完全無視這些請求，債務人沒有收到有意義的參與或來自 前總工程師 Nishad Singh 或SBF兄弟 Gabriel Bankman-Fried 先生的任何回應。

文件稱，Sam Bankman-Fried 本人也應被法院傳喚，FTX 聯合創始人 Gary Wang 和其交易部門 Alameda Research 的首席執行官 Caroline Ellison 也應如此，但后者“明確拒絕提供所要求的信息。該請求將在 2 月 8 日特拉華州破產法庭的聽證會上進行討論。[2023/1/27 11:31:40]

人工智能在風險管理中發揮著至關重要的作用，而在金融世界中，時間就是金錢。對于風險案例來說，算法可以用來分析案例歷史并識別出任何潛在的問題。這包括使用機器學習來創建精確的模型，使金融專家能夠跟蹤特定的趨勢并注意到可能的風險。這些模型還可以用來確保獲得更可靠的信息，以供將來的模型使用。

Celsius拒絕律師的破產保護申請提議，并尋求客戶支持:金色財經消息，據知情人士透露，加密貨幣借貸平臺Celsius Network拒絕其律師提出的根據美國“破產法”第11章申請破產保護的建議，而是希望尋求客戶的支持。“破產法”第11章允許公司在清償債務的同時繼續運營。知情人士說，Celsius認為其許多零售客戶更希望公司避免破產，用戶可以通過在他們的Celsius賬戶中使用“HODL模式”來表達他們的支持，Celsius在其網站上將HODL模式描述為“安全功能，使您能夠暫時禁用攝氏帳戶的轉出交易”。該模式激活后，客戶無法提取或發送資金。停用后，用戶必須等待24小時才能恢復這些功能。

據此前消息稱，Celsius已任命花旗集團為其財務選擇提供建議，正在與Akin Gump Strauss Hauer&Feld的律師以及Alvarez&Marsal的重組管理顧問合作。(The Block)[2022/6/28 1:35:16]

在風險管理中使用ML意味著可以在較短的時間內對大量數據進行強大的處理。結構化和非結構化的數據也可以通過認知計算來進行管理。否則，所有這些都意味著人類團隊要花很長時間的工作。

欺詐預防

近年來，隨著數字客戶交易的大幅增長，需要使用可靠的欺詐檢測模型來保護敏感數據。人工智能可以用來加強其基于規則的模型，并協助人類分析師。這反過來也可以提高效率和準確性，并降低成本。

人工智能也可以用來回顧消費歷史和消費行為，這樣它就可以突出不正常的情況，比如一張卡在短時間內在不同的全球地點被使用的情況。人工智能還能夠從人類的糾正中學習，并基于應該強調的內容來應用決策。

欺詐管理的所有用例對AI算法都有不同的要求，而且每個用例對它們的使用也都略有不同。事務監視需要更快的響應時間、錯誤率和精度，還有培訓數據的可用性和質量。

個性化銀行

在銀行業，由人工智能驅動的智能聊天機器人能夠為客戶提供全面的解決方案，并減少呼叫中心的工作量。語音控制的虛擬助手也越來越受歡迎，并具有自學功能。它們能夠檢查余額、賬戶活動并安排付款，而且它們的功能每天都在增加。

許多銀行現在都有提供個性化理財建議和幫助實現理財目標的應用程序。這些人工智能驅動的系統可以記錄收入、日常支出和支出行為，然后提供財務計劃和建議。手機銀行應用程序還可以提醒用戶支付賬單，競爭交易，以及更方便地與銀行進行互動。

量化交易

量化、算法或高頻交易，以及數據驅動的投資，最近一直在全球股市擴張。投資公司正在依靠計算和數據科學來準確預測市場的未來模式。

人工智能的優勢在于能夠從過去的數據中觀察模式，并預測它們在未來是否可能重演。當數據中出現某些異常時，比如金融危機，人工智能就可以研究數據并發現可能的觸發因素，然后為未來做好準備。人工智能還能夠為特定的投資者個性化投資，幫助他們做出決策。

信貸決策

在許多領域，人工智能正在被有效地用于更好地為決策過程提供信息。其中一個領域就是信貸，AI可以以較低的成本快速提供對潛在借款人的準確評估。與傳統的信用評分系統相比，人工智能的信用評分可能要復雜得多。它們可以幫助確定哪些申請者更有可能違約，以及哪些申請者沒有任何可靠的信用記錄。

由人工智能驅動的模型還具有客觀和無偏見的優勢，這可能是人類進行決策的一個因素。對很多人來說，擁有良好的信用是至關重要的，無論是購買大宗商品、找工作還是租房。

由人工智能驅動的系統可以變得更快、更高效、更可靠。這些技術在金融領域得到了越來越多的應用，也更廣泛地被金融公司所采用了。那些接受采納這些技術可能帶來的風險的人，往往會得到精簡和更有生產力的操作的回報。人工智能對金融世界有著巨大的潛力，商業領袖們需要用正確的數據來做出最明智的決定。

來源：金色財經

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