案例研究：C3.ai的人工智能現實主義路徑

行業(yè)研究 2024-03-27

對陷入虧損泥潭的中國人工智能企業(yè)來說，C3.ai的故事更具現實借鑒意義：生成式人工智能固然前景廣闊，但其投入和研發(fā)是一項長期工作，AIGC產品對企業(yè)短期內的財務狀況并不會產生較大貢獻。與其all in大模型，不如做深做實現有AI技術與產業(yè)應用場景的深度融合，找到大模型的協同發(fā)力點，設法逃離虧損魔咒。

全球首部AI法案達成初步協議，中美歐AI監(jiān)管有何異同？

行業(yè)研究 2023-12-14

人工智能引發(fā)生產力變革的同時，也引發(fā)了人們對快速發(fā)展的技術給就業(yè)、隱私、版權保護甚至人類生命帶來風險的擔憂，人工智能治理成為全球各國共同面臨的重要課題。

馬斯克寄予厚望的UBI車險，能否借AI促進行業(yè)數字化？

行業(yè)研究 2023-09-07

新的汽車形態(tài)，也為保險行業(yè)數字化轉型提供了有力支撐，比如汽車的內部結構發(fā)生了重大的變化、更多的傳感器帶來了更為海量的數據，以AI技術為代表的智能技術又讓這些數據實力得到進一步的釋放，數據轉變?yōu)轱L險預測能力、精準定價能力，從而打造出更高的行業(yè)壁壘。 在這巨變的時代，數據驅動下對客群的精準定位以及出色的定價能力是掌握車險“飛輪”效應的關鍵，而已在海外獲得成功實踐的UBI模式不失為一種有益的嘗試。

訂閱付費模式興起，AI成SaaS企業(yè)轉型催化劑

行業(yè)研究 2023-08-11

生成式AI為保險科技帶來哪些啟示？

行業(yè)研究 2023-08-02

在冰鑒科技研究院看來，投融資的不確定性將加劇保險科技行業(yè)的競爭和優(yōu)勝劣汰。無論是傳統(tǒng)保險公司，還是專注于該行業(yè)的科技公司，“核心科技應用”仍然是獲得資金青睞的不二法門。生成式AI正快速迭代，人工智能將為保險科技提供哪些新選擇？

AI+財富管理：國際頂級銀行打算這么用GPT

行業(yè)研究 2023-07-18

冰鑒科技研究院在分析Evident相關報告及上榜銀行后發(fā)現，GPT雖然已成顯學，但這些國際大銀行并沒有認為其包治百病。由于對人工智能技術投入早、布局深，很多銀行已有的深度學習財富管理系統(tǒng)已相當成熟，并沒有一窩蜂去追GPT熱點。 相反，榜單中提到的“透明度”指標，受到很多大行的重視，比如負責任的人工智能(Responsible AI)或可解釋人工智能（Explainable AI, XAI）在大行的財報中出現比例越來越高。

智能客服“失智”？大語言模型支招

行業(yè)研究 2023-07-13

冰鑒科技基于多年來在機器學習、深度學習、自然語言處理等技術方向上的沉淀，運用Transformer結構，打造了面向垂直行業(yè)的冰鑒大模型——本立道生（Origin One），它能夠捕捉到文本中的長期依賴性，理解上下文中的語境和含義，從而生成更加準確、連貫和語義豐富的文本，目前已經在海外多個平臺的智能客服領域擁有了優(yōu)異表現。

金融資產風險分類辦法正式落地，銀行不良率會不會增加？

行業(yè)研究 2023-02-15

當前商業(yè)銀行在對不良資產進行判斷時，即依據《貸款風險分類指引指引》相關規(guī)定，重點關注擔保，只要擔保物充足，即使借款人（債務人）無法足額償還貸款本息也可能不被劃歸到次級或者可疑類，這導致銀行金融資產不良率偏低。《辦法》對上述相關規(guī)定進行了調整，第七條新增“應加強對債務人第一還款來源的分析”，著重強調第一還款來源，這與過去部分銀行依據《指引》過分關注擔保不同。辦法要求對于逾期超過90天，即使抵押物充足，也將劃歸不良。預計未來，商業(yè)銀行非零售信貸逾期率會有所上升，特別是與城投公司合作較多的商業(yè)銀行，未

傳統(tǒng)小貸進退兩難，跨省網絡小貸“去肥增瘦”

行業(yè)研究 2023-02-10

大量小貸公司從業(yè)人數不足10人，甚至無法維持公司正常運營，淪落為殼公司，行業(yè)急需改變。

《個人貸款管理辦法（征求意見稿）》有哪些重要關注點？

行業(yè)研究 2023-02-08

冰鑒科技研究院認為，此次征求意見稿明確了個人貸款期限要求，進一步優(yōu)化貸款結構；鼓勵科技手段的應用，支持非現場技術開展貸款調查和管理；強調貸款資金用途管控，提高受托支付執(zhí)行的有效性；細化風險控制的核心事項不能委托第三方相關要求。