15、人工智能与风险管理：自动驾驶、数据保护与反洗钱的综合洞察

最新推荐文章于 2025-11-25 15:56:53 发布
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分类专栏： AI重塑经济与法律 文章标签： 人工智能 自动驾驶 数据保护
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人工智能与风险管理：自动驾驶、数据保护与反洗钱的综合洞察

自动驾驶系统的现状与挑战

自动驾驶系统借助硬件和引导程序，能够利用周围环境生成并分析信息，根据车辆的行驶路线进行自适应调整，以抵达最终目的地。然而，人类的监控和干预仍然不可或缺。目前，“完全”自动化是否可行尚不明晰。像驾驶这样人类归为一类的任务，可轻易拆解为不同的子功能，这些子功能需要单独的自动化流程或不同程度的人类交互。而且，消费者使用现有技术的方式常常不符合规定限制。2017 年颁布的相关法案旨在明确联邦在确保高度自动化车辆安全方面的作用，制造商也需为这类车辆制定网络安全和隐私计划。

此外，人工智能技术会以微妙但可能影响巨大的方式塑造人类，例如影响信息流动、车辆间距或说服性信息的时机。如今，人类与人工智能系统共享道路乃至整个世界，人类与人工智能的共同进化正逐渐成为常态。

风险管理中的风险、GDPR 与 AML
  1. 风险的定义与评估
    风险是一种工具，能让决策者了解具有破坏性影响的事件，通过风险分析，使事件更具确定性并实现对其的控制。风险是“将不利事件的概率与其后果的严重程度相结合的客观可测量实体”。义务实体进行的风险评估必须与业务的性质和规模相匹配。
  2. GDPR 的作用与挑战
    • GDPR 的监管范围 ：GDPR 规范了欧盟内个人、企业或组织对个人数据的处理。欧盟出台《通用数据保护条例》（GDPR）以应对科技公司对信息的滥用，同时欧盟委员会也为人工智能制定了伦理准则。
    • 欧
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数据分析：AI人工智能引领的新潮流
AI天才研究院
04-28 1377
随着企业数据量以每年40%的复合增长率激增（IDC, 2023），传统数据分析方法在处理非结构化数据、动态复杂场景时逐渐力不从心。本文旨在揭示人工智能如何突破传统分析瓶颈，构建从数据预处理到智能决策的全链条技术体系。重点覆盖机器学习核心算法、深度学习架构创新、行业应用实践及未来技术趋势，兼顾理论深度与工程实用性。基础篇：解析AI与数据分析的融合机理，构建技术坐标系技术篇：详解核心算法的数学原理与Python实现实践篇：通过完整项目演示端到端的智能分析流程。
大数据安全与合规：如何平衡数据价值与隐私保护
软件工程实践的博客
10-09 453
大数据”（Big Data）不仅仅是指数据量的庞大，它更强调数据的多样性（Variety）、产生与处理的速度（Velocity）、以及从中挖掘出的价值（Value）和数据的真实性（Veracity）——即通常所说的“5V”特性。企业、政府和科研机构通过对这些数据的采集、存储、分析和应用，能够洞察市场趋势、优化产品服务、提升运营效率、推动科学发现，甚至预测和防范风险。可以说，大数据已经成为数字经济时代的核心生产要素和战略资源。但数据的价值往往与其包含的个人信息紧密相关。
30、人工智能与金融科技：重塑银行业未来格局
h6j7k8l9p0的博客
10-04 222
本文探讨了人工智能与金融科技如何共同重塑银行业的未来格局。从‘银行4.0’到即将到来的‘银行5.0’，技术正推动金融服务向更高效、个性化和可持续的方向发展。文章分析了AI在信用评分、支付、风险管理等领域的应用，展示了众多金融科技公司的创新实践，并阐述了其对传统银行的影响路径。同时，文章指出了银行面临的技术更新、数据安全、人才竞争和监管合规等挑战，提出了相应的应对策略。最后展望了未来银行将更加数字化、智能化，并深度融合科技与社会责任，迈向绿色金融与普惠服务的新时代。
24、人工智能与机器学习：监督、无监督与强化学习的全面解析
code8的博客
09-30 40
本文全面解析了人工智能中的三种主要学习方法：监督学习、无监督学习和强化学习。通过实验对比k-shape、k-means和HDBSCAN在时间序列聚类中的表现，探讨了监督学习在图像、语音、文本等领域的商业成功，并深入分析了无监督学习在异常检测、降维、聚类和数据增强等方面的潜力与应用流程。同时介绍了强化学习在AlphaGo等案例中的突破性进展，展望了无监督学习在推动强人工智能发展中的关键作用。文章最后强调了不同学习方法的协同效应及未来发展方向，为从业者提供了实践建议。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 218
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 310
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 241
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 383
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
weisheng00的博客
11-24 644
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 289
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1861
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 492
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 257
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 57
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 1032
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 1062
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
5G与人工智能：相辅相成推动未来智能化世界
2501_94108919的博客
11-21 939
近年来，5G和人工智能（AI）被视为数字时代的两大核心技术，它们不仅各自推动了技术进步，还在相互结合的过程中，带来了革命性的变革。例如，在智能制造中，AI可以基于5G传输的生产数据，实时调整生产线，优化生产效率，减少停机时间。比如，通过5G网络连接的智能穿戴设备可以实时监测患者的生命体征，并通过AI分析数据，为医生提供决策支持，甚至进行远程手术指导。5G网络的普及需要大量的基站和基础设施建设，而AI的应用则要求更高的计算能力和更低的延迟，这对硬件的要求非常高。
教你使用服务器搭建一款一款端到端的开源 OCR 模型GOT-OCR2.0
最新发布
m0_69484557的博客
11-25 100
GOT-OCR2.0 是一款真正专业级、可落地的端到端开源 OCR 模型，它让文档识别变得更智能、更精准、更高效。当你将它部署在莱卡云服务器上后，就拥有：一个稳定的 OCR 服务平台一个云端智能识别中心一个支持批量处理的高效工具一个可扩展的文档自动化系统。
Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 574
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
AI反洗钱解决方案：智能提升审核与防控效能
该文件是关于利用人工智能技术解决反洗钱问题的解决方案，旨在通过机器学习模型提升反洗钱的预警、案件审核和上报的效率与准确性，防止信息泄漏和客户隐私数据的倒卖。 正文: 反洗钱是金融机构的重要职责，而随着...
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