学术研究报告

创新工场董事长兼首席执行官李开复先生，写了第二本关于人工智能的书籍：《AI·未来》，帮助人们规划未来的AI生活。人们也已清楚地感受到：人工智能时代已经来临，AI产品已经从象牙塔，飞入了寻常百姓家；AI技术正在以有史以来最快的速度发展着，并且轨迹肆虐，渗透每一个行业、每一个工作。人工智能高速发展在带来诸多领域腾飞的同时，也同时给人们的生活带来着挑战甚至灾难。事实上，在越来越多的专项能力上，人工智能正在碾压人类。人工智能正在全方面碾压人类自AI的概念与应用逐渐萌发并快速成长，“人工智能取代人来工作”等观点和话题便每隔不久就被抛出来，热议一番。奇葩大会上，李开复的出场给我留下了非常深刻的印象。他用3个案例介绍了人工智能的概念：1.你每天都在使用人工智能了，每一次搜素引擎的结果，都是人工智能推算出来的。它会根据你们的每一次点击，来决定下一次在你面前呈现的画面。你每一次的择偶，它会更知道你喜欢谁。媒婆都要失业了。这就是大数据和人工智能的力量。2.过去两年李开复参与的所有投资，都是机器人管理。因为机器人可以分析所有股票的走势。AI每天读新闻，读财报，然后来判断今天最该买最该卖的股票是哪一只。3.一辆车96%的时间都是停着的。如果有一个无所不在的滴滴，当你需要出门时，一辆小车就开来了。你还有必要买车吗？这就是共享经济的无人驾驶技术。所以，别再问人工智能时代什么时候才会到来，因为这个时代已经到来了。别问人工智能到底能为人类做些什么，或许你该问人工智能不能做什么——这个问题还真不好回答，因为现在看起来人工智能似乎是无所不能。2016年在AlphaGo以4：1大胜李世石；2017年的升级版 AlphaGo 再次击败了国际围棋大师柯洁；名为 AlphaGo Zero （暂译：阿尔法元）的机器系统仅训练 3 天就战胜了AlphaGo Lee ，比分 100：0 ，后者就是战败李世石的那套；经过40天训练后，AlphaGo Zero 又以 89：11 战胜了 AlphaGo Master ，即横扫柯洁的那套；更令人震惊的是，AlphaGo Zero 的设计理念和系统配置完全和 Lee/Master 不同，它不依托于人类的先验成果，完全靠自我对弈学习下棋。人工智能完全不同于人们以前所熟悉的“机器”，人工智能在以肉眼看得见的速度进化，不断给人类社会带来冲击，这种冲击是全方位的——它不知疲惫，不犯错误，不会抱怨，在各个领域都看上去马上就会超过人类。2018年，超过300万人要向机器人汇报工作一家调查机构显示：2018年超过三百万员工要向机器人老板汇报工作。这是媒体的表达，看着挺吓人，但完全是有可能发生的。相信未来不只三百万人的工作是由机器来管理、调度和评价，可能还要向机器老板汇报工作。每个领域人工智能都有可能对传统公司产生颠覆，每产生一个有价值的机器人，一个人、一个群体就会失业，这对社会影响非常大。前不久，全球数百位顶尖科学家，耗费漫长时间，搭建了一个复杂数学模型，通过类似摩尔定律的多重推演，得到一个最终结论：人工智能或将在2040年，达到普通人智能水平，并引发智力爆炸。AI将会取代目前由人类员工从事的许多工作，在某些行业，这种趋势已经开始显现。工业革命把手工工匠的工作转化成大量常规工作（如生产线工作），但是人工智能革命将彻底取代这些生产线工作。驾驶、电话销售、卡车司机甚至是放射科医生等类似工作和事务也将被人工智能取而代之，10~15年之后，世界上90%的工作，也许50%的人类可能都要面临工作部分或全部被取代。现在，每个领域人工智能都有可能对传统公司产生颠覆，每产生一个有价值的机器人，一个人、一个群体就会失业，这对社会影响非常大。人工智能的应用是未来趋势国家提出了人工智能三步走的发展战略，现在人工智能已经上升到战略层面。据了解，在2018年认定的首批612个“新工科”研究与实践项目中，布局建设了57个人工智能类项目。在嗅觉更为灵敏的互联网公司，人工智能正在大量应用：“ALL in AI”的百度几乎把人工智能技术应用到了旗下所有产品和服务中；阿里巴巴通过展开NASA计划致力于将人工智能技术推向“普惠”；华为也已经发布了自主研发的人工智能芯片并将其应用在旗下智能手机产品中。可以看出，人工智能的应用是一种趋势，不可阻挡。在未来，人类的主要工作可能会变成操纵和训练人工智能进行工作，不用自己事必躬亲。智能制造、机器视觉、大数据的分析与处理、机器翻译、文本分析与文本理解、无人驾驶、无人超市、刷脸支付、聊天机器人等等，未来都将会在生活中应用。人工智能行业的火热带动了AI人才就业的兴盛。据有关专家估计，中国人工智能学科人才需求缺口每年接近100万！国内互联网和科技巨头都在大力招聘人工智能相关人才，这让这部分专业学生十分抢手。目前人工智能研究方向毕业的博士初始年薪就可以达到30万元。深入人工智能才能抓住风口机会对职场人而言，来自机器人、AI的压力是巨大的，但前景并不完全是黯淡的。人工智能，也许离我们很远，也许就在不远的将来。在这个瞬息万变的世界里，我们每一天都面临着未来的不确定性。说到底，人工智能正在塑造着人类的未来，也在塑造着未来的人类。要么成为人工智能的服务者、创造者，要么成为人工智能的竞争者，无论如何，你都需要对人工智能有更加深刻的了解。只有深入AI，才能抓住风口与机会，增强自己的竞争力。

为了帮助更多的学生清晰地了解雅思、托福、SAT考试最近一年的特点及趋势变化，提升科学备考的效率和效果，2020年3月28日，启德考培通过在线直播的方式，发布《启德2020雅思、托福、SAT考试学术研究报告》以下简称《报告》，《报告》汇总整理了2019年雅思、托福考试所有场次的考试数据及2019年重点场次的SAT考试数据，结合考试科目及考察题型，对考试数据及题目类型进行分析总结，并对2020考试趋势进行了预测，同时还将提供2020考试备考攻略、2020考试高分技巧、2020考试必备词汇、2020考试报名及服务等实用备考内容。2019年雅思听力考试从场景上分析：第一部分常考基本信息，以咨询类为主，其中主要涉及课程、旅游、租房住宿、预订购物、活动等；第二部分介绍类占重点，其次为活动、旅游、课程、工作、讲座等；第三部分学术讨论和课题研究为重点考察，会出现考古、医学、历史、人文、经济、地理、生物等话题；第四部分仍为专业的学术讲座，讲座内容主要包含历史、生物，环境，艺术和科技等。从题型上分析，填空题占比53%以上，单选题占比27%位，配对题占比15%，地图题占比5%。从2019年全年新旧题出现次数看，4个部分全考旧题的次数为17次，3旧1新的次数为13次，2旧2新的次数为14次，3新1旧的次数为6次。2019年雅思口语考试，基本遵循了季度换题的规律，第一部分题目中依旧以“个人信息”、“吃穿住行”、“爱好”、”工作与学习”这四大类话题为主导；第二部分新题数目相比2018年略有减少，物品类和事件话题考察概率较高；第三部分抽象话题和内容的问题相当多，核心在于考察学生的思考能力和应变能力。2019年雅思阅读考试题材以人文艺术类和科学研究类为主，这意味着几乎每场考试都至少会考查到其中的一类，题材的比例依次为科学研究类30%、人文艺术类30%、生物环境类16%、教育心理类13%、历史发展类11%。从题型的比例看，填空题的比例仍然占据主体，74%的文章有填空题型，题量也达到了总题量的31%。题型的比例从多到少依次为判断、配对、选择、标题。2019年雅思写作考试，小作文考查图表类型的占比为：柱状图50%、表格题16%、线图12%、饼图8%地图题6%、混合图4%、流程图4%、小作文图型考查相比2018年，2019年变量尤为明显；大作文的出题的话题比例，社会生活类占主导地位为36%、其次为教育文化类18%，科技探索类12%、环境类12%、工作就业类10%、媒体传媒类4%、犯罪法律类2%、政府交通类2%、成功类2%、建筑类2%。大作文话题考查相比2018年，2019年变量也尤为明显。2020年的雅思考试会如何变化？启德考培认为，2020年雅思听力考试从场景上分析，将依旧延续2019年的考查重点，从题型比例上分析，2019年依旧会以填空题为主，单选和配对相结合，地图题和多选题的数量会呈现你多我少、你少我多的状态。从新旧题比例上分析，2020年旧题的出题概率依然会更高。2020年，雅思口语第一部分家乡、住宿、交通、学习或工作等话题必须要准备，第二部分物品类和事件经历类数量会有所增加。这两类话题对细节描述比较多，需重点准备。第三部分，考生要格外注意抽象主题，提问的角度会比较发散。2019年雅思大作文观点类和讨论类考试题型占主流这一趋势在2020年依然还会延续，小作文柱图依然是考官考察学生分析和整理数据的最重要方式，会继续保持。2020雅思阅读从题型上分析难度会稳中有升，尤其关注“顺序+乱序”的题型搭配，从题材上分析，要特别关注科学研究和人文艺术类话题，从考点趋势分析，2020年的阅读考试基本考点不变，但会更加细节化。

《外文学术图书引证报告（2019）》发布会会议现场 上海交通大学出版社供图　　中国社会科学网讯（记者 查建国 仝薇 通讯员 李骁飞）8月21日，上海交通大学出版传媒研究院与上海交通大学出版社在北京国际图书博览会联合举行了《外文学术图书引证报告（2019）》发布会。该报告是国内外第一份通过大数据分析方法深入发掘学术图书使用规律、评估学术图书及学术出版机构影响力的引证报告。中宣部进出口管理局副局长赵海云致辞 上海交通大学出版社供图中国编辑学会会长、上海交通大学出版传媒研究院院长郝振省致辞 上海交通大学出版社供图 中宣部进出口管理局副局长赵海云，中国编辑学会会长、上海交通大学出版传媒研究院院长郝振省，国家出版基金规划办公室原副主任、上海交通大学出版传媒研究院兼职教授祁德树，杭州电子科技大学融媒体与主题出版研究院院长韩建民，中国版协科技委常务副主任吴宝安，上海市委宣传部版权管理处处长薛彬，爱思唯尔出版集团副总裁布莱恩·戴维斯，施普林格·自然出版集团亚太区执行主编威廉·阿克尔，泰勒·弗朗西斯出版集团总监马克·查尔斯沃斯，上海交通大学出版传媒研究院执行院长谈毅、特聘研究员黄镝等国内外专家出席，上海交通大学出版社社长李芳主持发布会。赵海云指出，《外文学术图书引证报告（2019）》努力为国际学术出版制定定量评价体系，将会对国际学术出版生态圈产生深远的影响，希望在此基础上能够进一步完善报告的编制方法和过程，促进国内外学术出版的交流与合作，为向世界展现真实、立体、全面的中国做出更大贡献。郝振省表示，《外文学术图书引证报告（2019）》以科学数据为基石，创新了图书评价的领域和方法，具有较强的国际视野和应用价值。借助这份报告，科研人员和高校教师可以及时地捕捉到国际上关于专业领域的最新发现、发明及科研成果，高校、科研机构及图书馆可以用较少的资金订购到多学科、多领域的学术著作，我国出版单位则可以更精准地引进一流的相关学术著作，也可以向这些出版单位输出相应的学术著作。上海交通大学出版社社长李芳主持发布会 上海交通大学出版社供图上海交通大学出版传媒研究院特聘研究员黄镝作专题发言 上海交通大学出版社供图 黄镝对报告进行了详细解读。他表示，这是国内外第一份外文学术图书引证报告，展示了近三年来近千种高被引外文学术图书及近百家高被引出版机构的总被引次数、综合排名及分学科排名，弥补了国内外学术图书及学术出版机构定量评价的空白，有助于推动学术图书资源的出版、传播和利用，为中国图书“走出去”提供了权威、专业的数据支持。薛彬表示，上海作为中国现代出版业的发祥地和学术研究与出版的重镇，也希望在学术出版评价方面能勇于发挥作用、引领潮流。此次上海交通大学出版传媒研究院与出版社一起，对于如何科学地定量评价学术出版、建立学术图书的评价体系做出了有益的探索，对学术研究和出版机构具有重要的指导意义。爱思唯尔出版集团副总裁布莱恩·戴维斯作专题发言 上海交通大学出版社供图上海市委宣传部版权管理处处长薛彬作专题发言 上海交通大学出版社供图《外文学术图书引证报告（2019）》发布会合影 上海交通大学出版社供图布莱恩·戴维斯评论说，《外文学术图书引证报告》提供了一个非常好的学术图书评价思路和可量化的指标，相信该报告会帮助出版商、图书馆、研究者和研究机构作出更好的选择。据悉，该报告为上海交通大学出版传媒研究院最新研究成果。上海交通大学出版传媒研究院创办于2015年6月，由上海交通大学出版社、上海交通大学媒体与传播学院联合共建，目标是建成具有中国特色的出版传媒新型智库、行业专家的汇聚基地和高端国际交流合作平台。中国编辑学会会长郝振省先生担任首任院长。研究院成立以来，发挥上海交通大学办学优势，遵循“项目立院、人才立项、品牌立库”的工作思路，本着“产学研结合、各施所长、合作共赢”的精神，在学术出版“走出去”、学术出版评价以及战略咨询等方面形成了一定的科研实力、人才队伍与创新成果。 来源：中国社会科学网 作者：查建国 仝薇 李骁飞欢迎关注中国社会科学网微信公众号 cssn_cn，获取更多学术资讯。

信息分析公司爱思唯尔最近发布的一项研究报告《人工智能：知识的创造、转移与应用》显示，越来越多的研究人员正逐渐从学术界向产业界流动，这一趋势在美国尤为突出。研究数据显示，在过去三年，中国学术界吸引人工智能人才的数量远远多于流失的数量。如果保持当前的势头，中国有望在四年内赶超欧洲，成为全球人工智能研究成果最多的地区。在政府的大力扶持下，中国人工智能领域得到迅猛发展。谷歌CEO皮查伊在参加2018年中国发展高层论坛时就曾公开表示，看好中国人工智能领域的发展，并打算扩大在中国的研发团队。

编者按：本文来自微信公众号“学术头条”（ID:SciTouTiao），作者：阳光，36氪经授权发布。近日，未来今日研究所（Future Today Institute）发布了最新版《2020 年科技趋势报告》，其中包括对人工智能在内的多项前沿科技未来一年的发展前景进行了展望。根据报告，未来世界科技产业将由中国、人工智能等趋势塑造。《2020 科技趋势报告》由未来今日研究所和纽约大学斯特恩商学院（New York University's Stern School of Business）主任艾米韦伯（Amy Webb）教授共同撰写，这次已经是第 13 年发布。这份报告试图认识到技术与未来不确定性之间的联系，比如 2020 年美国总统大选的结果，以及冠状病毒等流行病的传播。在所有前沿科技中，人工智能再次成为该榜单的第一名。韦伯表示，人工智能将引发第三次计算浪潮，带来积极的影响，例如 AlphaFold 在发现疾病的治疗方法中可以发挥的作用；但也会带来消极的影响，例如它当前对刑事司法系统的影响。一些科技巨头，例如美国的 Amazon、IBM、Facebook、Google 和 Microsoft，以及中国的腾讯、阿里和百度，继续在全球科技领域发挥最大的影响力。韦伯已经在 2019 年出版的《九大巨头》中预测了这些公司将如何塑造世界。“ 这 9 家公司推动了人工智能的大部分研究、资金、政府参与和消费级应用。大学的研究人员和实验室依靠这些公司提供数据、工具和资金。九大人工智能公司也对人工智能合并和收购产生了巨大影响，为人工智能初创公司提供资金并为下一代开发人员提供支持。”同时，报告指出，中国的企业和政府正在全面合作，以使其在 2030 年之前成为全球主要的人工智能创新中心。与中国相比，美国拥有众多组织和中心，但是，这些机构 “缺乏机构间合作和协调的努力”，在行动目标、研发工作安排和资金周转方面存在不协调的情况。据了解，每年韦伯通常会在德克萨斯州奥斯汀举行的 SXSW 会议上，以一场演讲作为报告发布的开头，但是由于冠状病毒的影响，今年的会议已经取消。未来今日研究所这份报告对人工智能领域的科技预测可谓面面俱到，无论是对于人工智能企业、人工智能研究者，还是人工智能学习者，这都是一份比较详尽的报告。限于篇幅，学术头条精选了报告中关于人工智能的部分内容进行翻译，希望对读者有参考价值。报告更多亮点及全文，可在文末查看。人工智能科技趋势总览1.AI 与企业1.1 利用人工智能加速科学发现的进程用几个变量进行实验，通常需要对测量、材料和输入进行微小的、系统的调整。研究生们可能会花上几百个无聊的小时，一次又一次地做一些小的调整，直到找到一个解决方案。越来越多的人工智能系统被用于研究实验室，以加快科学发现的进程。1.2 云端人工智能人工智能生态系统内的企业领导者一直在竞相抢占人工智能云共享平台，并成为远程服务器上最受信任的人工智能提供商。企业客户也可能会坚持最初选择的供应商，因为机器学习系统访问的数据越多，随着时间的推移则能不断学习做出更好的决策。1.3 线下人工智能可以在设备上进行这种由本地人工智能驱动的处理和决策，在云或互联网上没有任何数据交互——这是一种使用所谓 “边缘计算” 的技术。直接在设备上处理数据，在未来对于医疗保健、汽车和制造业应用将非常重要，因为它可能更快、更安全。1.4 机器人流程自动化机器人流程自动化（RPA）使企业能够在办公室内自动化某些任务和流程，从而使员工能够将时间花在更高价值的工作上。RPA 最终将他们的生产力提升到更高的水平，这将使媒体和娱乐公司能够在许多不同领域做出更好的实时预测性决策，从客户服务到成本节约。1.5 企业中的数字双胞胎和认知双胞胎央视推出人工智能主持人数字双胞胎是真实世界环境、产品或资产的虚拟表示，用于多种目的。制造商使用数字双胞胎来管理机器和工厂的性能和效率，而城市规划者则使用它们来模拟新开发项目的影响。1.6 认知机器人随着人类和机器更加紧密地合作，机器人有机会根据环境学习和适应新的技能。机器学习、深度强化学习、计算机视觉和模拟环境的发展将很快导致具有早期认知能力的机器人出现。应用包括环境清理、探索危险地形和协助急救人员。1.7 先进的人工智能芯片神经网络长期以来需要巨大的计算能力，需要很长时间的训练，并且依赖于消耗数百千瓦电力的数据中心和计算机。一些知名企业已经致力于研究使芯片更容易在人工智能项目上工作，并且应该保证更快、更安全的处理。1.8 无服务器计算亚马逊网络服务、阿里云、微软 Azure、谷歌云和百度云正在为开发者推出新的产品和软件包，希望能让一大批人工智能初创企业更容易、更实惠地将自己的创意投放市场。1.9 专业化、本土化的人工智能语言Python 是一种领先的语言，有许多预先构建的库和框架。Julia 是麻省理工学院开发的一种专注于数值计算的开源语言。当然还有 Lisp，由现代人工智能的前辈约翰麦卡锡在 1958 年创造的。1.10 Franken 算法的扩散（Proliferation of Franken-algorithms）算法只是定义和自动处理数据的规则。它们是用计算机能够理解和处理的 “如果这个，那么那个” 逻辑来构建的。开发人员并不总是提前知道一个算法将如何与其他算法一起工作。有时，几个开发团队都在独立地处理不同的算法和数据集，只有在部署后才能看到他们的工作。这一直是导致最近股市出现故障和电子商务网站发力的原因。1.11 为了竞争而操纵 AI 系统的公司过去几年，亚马逊、谷歌和 Facebook 都因操纵搜索系统，将对公司更有利的结果进行优先排序而受到抨击。对搜索算法的调整会对互联网用户的看法产生重大影响，无论是新闻、销售产品还是广告。美国和欧盟目前正在调查亚马逊同时扮演搜索引擎、市场运营商和自有产品销售商的角色。立法者尚未就操纵算法以获得竞争优势是否符合反垄断活动的标准达成一致。1.12 企业生物识别欺骗在实施监控和认证员工的人工智能系统之前，公司可能会三思而后行。机器学习的新技术导致了合成指纹和其他能够欺骗监控系统的自动生成生物识别器。1.13 人工智能机器人bot，在最基本的层次上，是设计用于自动化指定任务的软件应用程序。它们可以是基于文本或音频的，并且可以跨各种平台部署。机器人技术的下一个重大进步不是技术性的，而是监管性的。2. 人工智能与商业生态系统2.1 全球对人工智能的投资热潮众所周知，人工智能人才短缺，每个行业都希望将人工智能融入其核心业务职能。因此，在全球范围内都在争先恐后地为人工智能研究提供资金，并收购初创企业。2.2 算法市场在 21 世纪一零年代，大型科技公司、初创公司和开发者社区利用算法市场来分享和销售他们的作品。2018 年，微软斥资 75 亿美元收购了 GitHub，这是一个流行的开发平台，允许任何人托管和审查代码，与其他开发人员合作，并构建各种项目。Github 是一个流行的平台，允许任何人托管和审查代码2.3 市场整合尽管人工智能的生态系统正在蓬勃发展，但收购热潮也意味着整合。现在，大公司在有时间成熟之前就开始创业，收购的平均年龄是 3 岁。只有 9 家大公司占据了人工智能的主导地位：美国的 Amazon、 Google、Microsoft、 IBM、Facebook 和苹果，中国的巨头百度、阿里巴巴和腾讯。2.4 破碎人工智能的生态系统覆盖了数百家公司。许多政策团体、倡导组织和政府都在制定指导方针、规范和标准以及政策框架，希望以此来指导人工智能的未来发展。因此，生态系统在两个方面支离破碎：基础设施标准和治理。2.5 人工智能责任当机器运转不好时，谁该受责备？我们目前的法律体系是为了规范人类行为，而不是无监督机器的行为。当企业急于构建和实施人工智能产品和流程时，他们必须提前计划新出现的风险。2.6 环境监测关门后发生的事情可能不会是长期的秘密，高管们应该提防新的环境监测方法。人工智能可能很快拥有 x 光视觉能力，这对从事敏感项目的公司来说可能不是什么好消息。从事信息安全和风险管理工作的人应特别关注计算机视觉的发展。3. 过程、系统与计算机神经科学3.1 从平面二维图像创建三维模型研究人员使用大量的三维模型、转换成三维模型的图像和从不同角度显示物体的二维图像训练神经网络。结果：一个新的系统，可以渲染三维模型，无需任何人为干预。实际应用包括仅使用二维图像自动生成环境真实模型的机器人。3.2 神经符号人工智能算法与系统人工智能的发展一直走在两条概念轨道上：符号（机器使用表示概念的知识和规则基础）和非符号（机器使用原始数据创建自己的模式和概念表示）。神经网络将通过符号来理解数据，而不是总是依赖人类程序员为数据排序、标记和编目。符号算法将有助于这一过程，这最终将导致不总是需要人来训练的鲁棒系统。亚马逊的重新命名识别知名人士，帮助人们 “为营销、广告和媒体行业使用案例提供视频和照片目录”3.3 实时机器学习人工智能的一大挑战是构建能够主动收集和解释数据、识别模式和整合上下文并最终实时学习的机器。对实时机器学习（RTML）的最新研究表明，使用连续的事务数据流和实时调整模型是可能的。这标志着数据移动方式和我们检索信息的方式发生了重大变化。3.4 自然语言理解（NLU）NLU 允许研究人员通过提取概念、映射关系和分析情感来量化和学习所有文本，并且他们在过去一年中取得了一些令人印象深刻的进步。在最近的一次语言理解评估竞赛中，中国的百度击败了谷歌和微软，成为第一个开发不仅能懂英语，还能懂中文的技术的公司。3.5 机器阅读理解（MRC）对于人工智能研究者来说，机器阅读理解（MRC）一直是一个具有挑战性的目标，但却是一个重要的目标。MRC 使得系统能够在筛选大量数据集的同时读取、推断意义并立即给出答案。它代表了实现人工通用智能的必要步骤，在短期内，它可能将从技术手册到历史地图，再到我们的医疗记录，一切都变成易于搜索的信息存储库。3.6 自然语言生成（NLG）随着数字助理的日益普及，消费者希望能够与机器进行自然对话。但是训练人工智能系统需要大量的数据。自然语言生成（NLG）系统自动检测、分析、可视化和叙述关键数据。NLG 的一个可能性是：开发一个可以使用简单语言向他人解释自己和所做决定的系统。3.7 机器学习中的实时上下文（Real-Time Context in Machine Learning）世界上充斥着信息、错误信息和肤浅的思想，机器学习中的实时上下文技术旨在帮助人们实践推理、发展见多识广的论点并得出可靠的结论。3.8 一般强化学习算法研究人员正在开发能够学习多个任务的单一算法，AlphaZero。它不仅能在围棋中获得超人的表现，还能在其他游戏中获得超人的表现，包括国际象棋和日本象棋。这一个算法从游戏规则之外的知识开始，最终发展出自己的策略来击败其他玩家。3.9 深度学习范围程序员使用特殊的深度学习算法，同时使用大量的数据，通常是数兆字节的文本、图像、视频、语音等，系统被训练成独立学习。虽然概念上的深度学习并不是什么新鲜事，但最近发生的变化是计算量和可用的数据量。实际上，这意味着越来越多的人工过程将被自动化，包括软件的编写，计算机很快就会开始自己编写。3.10 更快、更强大的开源框架硬件升级和更快的芯片将有助于使开源框架在未来几年变得更快和更流行。3.11 强化学习与分层学习强化学习是解决决策问题的有力工具，它被用来训练人工智能系统以获得超人的能力。在计算机模拟中，一个系统尝试、失败、学习、实验，然后快速连续地再次尝试，每次都会改变它未来的尝试。3.12 持续学习目前，深度学习技术已经帮助系统学习以更接近人类所能做的方式解决复杂任务，但这些任务仍然是特定的，它们需要一个严格的序列，而且可能很耗时。持续学习（CL）更多的是关于自主和渐进的技能培养和发展，研究人员将继续在这一领域不断地突破可能的极限。3.13 多任务学习在过去的一年里，卡内基梅隆大学和 Facebook 的人工智能实验室的研究人员发布了一款名为 Pluribus 的多人扑克人工智能，扑克也让多个玩家相互竞争，获得胜利比抓取游戏碎片要复杂得多。Pluribus 学会了同时做几件事，并建立了自己的战略来赢得胜利。3.14 生成性对抗网络生成性对抗网络（GANs）是本世纪最有趣的想法，在过去几年里，GANs 有了巨大的进步。把一个 GAN 想象成图灵测试，但是没有任何人类参与。GANs 是一个无监督的深度学习系统，由两个相互竞争的神经网络组成，它们在相同的数据（如人的图像）上进行训练。仅去年一年，就有许多有趣的实验涉及 GANs。研究人员维克多迪比亚（Victor Dibia）训练了一个 DCGAN 模型（深度卷积世代对抗网络）来生成非洲面具3.15 新的生成建模技术自回归隐式分位数网络（简称 AIQN）听起来很复杂，但它是一个创新的想法，有助于改进算法，使它们更稳定。这意味着：这可能会加快人工智能的发展步伐 —— 这可能意味着整个生态系统中更快的机遇和创新。3.16 概率规划语言概率编程语言减轻了开发概率模型的一些压力和繁琐。这些较新的语言允许开发人员构建、重用和共享他们的模型库，同时仍然容纳不完整的信息。3.17 机器图像完成（Machine Image Completion）如果一个计算机系统能够访问上百万的图片，就说它可以修补和填补图片中的漏洞。这项功能对专业摄影师以及所有想拍出更好自拍的人都有实际的应用。图像完成也是执法和军事情报人员的一个有用工具，计算机现在可以帮助他们识别谁或什么是在框架中。考虑到我们已经在机器学习算法和数据集上看到的偏见，图像完成可能成为未来关于隐私和我们设备的争论的一部分。3.18 混合人 - 计算机视觉分析目前人工智能没有人的帮助还不能完全发挥作用。混合智能系统将人类和人工智能系统结合起来，以获得更高的精确度。3.19 预测机器视觉预测机器视觉研究有朝一日将使机器人能够更容易地在人类环境中导航，并通过从我们自己的肢体语言中获取线索与我们人类互动。它也可以用于零售环境，当我们操作机器，或当我们在教室学习。3.20 自动机器学习（AutoML）一些组织希望摆脱传统的机器学习方法，这种方法费时费力，需要数据科学家、人工智能领域的专家和工程师。自动机器学习（AutoML）是一种新的方法：将原始数据和模型匹配在一起以显示最相关的信息的过程。谷歌、亚马逊和微软现在提供了大量的 AutoML 产品和服务。3.21 定制机器学习不久，个人用户将上传他们自己的数据来定制现有的人工智能模型。例如，像 Google 的 Cloud AutoML 和 Amazon SageMaker Autopilot 这样的工具允许组织在没有受过高度培训的员工的情况下培训定制的机器学习模型。3.22 图神经网络气味分类是很棘手的，因为它需要一个多标签系统。谷歌的研究人员正在构建图形神经网络（graph neural networks），一种以图形为输入的特殊类型的深层神经网络以在分子水平上预测气味。3.23 智能光学字符识别一个持续的挑战是让机器认识到我们用书面表达自己的各种方式。光学字符识别（OCR）以固定的、可识别的格式工作，如公路标志和书中的文字。但是，OCR 往往不够聪明，无法识别不同的字体、独特的符号或只有一家公司的字段的电子表格。4. 人工智能与内容创意4.1 人工智能与创意过程亚马逊的 DeepComposer 系统 “自动” 作曲生成性对抗网络（GANs）的能力远远超过生成深度假视频。研究人员正与艺术家和音乐家合作，创造出全新的创造性表达形式。从合成非洲部落面具到建立幻想的虚构星系，人工智能正被用来探索新的想法。4.2 内容生成算法一段时间以来，人们一直在训练计算机观看视频并预测我们物质世界中相应的声音。内容生成算法研究的重点是帮助系统了解物体在物理领域如何相互作用。4.3 从短视频生成虚拟环境自动生成的虚拟环境的未来应用非常广泛：考虑物流培训环境（仓库、工厂、航运中心）、城市规划模拟，甚至在游乐园和购物中心内测试客户流场景。4.4 自动版本控制随着更多的实验的进行，人们期望看到新闻和娱乐媒体公司开发同一内容的多个版本，以达到更广泛的受众或大规模生产大量的内容。4.5 自动语音克隆和配音类似人工智能和描述使克隆声音成为可能，这意味着很快你可以在电影中看到基努里夫斯，也可以听到他用自己的声音用意大利语说话。4.6 机器文字识别在过去的一年里，研究人员展示了人工智能是如何被用来编写好的文本的，以至于人类无法分辨它是由机器编写的。事实证明，人工智能还可以用来检测文本是什么时候生成的，即使我们人类无法识别假文本。4.7 算法事实检查误导性和彻头彻尾的虚假信息已经污染了互联网和我们的社交媒体渠道，日常消费者难以应对，旨在传播谎言的算法可以比人类的事实核查器工作得更快。人工智能研究人员一直在研究使用框架语义的自动化技术。框架是描述特定事件、情况、对象或关系及其参与者的示意图。4.8 数据挖掘群智能手机拥有量已经达到临界值，人们对各种网络的使用也达到临界值。人类的数据不仅可以跟踪我们自己，还可以供任何人搜索、收集和分析。预计更多的新闻机构以及营销人员、活动家和其他团体将开始以创造性的方式利用这些数据。4.9 深度链接自智能手机问世以来，深度移动连接就一直存在，它使人们更容易在手机中的所有应用程序中查找和共享数据。深度链接的使用方式现在已经模糊了消费者的信息。5. 消费品和服务5.1 环境计算扩展环境计算系统承诺优先考虑许多与人类行为相关的决策，代表人们授权它们，甚至根据环境自主地为人们回答。在没有直接监督和投入的情况下，很多无形的决策都会发生。使环境设计如此诱人的是，它应该要求我们在不久的将来做出越来越少的决定。把它看作是一种意图的自动完成。5.2 无处不在的数字助理（DAs）在很多地方都可以找到数字助理。现在有成千上万的应用程序和小工具可以跟踪和响应 DAs。新闻机构、娱乐公司、营销人员、信用卡公司、银行、地方政府机构（警察、公路管理局）、政治活动和许多其他机构都可以利用 DAs 来显示和提供关键信息。5.3 人工智能致力药物研发制药公司加大了人工智能研究力度2018 年和 2019 年，制药公司加大了研究力度，以确定人工智能是否可以用于药物开发的每个阶段，从假设、挑选更好的化合物和确定更好的药物靶点，到设计更成功的临床试验和跟踪现实世界的结果。5.4 人工智能面试识别系统现在可以用来观察人们被面试的过程，来衡量面试者的热情、坚韧和沉着。算法分析数以百计的细节，比如面试者的语调、面部表情和行为习惯，试图预测面试者将如何适应一个社区的文化。5.5 消费者级人工智能应用新的自动机器学习平台使非专家能够建立和部署预测模型。许多人希望，在不久的将来，人们将使用各种各样的人工智能应用程序作为日常工作的一部分，就像人们今天使用微软 Office 或谷歌文档一样。6. 人工智能与地缘政治、地缘经济与战争6.1 新的高科技工业综合体在过去的几年里，美国一些最大的中情局公司开始与军方合作，推进研究，寻找销量，开发新的技术系统，可以在各种情况下部署。2017 年，美国国防部成立了一个算法战争跨职能团队，致力于一个名为 “Maven 项目” 的项目，这是一个计算机视觉和深度学习系统，可以自动识别静止图像和视频中的物体。该小组没有必要的人工智能能力，因此国防部与谷歌签订合同，帮助训练人工智能系统分析无人机画面。但被分配到这个项目的谷歌员工并不知道他们实际上在做一个军事项目，这导致了引人注目的反弹。多达 4000 名谷歌员工签署了一份请愿书，反对 Maven 项目。他们在《纽约时报》上登了一整版广告，最终数十名员工辞职。最终，谷歌表示不会与国防部续签合同。谷歌员工抗议该公司在美国军事项目上的情报工作6.2 国家情报战略在过去的几年里，人工智能的危险性得到了极大的缓解。从自驾车事故到通过造谣活动进行选举，再到通过面部识别和自动搜索增强的政治压制，谷歌员工抗议该公司在美国军事项目上的情报工作。在地缘政治、地缘经济和战争面纱的第十三个年头，很明显，国际情报局正在改变国家、公司和公民的安全环境。现在，几乎没有一种技术能够触及人类的方方面面，世界各国都在竞相制定和公布自己的人工智能战略和指导方针。谷歌前 CEO 埃里克施密特（左）与前国防部长阿什卡特握手6.3 建立人工智能规则的竞赛去年，中国在全球率先制定了一套规范和标准，以管理人工智能的未来，随后，许多国家和地区争相出台相关的政策，随着人工智能在中国、欧盟和美国继续按照不同的规则发展，全球 AI 学术领域的合作可能会急剧下降。6.4 算法战争我们未来的战争将以代码作战，使用数据和算法作为强大武器。当前的全球秩序正在被人工智能所塑造，而世界各国在美国、中国、以色列、法国、俄罗斯、英国和韩国等国家的研究也在发展包括至少一些自主功能的武器系统。FTI 分析表明，未来的战争不仅仅包括传统武器。使用人工智能技术，军队可以通过破坏经济稳定而不是摧毁农村和城市中心来 “取胜”。6.5 人工智能自我解释毫无疑问，你听过有人说人工智能正在变成一个 “黑匣子”—— 即使是在这个领域工作的研究人员也不明白我们最新的系统是如何工作的。这并不完全正确，但是越来越多的计算机科学家、记者和法律学者表示担心，他们认为人工智能系统不应该如此秘密。但要求人工智能的透明度可能会泄露公司的商业机密。要求系统同时解释其决策过程也会降低输出的速度和质量。6.6 在关键系统中使用人工智能机器学习保证了人们关键基础设施系统的效率和新的保障措施。为此，政府研究人员正在探索如何率先开发关键系统：道路和铁路运输系统、发电和配电以及预测救护车和消防车等公共安全车辆的路线。人们不再回避人工智能系统，而是对利用这项技术预防灾害和提高安全性产生了新的兴趣。7. 中国人工智能规则7.1 中国规则如果认为中国是一个只是复制而不是创新的国家，麻烦再想一想。中国已经是人工智能领域的全球领导者。该国在许多领域取得了巨大的进步，但尤其是在人工智能企业和政府已经合作了一个全面的计划，使中国在 2030 之前成为世界上主要的人工智能创新中心，并且它已经朝着这个目标迈进了一大步。同时赋予了中国三大公司百度、阿里巴巴和腾讯一个称号 ——BAT。目前，中国的人工智能初创企业几乎占到所有人工智能全球投资的一半。7.2 中国的数据盈余中国人口众多，接近 14 亿人，为那里的研究人员和初创企业提供了未来人类数据中最有价值的自然资源，而不受世界许多地方普遍存在的隐私和安全限制。如果数据是新的石油，那么中国就是新的欧佩克。中国人正在挖掘的这种丰富的数据可以用来训练人工智能，挖掘从教育、制造到零售和军事应用等各个领域的模式。中国公司 Sensetime 是世界上最有价值的人工智能初创公司之一，它正在打造更多人工智能新技术8. 人工智能与社会8.1 人工情感智能研究人员正在教授机器无条件的爱、积极的倾听和移情根据信诺健康服务机构的研究，在过去的 50 年里，美国人的孤独率翻了一番。两年前，英国前总理 Theresa May 创造了一个新的内阁职位，世界上首位孤独部长。在我们日益紧密联系的世界里，报告说人们感到更加孤立。在未来，像韩国这样正在与大规模心理健康危机作斗争的政府，可能会转向情感支持机器人来大规模解决这个问题。8.2 个人数码双胞胎去年中国中央电视台的春节联欢晚会上，四位著名的人类主持人与他们的数码双胞胎一起亮相。据估计，有 10 亿人观看，这些人工智能复制品模仿了人类的同类，没有预先设定的行为、演讲或程序。不久的将来，可能会有一对数字双胞胎，面向包括健康和教育在内的多个领域的专业人士。8.3 问题数据集人工智能本身并没有偏见，但是数据输入方法和输入数据的人可以显著改变人工智能的行为。从真实的人那里获取真实的数据来训练系统很困难，而且随着新的隐私限制，开发人员可能会选择更多地依赖公开的和有问题的数据集。8.4 人工智能识别欺骗性为人工智能也被用来识别欺骗行为。ECRI 研究所的 Crosscheq 使用机器学习和数据分析来寻找招聘过程中的夸张和误导信息。德雷克塞尔大学的研究人员开发了一个应用程序，利用生物特征来预测节食者何时可能偏离规定的饮食方案。8.5 针对弱势群体设计的算法在世界各地的国家，人工智能正被用于边境口岸、贫困社区以及存在犯罪问题的学区。大多数时候，这项技术被称为一种解决方案，但它有助于剥夺弱势社区的公民权。8.6 人工智能存在偏见随着计算机系统越来越擅长做决定，算法可能会把人们每个人分成对我们自身来说没有任何明显意义但可能产生巨大影响的组。每一天，人们都在创造难以想象的数据量，这些数据是通过算法挖掘和使用的，通常没有您的直接知识或理解。它被用来制作广告，帮助潜在的雇主预测我们的行为，确定我们的抵押贷款利率，甚至帮助执法部门预测我们是否可能犯罪。8.7 人工智能故意隐藏数据计算机正是按照命令来做的。命令一台机器在比赛中获胜，它将尽其所能实现这一目标。显然现在包括作弊，而且这种情况发生的越发频繁。8.8 未报告（Undocumented）人工智能事故的兴起目前，研究人员没有义务报告涉及我们的数据或人工智能过程的事故或事件，除非违反了法律。虽然大公司必须告知消费者其个人数据信用卡号码、家庭住址、密码是否被盗，但它们不必公开算法基于种族或性别歧视某人的实例。8.9 人工智能与数字红利人工智能将不可避免地导致全球劳动力的转移，导致许多行业的失业。数字红利则是一种公司向社会偿还一部分从人工智能获得的利润的方式。8.10 优先考虑责任和信任人们依赖于对人工智能的信任将不再能够判断一个数据集是否被有意或无意地篡改，如果我们不再相信这个结果，几十年的研究和技术进步将一无所获。政府、企业、非营利组织等各个部门的领导人都必须对所使用的数据和算法有信心。此外，雇佣伦理学家直接与管理者和开发人员合作，并确保开发人员本身代表不同种族、民族和性别的多样性，将减少人工智能系统中固有的偏见。最后，这份报告还涵盖了包括量子计算、合成材料在内的其他众多领域的技术趋势，但是由于篇幅所限，在这里不能一一翻译整理，感兴趣的朋友可以在公众号后台回复 “2020 科技趋势” 查看报告完整版。

大学生“恋爱报告”不妨更进一步可圈可点的是，学生们自制报告的勇气和行动力。报告虽然稚嫩，却有模有样。-------------------------------------- 浙江大学2016级广告学专业的贝格蓉和她的团队耗时一个月自制了一份《浙大人2017年度恋爱情况考察报告》。该报告显示，2017年浙大26.4%的学生有恋人相伴，73.6%的学生仍是单身。各学部中，人文学部的学生脱单率最高，达33%；而理学部的脱单率仅占所有脱单人数的2%。(《钱江晚报》1月8日)不论浙大学生的这份恋爱考察报告的结果如何，都透露出高校中恋爱观念的一些变化。 一是高校对学生恋爱的态度。上世纪90年代后，高校对于学生恋爱的态度开始逐渐转变。2005年，我国不再限制在校大学生结婚。可以说，学生管理的放开和近几十年来中国现实生活的情感变迁是相应的，这也是恋爱考察报告的调查基础。 二是在校大学生的恋爱期望值增大，单身焦虑也变强了。近年来，舆论对所谓的“剩女”“单身狗”等群体的渲染乃至嘲讽，潜移默化地改变着人们对校园恋爱的看法。于是，不少学生更焦虑“被单身”。 不过，正如报道中浙大一位社会学教授所说，虽然“报告中的数据大体可信”，但是，“这份报告的样本量较小，并不具有代表性”。综观报告的数据和问题设置，从学术的角度来看，报告确实比较稚嫩。这同样是笔者重视的问题：这个“恋爱报告”能否更科学呢？ 一个调查结论的得出，至少应该具备三个层次。第一层是实有的事件、现象、数据等；第二层是据此而发的道理；第三层是丰厚、渊博、多方面学养的支撑。 可圈可点的是，学生们自制报告的勇气和行动力。报告虽然稚嫩，却有模有样。要知道，以人和人的心理、行为、语言、关系、群体等等作为学术研究的对象，是所有社会人文类学科的本分，也正是其“以人为本”的学术特点，使其散发出独特的人文气息和魅力，这也是许多人将社会人文类学科作为学术志业的初心。也就是说，研究社会人文类学科，首先要对人感兴趣。 大学是专业的学术机构，对于这份报告的调查团队来说，如果能从一份报告出发，然后依靠大学得天独厚的学术氛围和资源，由此敲开研究之门，走上学术之路，那恐怕将是这份报告的意外收获。比如，社会学大家费孝通先生，既有留学经历，研修过社会学、人类学等多方面的学问，又能在兵荒马乱的年代，反复地、不辞艰辛地到乡间考察调研，进而写出一部部经典著作，实在是有志于社会人文类学科的大学生的榜样。那些貌似平常、人人可见却大有道理可讲的事，就是他真正研究的对象。恋爱报告调查已经初具学术研究的样貌，可否再向前走一步呢？赵清源

10月14日，西华大学建校六十周年系列活动之院士报告会举行。中国工程院院士吴清平受邀为食品与生物工程学院师生作了题为“中国食品微生物安全科学大数据库构建及其创新应用”的学术报告。报告会由该校校长刘树根主持。报告中，吴清平院士分别从食源性致病菌风险识别数据库构建、重要食源性致病菌危害形成研究、食源性病毒风险数据库和进化分析、食源性致病微生物监测与控制新技术及展望等方面向大家介绍了他所带领的研究团队在我国食品微生物安全领域的研究工作。报告会后，现场师生与吴清平院士进行了进一步的探讨和交流。吴院士认真回答了学生们提出的问题，并与学生们就微生物监测发展趋势和新冠病毒的检测进行了讨论。吴院士说：“与非典相比，面对今年发生的新冠疫情时，国内能以更先进的技术和能力与病毒对抗，而未来，科研人员们也会继续努力，追求进步。”吴清平院士的报告深入浅出，生动地讲述了中国食品微生物安全大数据库构建及其创新应用的具体情况，激发了学生们对相关科学研究的兴趣，给了学生们极大的启发，现场师生受益匪浅。（通讯员：西华大学马鑫悦来稿）

10月7日，中国工程院院士、中国中钢集团科技创新委员会主任、首席科学家王运敏应邀到武汉理工大学作学术报告会。武汉理工大学副校长刘春江出席报告会，科学技术发展院、资源与环境工程学院相关负责人及220余名师生代表参加。资源与环境工程学院院长宋少先主持报告会。刘春江在致辞中指出，新时代抓发展，必须突出发展理念，尤其要坚定不移贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，推动高质量发展。王运敏院士一直以来开展的金属矿山安全高效绿色开采技术研究，既是重大工程的技术攻坚，更是国家发展所需，希望与会的师生代表珍惜难能可贵的交流机会，不断碰撞出科学研究的火花。王运敏院士以“金属矿露天地下高效转换绿色开采综合技术与示范”为题作报告。他从露天地下高效转换开采的技术难点入手，系统地阐述了露天地下高效转换开采理论与技术创新，详细介绍了露天地下转换时空协调的工程衔接与产能平衡理论，以及露天地下转换工程、产量平衡衔接的时空协调确定方法、露天转地下开展开拓系统衔接技术等专业领域的科技前沿。在会后的交流中，王运敏院士勉励在座的同学们，牢牢把握大学这一学习成长的关键时期，认真学好基础理论知识，持之以恒，勇于探索，未来必将成为行业翘楚、国之栋梁。（通讯员：武汉理工大学郭娜 胡天颖来稿）

《2018年监管科技发展研究报告》阐述了中国监管科技发展现状，分析了监管科技五大应用场景的必要性、技术及应用案例，最后展望了监管科技的发展趋势。 文/薄纯敏 亿欧智库分析师监管科技的英文为RegTech，由监管（Regulatory）和科技（Technology）组成。据CB Insights数据显示，截至2017年10月初，17%的企业应用监管科技解决方案，2017年金融业预计在监管科技方面支出达1000亿美元。相较于国外已有的探索和实践，中国的监管科技仍处于萌芽状态，对监管科技的认识研究多以学术研究为主，实际应用监管科技的企业寥寥无几。亿欧智库基于大量桌面研究，通过分析调研国内外监管科技企业的产品及服务，撰写了《2018年监管科技发展研究报告》，以期为金融机构及业内相关人士提供思路借鉴。本报告主要分为三部分：第一部分，对监管科技进行了概述；第二部分，从必要性、技术及应用案例三个角度分析了监管科技五大应用场景——交易行为监控、合规数据报送、法律法规跟踪、客户身份识别、金融压力测试；第三部分展望了监管科技的发展趋势。监管科技概述监管科技生态主要有三大参与者：监管机构、金融机构及监管科技公司。其中，监管机构与金融机构是监管科技的需求方，监管机构利用监管科技提升监管效率，金融机构利用监管科技更有效、更高效地满足监管需求监管需求；监管科技公司是监管科技的供给方，通过挖掘监管机构与金融机构需求，建设算法等技术能力以及通用技术平台，为监管机构及金融机构提供满足监管合规的技术服务。2008年金融危机以后，世界各国的金融监管趋严。面对不断上升的合规成本，以英国、美国为代表的许多金融大国开始借助监管科技手段以降低合规成本。目前全球已有6000多家企业提供风险管理，合规控制等服务。据2018年联邦金融分析公司预测，全球对监管、合规等的金融科技需求还将继续扩大。近年来，中国互联网金融发展迅速，也暴露了越来越多的风险问题。金融业要实现稳定繁荣发展，必然需要使用更快捷、更合理的监管手段。目前只有部分金融科技公司和金融机构开始涉足监管科技领域，大多数的金融机构仍采用传统合规的方式应对不断修改完善的金融监管条例。总而言之，中国目前的监管科技仍处于萌芽状态，对于监管科技的认识研究多以学术研究为主，实际应用监管科技的企业寥寥无几，是一片仍待开发的蓝海市场。监管科技五大应用场景亿欧智库根据德勤2017年报告《The Regtech Universe On The Rise》中监管科技五大服务领域：在金融机构与客户的交易活动方面，监管科技可以应用于KYC场景和交易行为监控场景；而作为银行等相关金融机构经常使用的模拟技术，金融压力测试（Stress Test）也是监管科技落地的一大场景；在金融机构与监管机构的合规方面，金融法律法规的跟踪和合规数据报送也是监管科技的两大应用场景。交易行为监控：面对纷繁复杂的互联网数字金融时代，为维护消费者利益和维持金融体系稳定，需要在交易过程中进行反洗钱、内部交易等可疑交易行为的监控。监管机构和金融机构可以借助大数据，云计算等技术进行实时监控，完整覆盖交易前中后全过程，最后以可视化的呈现方式提供指导意见。合规数据报送：金融机构由于监管法律法规的合规性要求，导致金融数据统计的维度和口径不一致，合规数据的标准化和数字化成本较高。监管科技可以应用在合规数据的标准化流程中，利用多种新技术帮助金融机构清洗加工数据，自动生成合规报告。法律法规跟踪：随着监管法规条文增加，监管形势趋严，传统应用专业合规人员的成本上升。通过人工智能和大数据技术对海量的法律法规实现自然语言处理，帮助金融机构进行法律法规跟踪，改变传统的人工合规方式，降低合规成本，提高合规效率。客户身份识别：客户身份识别是金融监管中识别风险、防控风险工作中重要的环节。传统的客户身份识别主要靠人工，借助机器学习、自然语言处理、生物识别技术等技术，可以提高客户识别效率，预警一切可疑客户与可疑交易行为。金融压力测试：跨界金融增加了金融风险，为了及时发现潜在风险并采用相应的应对措施，金融机构可以借助人工智能、大数据等手段，更加精准地模拟真实情境下的金融状况，对金融机构进行极端条件情况下的压力测试，在多元化的模拟环境中进行金融新模式、新产品的创新实验。监管科技发展趋势亿欧智库认为，监管科技潜力巨大，虽然目前仍处于起步阶段，但是其发展后将给整个监管合规领域带来颠覆性的变化。抓住目前热度居高不下的区块链风口，未来智能化的监管科技将会是广受青睐的蓝海。同时，随着监管合规对于数据的依赖程度逐渐上升，监管科技智能化是必然趋势。监管科技ABC架构的顶层以AI服务呈现。云计算技术基于低成本的复制、可扩展的弹性、众人参与的开源等特性，是解决大数据问题的最实用的办法。同时，大数据和云计算又驱动了人工智能的发展。未来基于海量多源异构数据，随着机器学习技术的成熟，无论是监管端还是合规端，在数据处理与数据分析方面都将得到极大的提升。而且，通过AI和区块链结合，区块链智能合约还能够推动金融机构智能化调整并符合监管规范，降低了监管当局的政策法规成本，在智能化过程中促进动态合规，让监管科技和监管政策能够智能化应变、协同化调整。更多报告详情见亿欧智库：https://www.iyiou.com/intelligence/