1.随意选牌
2.设置起手牌型
3.全局看
4.防检测防封号
5.可选择起手如(拼三张):金花,顺金,顺子,三同,对子 顺子牛,同花牛,牛九,牛八(麻酱)起手暗 杠, 控制下张牌,快速自摸,防杠防点炮
6.麻酱,金化,跑得快,红黑大战,捕鱼,十三张,龙虎等等更多玩法均可安装使用
7.苹果,安卓系统通用, 支持首款苹果安卓免越狱(全系列)辅助
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基金经理,鲍武斌
硕士研究生学历,。曾就职于诺安基金管理有限公司担任研究员。2015年4月起加入银河基金管理有限公司研究部担任研究员,现担任股票投资部基金经理。
Q1
我们看到自从“深度求索”公司今年1月20日正式发布DeepSeek-R1模型以来,到Manus的诞生,内地非银行金融机构加速拥抱中国人工智能(AI )大模型。大家可能会好奇, AI大模型目前在金融行业中有哪些具体的应用?
鲍武斌
一是智能客服与客户交互:AI大模型能够理解自然语言,快速准确地回答客户咨询,提供24/7不间断服务,提升客户满意度。
二是风险评估与管理:通过分析大量数据,AI大模型可以更精准地识别风险因素,预测潜在风险,帮助金融机构优化风险管理策略。例如,大模型可以对客户的信用记录、消费行为等多维度数据进行分析,更全面地评估客户的信用风险。
三是投资决策辅助:AI大模型能够处理海量的市场数据、新闻资讯等,为投资决策提供更全面、深入的分析和建议。
四是营销、客户获取与智能投顾:根据客户的行为数据和偏好,AI大模型可以实现精准营销,提高客户获取和留存率。例如,大模型可以根据客户的交易记录和投资偏好,为其推荐个性化的金融产品和服务。
五是帮助日常运营效率提升:在文档处理、数据整理等日常运营工作中,AI大模型可以自动化执行重复性任务,提高工作效率。如自动生成报告、提取会议纪要等。
Q2
金融行业本身也具有一定的特殊性,辨证来看, AI对金融行业的赋能还面临哪些瓶颈有待突破呢?
鲍武斌
一是模型的可解释性不足。AI大模型的决策过程往往难以解释,这给金融监管和风险控制带来了挑战。例如,在信贷审批或投资决策中,难以向客户或监管机构解释模型是如何得出结论的。
二是AI模型的幻觉与金融机构合规性的矛盾。幻觉现象影响准确性。AI模型在处理未获取到的信息或数值数据时,仍然存在“幻觉”现象,这不仅增加了运营团队的核对和校验工作量,还可能影响营销效果。话术合规性审核难度大。金融机构需要引入合规机器人技术,对AI大模型自动生成的内容话术进行“合规性”审核,以解决大模型“幻觉”与话术合规性问题。
三是数据质量和隐私问题。金融数据的准确性和完整性对AI模型的性能至关重要,语料质量越高则越有利于模型生成有价值的输出结果,但数据质量问题普遍存在。同时,金融数据涉及大量客户隐私,数据的收集、存储和使用需要严格遵守隐私法规。