"LUN"検索結果
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5月8日、Vantoneの創業者であるFeng Lun氏は、91460200MA5RCFQR3Q(旧Sanya Vantone Health Development Management Co., Ltd.)の少数株主が、両社の公印を押さえて不正に運営したことが原因であると述べ、「大量消費が制限されている」というネット上の噂に反論しました。
02:14
Odaily Planet Daily News 香港金融管理局のエグゼクティブディレクター(銀行行動担当)であるAu Yuk-lun氏は、トークン商品の販売に関するガイダンスは、証券先物条例によって規制されていないストラクチャード投資商品、スポット貴金属、預金商品など、台帳上の実物資産のデジタル表現に適用されると述べました。 このガイドラインは、銀行の顧客に適切な保護を提供することを目的として、関連するデューデリジェンス、商品とリスクの開示、およびリスク管理システムと管理をカバーしています。 Au Yulin氏は、上記の実物資産自体にはセーフガードがあり、将来トークン化された場合、トークン製品がハッキングされたり、システムが機能しなくなったりするなど、追加のリスク(主に技術的リスク)が発生する可能性があると説明しました。 仮想資産の保管に関するガイダンスについては、仮想資産、トークン証券、その他のトークン資産など、DLTまたは同様の技術を使用するデジタル資産に適用されます。 Auは、銀行は顧客のためにそのような資産をホストする際に5つの基準を遵守する必要があり、そのうちの1つは、銀行が顧客のデジタル資産から自社の資産を分離しなければならないことであり、その他の基準には、リスク管理、顧客資産の保護、サービスプロバイダーのデューデリジェンスの実施、開示の提供が含まれると述べた。 (タクンパオ)
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復旦金融のEMBAプログラムのZhang Chunxin教授:今後20年間で、単一のAIの計算能力はすべての脳の計算能力を上回る可能性があります

2023 LUN LUN International Fintech Forumは、Cyberport Hong Kongで成功裏に終了しました。 学務副学部長、フィンテック研究センター長、復旦金融EMBAプログラム教授のZhang Chunxin氏がフォーラムに招待され、「人工知能と金融:新世代の企業ビジネス情報学」と題して基調講演を行いました。 Zhang Chunxin氏は、AIはコンピュータープログラミングの延長線上にあり、アプリケーションから機械学習、ディープラーニングまでの開発プロセスを経ていると指摘しました。 2015年、AIは計算能力でマウスを上回りましたが、今年はAIが人間の脳を凌駕します。 今後 20 年間で、1 つの AI が人間の脳よりも高い計算能力を持つ可能性が高くなります。 Zhang Chunxin氏は、将来の事業開発において、起業家が最も期待するAIアプリケーションは、主に次の3つの主要分野に焦点を当てると考えています:プレシジョンマーケティングと顧客獲得の観点から、マルチパーティおよびオルタナティブデータ(個人の消費行動、ソーシャルメディア、その他のデータなど)の統合、顧客の多次元的かつ深い理解、ユーザーの潜在的なニーズに対する正確な洞察、顧客獲得の効率を向上させるため、インテリジェントな顧客管理と顧客維持の観点から、製品を脱均質化し、ユーザーニーズの詳細な分析を行うことができます。 リスク管理のアップグレードの観点から、AI インテリジェントテクノロジーアプリケーションの実装を実現し、リスク要因をロックし、多次元データを通じて顧客特性を分析して、リスクを正確に評価できます。
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10:23
Jiemian Newsによると、11月7日、2023 LUN Partners International Fintech Forumが香港サイバーポートで成功裏に終了しました。 学務副学部長、フィンテック研究センター長、復旦金融EMBAプログラム教授のZhang Chunxin氏がフォーラムに招待され、「人工知能と金融:新世代の企業ビジネス情報学」と題して基調講演を行いました。 Zhang Chunxin氏は、AIはコンピュータープログラミングの延長線上にあり、アプリケーションから機械学習、ディープラーニングまでの開発プロセスを経ていると指摘しました。 2015年、AIは計算能力でマウスを上回りましたが、今年はAIが人間の脳を凌駕します。 今後 20 年間で、1 つの AI が人間の脳よりも高い計算能力を持つ可能性が高くなります。 Zhang Chunxin氏は、将来の事業開発において、起業家が最も期待するAIアプリケーションは、主に次の3つの主要分野に焦点を当てると考えています:プレシジョンマーケティングと顧客獲得の観点から、マルチパーティおよびオルタナティブデータ(個人の消費行動、ソーシャルメディア、その他のデータなど)の統合、顧客の多次元的かつ深い理解、ユーザーの潜在的なニーズに対する正確な洞察、顧客獲得の効率を向上させるため、インテリジェントな顧客管理と顧客維持の観点から、製品を脱均質化し、ユーザーニーズの詳細な分析を行うことができます。 リスク管理のアップグレードの観点から、AI インテリジェントテクノロジーアプリケーションの実装を実現し、リスク要因をロックし、多次元データを通じて顧客特性を分析して、リスクを正確に評価できます。
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