AI时代的数据分层与投资心法
数据可划分为公开数据与专属数据两大类别，其中公开数据是大众均可检索获取的资讯，而专属数据则源自个人独特的实践与感悟。回顾传统工业阶段，掌握公开数据便能胜任相应岗位；然而身处AI时代，公开数据对AI而言已是透明可见，唯有专属数据才能构筑真正的竞争壁垒。而构建专属数据的前提在于：涉足非标准化领域，并且保持独立思考。在投资领域，这便是“无待”的境界。所谓无待，即不依赖、不等待——不等待利好兑现，不等待消息刺激，不等待众人都看清方向，更不等待市场赐予信心。而是将目光聚焦于时代主旋律最强劲的方向，耐心等待回调、等待
金融行业首个数据分类分级AI大模型正式亮相
日前，“数据分类分级人工智能大模型暨高质量数据集建设成果交流发布会”在北京举行，中国人民银行党委委员、副行长邹澜出席会议并讲话。国家发改委、国家数据局，部分国有商业银行、城商行、农商行、外资银行，金融基础设施单位相关负责同志参会。 数据分类分级人工智能大模型致力于探索解决金融机构在数据分类分级工作中面对的标准理解差异、执行尺度不统一、自动化程度不够等难题。中国人民银行牵头组织工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、邮储银行、广发银行、中国银联、网联清算公司等机构，遵循“共建、共享、共用、共治”原则协同攻关
AI驱动的数据治理变革:从人工标注到智能闭环
你是否目睹过这样的情形—— 某金融机构开启数据分类分级项目，30人的团队封闭式开发三个月，对着数据库字段截图逐条进行人工判断标注："该字段属于敏感数据""该字段属于个人信息"……然而项目上线之际，业务系统早已发生变化，分类分级清单从首日起便已过时。 这种情况并非孤例。据Gartner统计，企业在传统数据治理项目中，超过六成的人力成本耗费在数据发现、分类、标注这类"人工拉框"的工作上。而更为残酷的现实是：人工分类分级的准确率通常仅为55%至70%，且难以跟上业