本轮融资将主要用于扩展研发团队，及对上下游进行投资并购，完善公司生态建设和业务版图。此前，冰鉴科技已在天使轮、Pre A轮、A轮、B轮、PreC融资中获得了来自峰瑞资本、云启资本、创世伙伴资本、游族网络、国和投资等数亿元的融资。冰鉴科技成立于2015年，专注于利用人工智能技术提供企业级服务，是使用机器学习算法和大数据相关技术，为小微企业和个人进行360度的全方位信用评估。创始人兼董事长顾凌云毕业于卡内基梅隆大学计算机学院并获博士学位，核心团队成员分别在知名金融机构Kabbage，ZestFinance，Lending Club，Capital One，Discover，GE Capital，Barclays担任关键职务。据悉，冰鉴科技基于人工智能技术，可以为银行及其他金融机构提供反欺诈、客户准入、额度审批、监测预警、存量营销等一整套全流程智能决策风控服务，以及涵盖冰鉴特色个人&企业标准评分、个人&企业定制化建模以及智能决策风控中台等多类产品。基于知识图谱技术，冰鉴科技推出了企业知识图谱产品，以公司自研的知识图谱计算平台提供的知识存储、知识建模、知识挖掘与计算、图分析算法等底层能力为支撑，打造知识图谱适配企业风控及相关业务的应用层能力。此外，冰鉴科技在多方安全计算的安全决策引擎的基础上，利用区块链、秘密分享、同态加密等技术，在保护客户隐私的同时，进行第三方数据查询和模型/规则计算功能，使客户敏感信息不出库就能达到用户画像的效果，有效保护客户信息安全，避免信息泄露。相关文章：冰鉴科技CEO顾凌云： AI金融产品是「鸡肋」还是「鸡腿」？
9月10日，2019年度北京市科学技术奖励大会在京召开，共154项成果获奖。由云知声与中科院自动化所合作完成的项目——“大规模知识图谱构建关键技术与应用”荣获科学技术进步一等奖。 知识图谱是新一代人工智能的基础设施，在将网络大数据、行业大数据、用户大数据转化为大知识的过程中具有重要作用。构建大规模知识图谱及其应用引擎，对于我国提升产业智能化水平，推动自然语言处理、知识工程等相关学科发展，占领下一代人工智能技术和知识服务的科技制高点具有重要战略意义。 据介绍，本项目以构建大规模知识图谱与知识应用引擎并赋能行业智能应用为总体目标，针对大数据环境下知识类型开放、语言表达多样等特点，率先提出基于弱监督卷积神经网络的大规模文本知识获取系列方法，实现了千万级规模的多领域知识自动抽取；在此基础上，创新性地提出面向异构海量知识图谱的深度学习问答方法，为知识查询和推理等深层应用提供有效技术支撑。项目的主要创新点包括四个方面： 一、针对知识获取过程中多样化文本的语义表示问题，提出基于卷积深层神经网络的知识抽取方法，有效避免了抽取模型对自然语言处理工具的过分依赖以及误差累积问题，突破了领域和语言的约束和限制，显著拓展了知识抽取的应用范围。 二、针对大规模知识获取时的训练数据不足问题，提出基于远距离监督卷积深度神经网络的知识抽取方法，有效解决了开放域环境下训练语料自动生成以及带噪数据学习问题，为大规模知识图谱构建提供了一种实际可行的解决方案。 三、针对大规模知识图谱应用中的知识匹配困难与知识稀疏问题，提出基于深度学习的端到端知识库问答与推理方法，将传统基于符号表示的问答、推理过程转变成基于语义数值计算的可学习问题，实现了大规模、开放域环境下的知识图谱有效利用。 四、集合项目主要科研成果，研发了具有完全自主知识产权的大规模知识图谱构建与应用的工具和平台，具备领域知识建模、实体识别、关系抽取、事件抽取、知识问答等核心功能，并赋能行业应用，在医疗、电商、教育、金融等多个领域和应用场景中实际落地。 该项目共计发表CCFA/B类论文35篇，GoogleScholar引用超过7000次，最高单篇引用超过1000次，并获国际计算语言学大会COLING2014最佳论文奖。同时获发明专利授权15项，核心算法、工具、资源已应用于云知声公司电子病历智能录入、智能客服等多种产品，并嵌入智能音箱、智能儿童教育机器人等终端设备。同时，核心技术也应用于金融、出版、通讯、电商等领域，取得良好的社会和经济效益。 2017年，云知声携手中科院自动化所成立“语言与知识计算联合实验室”，面向真实行业大数据和用户大数据，探索领域知识图谱的构建和应用技术，推动创新技术在多领域场景下的实际落地。此次获奖项目组成员皆出自该实验室。 除此次奖项之外，近年来在核心技术不断取得创新突破的背景下，由云知声主导研发的多个项目也先后入围科技部“科技创新2030新一代人工智能重大工程”、工信部“人工智能与实体经济深度融合创新项目”、“吴文俊人工智能科技进步奖”等国家级奖项。
记者今日获悉，上海银保监局指导上海银行业保险业近日启动了2020年“金融知识普及月 金融知识进万家 争做理性投资者 争做金融好网民”活动。 对于做好上述活动，上海银保监局向辖内银行保险机构提出三项要求：一是提高站位、加强领导，成立活动领导小组，明确牵头部门；二是明确导向、注重实效，以宣教成效为导向，探索宣教新形式，提高活动针对性、覆盖面和影响力；三是健全机制、精准宣教，强化金融机构服务意识、社会公众金融消费安全意识和风险责任意识，关注农村居民、在校学生、老年群体、小微企业等不同群体，着力健全宣教思维长效化、宣教形式多样化、宣教内容差异化、宣教运作精细化、宣教目标公益化五大工作机制，开展差异化、多样化精准宣教。 据悉，此次宣教活动将重点从三方面展开：一是开展主题式宣教。如，围绕个人信息保护、保险的种类作用（含防范代理退保风险）、理性借贷并合理使用信用卡等主题，借助图文、音频、视频等载体，综合运用以图话理、以案说险、以剧述情等方式，立体式、多元化开展形式活泼的金融知识普及。上海市银行同业公会和上海市保险同业公会设立“2020年9月金融联合宣教编辑队”，对各机构活动内容编发专题稿。 二是探索浸润式宣教。如，借助线上线下的消费者体验活动、推出互动式金融知识游戏、邀请消费者参与宣教素材制作等，让消费者身临其境、推己及人，在共同参与的过程中获得或巩固金融知识，提升金融素养。 三是尝试运用碎片化宣教。如，开展每日或每周一说，制作简短的宣教素材，通过微信、微博、网站、广播、电视，或公众容易触及的其他渠道广泛传播。 记者了解到，为做好2020年金融联合宣教活动，上海银保监局前期已联合上海市银行同业公会、上海市保险同业公会召开辖内银行保险机构消保宣教经验分享暨9月金融知识宣教预热视频直播会议。
记者昨日获悉，人民银行、银保监会、证监会、国家网信办27日联合启动2020年“金融知识普及月 金融知识进万家 争做理性投资者 争做金融好网民”活动。 人民银行副行长刘国强专门对此次活动提出明确要求，希望以此活动进一步提升广大金融消费者金融素养和风险责任意识，更好地发挥金融消费权益保护工作在服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革中的作用。人民银行金融消费权益保护局、银保监会消费者权益保护局、证监会投资者保护局、网信办网络社会工作局负责同志出席启动会。 活动面向金融消费者和投资者，宣传基础金融知识、金融支持“稳企业保就业”政策和金融风险防范技能，帮助其理性选择适合自己的金融产品和服务，远离非法金融活动，助力实现全面建成小康社会、决战决胜脱贫攻坚目标任务；引导金融消费者和投资者自觉抵制网上金融谣言和金融负能量，共建清朗网络空间，让人民群众更好地共享金融改革发展成果，满足美好生活需要。 活动内容涵盖六个方面：一是普及基础金融知识，提升国民金融素养；二是围绕脱贫攻坚目标任务，深化重点人群宣传教育；三是倡导理性金融消费理念，营造良好金融市场环境；四是诚实守信，做受尊敬的上市公司；五是弘扬金融正能量，争做金融好网民；六是防范非法金融活动，加强风险提示。 记者获悉，普及的金融知识中，重点普及存款保险制度、个人征信、银行卡安全、支付工具使用、保险知识和投资理财等常用知识，引导金融消费者选择合适的金融产品和服务，建立起识别和防范非法金融活动及产品的意识和能力。 活动还要求各参与主体要推动金融知识普及活动有效覆盖到各类金融消费者，在扩大宣传受众范围的基础上，重点关注农村地区、偏远地区、受疫情影响的务工人员等金融脆弱群体，采用这类群体喜闻乐见的方式宣传金融知识，使其实现有效接收，提升自身的金融能力、金融安全意识和金融风险防范能力。活动将更加注重利用数字化的手段开展金融知识普及，积极发挥线上金融教育的优势，探索疫情防控常态化形势下金融知识普及工作新载体、新渠道、新模式，不断提升金融教育的有效性。 下一步，人民银行将进一步加强与银保监会、证监会、网信办的紧密协作，共同推动金融知识普及活动有效覆盖到各类金融消费者，尤其要关注重点人群，满足人民群众日益增长的金融知识的需要，不断提升金融消费者的金融素养，不断增强金融消费者的风险防范意识、责任意识和诚信意识。
国际奥委会副主席、中国奥委会副主席、北京2022年冬奥会组委会副主席、萨马兰奇体育发展基金会理事长于再清表示，“这标志着我们克服了疫情带来的种种影响，2022年冬奥会的各项筹备工作正在有条不紊地进行。中国具有开展冰雪运动的良好条件，具有3亿人参与冰雪运动的基础，推广冰雪运动知识、普及冰雪外语，对成功举办2022年北京冬奥会将产生积极影响。” 大咖知识学堂是本次活动的另一家联合主办单位，大咖知识学堂创始人璐瑶妈妈在发言时说，大咖知识学堂参与主办这次活动，就是要在带动孩子们在学习奥运知识过程中，学习外语；在学好外语的过程中，锻炼好身体；在锻炼好身体的同时，增长与世界各国人民交往的能力。 据悉，比赛计划在2022年北京冬奥会前夕举办两届，将面向全球4-16周岁的学龄前儿童、小学生及初中生，比赛语种为英语，采用抽题，并展示语言能力的方式进行。另外，为了配合本次大赛，主办方联合推出了“萨马兰奇杯国际青少年冰雪外语知识大赛公益培训课”。多位专业冰雪运动员、奥运收藏家、知名记者义务录制了培训课程。
苏联的失败并非奥地利学派的胜利，而是亚当斯密市场规模理论的胜利。 奥地利学派的哈耶克是世界上最著名的反社会主义理论家，其逻辑也非常简单，奥地利学派认为计划经济不可行，是因为整个社会的知识是分散的，每个人所拥有的知识只是全部知识的一小部分，没有哪个人或组织能够掌握所有的知识，所以不可能制定计划，哈耶克1945年发表的《知识在社会中的运用》一文就是专门阐述他这个观点的。 哈耶克的知识分散理论得到很多人的拥护，就连科斯这样有社会主义倾向的学者都认为他的正确的。但在我看来，哈耶克的理论看似逻辑自洽，其实也有很大问题。我们先从现实看，一个社会秩序如果不科学可能存活不了七天，也不可能存活不了超过七个月，更不可能超过七年，苏联的社会主义制度其存活时间远远超出人们的想象，奇迹般的存在了七十年，几乎是三代人的时间。一个存在时间可以长达七十年的制度，足以说明其内部是不会有问题的。如果没有美国从苏联内部对戈尔巴乔夫等领导人的收买瓦解，苏联存在的时间可能更长。苏联解体后，人们纷纷研究苏联为何失败，但我认为研究苏联如何神奇存在七十年比研究苏联为何失败更有意义。 苏联之所有存在长达七十年，长达几代人的时间，肯定是克服了哈耶克所说的由于知识分散而无法实行计划的问题。那是怎么克服的呢。我的观点是，制定计划根本不需要一个掌握全部知识的超人，计划不是从上而下制定的，而是从下而上制定的，知识分散根本不影响计划的制定，反而有利于计划的制定与修正。 哈耶克在《知识在社会中的运用》一文虚构了一个全能的“中央计划机构”，他指出“存有争议的，不是要不要计划，是应该怎样制订计划：是由一个权威机构，为整个经济体系集中地制订。还是由许多个人分散地制订。 在争论中使用的计划一词，毫无例外地指中央计划，即根据一个统一的计划，管理整个经济体系。并且他指出要将原来分散在许多不同的个人的知识，交由一个单一的中央权威机构来处理”。哈耶克文中通过“特指”而虚构出来的“中央计划机构”完全不符合事实。后来包括吴敬琏等为代表的中国学者对计划经济的批判也基本沿用哈耶克的说法，这更是“以讹传讹”。其实在苏联和中国从来就不存在这样一个全年的中央计划机构，人类也从来不需要这样制定计划。 哈耶克之所以犯错误，就在于他想的太简单了。他想当然的认为所有计划都是“上面制定，下面实行”，其实这个“隐含假设”完全是错误的，完全与事实完全不相符。正如我们之前所说，看似逻辑自洽的理论，往往包含着错误的“隐含假设”，推翻一个结论，只要“找出他的错误隐含假设”即可。 哈耶克的“知识分散不能实现计划”的隐含假设就是就是“计划只能由上边的人制定，然后给下边的人执行”，这听起来好像对，其实正好相反。无论是企业还是政府，都是下边的人制定计划再报到上边，领导一般只负责计划的汇总与修正。在企业里每月提交工作计划的永远是员工，而不是领导。中国每年的政府工作报告如果懂行的人，都可以很容易的听出来哪一段是哪个部委写的，总理作报告不是代表自己，而是代表由国务院各个部门组成的执政团队。 也就是说国家的计划在现实中是从下到上制定的，而不是从上到下制定的，计划的制定者不需要掌握全部的信息，因为信息是可以从下向上传递的。在计划经济时代，每个地区，每个工厂都制定生产计划，这些计划汇总一起就是国家的生产计划，计划的制定根本就不需要一个拥有无限知识的全能超人的存在，这才是计划经济运行的真相，也是计划经济制度可以在世界上存活长达七十多年的原因所在。很多外部人不理解也正常。即使国家会主动做一些规划，也是根据下面汇报的信息制定的，而不是盲目拍脑袋。 既然计划经济可行，那为何苏联还会解体呢，这个经济问题至今也没有标准答案，我认为这苏联解体是一个市场规模的问题。苏联虽然看似很庞大，其实人口才两亿多，劳动人口才几千万，其中除掉公务员，军人、农业、教育、服务业人口，真正从事工业生产的人口也不过一千万左右，跟中国一个省的劳动人口规模差不多。现代经济的工业门类是非常复杂的，社会主义经济体系又比较封闭，大部分都要自给自足。但以苏联一千万左右的工业人口规模，是不能把所有工业部门都做好的。在当时美苏竞争的大环境下，苏联只能将有限的生产力优先投入到军事领域，这就导致轻工业产品和农业生产严重不足，居民生活受影响很大。因此与美国的竞争中，苏联的军事工业可以强于美国，但由于无法顾及轻工业，导致民众的生活水平却慢慢不如美国，因此在竞争中越来越力不从心，最终主动放弃了社会主义制度。 社会主义制度必须在大国实行，人口太少的小国不适合搞社会主义。到了现在世界，有的行业全世界只需要一两个企业就行，比如生产圆珠笔芯的机床，比如芯片光刻机等，全世界也只有一两家企业在生产。因为全世界的用量都很小，供应链是全球的，生产企业太小都形不成规模，反而只有一两家生产效率就比较高。社会主义国家每个国家都建立门类齐全的工业体系，对于很多小国根本无法实现规模效应。如果人类经济只停留在第二次工业革命的阶段，苏联两亿人口的市场规模是非常不错的。上世纪八十年代之后，人口开始了第三次工业革命，电子工业开始大爆发，苏联的工业生产人口就明显跟不上了。 美国人口也才三亿多，上世纪的滞涨后，美联储实行了极高的利率政策，美国制造企业受不了那么高的利率，纷纷外迁到东南亚等国家。低端产业迁移后，美国就可以轻装上阵，只做高端制造，其他低端产品则通过向其他国家进口获得。在这种情况下，美国的电子工业迅速发展起来，美国发展的空间更大了，因此在与苏联的竞争中就更具有优势了。如果美国没有低端制造业的外迁，其高科技企业、互联网企业也不可能发展的这么好。 从辩证的角度看，里根时期的美联储主席沃克利用高利率一手造就了美国的制造业空心化，与此同时也一手成就了美国新经济的繁荣。但当时沃克只是想治理通胀，并没有想对美国进行经济结构调整，也更没有想到他的政策可以帮忙打败苏联，这些蝴蝶效应般的连环效果是他根本没可能预测到的。因此我在本文中将美国打败苏联的头号功臣归为美联储主席沃克，估计他自己也想不到，但历史就是如此。 苏联解体后，苏联竟然大量的从中国进口轻工业产品，而那时的中国又是多么的落后，可见苏联的轻工产品短缺到了什么程度，而中国目前还在向俄罗斯进口武器，又可见当时苏联的高科技又先进到了什么程度，中国高速发展二十年都没有赶上。 总之，人口短缺导致苏联只能放弃部分民生产业，相反美国则通过产业外迁解决了这个问题，这才是苏联解体，美国继续强大的经济学解释。苏联的失败是亚当斯密的“分工受市场规模限制”理论在起作用，而不是计划经济的不可行。 如果当时苏联人口可以增加到五亿人口以上，则他的轻工业，重工业，军事工业、电子工业都可以有足够的人口去发展，苏联人的生活质量就会有非常大的提高，苏联就不会解体了。现在俄罗斯也是这样，实现市场经济后，俄罗斯的轻工业仍然没有发展起来，不是因为俄罗斯的技术不行，俄罗斯在很多科技方面仍然是遥遥领先的，只是因为他们人口太小，做好石油和军工两个行业已经让其实现了充分就业，已经没有足够的人口再去做其他行业了。 德国人口更少，汽车制造就已经占据了其大部分人口，就不可能再有人口去做别的行业了，所以手机、电脑、互联网等行业也很难在德国发展起来。只有中国这样的大国才可以做到产业齐全，而且仅靠中国市场就可以让中国各个行业做到世界第一，这是由中国这个全球独一无二的市场规模决定的。中国的市场规模不仅可以发展门类齐全的工业，而且每个行业都可以达到规模经济的效果。 总之政府做计划是完全可以的。因为知识分散在社会中，奥地利学派推崇社会自发形成的社会秩序，我将人类秩序分为“利益博弈秩序”和“公义设计秩序”两种，通过社会博弈形成的社会秩序往往由强势者主导，非常不公平。这种“利益博弈秩序”秩序也可以称为丛林秩序。政府则应该以“公义”为出发点人类设计出的秩序，我们称之为"公义秩序”，由于人类走出丛林，建立了政府，公义设计秩序才有了可能，公义设计绝大部分都是在政府主导下形成的。当然政府主导下的社会秩序也是通过自下而上的协商而成的。
6月16日，由“保险电商第一股”慧择（HUIZ.US）与西南财经大学大数据研究院联合主办，交子金融梦工场协办的“保险科技新基建暨慧择-西财大数据研究院联合实验室揭牌仪式”在成都召开。据悉，该实验室首个工程将锚定在慧择保险大数据知识图谱的构建。 知识图谱是人工智能技术的重要组成部分，在知识图谱技术的推动下，将改变保险与用户对话的方式，让保险商品变得简单明了。 慧择董事长兼首席执行官马存军在会上表示：“2020是成都大力发展金融科技的重要年份，也是慧择保险科技3.0时代的重要开元，目前，慧择已经进入全新的3.0阶段，未来将持续探索保险基建的开发与应用，用数据赋能业务，以数据智能构建保险服务效率与规模化生长，让数据算法深度与保险服务链条的每一个环节场景结合融入。” 慧择作为互联网保险入口级平台，一季报运营报告显示，长期险保费占总保费93.8%，连续两个季度超90%，而长期健康险保费更是同比增长高达52.6%。长期险的成功触网得益于大数据技术的主推，为保险实现了更为精准的产品设计和营销，在市场竞争中占据优势地位，如今互联网已经成为不可小视的保险销售渠道。 近几年长期健康险成功着陆互联网且发展迅猛，同时产品条款复杂、疾病保障信息理解难度大的问题仍然存在，互联网持续加速保险商品简单化、透明化将成为未来几年互联网保险产品演进的重要方向。 从慧择自身的数据不难发现，截至一季度末，慧择已累计服务被保险用户为5360万人，且多为习惯上网的32岁年轻用户，年轻人对信息整合和知识获取的要求越来越高，为满足用户能够更加快速、准确而又高效的获取知识和信息的需求，保险业的知识图谱构建应运而生，推进科技语言逻辑和工具高效形成，此举有望颠覆保险行业与用户尤其是年轻用户对话的传统方式。 知识图谱能以可视化的方式展示实体之间的关联，能更快、更简单地发现新的信息、新的非结构数据模态和新的知识，达到洞察客户、降低商务交易风险的目的。于此同时，提升消费者金融素养，更好地维护消费者的合法权益。 西南财经大学大数据研究院院长寇纲表示，慧择-西财大数据研究院联合实验室成立后将面向新时代的保险热点领域，以大数据创新保险科技为愿景，充分发挥慧择与西财在领域知识、人工智能、金融学等学科资源优势，努力建成“西财特色、国内领先”的保险大数据研究和科技创新的示范平台。
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