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李礼辉：普惠金融、养老金融与智能金融共筑金融强国建设

表示：“智能金融的创新必须以AI信任和AI安全为前提，实现符合伦理标准的金融平等，保障符合安全标准的金融效率，营造符合经济规律的创新模式。智能金融的技术创新，应该力求‘高中’，‘高’是引领创新占领全球技术高地；‘中’是接地气的中国方案，要稳妥推进人工智能技术的创新和应用，不断完善以市场需求为核心的数字化技术。智能金融风险管控应该立足‘初小’，‘初’是有能力把风险消灭在萌芽状态；‘小’是实现风险概率和风险成本的最小化，进而实现智能金融的可持续健康发展。”

金融界2023-12-24

防火墙产品连续23年位居国内第一！天融信荣获金融界第十二届“金智奖”杰出前沿科技企业称号

天融信持续在云计算、云安全、信创安全、AI安全、数据安全、工业互联网安全、车联网安全等方向投入和布局。目前已推出100余款产品、1000多个型号，成为国内自主研发产品品类最全的网络安全企业。此外，作为中国领先的网络安全、大数据与云服务提供商，天融信始终以技术为本，专注于前沿技术研究与应用，屡获国家级、省部级科技进步奖，累计申请专利超过2000件，并在知识产权领域荣获“北京市知识产权试点单位”“北京市知识产权示范单位”“国家知识产权优势企业”等多项荣誉。展望未来，天融信将始终以捍卫国家网络空间安全为己任，创新超越，致力于成为民族安全产业的领导者、领先安全技术的创造者和数字时代安全的赋能者。

金融界2023-12-23

李礼辉：智能金创新必须以AI信任和AI安全为前提

坛”表示，智能金融创新必须以AI信任和AI安全为前提，实现符合伦理标准的金融平等，保障符合安全标准的金融效率，营造符合经济规律的创新模式。李礼辉认为，智能金融的技术创新，应该力求“高中”，“高”是引领创新占领全球技术的高地。“中”是接地气的中国方案，稳妥推进人工智能技术的创新和应用，不断完善以市场需求为核心的数字化的技术方案。智能金融风险管控应该立足“粗小”，“粗”是有能力把风险消灭在萌芽状态，“小”是实现风险概率和风险成本的最小化。实现智能金融的可持续健康发展。

金融界2023-12-22

OpenAI发布AI安全指南！人工智能AIETF(515070)连续7天获资金净流入！

2023年12月20日早盘人工智能概念震荡下行，截至10:56，中证人工智能主题指数下跌1.66%。人工智能AIETF(515070)下跌1.75%，盘中交易活跃，成交额已达2535.83万元。拉长时间看，截至2023年12月19日，人工智能AIETF近10个交易日累计上涨2.10%。资金净流入方面来看，人工智能AIETF近7天获得连续资金净流入，合计“吸金”7873.24万元。消息面上，当地时间12月18日，OpenAI公布了一套关于防范AI风险的指导方针。该方针将反复评估OpenAI最先进、尚未发布的AI模型；将风险分为低、中、高或严重四个类级别。值得关注的一条规则是，即使CEO等公司领导层认为AI模型是安全的，董事会也可以阻止其发布。中金公司认为，随着今年生成式人工智能发展涌现、相关技术应用快速落地，人工智能监管地位快速提升，紧迫性日益凸显。除了各国各自加强国内监管外，人工智能更需要国际合作监管。下一阶段人工智能治理可能在国际层面形成具有共识的做法，同时各国根据具体情况制定具体领域的监管规则。人工智能AIETF(515070)紧密跟踪中证人工智能主题指数，场外联接基金（A

有连云2023-12-20

OpenAI发布AI安全指南，机构：关注人工智能板块机会，AI人工智能ETF(512930.SH)连续9日实现资金净流入！

截至2023年12月19日 14:14，中证人工智能主题指数(930713)上涨0.10%，成分股景嘉微(300474)上涨2.45%，昆仑万维(300418)上涨2.22%，汇顶科技(603160)上涨2.09%，瑞芯微(603893)上涨2.09%，太极股份(002368)上涨2.04%。AI人工智能ETF(512930.SH)上涨0.17%，最新价报1.15元，盘中成交额已达962.92万元，换手率2.56%。从资金净流入方面来看，AI人工智能ETF近9天获得连续资金净流入，最高单日获得719.65万元净流入，合计“吸金”2951.47万元，日均净流入达327.94万元。图片来源：Wind，截至2023年12月18日消息面上，出于对AI产业未来发展及监管考虑，人工智能（AI）研究公司OpenAI公布了一套关于防范AI风险的指导方针，其中值得关注的一条规则是，即使CEO等公司领导层认为AI模型是安全的，董事会也可以阻止其发布。据了解，该方针名为“准备框架”（PreparednessFramework），规定了“跟踪、评估、预测和防范日益强大的模型带来的灾难性风险的流程。该方

有连云2023-12-19

A股头条：涨约6倍！部分航线运费因红海局势飙升；关键时刻又融资，蔚来获中东“金主”22亿美元投资；部分银行上调存款利率

，绝不放过机会。 8、OpenAI发布AI安全指南：董事会有权阻止新AI模型发布当地时间周一，人工智能（AI）研究公司OpenAI公布了一套关于防范AI风险的指导方针，其中值得关注的一条规则是，即使CEO等公司领导层认为AI模型是安全的，董事会也可以阻止其发布。隔夜外盘美股：蓝筹科技股主力，市场抗住了降息预期遭遇打压的利空，美股震荡收涨，道指续创历史新高；纳指、标普500指数均创年内新高；科技股多数走高，中概股多数下跌，英伟达、亚马逊、谷歌、奈飞、Meta涨超2%，微软小幅上涨；富途控股跌近6%，哔哩哔哩跌超4%，满帮跌超3%，京东、理想汽车跌超2%。期货市场：日元继续跌离四个月高位；美元指数反弹式微，盘中曾转跌；离岸人民币盘中失守7.14，跌离半年高位。原油盘中跌超1%后转涨，反弹至两周来高位。黄金反弹，期金逼近一周高位。伦镍跌近4%，伦铝五连涨。十年期美债收益率扭转四日连降，未继续逼近四个月低位，但未能重上4.0%。市场策略周一大盘再度下挫，从创业板综指来看，周一出现中阴破位，小震荡平台已经被有效击穿了，那么下一目标将是下探10月23日低点。沪指逼近2923点，最终跌破应只是时间问题了。题材掘金网络安全：工信部等十四部门办公厅（办公室、秘书局、综合司）发布关于开展网络安全技术应用试点示范工作的通知，试点示范内容为，适应数字产业化和产业数字化发展新形势，以新型信息基础设施安全、数字化应用场景安全、安全基础能力提升为主线，面向公共通信和信息服务、人力资源社会保障、水利、卫生健康、应急管理、广播电视、金融、交通运输、邮政等重要行业领域网络和数据安全保障需求，从基础网络安全、云计算安全、人工智能安全、大数据安全、信创安全、商用密码、车联网安全、物联网安全、中小企业数字化转型安全、网络安全共性技术、网络安全创新服务、教育技术产业融合发展联合体、网络安全“高精尖”创新平台等13个重点方向，遴选一批技术先进、应用成效显著的试点示范项目。标的：科创信息(300730)、世纪恒通(301428) 绿色包装：国家发改委联合国家邮政局、工业和信息化部、财政部、住房和城乡建设部、商务部、市场监管总局、最高人民检察院近日印发《深入推进快递包装绿色转型行动方案》，明确到2025年底，快递绿色包装标准体系全面建立，快递包装基本实现绿色转型。《行动方案》部署了快递包装减量化专项指导、电商平台企业引领、快递包装供应链绿色升级、可循环快递包装推广、快递包装回收利用和处置、快递包装监管执法和快递包装绿色转型主题宣传等7大行动。标的：聚赛龙(301131)、南京聚隆(300644) 公告精选【重大事项】因赛集团：预计AIGC、短剧、元梦之星等热点事项对公司2023年度业绩产生的影响均较小奥雅股份：签署算力服务器采购合同对公司当期经营业绩没有重大影响三连板内蒙新华：“一个大脑”项目为公司内部管理系统不涉及AI概念诺泰生物：司美格鲁肽原料药取得FDA DMF First Adequate Letter 华阳集团：拟10亿元投建汽车轻量化精密压铸零部件项目好想你：拟出资7亿元对零食很忙增资移为通信：与易诚高科签署战略合作框架协议中国铝业：拟出资6亿元参与设立合资公司 ST瑞德：子公司拟1.82亿元投建算力集群二期新诺威：巨石生物与石药国际签署《关于登革热mRNA疫苗研发等事项的合作框架协议》铭利达：拟在墨西哥投建铝合金挤压生产基地项目【并购重组】无锡振华：拟发行可转债募资不超过9亿元用于汽车零部件生产基地建设等项目中直股份：公司重组事项12月25日上会【增持减持】纽泰格：多名股东拟合计减持不超3.62%公司股份泰恩康：华铂精诚拟减持不超过2.5% 科华数据：控股股东拟增持3000万元-6000万元新大正：部分董事、高管拟增持不低于1070万元富春染织：控股股东拟增持200万元-600万元金域医学：拟以5000万元-1亿元回购股份光启技术：拟以5000万元-1亿元回购股份齐心集团：拟以3000万元-6000万元回购股份灿瑞科技：拟以2000万元至4000万元回购股份【其他事项】 20天11板中广天择：截止目前公司营业收入结构中不涉及短剧业务岩石股份：公司与海银控股仅有酒类销售业务无其他业务往来北新路桥：联合中标约4.14亿元EPC总承包项目赢时胜：实际控制人之一、董事长唐球被留置海普瑞：联营公司君圣泰医药拟在香港联交所主板上市帕瓦股份：年产2.5万吨三元前驱体项目工程竣工苑东生物：盐酸多巴酚丁胺注射液获得药品注册证书安科生物：AK1012吸入用溶液获得药物临床试验批准通知书华东医药：全资子公司获得德谷门冬双胰岛素注射液药物临床试验批准通知书复旦张江：获得药物临床试验申请受理通知书华大基因：子公司人粪便DNA甲基化检测产品取得医疗器械注册证天迈科技：控股股东拟转让所持有的5.66%公司股份 ST沪科：公司控股股东将变更为滇域控股实控人不发生变化中国化学：前11月合计签订2982.19亿元合同赣粤高速：11月份车辆通行服务收入约2.85亿元中贝通信：中标1.81亿元安徽移动有线宽带和政企接入类项目银轮股份：收到美国某电动汽车制造商定点通知书未名医药：子公司拟中选江西省干扰素省际联盟集中带量采购交易提示【新股申购】申购代码：301578 发行价格：48.94 发行市盈率：26.50 申购评级：建议申购【可转债交易提示】天康转债进入最后交易日【停复牌】华达科技：筹划收购江苏恒义54.2%股权 19日起停牌【限售解禁】

金融界2023-12-19

向新、向实、向强——2023全球保险科技大会在津隆重举行

虚假的边界，要引起警惕；四是AI信任与AI安全，要实现符合伦理标准的金融平等，保障符合安全标准的金融效率，营造符合经济规律的创新模式，未来还要在制度的层面加以解决。应对需求，保险护“航” 海运业是经济社会发展的重要基础性产业，海运发展与全球经济发展密不可分。而航运保险作为金融和航运的连接点，在高端航运服务业中占据核心地位，是推动海运保险发展的重要动力。本届全球保险科技大会上，创造性地引入了“航运产业与航运保险”巅峰对话环节，南开大学经济学系副主任李宝伟作为主持人，对话海航科技股份有限公司党委副书记姜涛、中远海运财产保险自保有限公司总经理助理何江海以及天津财经大学珠江学院教授李婕妤，就国际航运保险面临的机遇和挑战、风险减量、数字化保险等进行了交流。姜涛表示，数字化保险需要创造一个新的平台、新的数字化产品，不要再建正本，有些国家是接受副本的，实际上可以改变航运一些惯例，其目的是化解风险、提高效率，可以多出一个保险产品，公司又多出一笔业务。航运企业如果有适当成本愿意支出，能够化解风险提高效率，还是可以尝试和思辨的。美元加息对航运保险有什么影响？何江海指出，美元加息造成美元回流，很多市场资金成本上升，有很多国际再保人，其资本投资方向不会放在保险身上，可能放在更赚钱行业里面，这个就会带来承保人减少，进而导致市场保费增加，带来前端船东成本增加，这一点对于航运保险业有非常大的影响，大家也都在密切关注美元加息对市场带来的影响和成本的变化。他指出，市场有四五家企业正在做船舶风险减量工作，通过大数据采集船舶航线、船舶物理属性等，通过量化方法评估船舶风险，对船舶进行预警，透过这一点可以看到科技以及数字化对于行业带来的积极变化。李婕妤强调，航运金融是航运产业的命脉，航运保险在这其中是非常重要的。现在有天津港，有保险产业园，还有非常好的基础设施和港口贸易，如果能够把航运保险做成亮点，它能够起到带动其他保险以及带动航运产业的作用，发挥血脉的作用。险养结合，绘就蓝图 “保险+康养”的双向赋能已是行业的一大共识。2023年两会期间，国家就已经释放“保险+康养”信号，鼓励保险融合康养，积极应对人口老龄化问题。那么关于“保险+康养”，发展背景如何，有何实践，前景怎样？在本届大会圆桌对话环节，南开大学金融学院风险管理与保险学系主任陈璐作为主持人，与幸福人寿总裁助理常勇，慈铭集团、慈铭博鳌医院党委书记胡波，国寿健投天津负责人张宝山，渤海人寿总经理助理宋兴明，富德生命人寿天津分公司总经理胡胜凯，长正保险研究院院长彭勇展开深入交流，就保险+康养未来前景进行了富有建设性的探讨。常勇表示，过去以人的身体为指标的健康参数寿险公司一般是拿不到的，能拿到的也是脱敏数据。隐私计算和云计算的产生增强了保险公司推出新产品的可能性，我们对某种疾病、某种身体状况、未来的理赔概率算法认知上发生变化。因此，科技进步对于生态构建医养的结合格外重要。胡波表示，社区健康管理范围足够大，但如果说用医院，包括慈铭或全国上万家体检中心是做不到的，这部分服务一定要绑定一些中高端机构，比方泰康自营等，中高端养老形成，这种服务将凸显特色，不用精算也会有不错的收益。张宝山表示，中国人寿既能做机构养老，也能做社区养老，未来我们也想做居家养老，三位一体战略，政府有“9073”战略，希望国寿在做养老和保险同时，让我们的客户感觉到生活的美好。宋兴明指出，解决医养有两个核心问题，一是融资问题，需要有钱，钱从哪来；二是转移支付问题，如何把客户与需求结合起来，然后转移支付给相关服务公司。解决融资问题必须要解决疾病风险与长寿风险，疾病风险不仅指过去传统意义上的重大疾病，有很多慢病和长期管理病，这方面产品配置是不足的，需要保司下大力气研究；转移支付解决风险问题，同时也解决融资后落实服务的问题，要通过服务让用户的生活回归健康和品质。胡胜凯指出，要丰富一下理想，把养老社区带回家，这个理想是什么呢？把高档养老社区这些硬件设施对家庭做适老化改造，把设施搬到家里面；其次，要把快速响应机制服务的链条搭建起来，未来成就高质量居家养老。康养为何会如火如荼发展？彭勇表示，主要有以下几方面原因，一是核心老龄化，即客户量和趋势的要求；二是经济形势发展阶段，未来满足老百姓日益增长的幸福和健康文化需求成为主基调；三是保险公司的增长需求，康养是增量市场，需要很多科技公司、健康服务公司一起努力。十年之约，转型向实 2013年是保险科技发展元年，在政策鼓励和技术加持下，国内首家互联网保险机构诞生。如今十年已过，保险科技从有到专，从专到精，从精到实，从实到强，保险产业信息更加透明，保险应用更加便捷，行业正站在下一个十年的起跑线上眺向远方。本届大会上，长正保险研究院院长彭勇作为圆桌对话主持人，与京东保险事业群理赔部负责人董文军、信泰保险科技创新部总经理常亮、北京人寿信息技术部总经理门利国、百度智能云金融事业部解决方案总监王俊海、白鸽在线副总经理兼战略总监柯葳彬展开了深入对话，就保险科技发展状况与前沿应用实践等方面进行了充分交流。董文军表示，京东保险业务板块下面有三个保险机构主体，京东安联、京东保险经纪和京东保险代理，服务着3.2亿客户，为京东商城70万家商家提供保险。我们目前做的工作，是一些电商生态场景的保险，围绕客户在京东商城上购买商品买、用、换、修整个商品全周期提供保险产品，通过后端大数据分析挖掘做一些产品的设计研究；此外，立足互联网风控体系，基于数据分析去做风险挖掘，包括风险商家、风险用户、风险行为的分析挖掘，以及风险策略部署；另外也有传统保险处理，通过智能化方式提升理赔整体效率，缩短对客履约时效。常亮指出，科技赋能和数字化转型趋势往往取决于我们看待问题的视角，数字化转型成功三分在建设、七分靠运营，解决有没有的问题，只是第一步。有了以后还要看好不好，用户体验怎么样；还要再看用不用，如果用户不知道、不了解、不习惯，依然用不起来；最后还有灵不灵，用过之后是否能真正解决问题，比如实现获客、提升效率等。有没有、好不好、用不用、灵不灵，这是每一个数字化应用纵向深度持续运营的过程，只有好用、真用、管用，才能释放科技持续运营价值。门利国指出，通常公司领导或业务领导都会提数字化转型，但往往有一些认知上的误区，数字化转型不只是IT部门的事，一定是从上至下做的，全公司要认知这一问题，解决好认知才会有资源进入；从定位来看，保险公司做科技引领或科技赋能也是不一样的，如果做科技引领，在IT信息化投入方面将远远超出当前业务需求，要提前在战略上进行部署。他强调，往往高层和业务领导期望IT部门做出一些业务引领的产品，但资源是很有限的。柯葳彬指出，市场对于保险产品本身意识形成还不普遍，整体保险市场的产品交易也不活跃，导致在保险科技推动上缺乏市场动力。传统保险产品额度大、交易频率很低，人均交易频次更低，数据维度也很单一，使技术在迭代参考依据上缺乏增长推动力。王俊海表示，数据化转型主要涉及两方面，一是技术，这是驱动力；二是组织架构，这是真正核心要点。从技术角度来看，数据是生产资料，人工智能是相应引擎，如何把两者有效搭配起来决定了数据化转型成与败，对企业来说，真正数据化转型和创新需要多个部门联合，必须要有强有力组织去做整体协调；从人才结构与企业文化角度来看，传统保险行业人才仍以业务导向为主，也包括IT人才，较新兴行业仍有一定差距，另外，我们需要鼓励创新文化，需要在企业内部蔚然成风，真正把科技创新数据化转型做好。除上述环节外，2023全球保险科技大会邀请现场嘉宾共同见证了燕梳研究院落地天津港保税区揭牌仪式和天津港保税区合作签约仪式。（燕梳研究院落地天津港保税区揭牌仪式）（天津港保税区合作签约仪式）同时，大会首发了《全球航运经济与航运保险发展报告》，南开大学经济学系教授张云在现场进行了解读。（《全球航运经济与航运保险发展报告》发布仪式）（南开大学经济学系教授张云）本届大会还聚焦保险领域前沿科技应用，举行了精彩的人机大战互动环节，通过AIGC技术模拟保险业务实际应用场景，由AIGC工具和保险专家一同完成提问、对答、评价等，全面展示AI在保险理念传播和答疑、学习等方面特点。知是行之始，行是知之成。2023全球保险科技大会的最新成果和共识必将映入行业、照进现实，进一步助力科技赋能保险，引领行业迈向高质量发展新征程。2024全球保险科技大会，我们再相会！

金融界2023-12-11

Footprint Analytics x Future3 Campus联合发布AI与Web3研报（下篇）

主要探索体现在其 AI 自动化检测和 AI 安全助手两款产品中：（1）AI 自动化检测 GoPlus 从 2022 年开始自研基于AI技术的自动化检测引擎，来全面提升安全检测的效率以及准确率。GoPlus的安全引擎采用多层次、漏斗式的分析方法，采用了静态代码检测、动态检测以及特征或行为检测等多个环节。这一复合式检测流程使得引擎能够有效地识别并分析潜在风险样本的特征，从而对攻击类型和行为有效建模。这些模型是引擎识别和预防安全威胁的关键，它们帮助引擎判断风险样本是否具有某些特定的攻击特征。此外，GoPlus安全引擎经过长时间的迭代和优化，积累了非常丰厚的安全数据以及经验，其架构能够快速有效应对新出现的安全威胁，确保能够及时发现并阻止各种复杂和新型的攻击，全方位保护用户安全。目前该引擎在风险合约检测、钓鱼网站检测、恶意地址检测以及风险交易检测等多个安全场景均使用了AI相关的算法和技术。采用AI技术能更快速地缩短减小风险敞口，提高检测效率，降低检测成本；另一方面减少了人工参与的复杂性和时间成本，提高对风险样本判断的准确率，尤其是对于那些原本人工难以界定或引擎难以识别的新场景，通过AI可以更好地归集特征并形成更有效的分析方法。 2023 年，随着大模型的发展，GoPlus 迅速适应并采用了 LLM。与传统 AI算法相比，LLM 在数据识别、处理和分析方面的效率和效果有了显著提升。LLM 的出现帮助 GoPlus 加快了在 AI 自动化检测方面的技术探索，在动态模糊测试的方向上，GoPlus采用了LLM技术能够有效的生成交易序列，探索更深的状态来发现合约风险。（2）AI 安全助手 GoPlus 同时正利用基于 LLM 的自然语言处理能力，开发 AI 安全助手，以提供即时的安全咨询和改善用户体验。AI 助手基于 GPT 大模型，通过前端业务数据的输入，开发了一套自研的用户安全Agent，能够根据问题自动化的去分析、生成解决方案、拆解任务、执行，为用户提供需要的安全服务。AI 助手能简化用户与安全问题之间的交流，降低用户理解的门槛。在产品功能上，由于 AI 在安全领域的重要性，未来 AI 有潜力彻底改变现有的安全引擎或病毒杀毒引擎的结构，出现以 AI 为核心的全新引擎架构。GoPlus 将持续对 AI 模型进行训练和优化，以期将AI从辅助工具转变为其安全检测引擎的核心功能。在商业模式上，虽然目前 GoPlus 的服务主要面向开发者和项目方，但公司正在探索更多直接面向 C 端用户的产品和服务，以及与AI相关的新收入模式。提供高效、准确、低成本的 C 端服务将是 GoPlus 未来的核心竞争力。这需要公司持续研究，在与用户交互的 AI 大模型上进行更多的训练和输出。同时，GoPlus公司也将与其他团队合作，共享其安全数据，并通过合作推动安全领域内的 AI 应用，为未来可能带来的行业变革做好准备。 1.4 Trusta Labs Trusta Labs成立于2022年，是一家由人工智能驱动的Web3领域数据创业公司。Trusta Labs专注于利用先进的人工智能技术对区块链数据进行高效处理和精准分析，以构建区块链的链上声誉和安全基础设施。目前，Trusta Labs 的业务主要包括两款产品：TrustScan 和 TrustGo。（1）TrustScan，TrustScan是一款专为B端客户设计的产品，主要用于帮助Web3项目在用户获取、用户活跃和用户留存方面进行链上用户行为分析和精细化分层，以识别高价值且真实的用户。（2）TrustGo，一款面向 C 端客户的产品，其提供的 MEDIA 分析工具，可以从五个维度（资金金额、活跃度、多样性、身份权益、忠诚度）对链上地址进行分析和评估，该产品强调对链上数据的深入分析，以提升交易决策的质量和安全性。 Trusta Labs 与 AI 的发展与规划如下：目前 Trusta Labs 的两款产品均是利用AI模型对链上地址的交互数据进行处理和分析。区块链上地址交互的行为数据，均属于序列数据，这类型的数据非常适合用于 AI 模型的训练。在对链上数据进行清洗、整理和标记的过程中，Trusta Labs 将大量的工作交给 AI 来完成，极大地提高了数据处理的质量和效率，同时也减少了大量的人力成本。Trusta Labs 利用 AI 技术对链上地址交互数据进行深入分析和挖掘，对于 B 端客户而言，可以有效地识别出较大可能性的女巫地址。在已使用 Tursta Labs 产品的多个项目中，Tursta Labs 均较好地防范了潜在女巫攻击的发生；而对于 C 端客户，通过 TrustGo 产品，利用现有的 AI 模型，有效帮助用户深入了解了自己的链上行为数据。 Trusta Labs一直在紧密关注LLM模型的技术进展和应用实践。随着模型训练和推理成本不断降低，以及Web3领域大量语料和用户行为数据的积累，Trusta Labs将寻找合适的时机，引入LLM技术，利用 AI 的生产力为产品和用户提供更深入的数据挖掘和分析功能。在目前 Trusta Labs 已经提供丰富的数据的基础上，希望可以利用 AI 的智能分析模型，为数据结果提供更多合理、客观的数据解读功能，如针对 B 端用户提供定性和定量解读已抓取到女巫账户的分析，让用户更理解数据背后的原因分析，同时可以为 B 端用户向其客户投诉解释时提供更翔实的材料佐证。另一方面，Trusta Labs 也计划利用已开源或者较为成熟的 LLM 模型，并结合以意图为中心的设计理念来构建 AI Agent，从而来帮助用户更快捷、更效率地解决链上交互的问题。就具体应用场景而言，未来通过 Trusta Labs 提供的基于 LLM 训练的 AI Agent 智能助理，用户可以直接通过自然语言与智能助理进行交流，智能助理即可“聪明”地反馈链上数据相关的信息，并针对已提供的信息进行后续操作的建议和规划，真正实现以用户意图为中心的一站式智能操作，极大降低用户使用数据的门槛，简化链上操作的执行。此外，Trusta 认为，未来随着越来越多基于 AI 的数据产品的出现，每个产品的核心竞争要素可能不在于使用何种 LLM 模型，竞争的关键因素是对已掌握数据更深层次的理解和解读。基于对已掌握数据的解析，再结合 LLM 模型，才能训练出更“聪明”的 AI 模型。 1.5 0xScope 0xScope，成立于 2022 年，是一个以数据为核心的创新平台，其专注于区块链技术和人工智能的结合。0xScope 旨在改变人们处理、使用和看待数据的方式。0xScope 目前针对 B 端和 C 端客户分别推出了：0xScope SaaS products 和 0xScopescan。（1）0xScope SaaS products，一个面向企业的 SaaS 解决方案，赋能企业客户进行投后管理、做出更好的投资决策、了解用户行为，并密切监控竞争动态。（2）0xScopescan，一个 B2C 产品，其允许加密货币交易者调查选定区块链的资金流动和活动情况。 0xScope 的业务重点是利用链上数据抽象出通用数据模型，简化链上数据分析工作，将链上数据转化为可被理解的链上操作数据，从而帮助用户对链上数据进行深入分析。利用 0xScope 提供的数据工具平台，不仅可以提升链上数据质量，挖掘数据暗藏的信息，从而揭示更多的信息给用户，该平台也极大降低了数据挖掘的门槛。 0xScope 与 AI 的发展与规划如下： 0xScope 的产品正在结合大模型进行升级，这包含两个方向：第一，通过自然语言交互的模式进一步地降低用户的使用门槛；第二，利用 AI 模型提高在数据清洗、解析、建模和分析等环节的处理效率。同时，0xScope 的产品中即将上线具有 Chat 功能的 AI 互动模块，该功能将极大地降低用户进行数据查询和分析的门槛，仅通过自然语言即可与底层的数据进行交互和查询。但在训练和使用AI的过程中，0xScope 发现其中仍面临这以下挑战：第一，AI 训练成本和时间成本较高。在提出一个问题后，AI 需要花费较长时间才能进行回复。因此，这个困难会迫使团队需要精简和聚焦业务流程，专注于垂直领域的问答，而不是让其成为一个全方位的超级AI助理。第二，LLM 模型的输出是不可控的。数据类的产品希望给出的结果是精准的，但目前LLM模型给出的结果很可能与实际的情况有一定出入，这对数据类产品的体验是非常致命的。此外，大模型的输出有可能会涉及到用户的隐私数据。因此，在产品中使用 LLM 模式时，团队需要对其有较大程度的限制，以使得 AI 模型输出的结果可控且精准。未来，0xScope 计划利用 AI 专注于特定的垂直赛道并进行深耕。目前基于已大量积累大量链上数据，0xScope 可以对链上用户的身份进行定义，后续将继续利用 AI 工具抽象链上用户行为，进而打造出一套独特的数据建模的体系，通过这套数据挖掘和分析体系揭示出链上数据暗含的信息。在合作方面，0xScope 将聚焦在两类群体：第一类，产品可以直接服务的对象，比如开发者、项目方、VC、交易所等，该群体需要目前产品所提供的数据；第二类，对 AI Chat 有需求的合作伙伴，如 Debank、Chainbase 等，他们只需要有相关的知识和数据，便可以直接调用 AI Chat。 VC insight——AI+Web3 数据公司的商业化和未来发展之路本节内容通过采访了 4 位资深的 VC 投资人，将从投资和市场的视角来看 AI+Web3 数据行业的现状和发展，Web3 数据公司的核心竞争力以及未来的商业化道路。 2.1 AI+Web3 数据行业的现状和发展目前，AI 与 Web3 数据的结合正处于一个积极探索的阶段，从各个头部 Web3 数据公司的发展方向来看，AI 技术以及 LLM 的结合都是必不可少的趋势。但同时 LLM 有其自身技术局限性，尚不能解决当前数据行业的很多问题。因此，我们需要认识到并非盲目地与 AI 结合就能够增强项目的优势，或者是使用 AI 概念进行炒作，而是需要探索真正具有实用性和前景的应用领域。从 VC 的视角，目前 AI 与 Web3数据的结合已经有以下方面的探索：（1）通过 AI 技术来提高Web3 数据产品的能力，包括 AI 技术帮助企业提高内部数据处理分析的效率，以及相应提高对用户的数据产品的自动化分析、检索等能力。例如 SevenX Ventures 的Yuxing 提到 Web3 数据使用 AI 技术最主要的帮助是效率方面，比如 Dune 使用 LLM 模型做代码异常检测和将自然语言转化生成 SQL 去信息索引；还有用 AI 做安全预警的项目，AI 算法做异常检测效果比从纯数学统计更好，所以可以更有效地去做安全方面的监测；此外，经纬创投的子熹提到企业可以通过训练 AI 模型进行数据的预标注，能节约很多人力成本。尽管如此，VC 们都认为，在提高 Web3 数据产品的能力和效率方面，AI 起到的是辅助作用，例如数据的预标注，最终可能仍需要人工审核来确保准确性。（2）利用 LLM 在适应性和交互上的优势，打造 AI Agent/Bot。例如使用大语言模型来检索整个 Web3 的数据，包括链上数据和链下新闻数据，进行信息聚合和舆情分析。Hashkey Capital 的 Harper 认为这类的 AI Agent更加偏向于信息的整合、生成，以及和用户之间的交互，在信息准确性和效率上会相对弱一些。上述两方面的应用尽管已经有不少案例，但是技术和产品仍然在探索的早期，因此未来也需要不断地进行技术优化和产品改进。（3）利用 AI 进行定价及交易策略分析：目前市场中有项目利用 AI 技术给 NFT 进行价格估算，如启明创投投资的 NFTGo，以及有些专业交易团队使用 AI 进行数据分析和交易执行。此外 Ocean Protocol 近期也发布了一个价格预测的AI产品。这类的产品似乎很有想象力，但在产品中、用户接受程度方面，尤其是准确性方面仍需要进行验证。另一方面，有不少 VC，尤其是在 Web2 有投资的 VC会更关注提到 Web3 和区块链技术能够为 AI 技术带来的优势和应用场景。区块链具有公开可验证、去中心化的特点，以及密码学技术提供隐私保护能力，加上 Web3 对生产关系重塑，可能能够给 AI 带来一些新的机会：（1）AI 数据确权与验证。AI 的出现使数据内容生成变得泛滥和廉价。启明创投的唐弈提到对于数字作品等内容，难以确定其质量和创作者。在这方面，数据内容的确权需要一个全新的体系，区块链可能可以提供帮助。经纬创投的子熹提到有数据交易所将数据放在NFT中进行交易，可以解决数据确权的问题。另外，SevenX Ventures 的 Yuxing 提到Web3 数据能够改善 AI 造假和黑盒问题，当前 AI 在模型算法本身和数据方面都存在黑盒问题，会导致输出结果的偏差。而Web3的数据具有透明性，数据是公开可验证的，AI模型的训练源和结果都会更加明晰，使得AI更加公正，减少偏见和错误。但当前 Web3 的数据量还不够多，不足以给 AI 本身的训练赋能，因此短期不会实现。但是我们可以利用这一特性，将 Web2 数据上链，来防止 AI 的深度伪造。（2）AI 数据标注众包及 UGC 社区：目前传统 AI 标注面临效率和质量较低的问题，尤其是在涉及到专业知识领域，可能还需要交叉学科知识，传统的通用数据标注公司是不可能覆盖的，往往需要专业团队内部来做。而通过区块链和 Web3 的概念引入数据标注的众包，则能很好地改善这个问题，例如经纬创投投资的Questlab，他们使用区块链技术提供数据标注的众包服务。此外，在一些开源模型社区中，也可以使用区块链概念来解决模型创作者经济的问题。（3）数据隐私部署：区块链技术结合密码学相关技术可以保证数据的隐私和去中心化。经纬创投的子熹提到他们投资的一个合成数据公司，通过大模型生成合成数据去使用，数据可以主要应用在软件测试、数据分析，以及 AI 大模型训练使用。公司在处理数据的时候涉及到很多隐私部署的问题，使用了 Oasis区块链，可以有效避免了隐私和监管问题。 2.2 AI+Web3 数据公司如何打造核心竞争力对于 Web3 技术公司来说，AI 的引入能够一定程度上增加项目的吸引力或关注度，但是目前大部分 Web3 技术公司相关结合 AI 的产品并不足以成为公司的核心竞争力，更多是在提供了更友好的体验，以及效率的提升。譬如 AI Agent 的门槛并不高，先做的公司可能在市场有先发优势，但并不产生壁垒。而真正在 Web3 数据行业中产生核心竞争力和壁垒的应该是团队的数据能力以及如何应用 AI 技术解决具体分析场景的问题。首先，团队的数据能力包括了数据源及团队进行数据分析和模型调整的能力，这是进行后续工作的基础。在采访中，SevenX Ventures、经纬创投和 Hashkey Capital 都一致提到了 AI+Web3 数据公司的核心竞争力取决于数据源的质量。在这个基础上，还需要工程师能够基于数据源熟练地进行模型微调、数据处理和解析。另一方面，团队 AI 技术具体结合的场景也非常重要，场景应该是有价值的。Harper 认为，尽管目前 Web3 数据公司与 AI 的结合基本都是从 AI Agent 开始，但他们的定位也不同，例如 Hashkey Capital 投资的 Space and Time，和 chainML 合作推出了创建 AI agent 的基础设施，其中创建的 DeFi agent 被用于 Space and Time。 2.3 Web3 数据公司未来的商业化道路另一个对于 Web3 数据公司很重要的话题是商业化。长期以来，数据分析公司的盈利模式都比较单一，大都 ToC 免费，主要 ToB 盈利，这很依赖于 B 端客户的付费意愿。在 Web3 领域，本身企业的付费意愿就不高，加上行业初创公司为主，项目方难以支撑长期的付费。因此目前 Web3 数据公司在商业化的处境上比较艰难。在这个问题上，VC 们普遍认为当前 AI 技术的结合，仅应用在内部解决生产流程的问题，并没有改变本质上的变现难问题。一些新的产品形式如 AI Bot 等门槛不够高，可能一定程度上在 toC 领域增强用户的付费意愿，但仍然不是很强。AI 可能短期内不是解决数据产品商业化问题的解决方案，商业化需要更多的产品化努力，例如寻找更加合适的场景，和创新的商业模式。在未来 Web3 与 AI 结合的路径上，利用 Web3 的经济模型结合 AI 数据可能会产生一些新的商业模式，主要在 ToC 领域。经纬创投的子熹提到 AI 产品可以结合一些 token 的玩法，提高整个社群的粘性、日活和情感，这是可行的，也更容易变现。启明创投的唐弈提到，从意识形态的角度，Web3 的价值体系可以结合到AI上的，很适合作为 bot 的账号体系或者说价值转化体系。例如一个机器人拥有自己的账户，可以通过其智能部分赚钱，以及为维护其底层计算能力付费等。但这个概念属于未来的畅想，实际应用可能还有很长的路要走。而在原来的商业模式，即用户直接付费上，需要有足够强的产品力，让用户有更强的付费意愿。例如更高质量的数据源、数据带来的效益超过支付的成本等，这不仅仅在于 AI 技术的应用，也在数据团队本身的能力之上。关于Footprint Analytics Footprint Analytics是一家区块链数据解决方案提供商。借助尖端的人工智能技术，我们提供 Crypto 领域首家支持无代码数据分析平台以及统一的数据 API，让用户可以快速检索超过 30 条公链生态的 NFT，GameFi 以及钱包地址资金流追踪数据。关于Future3 Campus Future3 Campus是由万向区块链实验室和HashKey Capital共同发起的Web3.0创新孵化平台，重点聚焦Web3.0 Massive Adoption、DePIN、AI三大赛道，以上海、粤港澳大湾区、新加坡为主要孵化基地，辐射全球Web3.0生态。同时，Future3 Campus将推出首期5000万美金的种子基金用于Web3.0项目孵化，真正服务于Web3.0领域的创新创业。来源：金色财经

金色财经2023-12-05

与AI安全完全无关 OpenAI闹剧只是科技界的权力斗争

在奥特曼与OpenAI达成协议，回公司复职两天后的感恩节期间，他与一周前参与罢免他的公司董事之一德安吉洛（Adam DAngelo）见了面。这几个小时被奥特曼称为“非常愉快”的会面，彰显了德安吉洛在这场令硅谷为之着迷的企业大戏中所扮演的独特角色，以及他们之间的关系对于这间全球最知名人工智能初创公司恢复稳定的重要性。作为奥特曼回归的部分条件，董事会将彻底改组，但有一个例外：德安吉洛将继续留任。这可能会让一些人感到意外，因为德安吉洛参与了以“与董事会沟通时没有始终保持坦诚”为由罢免奥特曼的行动。OpenAI最早的投资者之一、Khosla Ventures的创办人科斯拉（Vinod Khosla）在领导层风波期间接受采访时表示，尽管此举激怒了投资者和员工，但他相信德安吉洛会坚持自己的决定。然而，在几乎所有OpenAI员工威胁要辞职之后，德安吉洛成了与奥特曼谈判回归事宜的关键人物。德安吉洛在OpenAI整个事件中的参与，让这位长期的硅谷业内人士受到了新的关注和审视。他是问答网站Quora的联合创办人及Facebook的早期高官，在业内享有盛誉。西斯特罗姆（Kevin Systrom）成立

金融界2023-12-04

全球首个标准 AI系统应遵循“安全设计”原则

PI系统的案例。这个指南被视为全球首个AI安全标准，并为AI系统开发提供了必要的建议。它表明AI系统应该遵循“安全设计”的原则。国信证券表示，AI在安全运维里为甲乙双方节省的时间和人员成本是显而易见的，且拓展了传统安全的能力边界，不管是利用AI检测未知威胁，还是处理海量事件，均是AI带来的崭新价值，因此我们持续看好网络安全产业，维持“超配”评级。重点关注在AI大模型积极投入的厂商，奇安信、深信服、安恒信息、绿盟科技、启明星辰、天融信等。

金融界2023-11-29

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