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随着大数据、人工智能等新技术的发展和应用，科技与金融的融合不断深入，运用科技手段搭建信息桥梁，为金融有效供给提供了改革的动力和路径。一、科技助推金融服务升级除传统互联网技术外，如大数据、云计算、知识图谱、生物识别、机器学习等创新技术也在金融领域得到快速发展和应用，为金融基础设施以及证券、保险、贷款等基础金融业务的效率和成本改善、服务和体系升级，发挥了重要价值。

孟晚舟加拿大被暂时扣留“孟晚舟在12月1日在温哥华被逮捕，美国政府正寻求引渡她，保释听证会将在周五举行。”加拿大司法部发言人伊恩·麦克劳德（Ian McLeod）在一份声明中称：“由于孟晚舟提出禁止报道令（publication bans），并且已经生效，所以我们目前无法提供进一步细节。”

到了今年第一季度，该公司的营收26.87亿元，低于市场预期；净亏损为3.418亿元，比去年同期略有收窄。北京青年报引用数据显示，中国企业在俄罗斯世界杯期间的广告支出最多，达到8.35亿美元，是美国4亿美元的两倍，更远高于东道主俄罗斯的6400万美元。

当机器学习变得普适和廉价时，开始赋予每一个人每一个线索事件的预测能力，人类开始真正的在时间轴上，向前向未来爬行，让我们以领先当下变化的事实作出行动。自此时点，人类进入可以支配未来时间轴中的巨大财富的时代。在未来时间轴上，通过AI预测所挖掘的财富的能力如何计量？凯文凯利给出了一个新概念——知化Cognifying。

风控能力强化升级，信贷业务拓展下沉。传统金融机构小微企业贷款业务，主要通过财务税收数据，进行负债和资产测算，再叠加小微企业本身财务税收就较为不规范，总体风险识别较为模糊，仅部分资产表现特别良好的小微企业，才能获得贷款服务。大数据技术的应用，除了基于传统财务数据外，还结合如消费、行为、地图、搜索等新型网络数据，形成多维度信用特征，如地图数据与工商数据交叉验证，判断真实经营地址；网络消费数据可以辅助判断企业收入情况；地图数据和搜索热度可以综合判断企业热度等等。以度小满金融为例，可从互联网数据中挖掘超过2000标签，通过分析整理为数十个显著特征，综合判断小微企业信用情况。精准的小微企业风险识别，帮助金融机构为更多的小微企业提供金融供给，更有效地将货币政策传导至实体经济，同时也保障了金融机构在增加小微金融供给时能够准确控制自身风险承受能力。

距离科创板首批企业正式上市交易，仅剩下两个交易日。与主板交易相比，科创板的交易规则存在诸多创新，以更好地适应科创企业特点和投资者适当性要求。部分交易制度与A股投资者的交易习惯可能会有较大差异。多家券商经纪业务部门人士表示，科创板安排有差异化的交易规则，规则设计中充分考虑了风险防范，但预计科创板运行初期的价格波动与交易难度仍高于主板。已开通交易权限的投资者，对交易规则整体理解不存在较大问题，但对部分规则细节变化和相关风险没有足够的重视，在开市初期可能会产生困扰和疑惑。当前，各券商都在加大力度进行投资者教育与服务，加强客服业务培训，以协助投资者顺利度过规则“适应期”。