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但是我们也知道云能够给我们提供一个非常集中化的服务,我们都知道许多的一些银行业,他们都使用了一些措施来去避免系统性集中性的风险,去降低他们的风险。而在云端里面可以有一些不同的数据提供的集中性,能够更好地去覆盖市场,广谱更为广阔的客户。数据的隐私也是敏感的问题,也是每个人要注意的,在欧洲有个非常严谨的框架在实施,也就是个人隐私保护数据法。在美国,其实也有类似的法律,但是在美国对于数据的实时监测,并且在使用客户数据的时候需要有更强的合规。另外,我们讲到系统性风险,其实最重要的一点就是在金融服务提供的时候需要注意的要点,大家可能都同过Libra是脸书推广的跨国界,无国界的数字货币,如果Facebook实施了天平币将会改变格局,所以有些人觉得运用这个不太可能。另外在利用机器和自动化的时候,在这里面我也涵盖了国际金融研究院,就是我们的一个姐妹研究员的比较,他们问银行业的这些CEO您觉得机器学习技术采纳里面最大的挑战是什么?在蓝色这一些柱状图里面,他们认为2019年跟去年相比,对于机器学习大家提高了,人们提出了关于意识、认知的许多问题,大家都觉得机器学习肯定会发生,已经所向披靡了。另外也有一些CEO觉得相关行业对机器学习的内行外延,对于准备是不够的,所以这里面就有了很好的例子,我们有哪些真空地带需要弥补。

而神马电力是今年上市的新股中首发募集资金数额最少的企业。神马电力主要从事电力系统变电站复合外绝缘、输配电线路复合外绝缘和橡胶密封件等产品的研发、生产与销售,该公司于2019年8月5日上市,神马电力的首发募集资金仅约2.38亿元。紫牛新闻记者登录官网了解到,该企业湖南省十三村食品有限公司的征文活动十分高调,到今年10月10日截止。其中,特等奖高达50万,相当吸睛,二等奖2名,奖金各5000元,获奖作品还在岳阳当地媒体上刊发。11日获奖消息传出,关注度没有出圈,但随着50万大奖与作协副主席相连,这样的标题新闻迅速在网络发酵,引发话题。

香港文汇报

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