3 经济学人智库审查了过去三年银行和金融业监管机构、中央银行和超国家机构发布的 25 份报告、讨论文件和文章,以及来自大学和咨询公司的少量报告,主题是管理与人工智能相关的风险。以下列出的指导要点是从过去两年金融业监管机构、监管机构和超国家机构发布的研究和讨论文件中提炼出来的。其中包括欧洲银行管理局、新加坡金融管理局、荷兰银行 (DNB)、香港金融管理局、卢森堡金融业监管局 (CSSF)、德国联邦金融监管局 (BaFin)、法国审慎监管和处置局 (ACPR) 和欧盟委员会。
1. 管理公司 CARMIGNAC GESTION,一家上市公司,注册办事处位于巴黎旺多姆广场 24 号,邮编 75001,于 1997 年 3 月 13 日获得法国金融市场管理局(原 COB)批准,编号为 GP 97-08(“管理公司”)。管理公司拥有足够的资本来承担任何因专业疏忽而产生的责任。 2. 托管人法国巴黎银行 (BNP PARIBAS SA) 是经法国审慎监管局 (ACPR) 批准的一家信贷机构,注册办事处位于法国巴黎 75009 意大利大道 16 号(邮政地址:法国庞坦 93500 路 Débarcadère 街 9 号),在巴黎贸易和公司注册处 (RCS) 登记的编号为 662 042 449,受金融市场管理局 (AMF) 监管。托管人职责描述:法国巴黎银行,履行适用于基金的法规中所描述的任务:
摘要 — 随着通信容量的提高,用于数字预失真 (DPD) 以校正宽带功率放大器 (PA) 中非线性的深度神经网络 (DNN) 已变得突出。 然而,在快速 DPD 探索和客观 DPD 模型比较方面,开源和独立于测量设置的平台仍然存在空白。 本文介绍了一个用 PyTorch 编写的开源框架 OpenDPD ,以及用于 PA 建模和 DPD 学习的相关数据集。 我们引入了一个密集门控循环单元 (DGRU)-DPD,通过一种新颖的端到端学习架构进行训练,与模拟 PA 相比,它在具有非常规传输特性的新数字发射器 (DTX) 架构中的数字 PA (DPA) 上的表现优于以前的 DPD 模型。测量结果表明,我们的 DGRU-DPD 实现了 200 MHz OFDM 信号的 -44.69/-44.47 dBc 的 ACPR 和 -35.22 dB 的 EVM。OpenDPD 代码、数据集和文档可在 https://github.com/lab-emi/OpenDPD 上公开获取。索引术语 — 数字预失真、行为建模、深度神经网络、功率放大器、数字发射器
本指南的制定工作由 Habuchi Takahide(日本金融服务局)、Jon Fishman 和 Sandra Garcia(美国财政部)以及 FATF 秘书处的 Ken Menz 和 Tom Neylan 牵头。项目团队得到了 Evan Gallagher(澳大利亚 AUSTRAC)、Amr Sayed Rashed(埃及洗钱和恐怖主义融资打击部门)、Mirzosharif Sharipov(欧亚集团秘书处)、Gabriel Hugonnot 和 Jon Isaksen(欧盟委员会)、David Sabban(法国 ACPR)、Pierre Offret(法国经济和财政部长)和 Pierre Subiger(法国金融市场管理局)、Fabian Rieger(德国财政部)、Elad Wieder(以色列洗钱和恐怖主义融资禁止局)、Francesca Picardi(意大利财政部)、Kawada Yuji 和 Matsuzawa Arisa(日本金融服务局)、Ricardo Cacho(墨西哥财政和公共信贷秘书处)、Rachel Huen 和 Evadne Ong(新加坡金融管理局)、Annette Frésard 和 Giulia Mariani(瑞士金融市场监管局)、Vincent Cottier 和 Melanie Friedli(瑞士联邦财政部)、Caroline Horres(美国财政部)和 Val Szczepanik(美国证券交易委员会),
I. 引言 近年来,数字射频 (RF) 发射器 (TX) 越来越受欢迎。在数字域中实现发射功能有许多优势,例如,可以省去模拟模块,如可变增益放大器、失调消除数模转换器 (DAC) 和预驱动器。RF 发射器(无论是模拟还是数字)面临的最大挑战是线性度和效率之间的权衡,这反过来又导致了许多线性化技术的出现。由于芯片温度会随 TX 输出功率而有很大变化,因此必须实时继续线性化;也就是说,如果前台校准技术试图校正高度非线性的输出级,则它们会被证明是不够的。本文介绍了一种新的 TX 线性化方法,可在后台校正静态和动态非线性。校正的有效性允许设计 DAC 以实现具有几乎任意积分非线性 (INL) 的最大效率。以宽带码分多址 (WCDMA) 标准为例,简单、紧凑的架构提供了迄今为止报告的最高效率。该发射器采用 28 纳米标准 CMOS 技术实现,可提供 + 24.1 dBm 的功率,相邻信道功率比 (ACPR) 为 − 35.4 dB,总效率为 50%。
1. 人工智能高级专家组 (2019)。可信人工智能的道德准则。布鲁塞尔:欧盟委员会。2. 欧洲银行管理局 (2020)。欧洲银行管理局大数据和人工智能报告。巴黎。3. Joost van der Burgt (2019)。金融领域使用人工智能的一般原则。阿姆斯特丹:荷兰银行。4. ACPR (2018)。人工智能:金融行业面临的挑战。巴黎:法国审慎监管局。5. FSB (2017)。金融服务中的人工智能和机器学习:市场发展和金融稳定影响。巴塞尔:金融稳定委员会。6. Tractica (2019)。报告:人工智能市场预测。网址:https://tractica.omdia.com/research/artificial-intelligence-market-forecasts/ 7. DnB 和 AFM (2019)。保险业的人工智能:一项探索性研究。8. WEF(2018 年)。金融服务的新物理学:了解人工智能如何改变金融生态系统。世界经济论坛。9. Mutanen, T.、Nousiainen, S. 和 Ahola, J.(2010 年)。客户流失预测 - 零售银行案例研究。10. Feloni, R.(2017 年)。消费品巨头联合利华一直在使用智力游戏和人工智能招聘员工
过往表现并非未来业绩的保证或可靠指标。所有投资均有风险,可能贬值。对冲基金和其他另类策略涉及高风险,建议潜在投资者注意,这些策略仅适用于财力充足、投资无需流动性且能够承担经济风险(包括可能完全亏损)的人士。业绩可能不稳定;投资基金可能会亏损。这些投资策略无法保证在所有市场条件下都有效或适合所有投资者,每位投资者都应评估其长期投资能力,尤其是在市场低迷时期。相关性是两种证券相互之间如何变动的统计指标。各种指数或证券之间的相关性或与通货膨胀之间的相关性基于特定时间段的数据。这些相关性在未来或不同时间段可能会有很大变化,从而导致更大的波动性。本材料包含经理的意见,此类意见如有更改,恕不另行通知。本材料仅供参考,不应视为投资建议或任何特定证券、策略或投资产品的推荐。无法直接投资于非管理指数。本文所含信息来自被认为可靠但不保证的来源。PIMCO 一般向合格机构、金融中介机构和机构投资者提供服务。个人投资者应联系自己的金融专业人士,以确定最适合其财务状况的投资选择。这不是对任何非法或未经授权司法管辖区内任何人的要约。| Pacific Investment Management Company LLC,650 Newport Center Drive, Newport Beach, CA 92660 受美国证券交易委员会监管。| PIMCO Europe Ltd(公司编号 2604517,11 Baker Street, London W1U 3AH, United Kingdom)由英国金融行为监管局 (FCA)(12 Endeavour Square, London E20 1JN)授权和监管。 PIMCO Europe Ltd 提供的服务不适用于散户投资者,散户投资者不应依赖此通讯,而应联系其财务顾问。| PIMCO Europe GmbH(公司编号 192083,Seidlstr. 24-24a,80335 Munich,德国)、PIMCO Europe GmbH 意大利分公司(公司编号 10005170963,Corso Vittorio Emanuele II, 37/Piano 5, 20122 Milano,意大利)、PIMCO Europe GmbH 爱尔兰分公司(公司编号 909462,57B Harcourt Street Dublin D02 F721,爱尔兰)、PIMCO Europe GmbH 英国分公司(公司编号 FC037712,11 Baker Street,London W1U 3AH,英国)、PIMCO Europe GmbH 西班牙分公司(NIF W2765338E,Paseo de la Castellana 43,Oficina 05-111, 28046 Madrid, Spain) 和 PIMCO Europe GmbH 法国分公司 (公司编号 918745621 RCS Paris, 50–52 Boulevard Haussmann, 75009 Paris, France) 均根据德国证券机构法 (WpIG) 第 15 条由德国联邦金融监管局 (BaFin) (Marie-Curie-Str. 24-28, 60439 Frankfurt am Main) 授权和监管。意大利分公司、爱尔兰分公司、英国分公司、西班牙分公司和法国分公司还受到以下机构的监管:(1) 意大利分公司:根据意大利综合金融法第 27 条,国家公司和交易所委员会 (CONSOB) (Giovanni Battista Martini, 3 - 00198 Rome); (2)爱尔兰分行:根据《2017 年欧盟(金融工具市场)条例》第 43 条(经修订),爱尔兰中央银行(地址:New Wapping Street, North Wall Quay, Dublin 1 D01 F7X3);(3)英国分行:英国金融行为监管局(FCA)(地址:12 Endeavour Square, London E20 1JN); (4) 西班牙分行:国家证券市场委员会 (CNMV) (Edison, 4, 28006 Madrid) 依据第 168 条和第 203 至 224 条规定的义务以及《证券市场法》 (LSM) 第 V 部分第 I 节和第 217/2008 号皇家法令第 111、114 和 117 条规定的义务;以及 (5) 法国分行:ACPR/法国银行 (4 Place de Budapest, CS 92459, 75436 Paris Cedex 09) 依据 2014/65/EU 金融工具市场指令第 35 条并受 ACPR 和 AMF 的监督。PIMCO Europe GmbH 提供的服务仅向《德国证券交易法》 (WpHG) 第 67 部分第 2 款定义的专业客户提供。个人投资者无法获得这些服务,因此个人投资者不应依赖本通讯。 | PIMCO (Schweiz) GmbH(注册于瑞士,公司编号 CH-020.4.038.582-2,地址:Brandschenkestrasse 41 Zurich 8002,瑞士)。PIMCO (Schweiz) GmbH 提供的服务不向散户投资者提供,散户投资者不应依赖本通讯,而应联系自己的财务顾问。| PIMCO Asia Pte Ltd(注册编号 199804652K)受新加坡金融管理局监管,是资本市场服务牌照持有人和豁免财务顾问。资产管理服务和投资产品不提供给未经授权提供此类服务和产品的人士。| PIMCO Asia Limited 获得证券及期货事务监察委员会颁发的牌照,根据《证券及期货条例》可进行第 1、4 和 9 类受监管活动。 PIMCO Asia Limited 是韩国金融监督管理委员会注册的跨境全权投资管理公司(注册号 08-02-307)。未经授权提供此类服务和产品的个人不得使用资产管理服务和投资产品。| PIMCO Investment Management (Shanghai) Limited 单位 3638-39,中国上海自由贸易试验区世纪大道 8 号上海国金中心二期,邮编 200120(统一社会信用代码:91310115MA1K41MU72)在中国证券投资基金业协会注册为私募基金管理人(注册号 P1071502,类型:其他)| PIMCO Australia Pty Ltd ABN 54 084 280 508,AFSL 246862。本出版物在编写时未考虑投资者的目标、财务状况或需求。在作出投资决策之前,投资者应寻求专业建议,并考虑本文所含信息是否适合其目标、财务状况和需求。| PIMCO Japan Ltd,金融工具业务注册号码为关东财务局长(金融工具公司)第 382 号。PIMCO Japan Ltd 是日本投资顾问协会、日本投资信托协会和第二类金融工具公司协会的成员。所有投资均包含风险。并不保证投资本金一定能保全,或一定能获得一定的回报,投资可能会蒙受损失,一切盈亏均由投资者承担。各类费用及开支的金额、最高金额、计算方式及其总额将根据投资策略、投资业绩状况、管理期及资产未清偿余额而有所不同,故此不能在此详列。| 太平洋投资管理股份有限公司为独立经营管理之公司,本公司经主管机关核准之营业执照编号为(110)金关投顾信字第020号,本公司注册地址为110台北市信义区忠孝东路五段68号40楼,电话为+886 2 8729-5500。| PIMCO 加拿大公司(199 Bay Street, Suite 2050, Commerce Court Station, PO Box 363, Toronto, ON, M5L 1G2)的服务和产品可能仅在加拿大某些省份或地区提供,并且只能通过为此目的授权的经销商提供。| PIMCO 拉丁美洲 Av. 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