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2025年2月
欢迎使用2月的银行技术，为您带来银行，付款和金融科技领域的最新故事。新的气候金融科技在英国打开了虚拟的门，称为零。这家初创企业与新的CrowdCube广告系列一起推出了以可持续性为中心的货币应用程序，其目标是830万英镑的未兑换估值。使用集成的GreensCore功能在应用程序中测量可持续支出，该功能为专有指数的日常交易的碳足迹进行了评分。创始人兼首席执行官理查德·西奥（Richard Theo）说，这是“任何人以人们可以与之互动的方式提出个人可持续性”。他解释说：“货币和银行应用程序传统上将碳足迹作为每笔交易的碳足迹。这是有趣的数据，但这并不是赋予任何人采取行动减少其影响的形式。”同时，TRED的另一家绿色银行金融科技公司正在关闭。建立在
IFZ FinTech 研究 2024 - hub.hslu.ch - 卢塞恩应用科学与艺术大学
在快速发展的金融技术（简称“金融科技”）领域，IFZ 金融科技研究 2024 首次全面考察了瑞士和列支敦士登金融科技领域的现状和进展。在这两个国家，金融科技公司都是金融行业重要的技术解决方案提供商，这从该行业的显著增长中可见一斑。到 2023 年底，瑞士金融科技行业已拥有 483 家公司，年增长率为 11%，其中列支敦士登拥有 22 家金融科技公司。采用人工智能和区块链等新技术概念的公司越来越多，表明金融科技公司在瑞士和列支敦士登金融中心发挥着技术创新者的作用。金融科技适应性的另一个指标是可持续发展公司的数量不断增加，到 2023 年底将达到 49 家，年增长率超过 50%。这两种趋势以及其他趋势将金融科技定位为一种变革力量，有可能塑造瑞士和列支敦士登金融业的未来。
人工智能的实验性规则：道德和习俗的沙箱
欧盟最近的立法和政策举措旨在提供灵活、创新友好且面向未来的监管框架。主要例子是欧盟人工智能协调计划和最近发布的欧盟人工智能监管提案，它们提到了试验监管沙盒的重要性，以便在人工智能创新与潜在风险之间取得平衡。监管沙盒最初是在金融科技领域开发的，通过放弃其他适用规则、指导合规性或定制执行，为选定数量的创新项目创建了一个试验平台。尽管关于监管沙盒和人工智能监管的文献不断涌现，但这些预期性或有时是适应性监管框架的法律、方法和道德挑战仍未得到充分研究。这篇探索性文章深入探讨了在人工智能监管背景下允许实验工具的一些好处和复杂性。本文的贡献是双重的：首先，它将监管沙盒的采用置于更广泛的监管实验方法讨论中；其次，它对人工智能监管沙盒的设计和实施的未来步骤进行了反思。
人工智能 - 欧洲议会
欧盟就人工智能规则达成协议：但监管机构能否跟上科技的速度？大西洋理事会，2023 年 12 月 云计算与生成式 AI 之间的竞争关系 布鲁盖尔，2023 年 12 月 政策制定者应使用 SETI 模型为 AI 末日情景做准备 数据创新中心，2023 年 12 月 欧盟的量子技术和网络安全：还有很长的路要走 欧洲政策研究中心，2023 年 12 月 在科技领域，布鲁塞尔效应的消亡被大大夸大了 欧洲改革中心，2023 年 12 月 人工智能对女性的攻击：伊朗技术支持的道德法对妇女权利运动意味着什么 外交关系委员会，2023 年 12 月 柏拉图、爱情和欧洲人工智能法案的哲学问题 欧洲国际政治经济中心，2023 年 12 月 美国贸易代表办公室放弃数字规则手册：对中国有潜在好处 彼得森国际经济研究所，2023 年 12 月
金融科技词汇表
本文件是在阿拉伯区域金融科技工作组 (WG) 的授权下编写的，该工作组旨在交流知识和专业知识、加强阿拉伯监管机构的能力以及在公共和私营部门的阿拉伯和国际专家之间建立点对点网络，以促进金融科技产业和促进创新。金融科技词汇表旨在通过用英语定义术语并提供阿拉伯语和法语的等效术语来增强对金融科技术语的理解，从而阐明相关的金融科技活动。然后，它被设计为 14 个章节，涵盖不同的金融科技领域。此外，并将定期审查。词汇表的第二版受益于巴林 Benefit Company 的 Nezar Maroof 先生的宝贵评审。对本词汇表的任何疑问，请联系：Nouran Youssef，工商管理博士，高级金融部门专家，阿拉伯货币基金组织经济部，金融部门发展部，Corniche Street，PO Box 2818，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国电话。 +971 2617 1454 电子邮件：Economic@amfad.org.ae；FintechWG@amf.org.ae，nouran.youssef@amf.org.ae；网站：www.amf.org.ae 本词汇表中所述的工作仅属于作者本人，并不一定反映阿拉伯货币基金组织的观点。
量子材料的出现
引言 纵观人类历史，技术的重大进步通常都伴随着材料革命。例如石器时代后青铜工具的发明、铁取代青铜、受工业革命刺激并推动的钢和铝冶金术的发展，以及使当今数十亿美元科技领域大部分得以实现的硅的优化和表面钝化。今天，量子材料领域类似的颠覆性进步可能源自新兴的量子信息科学 (QIS) 领域，该领域利用量子自由度进行信息存储和处理。1 操纵和利用量子态的技术将彻底改变当前的计算、传感、存储和通信范式。“量子材料”一词的范围相当广泛，涵盖了所有性质主要由量子力学原理和现象决定的材料。量子材料与其他材料的一个主要区别在于它在宏观长度尺度上表现出量子力学效应。事实上，一切物质都是依据微观尺度上的量子力学原理，由基本量子粒子和准粒子（即电子、空穴、自旋和声子）构成的，例如
通过深度学习转换金融科技-IJRPR
认知能力与深度学习模型的融合使金融技术领域的智能数据分析的新时代（Fintech）引入了。随着数据体积和数据复杂性的指数增长，对可以提取有意义见解的强大工具的需求越来越多。深度学习模型已通过利用其从非结构化数据学习层次结构表示的能力来成为改变游戏的解决方案。通过模仿人脑的复杂结构和功能，这些模型具有有效处理多种数据类型和揭露一次难以捉摸的模式的能力。本文深入研究了认知融合的概念，其中深度学习模型和认知能力的融合以显着的精确性和效率导致智能数据分析。本文的目标是双重的。首先，它旨在对深度学习模型的架构和组成部分进行全面的了解，使其高度适合金融科技领域中的智能数据分析任务。将探索深度学习的基本构建基础，包括神经网络架构，激活功能以及训练过程，使这些模型能够从复杂数据集中提取见解。其次，本文深入研究了广泛的应用，深度学习模型在金融科技中证明了它们在智能数据分析中的能力。然而，随着采用深度学习模型进行智能数据分析会加速，各种挑战和道德考虑表现出来。这些应用程序涵盖了计算机视觉，自然语言处理，异常检测，预测分析，建议系统和个性化医学，从而改变了数据驱动的决策的景观。可解释性是一个至关重要的挑战，需要进一步的研究来理解和解释这些模型的决定。在培训过程中固有和引入的偏见对于确保公平和公平的结果至关重要。可伸缩性在大数据时代提出了另一个重大挑战。此外，道德考虑，包括数据隐私，安全性和负责任的AI实践，必须在Fintech中使用深度学习模型的智能数据分析的最前沿。总而言之，通过深度学习模型实现的认知融合表明了金融科技领域的智能数据分析领域的范式转移。本文提供了有关该概念的全面概述，探讨了架构，应用程序，挑战和未来的方向。通过理解和利用认知融合的力量，组织可以解锁宝贵的见解，做出明智的数据驱动决策，并推动各个行业的创新。认知融合的旅程才刚刚开始，通过应对挑战并拥抱负责任的AI实践，我们可以最大程度地利用深度学习模型在金融科技的智能数据分析领域中的潜力。
金融科技报告 GFF 2024
过去十年，印度金融科技领域发生了显著变化，成为创新、包容和增长领域的全球领导者。印度金融科技行业正处于发展的关键时刻，已成为全球第三大金融科技市场，仅次于美国和中国，拥有 26 家独角兽企业和 120 家潜在的 Soonicorns，总市值约为 1200 亿美元以上。在技术进步、监管改革和 10,000 多家初创企业的创业精神的推动下，这一发展历程重新定义了全国金融服务的交付方式，推动印度走向无实体、无纸化和无现金经济。我们正站在下一波金融科技增长的风口浪尖，1400 多家公司筹集了 310 亿美元以上，我们必须反思已取得的里程碑，了解当前的动态，并确定上市道路上未来的机遇。该行业在过去 15 年中逐渐成熟，为 65 多家公司在未来七年内上市提供了机会，使印度成为全球最大的金融科技上市市场之一。
人工智能的实验性规则：道德和习俗的沙箱
欧盟最近的立法和政策举措旨在提供灵活、创新友好且面向未来的监管框架。主要例子是欧盟人工智能协调计划和最近发布的欧盟人工智能监管提案，它们提到了试验监管沙盒的重要性，以便在人工智能创新与潜在风险之间取得平衡。监管沙盒最初是在金融科技领域开发的，通过放弃其他适用规则、指导合规性或定制执行，为选定数量的创新项目创建了一个试验平台。尽管关于监管沙盒和人工智能监管的文献不断涌现，但这些预期性或有时是适应性监管框架的法律、方法和道德挑战仍未得到充分研究。这篇探索性文章深入探讨了在人工智能监管背景下允许实验工具的一些好处和复杂性。本文的贡献是双重的：首先，它将监管沙盒的采用置于更广泛的监管实验方法讨论中；其次，它对人工智能监管沙盒的设计和实施的未来步骤进行了反思。
科技巨头反垄断悖论 - 斯坦福法学院
在当代美国科技领域，苹果、亚马逊、谷歌、Meta 和微软等公司通过提供表面上的“免费”服务发挥着无与伦比的影响力。本文质疑这种“免费”模式的真实性，认为消费者通过提供个人数据实际上是一种交换。我们批判性地审查了消费者福利标准在反垄断法中的应用，该标准使这些公司能够在不触发传统反垄断审查的情况下积累巨大的市场力量。法院一直避免将现有的反垄断原则应用于这些公司，主要是因为在消费者福利标准下过度依赖消费者价格作为竞争损害的试金石。我们认为，这种错误应用加剧了市场集中度，从而抑制了创新并对脆弱的消费者群体和小型企业造成不成比例的影响。为了纠正这种解释上的失误，我们主张将数据重新概念化为一种货币。这种理论转变将改善消费者福利标准应用中普遍存在的不协调现象，为监管机构和州检察长提供更细致的反垄断和消费者保护执法指标。本文分为四个部分