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加密做市商就是“幕后庄家”？

提供了更多的工具和手段，例如机器学习、大数据等，以优化交易决策和风险管理。流动性激励这里顺带提一下 Uniswap 创新性提出的 AMM 也是做市商的一种，他可以允许任何人参与做市并获得报酬，DeFI 也因此得以快速发展起来，并且不断创新；合规和监管加强阶段随着加密市场的发展，监管机构对于加密交易的监管力度也在不断加强。总体而言，加密做市商不断发展和演变以满足市场需求并提供更高效的买卖环境，贯穿加密市场的整个时期，在其中扮演着重要角色。做市商的盈利方式与传统做市商一样，加密做市商也是通过买卖的价差来获得利润。但是，由于加密市场缺乏监管，作恶成本极低，信息流和主动权主要掌握在这些行业顶端手中，做市商在加密行业的形象很容易和「庄」挂钩，散户投资者很容易成为其收割的对象。 1）做市商的盈利方式主要来自以下几个方面（可以放在台面上说的）：买卖价差（Spread）：做市商通过在市场上同时提供买入和卖出的报价，利用买卖价差来获取利润。他们会将买入价设置较低，卖出价设置较高，从中获得差价利润。这种差价通常被称为「Spread」，是做市商最主要的盈利来源之一；交易手续费：做市商在提供流动性的同时，也会根据平台的规定收取手续费。这些手续费是参与者支付给平台的费用，做市商作为提供流动性的角色，可以从中获得一部分作为盈利；套利交易：做市商通常会利用不同平台之间的价格差异或市场波动来进行套利，以获取利润。这种套利操作通常需要快速的执行速度和高度的自动化买卖系统；流动性奖励：一些平台或协议会通过流动性激励机制向提供流动性的做市商提供奖励，例如 Token 奖励。可以看出，做市商的收益来源主要有两块： A.服务于项目方 B.服务于交易平台 2）做市商与项目方的关系项目方与做市商的关系主要通过提供流动性服务来建立，尤其是新项目刚上线时，需要做市商进行价格管理，做市商起到的作用主要三点： A.提供流动性 B.稳定价格，防止价格过高或过低导致项目失败 C.市值管理，提高项目知名度除了提供流动性，做市商还会帮项目方制定 Token 价格策略以及帮助团队套现。做市商与项目方的合作条款和合同会规定双方的权利和义务，包括准备金要求、合作期限、利润分成等问题。总体而言，项目方与做市商的合作方式和条款会根据双方的具体情况而有所不同，需要在协商一致的基础上进行合作，并遵守相关法律框架。做市商会选择知名项目来合作增加品牌曝光度，项目方也会选择知名做市商，来增加项目成功率。需要注意的是，很多做市商，在是做市商的同时，也是投资机构，这样可以对投资项目进行更好的扶持。 3）做市商与交易平台的关系流动性作为交易平台最根本的基建，所以平台会给予做市商很多优惠，例如手续费折扣、杠杆资金、出入金额度、API 内部通道以及机构客户账户 / 账务体系等，这些优惠旨在吸引并支持做市商为交易平台提供流动性支持。需要注意的是，不同的平台可能对做市商有不同的要求和合作模式。有些平台可能会指定特定的做市商合作，新项目上线后，项目必须和指定做市商合作才能上市。做市商作为加密行业的食物链顶端，但并不保证一定能盈利，也会面临市场风险和流动性风险。之前的 luna 崩盘带来的连锁反应导致做市商全面溃败，市场流动性枯竭，不过这也和这个行业监管不完善，行业不透明等问题，存在各种挪用用户资金，随意加杠杆等问题有关。其中 Alameda Research 便是典型代表。主流做市商在加密行业存在许多做市商，但由于加密市场与传统金融还有很大差距，做市商与交易平台合作，很容易形成垄断，市场的流动性被几家大型市商主导，我们这里介绍几个目前比较知名的（很多项目的做市商是没公开的，所以只列出部分）： Jump Trading: 一家成立于 1999 年的高频交易巨头。做市项目：Solana 生态、各类 dex、LUNA、MASK、LDO 等； WintermuteTrading：2017 年成立的数字资产算法交易公司。做市项目：OP、BIUR、ARB 等； DWF Labs：成立全球性的 Web3 风险投资和做市商，23 年突然进入大众视野。做市项目：CFX、MASK、ACH、FET，YGG，近期因 YGG、DODO 等项目的大幅波动而被指责操纵市场； Sigma Chain：在瑞士注册的加密资产买卖公司，SEC 在针对某安的诉讼文件中称 CZ 为其实际所有者； Galaxy Digital：成立于 2018 年的加密和区块链资产管理公司； B2C2：一家成立于 2015 年的加密金融服务公司，在全球范围内进行加密资产的交易和市场制造； GSR：一家成立于 2013 年的加密金融服务公司，总部位于香港的； Amber Group：一家总部位于香港的全球性加密金融科技公司，成立于 2017 年。很多项目的做市服务与具体细节，处于未公开状态，很多言论是通过一些做市人员访谈透漏出来的只言片语，大多处于「闷声发大财」的状态。毕竟，让普通投资者知道是谁「割」了他，名声也不保，还不如处于隐匿状态。就如之前的 WLD 做市相关信息以及各种细节，还是推上有网友从各种细节中扒出来的。小结以上，便是关于做市商的相关内容，作为加密市场的关键参与者，做市商在维持市场流动性、提高市场效率和降低成本方面发挥着重要作用。对于投资者来说，了解做市商的相关知识，将有助于参与市场。来源：金色财经

金色财经2023-08-27

安洁科技：公司主要为国内外消费电子智能终端品牌大客户提供相关精密功能性器件、精密结构件和模组类等产品

董秘：感谢您的关注，数据资产入表将会对大数据设备需求增加，公司对数据领域的发展保持持续关注，积极探索适合自身业务的相关发展机会。投资者：请问公司现阶段是否为华为手机供应零部件？安洁科技董秘：感谢您的关注，公司主要为国内外消费电子智能终端品牌大客户提供相关精密功能性器件、精密结构件和模组类等产品。投资者：你好，人民币兑美元相对贬值，是否有助提高公司外销产品的竞争力？2022年年报显示有近5000万美元存款，是否形成汇兑收益？安洁科技董秘：感谢您的关注，人民币兑美元相对贬值对公司的出口业务及美元结汇业务有一定利好，具体的汇兑收益情况请关注公司后续发布的定期报告。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-08-26

TDAO|面向全球打造“食物银行”联盟,从食物浪费到互助的再分配

（2）TDAO-GPT 随着大数据的发展和成熟，对于数据的合理高效利用。TDAO将融合AI智能算法技术、深度学习和自然语言处理技术，旨在成为一个强大的自然语言生成模型TDAO-GPT，可实现包括大数据采集、处理、存储、分析，可视化等方面的技术。利用TDAO-GPT可基于用户的行为轨迹，进行分析洞察用户的潜在需求，然后关联匹配。利用TDAO-GPT对数据的抓取，分析哪些地区对哪些食物的需求，参与用户可根据自己的食物情况在食物银行进行共享并获得TDAO通证奖励，吸引全球用户共同参与，确保食物的均衡有效分配，更好的解决食物危机。（3）DeFi金融产品聚合器 DeFi金融产品聚合器（Earn Collection）是一款自动选取可获得最高收益的收益聚合器，虹吸各DeFi产品价值，其目标是以一种无损方式为持有资产赚取最大化收益。Earn Collection会基于程序化筛选自动提供被认为是当下市场最优的收益策略列表同时也会发现跨协议套利机会,这一过程实际上是聚合了当前市场中的各个DeFi产品。另外，Earn Collection还允许用户自行提供策略（需持有一定的TDAO通证）,经过社区投票被通过成为可选择收益策略后，策略提出者可共享策略池中的收益。 DeFi金融产品聚合器涵盖产品： ●TDAO支付体系 ●TDAOSwap ●Inancial Enhancement Insurance理财增强型保险 ●Lighting Lend一键式聚合借贷 ●金融衍生品交易所 ●大数据存储中心 ●更多....... （4）可视化元宇宙 TDAO将融合全新的技术理念，构建为一个安全、多元化、高效能、高沉浸感、强逼真不断自动扩展的开放型去中心化自治可视化元宇宙——TDAOMeta，围绕“衣、食、住、行、教育、医疗、金融稳定和健康等”孵化多元化的生态作用于千万家需要帮助的用户群体，让社区成员与内容创造者可以完全拥有并获得他们的劳动成果给他们带来的全部价值。 TDAO将号召所有用户利用空余时间进入该元宇宙世界进行教育、健康知识、食品知识等的宣传与交流，让社交交流与劳动进行价值变现。同时，TDAOMeta元空间将模拟现实世界，制定特定的商业体系和经济系统，推出元宇宙城市。用户可通过在该元宇宙城市中进行各种工作岗位的打工，或者经营店铺，以及参与城市的创建工作，获取薪酬。此外，TDAOMeta元空间将搭建元宇宙公益站，通过元宇宙公益站进行爱与捐赠的宣导，让用户将关爱与鼓励变成习惯，拒绝情感冷漠，拒绝欺骗，传递爱与祝福，让世界都充满爱与希望。 TDAO将合作伙伴、参与用户、捐助者、志愿者和社区领袖联系起来，和网络中的“食物银行”做出行动并有效地支持社区。以“仁爱、互助”为理念，进行“食物银行”的全面布局，并通过多样化的商业布局，为贫困人群提供更多机会，联合各界人士一起解决世界上最复杂挑战的根本原因，同时对数百万人的生活产生积极影响。来源：金色财经

金色财经2023-08-26

Databricks正在洽谈新一轮融资估值将达430亿美元

据两位知情人士透露，美国大数据及人工智能公司Databricks Inc.正与T. Rowe Price洽谈新一轮融资事宜，该公司的估值将因此达到430亿美元。知情人士说，谈判是初步的，可能会破裂。如果本轮融资成功，Databricks的估值将大大高于在两年前由Counterpoint Global领投的那轮融资中获得的380亿美元的估值。

金融界2023-08-26

刘永好谈人工智能竞争：不少传统制造企业都有一些焦虑，这大可不必

给来讲，让大家深刻的认识到必须拥抱这个大数据，必须拥抱智能制造，就是形成共识。第二，从组织上进行保证，成立了相关的这个工作组，有相关的这个主要的负责人来负责。从人事上、从管理上、从财务上、从销售上、从生产营运上，从车间班组进行调整进行变革，使得更适应这种大数据带来的智能化使用。第三，成立了相应的公司，新希望投资了七八家机器人的公司，我们想今后的制造业有可能有一些机器人来代替人。 “对于人工智能，我们去投资它，了解它，熟悉它，通过我们组织的改造，通过我们的投资行为，又通过我们的学习行为，让我们心里面逐步的清醒了，我们不应该焦虑，我们应该勇敢的站起来去拥抱这种大的变革变化。”刘永好说。

金融界2023-08-25

华夏ETF收盘解读：关注房地产/豆粕

计算50ETF(516630.SH)、大数据50ETF(516000.SH)及人工智能AIETF(515070.SH)分别下跌5.35%、4.86%及4.23%。AI主题在经历了上半年的火热之后，目前处于估值回归阶段，近期快速下跌，我们之前反复提醒了其下行趋势以及是否止跌仍需观察，目前看短期超跌态势，等待企稳信号，但下一轮投资机会仍需时间修复以及新的刺激因素。今日豆粕ETF（159985.SZ）持续走高，短期看豆粕作为淡水养殖的主要饲料，在日本核废水排海之后需求量有上升的空间，此外，市场近期的焦点在于巴拿马运河的限行将会增加运输费用以及减少国内供应，因此国内豆粕表现较海外强势，对于事件驱动的机会，投资者需把握好交易节点。地产板块受首套房贷“认房不用认贷”纳入“一城一策”工具箱刺激盘中异动，房地产ETF基金(515060.SH)收涨1.58%，盘中一度冲高近3%。地产板块经过近期回调，基本重回前期低点，前期下行后价格已充分反应行业的走弱，可适当低吸博弈后续政策面的交易机会。 3、 ETF交易洞察：今日两市主要受TMT板块的拖累而下行，前期积累较大涨幅的板块，在熊市往往会成为杀跌对象。今日两市收跌但北向资金流出幅度较小、政策面上有关部门召开会议呵护市场，美债收益率、汇率等近期企稳，金融机构引导汇率稳定的意图比较明确，整体环境并不差。但市场的上涨和下跌趋势都有惯性，往往对一个逻辑演绎到过度，叠加投资者情绪的催化，估值会从一个极端走向另一个极端，目前的市场正处于下跌惯性当中，关注今晚相关人员发言，美有关部门对利率及CPI数据的表述及本周末政策面变动，或成为两市变盘点。当下的点位指数下行空间非常有限，我们坚持在模糊的低估区间分批布局、定投参与，贱取如珠玉。结合上文分析，战略上建议均衡增配300ETF基金（510330.SH）、中证1000ETF(159845.SZ)、科创50ETF（588000.SH）及恒生科技指数ETF（513180.SH）等底仓，战术上可结合政策及热点事件，对房地产ETF基金(515060.SH)、豆粕ETF（159985.SZ）等进行波段交易。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-25

雷军：小米研发大模型的方向是轻量化和本地部署

表了一种新的训练范式。我们将其总结为：大数据、大任务、大参数。 -大数据：指需要用海量的数据去训练，让模型从中自动挖掘出所需的信息。通常采用自监督或者无监督学习方式，无需人工标注就可以提炼规律、学习知识，从而提升模型的眼界。 -大任务：指学习的目标足够复杂、覆盖面广。这样才能“强迫”模型按照模块化、高类聚、低耦合的方式组织知识点，实现举一反三的泛化能力。 -大参数：指模型的知识容量。大模型的参数规模越大，模型的表达能力和学习能力也就越强。在这个范式中，我们认为大数据和大任务是不可或缺的。如果没有大数据，模型不可能学到丰富的常识；如果没有大任务，知识点和技能点不可能在模型中有机高效地组织起来。 0 2 布局人工智能全力突破大模型 ▍以AI为基石，沉淀技术积累我们基于未来的思考与理解，选择对人类文明有长期价值的战略方向，并坚持长期持续的投入。我们已经布局了12个技术领域，99个细分赛道，未来五年（2022-2026）至少投入1000亿以上的研发经费！ AI是未来的生产力，也是小米长期持续投入的底层赛道。小米很早就对人工智能进行布局，2016年小米AI实验室成立，并组建了第一支视觉AI团队，今年4月成立专职大模型团队，历经7年6次扩展，小米人工智能团队已经有3000多人，逐步建立了视觉、语音、声学、知识图谱、NLP、机器学习、多模态等AI技术能力。成为浪潮之上的角逐者，必须有对技术的沉淀和积累。作为小米AI技术的“试验田”和“弹药库”，小米AI实验室会研发中长期的前沿技术，围绕小米业务做储备，在集团需要的时候输出“弹药”。小米对AI的深刻认识与掌握的技术能力，也有效地赋能了手机、机器人等各个业务板块。大模型是未来科技的发展趋势，更是下一个人工智能的高地。2021年开始，小米就对大模型的方向特别关注，并开展了对话大模型的预研工作。在闲聊对话场景下，依托于月活超过1.15亿的智能语音助理小爱同学，小米研发了参数规模为28亿的对话模型，达到了当时同等参数规模下业界的较高水平。这为小米积累了多卡分布式训练的经验，为后续开展大规模语言模型训练奠定了基础。 ▍小米大模型：轻量化、本地部署小米拥有品类众多的设备，是全球规模领先的消费级物联网平台。设备多样，使用场景也各不相同，一个大模型难以兼顾。如果把一部分大模型能力下放到端侧，不仅能更好地保护用户隐私、而且有机会在本地实现千人千面的个性化定制。软硬结合，生态连结，这是大模型技术与小米生态结合的最优方案，让用户既可以拥有数据安全，又可以拥有大模型的先进生产力。因此，“轻量化、本地部署”是小米大模型技术的主力突破方向。目前，我们自研的13亿参数的端侧模型已经在手机端跑通，部分场景效果媲美60亿模型在云端的运算结果。与早些时候市场上放出的手机端大模型的方案相比，小米会调整模型结构和参数大小，适配各种芯片在内存和算力上的特点，致力于达到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。 0 3 布局人工智能全力突破大模型 ▍自有数据更懂小米数据上，我们自己挖掘整理的训练数据占比达到了80%，其中小米自有的产品和业务数据量达到3TB。因此我们的大模型最懂小米的产品，最懂小米的业务。 ▍效率和效果的最佳平衡结构上，我们根据对Transformer结构的理解，融合了自身的实践经验进行改良；并且充分考虑设备端芯片的特色要求，合理设置模型的宽度和深度，致力于达到效率和效果的最佳均衡。▍更多策略更少浪费训练策略上，采用小米提出的ScaledAdam优化器和Eden学习率调度器，显著提升收敛速度的同时减少了优化器中显存的浪费。由于模型的知识容量有限，需要更精巧地安排训练数据的顺序，使得模型尽可能多地掌握知识点和技能，减少参数的浪费，以此实现“轻量化”。 ▍为用户隐私安全保驾护航模型部署到端侧后，信息不用上传到云端，所有计算都在本地进行，可以从根本上保证用户隐私不被泄露。即使在端云结合的服务框架下，隐私信息会存储在端侧，涉及它们的计算也尽可能在端侧完成。即使偶尔需要使用云端的能力，信息也会经过处理和加密。 0 4 仰望技术星空脚踏体验实地截至2023年8月10日，小米自研的大规模预训练语言模型MiLM-6B，参数规模为64亿，在权威中文评测榜单C-EVAL和CMMLU中位列同等参数规模大模型第一。在C-Eval评估中，MiLM-6B 的平均分为60.2，总榜单排名第10、同参数量级排名第1。 “C-Eval”是由上海交通大学、清华大学、爱丁堡大学共同构建的一个针对基础模型的综合中文评估套件。它由 13948 道多项选择题组成，涵盖 52 个不同学科和四个难度级别，覆盖人文、社科、理工，及其他专业四个大方向，用以帮助中文社区研发大模型。在CMMLU评估中，MiLM-6B在Five-shot和Zero-shot 测试中的平均分分别为57.17和60.37，均位列中文向模型第1。 “CMMLU”是一个综合性的中文大模型评估基准，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题，涉及自然科学、社会科学、人文、以及常识等，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。通过打榜，验证了我们对特定垂域进行定向增强的技术能够达到怎样的效果，这也是用轻量化模型进行业务定制的必备能力。虽然小米大模型取得了优异的成绩，但我们不会把榜单排名与用户体验画上等号。好成绩的背后，更重要的还是打磨技术、沉淀方法论，将它们运用到产品，提升用户体验才是我们的终极目标。科技应着眼于解决问题，以需求与应用为落点。小米大模型采用“轻量化、本地部署”的方案，能够更好地解决多场景、个性化的用户需求。一方面，大模型本地运行无需担心“弱网、无网”情况，且响应速度快，使用稳定；另一方面，在提供更加个性化服务的同时，也能够更好地保护用户隐私，让技术真正改善用户体验，让成绩真正落地有效。 0 5 始终坚持小米愿景始终坚持技术为本铁律小米作为一家科技公司，将始终坚持我们的愿景、价值观：让所有人都能享受科技带来的美好生活，同时始终坚持技术为本的铁律，持续加大研发投入。2023年，小米研发投入预计会超过200亿。此外，截至目前，我们的全球专利数已超过32000+件。质量也非常高，在《全球5G标准必要专利及标准提案研究报告（2023）》中，首次进入全球前十，可以说，在榜的企业，小米是最年轻的，速度最快的！小米还很年轻，但是在技术投入与技术积累上，已经走在前列，取得了巨大的进展。时代在不断变化，小米也在不断成长，这一次小米科技战略升级，代表着我们不仅要对现在的生活有贡献，也要对人类未来的生活进步发展有贡献，构建我们的核心竞争力，成为一家真正伟大的科技公司。未来，小米将扩大模型规模，不断探索端云结合、多模态融合的大模型解决方案，与小爱同学、MIUI、IoT、机器人、汽车等业务结合，提升小爱同学的理解能力与智能家居指令的识别能力等，给予用户更加个性化的智能体验，按照我们的思路，走出不一样的道路。

金融界2023-08-25

AIGC有望打破保险代理人“杀熟”模式

为保险行业的热门话题。AIGC旨在通过大数据分析、机器学习等技术手段，帮助保险公司在海量信息中精准挖掘潜在客户，提高营销效率，降低成本。 AIGC的发展历程可追溯到20世纪90年代，当时保险公司开始尝试使用基于数据挖掘的营销策略。随着互联网和社交媒体的兴起，保险公司开始利用这些渠道进行营销。而如今，人工智能技术的成熟使得保险公司能够更精准地定位潜在客户，提高营销效果。在实际应用中，AIGC已经取得了一些显著的成果。例如，某大型保险公司通过与AIGC公司合作，实现了营销效率的提升。具体而言，该保险公司利用AIGC采集了大量客户数据，对潜在客户进行了精准画像，并根据其需求推出了定制化的保险产品。这一策略使得该公司的营销成本降低了30%，同时业绩也得到了显著提升。保险营销的本质是保险价值理念传播在金融服务的领域中，保险营销占据着举足轻重的地位，它既是一个行业的发展动力，也是消费者需求满足的关键环节。然而，对于保险营销的本质，人们的理解各不相同。有些人将其视为推销保险产品的过程，有些人则认为保险营销是一种市场策略。然而，在我看来，保险营销的本质在于传播保险的价值理念。保险营销，简单来说，就是通过各种手段，让更多的人了解和接受保险产品，从而激发其购买欲望的过程。然而，这只是保险营销的表面现象。深入探究，你会发现，真正的保险营销是通过传播保险的价值理念，改变人们的保险观念，提高人们对保险的认识和需求。这种价值理念的传播，主要表现在以下几个方面：首先，保险公司通过保险营销向消费者传达保险的保障意义。让消费者理解，购买保险并非是消费，而是对自己和家庭的一种保障投资。这种保障不仅包括物质保障，也包括精神保障，让消费者在面对未知的风险时能有更多的应对手段。其次，保险营销通过传播保险的价值理念，让消费者认识到保险是一种生活的必需品，而非奢侈品。保险公司通过各种方式，让消费者明白，保险并非只有在出现意外时才有作用，而是在日常生活中，作为一种风险分散的工具，满足人们对于稳定和安全的需求。再者，保险营销通过传播保险的价值理念，也在塑造和强化整个社会的风险意识。保险公司通过各种渠道和手段，让更多的人认识到风险的存在，并了解到保险在应对风险中的重要作用。这不仅有利于提高社会的风险管理水平，也有助于推动社会的发展和进步。因此，我们可以看出，保险营销的本质并非只是推销保险产品，而是通过传播保险的价值理念，改变人们的保险观念，提高人们对保险的认识和需求。为了实现这个目标，保险公司需要不断创新和改进营销策略，以更有效地传播保险的价值理念。在未来的发展中，保险公司需要更加注重对保险价值理念的传播，以此为核心，打造出更具有吸引力和竞争力的保险产品，以满足消费者的需求。同时，保险公司也需要通过持续的创新和改进，提高自身的服务质量，提升消费者对保险的信任度和满意度。 AIGC从本质上改变了保险价值传播的效率与方式在保险业务中，如何有效地传播保险价值是关键。传统的保险营销方式，如广告、推销和客户服务等，虽然仍然发挥着重要作用，但随着人工智能和大数据等技术的发展，AIGC（人工智能生成内容）正在为保险价值传播带来全新的变革。AIGC不仅提高了保险价值传播的效率，更从根本上改变了其方式，对保险业产生了深远的影响。首先， AIGC技术可以通过分析海量的数据，为保险营销人员提供更准确的客户洞察。这有助于实现更好的个性化定制，将保险产品和服务精准地传递给目标客户。通过更好地理解客户需求和行为模式，保险营销人员可以有效地传达保险价值，并提供符合客户期望的保险解决方案。这种个性化的传播方式不仅能够满足消费者的个性化需求，也提高了保险公司的营销效率。其次，AIGC技术可以在保险价值传播的过程中提供更好的客户体验。通过使用自然语言处理和机器学习等技术，保险营销人员可以提供更加智能化和个性化的客户服务。无论是通过聊天机器人、语音助手还是智能推荐系统，都可以使客户感受到更高效和便捷的服务，从而增强对保险价值的认知和接受度。这种自动化的服务方式，不仅能够随时解答用户的问题，提供及时的服务，更能够节省人力成本，提高服务效率。此外，AIGC技术可以高效高质量的输出专业保险内容，代理人可以将这些内容通过社交媒体、博客、视频等多元化的渠道，进行广泛的保险知识传播。这种多元化的传播方式，能够吸引更多的用户关注和学习，提高用户对保险的认知和理解。通过利用新兴的传播渠道和技术工具，AIGC改变了传统保险价值传播的方式和范围。总的来说，AIGC从本质上改变了保险价值传播的效率与方式。这使得保险业可以更加智能化、高效化地传递保险价值，满足客户的需求和期望，推动保险行业的发展和进步。然而，保险公司也需要面对并解决由此带来的挑战，以实现保险业的可持续发展。在未来的保险业中，如何有效利用AIGC技术进行保险价值传播将成为关键。保险公司应积极探索AIGC的应用场景，结合自身的业务特点和发展战略，制定出适合自己的AIGC应用策略。同时，保险公司也需要加强对AIGC技术的管理和监督，以确保其应用的安全性和合规性。 AIGC有望打破保险代理人“杀熟”模式，开启“陌生拓客”新通道在保险行业，代理人的销售模式一直是个热门话题。其中，“杀熟”模式屡遭诟病，即代理人倾向于向熟人推销产品，而忽视了对陌生人的销售。这种模式的优势在于，利用熟人关系可以有效地降低客户的不信任感，更容易促成交易。然而，随着人工智能的发展，特别是生成式人工智能AIGC的崛起，这种模式可能会被打破，开启“陌生拓客”的新通道。 AIGC的发展，使得代理人不再完全依赖于熟人关系。AIGC可以帮助保险代理人开启“陌生拓客”新通道，吸引和服务那些传统保险代理人未曾触及的客户群体。通过利用新兴的传播渠道和技术工具，AIGC可以打破传统的地域和人际关系限制，实现更广泛的市场覆盖。另外通过使用AIGC应用，代理人可以获取大量的客户数据，并通过深度学习和预测分析来分析这些数据。这使得他们能够更好地理解潜在客户的需求，并为其推荐最合适的保险产品。同时，AIGC也可以帮助代理人更好地管理他们的时间和任务，提高工作效率。但是，AIGC并不是要完全取代代理人，而是作为一种辅助工具，提升代理人的工作效率和质量。AIGC可以帮助代理人快速获取和整理信息，提供个性化的推荐，但最终的销售决策还是需要代理人根据具体情况做出。 AIGC为保险代理人提供十二大应用场景随着科技的发展，人工智能正在逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中AIGC（生成式人工智能）的发展更是为许多行业带来了前所未有的机遇。对于保险行业来说，AIGC的应用场景已经多达十二种，为保险代理人的工作带来了巨大的改变。 1.借助AIGC回答客户问题：保险代理人可以利用AIGC来回答客户的问题，提供即时的保险咨询和解答。 2.借助AIGC绘制用户画像：通过分析客户数据和行为模式，AIGC可以帮助保险代理人绘制客户的详细画像，了解他们的需求和偏好。 3.借助AIGC撰写营销软文：AIGC可以辅助保险代理人撰写吸引人的营销软文，提供更具吸引力和说服力的保险产品介绍和推广材料。 4.借助AIGC生成营销视频：AIGC可以帮助保险代理人生成专业的营销视频，用于宣传和推广保险产品。 5.借助AIGC提升专业能力：保险代理人可以利用AIGC提供的培训资源和学习材料，提升自己的专业知识和技能。 6.借助AIGC获取网络客户：通过利用AIGC提供的网络营销工具和技术，保险代理人可以吸引和获取更多的网络客户。 7.借助AIGC招募团队成员：AIGC可以帮助保险代理人筛选和招募合适的团队成员，提高团队的专业素质和能力。 8.借助AIGC策划营销活动：AIGC可以提供市场调研和数据分析支持，帮助保险代理人策划和执行有效的营销活动。 9.借助AIGC撰写培训课件：保险代理人可以利用AIGC生成培训课件，用于培训团队成员和提升业务能力。 10.借助AIGC培养团队成员：AIGC可以提供个性化的培训和学习计划，帮助保险代理人培养团队成员的专业素质和能力。 11.借助AIGC管理团队成员：AIGC可以提供团队管理工具和技术支持，帮助保险代理人有效管理团队成员和业务流程。 12.借助AIGC提升团队业绩：通过利用AIGC提供的数据分析和业绩评估工具，保险代理人可以提升团队的业绩和销售效果。这些应用场景可以帮助保险代理人更好地利用AIGC的技术和资源，提升业务能力，拓展客户群体，提高团队的专业素质和业绩水平。保险机构导入AIGC应用刻不容缓随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能（AIGC）在各个领域展现出了巨大的潜力，而在保险行业，AIGC的应用同样具有重大意义。首先，在数字化时代，保险行业正面临着来自科技公司和新兴企业的激烈竞争。这些公司利用人工智能和大数据等技术，正在改变保险行业的商业模式和用户体验。为了在激烈的竞争环境中保持竞争力，保险机构迫切需要导入AIGC应用来提升自身技术水平，并更好地满足客户需求。其次，现代消费者对于保险服务的期望不再局限于传统的保险代理模式。他们希望能够获得更快速、更便捷的服务，并且希望保险产品能够更好地符合自身需求。AIGC应用能够通过人工智能技术提供更好的个性化定制和用户体验，使保险机构能够满足用户的追求，从而吸引和保留更多的客户。再者、AI GC应用的导入可以帮助保险机构拓展新的商业模式和市场机会。通过借助AIGC技术，保险机构可以创新业务模式、开拓新的销售渠道，并探索与科技公司和合作伙伴的合作，以便在数字化时代获得更多的商机。保险机构导入AIGC应用刻不容缓。通过深入理解市场现状、把握挑战与机遇、制定有效的应对策略，保险机构能够充分利用AIGC技术，提升自身竞争力，实现可持续发展。在此过程中，不仅需要内部各部门的协同配合，也需要与外部合作伙伴共同探索和创新。

金融界2023-08-25

FameEX交易所自研百万级性能的“涡轮”撮合引擎到底有多好用!

组以上服务器，用来支撑撮合交易系统的庞大数据处理需求，同时采用先进的“分布式订单处理技术”来处理大批量实时、复杂的用户订单处理需求，并搭建四个高性能撮合引擎并行运作，极端情况下备用引擎自动连接，来保证平台24小时不间断交易，维持平台的稳定运转。一个优秀的交易平台，必然会为用户提供最优质的细节服务，无论在何种行情下，FameEX都未曾出现过因撮合交易负载过大而导致的系统宕机，相较于其他平台，FameEX的第三代“涡轮”内存撮合系统更具性能优势。7月下旬对“涡轮”撮合系统维护升级之后，FameEX会拥有更成熟更完善的交易系统，为用户带来更稳、更快、更深、更简单的交易体验。来源：金色财经

金色财经2023-08-25

跌超3%！云计算50ETF(516630)，大数据50ETF(516000)大幅下挫！

今日云计算50ETF（516630）、大数据50ETF（516000）开盘大幅下挫，一度跌超3%。云计算50ETF（516630）持仓股中，太极股份跌近10%，浪潮信息跌近8%，神州泰岳、中际旭创、星网锐捷跌幅靠前。近期消息面上，AI龙头概念股英伟达的业绩再超预期，验证了AI“前所未有的需求”。此外，近期相关部门印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》、国常会集体学习数字经济、国内《生成式人工智能服务管理暂行办法》8月15日起施行，相关板块的催化不断。展望后市，天风证券认为， AI已经从概念期逐步进入到了落地期，仍是A股市场非常强的一条核心投资主线。一方面，未来会有围绕大模型等AI应用的迭代，包括国内大模型和相关应用的发展。另一方面，当下海外一些科技巨头，针对AI的布局也在进一步深入。政策扶持数字经济力度不减，叠加AI大势所趋，云计算、大数据等板块在AI产业链中处于“卖水人”角色，应用场景明确，产业增长逻辑扎实，长期景气度向好。今日两大板块陷入深度调整，或为倒车接人良机？看好大数据、云计算赛道的用户，不妨定投云计算50ETF（516630）、大数据50ETF（516000），静候市场上涨。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-25

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