路孚特（Refinitiv）：亚太金融公司如何采用人工智能和机器学习（英文版）（19页）.pdf

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路孚特（Refinitiv）：亚太金融公司如何采用人工智能和机器学习（英文版）（19页）.pdf

1、在全球关注从COVID-19流感大流行中恢复的同时，令人鼓舞的是，亚太地区有适当的驱动因素推动金融服务业采用人工智能和机器学习（AI/ML）应用程序。在2020年充满挑战的市场环境中，我们见证了使用可信数据的已建立模型如何受到COVID-19前所未有的影响的检验。然而，我们的报告揭示了一个越来越积极的前景：整个亚太地区的金融公司可以将这种无处不在的混乱转变为未来的明显优势。这些金融公司已经成熟了他们的AI/ML生命周期，我们看到大量的投资将AI/ML投入生产，更重要的是，扩大规模。同样重要的是，亚太地区拥有更好更快地构建AI/ML模型的数据，甚至超越了COVID-19。替代数据源的使用迅速增加

2、。事实上，我们的研究显示，使用商品（34%）、供应链（31%）和航运数据（23%）的公司数量超过了其他地区类似的金融服务公司。亚太地区金融公司在使用非结构化数据方面取得了巨大的进步。通过发展先进技术（如深度学习）方面的专业知识，这个充满活力的地区将自己定位为新兴主题（包括可持续投资、私人市场和实时交易分析）的全球领导者。我们的研究还强调亚太地区将利用AI/ML投资研究、创意产生和绿色金融。40%的金融公司报告称，他们已经部署了AI/ML用于投资研究和创意生成。亚太地区近44%的公司将ESG数据用于AI/ML，因为向可持续金融的转变加快了步伐，而中国则为变革敲响了警钟。来自AI/ML公司和金融服务公司的新兴技术专家构成了推动AI/ML在该地区发展的关键驱动力。随着越来越多的数据科学专业人士在金融行业的任期从数月延长到数年，以及主流金融专业人士转向以数据科学为中心的角色，人才缺口正在缩小。其结果是思想的汇合，在整个领域产生了创新的涟漪。亚太地区的市场正在确认它们作为大型金融机构可靠增长引擎的作用，我们看到全球对更多亚太地区见解的需求正在上升。对于该地区来说，没有更好的机会来推动需求，并在全球范围内提供生产级AI/ML数据和技术能力。

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