9728太阳集团ღ★✿，太阳成集团tyc234cc[主页]ღ★✿。澳门太阳城ღ★✿，太阳成集团tycღ★✿，太阳集团见好就收9728ღ★✿，人工智能管理ღ★✿。太阳成ღ★✿。人工智能（AI）是研究开发模拟人脑思维的理论ღ★✿、方法ღ★✿、技术及应用的一项前沿性学科ღ★✿，该项技术从20世纪50年代萌芽ღ★✿，再到2022年11月OpenAI公司发布聊天机器人程序ChatGPT的标志性事件发生至今ღ★✿，随着数据量爆炸式增长ღ★✿、算力迅速提升和新算法的不断涌现ღ★✿，人工智能的研究领域不断扩大ღ★✿，正逐步成为驱动新一轮科技革命的战略性技术ღ★✿。党中央ღ★✿、国务院一直高度重视人工智能发展ღ★✿。2023年4月28日ღ★✿，中共中央政治局会议指出ღ★✿，要重视通用人工智能发展ღ★✿，营造创新生态ღ★✿，重视防范风险ღ★✿。习近平总书记多次强调“要深入把握新一代人工智能发展的特点ღ★✿，加强人工智能和产业发展融合ღ★✿，为高质量发展提供新动能”ღ★✿。近年来ღ★✿，人工智能在境内外被广泛应用到银行ღ★✿、保险ღ★✿、证券等金融领域ღ★✿。这一趋势对于场外衍生品而言ღ★✿，既是机遇也是挑战ღ★✿。场外衍生品市场作为金融市场的重要组成部分ღ★✿，具有非标准化ღ★✿、灵活性高ღ★✿、精细化ღ★✿、业务链条长等特点ღ★✿，业务开展中涉及反洗钱ღ★✿、市场趋势判断ღ★✿、风险和运营管理以及大量的数据处理ღ★✿。人工智能ღ★✿，特别是其机器学习和深度学习技术ღ★✿，与场外衍生品市场的业务需求高度契合ღ★✿。但是人工智能在具体应用中也面临一系列挑战ღ★✿，包括但不限于ღ★✿：数据采集环节客户隐私和知识产权保护问题ღ★✿，数据处理环节的数据质量问题ღ★✿，模型输出结果的可解释性难题ღ★✿，以及模型治理层面的安全与合规挑战等ღ★✿。

　　本文总结了人工智能在境内外场外衍生品领域的主要应用场景ღ★✿，通过分析其在场外衍生品应用方面遇到的挑战ღ★✿，从宏观和微观两个层面对人工智能在场外衍生品领域的应用进行展望ღ★✿。境内外场外衍生品业务中人工智能的主要应用场景

　　以境内场外期权为例ღ★✿，一般而言ღ★✿，其交易全流程包括ღ★✿：客户业务申请与资质审查ღ★✿、协议签署ღ★✿、交易询报价ღ★✿、交易达成ღ★✿、交易对冲执行ღ★✿、交易簿记和报送ღ★✿、盯市管理和追保ღ★✿、合约终止及结算ღ★✿。具体流程如下图所示ღ★✿：

　　场外衍生品客户尽调和准入是业务的初始环节ღ★✿，该环节涵盖客户交易目的核查ღ★✿、资金来源审核ღ★✿、投资者适当性要求匹配及协议签署等关键内容ღ★✿。目前ღ★✿，人工智能的主要应用场景包括反洗钱ღ★✿、客户资料完备性识别和合同解析等ღ★✿。

　　反洗钱（Anti-Money Launderingღ★✿，简称“AML”）是所有金融业务活动中（包含场外衍生品）客户尽调的关键ღ★✿。伴随金融交易的数字化和全球化趋势ღ★✿，传统上主要依赖于人工识别的AML工作方法ღ★✿，面临着如审核负担过重ღ★✿、新式洗钱手段层出不穷的挑战ღ★✿，这也导致目前金融机构识别并上报可疑交易活动的比率偏低ღ★✿，削弱了机构对洗钱可疑活动的识别分析能力ღ★✿。在这种背景下ღ★✿，2023年6月21日ღ★✿，谷歌云宣布推出反洗钱人工智能（AML AI）[2]ღ★✿，这款产品综合机器学习（ML）方法生成客户风险评分替代了传统的交易警报机制ღ★✿。基于银行提供的日常经营数据ღ★✿，评分模型对交易模式ღ★✿、网络行为和了解你的客户（KYC）数据进行综合分析ღ★✿，识别筛选高风险零售客户及企业客户ღ★✿。AML AI可通过处理具有较高复杂度的大规模数据集ღ★✿，以适应不同评分对象的个体差异ღ★✿，以此提供更准确的结果ღ★✿。资料显示该产品已由汇丰银行投入测试使用ღ★✿，汇丰银行反馈称其用于追踪虚假线索的调查时间大幅减少ღ★✿，AML AI提高了该银行在反洗钱识别ღ★✿、检测和预防洗钱活动的能力ღ★✿。

　　境内具体应用方面ღ★✿，中国工商银行BRAINS是该银行运用大数据和人工智能技术澳门太阳集团网站ღ★✿，按照“风险为本”要求打造的覆盖反洗钱工作全流程的智能反洗钱系统[3]ღ★✿。该系统以大数据分析ღ★✿、人工智能等技术为支撑ღ★✿，实现了基于客户维度开展身份识别及风险评级ღ★✿，系统支持大额可疑监控ღ★✿、甄别及上报闭环ღ★✿，还能提供统一的客户全景视图展示信息全貌ღ★✿。系统涵盖客户ღ★✿、产品和机构评级ღ★✿，可疑监控等多项流程ღ★✿，服务银行ღ★✿、基金等九类不同行业客户ღ★✿，每日监控7000万笔交易ღ★✿，协助机构大幅提升可疑交易上报率和可疑交易信息上报质量ღ★✿。

　　机器人流程自动化(Robotic Process Automationღ★✿，简称“RPA”) 是一种基于人工智能和机器学习技术的自动化软件ღ★✿，能够模拟人类在计算机上执行的操作ღ★✿，通过自动化处理大量重复ღ★✿、规则明确的日常事务ღ★✿，实现提升工作效率ღ★✿、减少人为错误和降低成本的目的ღ★✿。RPA被视为人工智能在业务流程自动化领域的一种应用ღ★✿，即AI人工智能助手的一种ღ★✿。在场外衍生品客户尽调和准入过程中ღ★✿，有证券公司积极应用RPA技术帮助提升资料收集ღ★✿、校验等环节的执行效率ღ★✿，减少操作差错ღ★✿，如在客户资料提交界面ღ★✿，运用RPA方法校验客户准入资料的完备性ღ★✿。

　　摩根大通（J.P.Morgan）近年来在人工智能ღ★✿、自动化交易等领域投入大量研发资源ღ★✿，在一份2018年发布的策略更新报告中ღ★✿，详细介绍了该集团digital everything的科技战略ღ★✿。摩根大通创建了人工智能卓越中心（XAI COE）ღ★✿，由人工智能研究所领导ღ★✿，将研究人员和从业者聚集在一起ღ★✿，开发和共享技术ღ★✿、工具和框架ღ★✿，通过在顶级AI/ML场所发布来推进最先进的技术ღ★✿。[4]2017年初ღ★✿，摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN（Contract Intelligence）ღ★✿，这款工具利用机器学习技术驱动ღ★✿，并运行在摩根大通的私有云平台上ღ★✿。COIN只需要几秒钟就可以完成原先律师和贷款审核人员每年需要上万小时才能完成的工作ღ★✿，并且大大减少了以往人工分析可能出现的错误ღ★✿。摩根大通曾经每年由于人为失误造成的合同错误超过12000例ღ★✿，而COIN的应用则大大减少了这类错误的发生ღ★✿。

　　场外衍生品定价模型方面ღ★✿，由于缺乏相对高流动性的市场ღ★✿，场外期权的价格往往直接由量化模型计算得到ღ★✿。场外衍生品对冲方面ღ★✿，一般是利用希腊字母Deltaღ★✿、Gammaღ★✿、Vegaღ★✿、Theta等为对冲交易设定风险敏感性参数ღ★✿，基于希腊字母的计算和量化模型构成衍生品交易的基础ღ★✿。模型使用过程中ღ★✿，同样存在风险ღ★✿，其风险主要来源包含模型使用不当ღ★✿、模型设计错误ღ★✿、不正确的模型输入和假设ღ★✿、模型实现差错ღ★✿、模型由于市场变化不再适用等ღ★✿。如何降低模型风险的研究一直在进行中ღ★✿。早在2008年ღ★✿，摩根大通量化策略分析师Hans Buehler开始考虑用一种基于数据驱动的新方法开展衍生品对冲ღ★✿，依靠机器学习技术来对冲衍生品ღ★✿，而不是用传统的Black-Scholes等模型ღ★✿。Buehler的真正目标是让机器学习如何为复杂的场外衍生品形成可复制的投资组合ღ★✿，他将其称为“深度对冲”ღ★✿，并在一篇题为《Deep hedging》的论文中描述了这种方法ღ★✿。深度对冲模型使用强化学习方法将对冲交易的投资决策建模为神经网络模型输出ღ★✿，模型使用的特征集包括ღ★✿：对冲工具交易成本ღ★✿、市场动量信号ღ★✿、新闻舆情信号及历史对冲数据等ღ★✿。该模型不依赖于特定的市场模型及前提假设ღ★✿，能够将交易工具成本ღ★✿、流动性约束ღ★✿、买卖价差等真实市场信号纳入同一神经网络进行分析处理ღ★✿。Buehler通过实证分析认为基于该深度对冲模型的对冲结果相对经典Heston模型有一定的比较优势[5]ღ★✿。基于上述研究成果ღ★✿，2018年以来摩根大通开发使用Flow Trader(数据驱动对冲算法的一个分支)以对冲标准普尔500指数和欧洲斯托克指数(Euro Stoxx)日本樱花vpsv2exღ★✿，据其全球股票主管杰森•西佩尔(Jason Sippel)称ღ★✿，约70%的Euro Stoxx指数期权交易是机器自动完成[6]ღ★✿。

　　场外衍生品对冲交易可能受到宏观经济因素的影响ღ★✿。2023年ღ★✿，摩根大通推出一个人工智能驱动的鹰鸽模型（Robo-Fedwatchers）澳门太阳集团网站ღ★✿，旨在破译美联储的政策信息并发现潜在的交易信号[7]ღ★✿。摩根大通的最新成果显示ღ★✿，当两次联邦公开市场委员会(FOMC)会议之间ღ★✿，发言人鹰派倾向的三个月平均值上升10个百分点时ღ★✿，短期利率大约会上涨10个基点ღ★✿。当模型显示美联储发言人在两次会议之间的鹰派立场上升时ღ★✿，下一份FOMC政策声明就会变得更加鹰派ღ★✿，这会导致一年期美债收益率上涨ღ★✿。相关模型的训练数据是过往25年以来的美联储声明和央行官员们的讲话ღ★✿，使用的是基于ChatGPT的语言模型ღ★✿，根据摩根大通所谓的“鹰鸽指数”（Hawk-Dove Score）对政策信号进行了从宽松到紧缩的评级ღ★✿，再将具体评分与一系列资产表现挂钩ღ★✿。通过预测政策的变化ღ★✿，发出可交易的信号ღ★✿。

　　基于AI大语言模型的虚拟客服以其强大的自然语言处理能力和深度学习能力ღ★✿，在金融行业（包括衍生品业务）得到了广泛应用ღ★✿。2023年3月日本樱花vpsv2exღ★✿，彭博发布一篇关于Bloomberg GPT开发情况的研究论文《Bloomberg GPT: A Large Language Model for Finance》[8]ღ★✿，文章详细介绍了这一全新的大规模生成式人工智能（AI）模型ღ★✿。该大语言模型（LLM）专门针对各类金融数据进行训练ღ★✿，以全方位支持金融领域的自然语言处理（NLP）任务ღ★✿。金融领域的复杂性和独特的术语使其需要特定领域的模型ღ★✿。该模型为目前已知的最大的领域特定数据集ღ★✿，建立了500亿参数ღ★✿。为训练Bloomberg GPTღ★✿，彭博构建了一个全面的数据集“FINPILE”ღ★✿，主要由英文金融信息组成ღ★✿，包括新闻ღ★✿、文件ღ★✿、新闻稿ღ★✿、网络爬取的金融文件ღ★✿，以及从彭博档案库中提取的社交媒体消息ღ★✿。同时彭博将FINPILE 与公共数据集进行叠加ღ★✿，成为了包含超7,000亿词例(tokens) 的大型训练语料库ღ★✿，其中彭博“FINPILE” 贡献了3635亿词例(tokens)ღ★✿，占比51.27% ღ★✿，且该部分的数据质量更高ღ★✿。彭博基于BLOOM 训练了一个500 亿参数的纯解码器（decoder-only）因果语言模型ღ★✿，其在金融任务上的表现明显优于现有的类似规模的开放模型ღ★✿，同时在一般NLP基准测试中的表现仍持平或更好ღ★✿。该模型将帮助彭博改进现有的金融NLP任务ღ★✿，如市场情绪分析ღ★✿、命名实体识别ღ★✿、新闻分类和问题回答等ღ★✿。此外ღ★✿，还将调动彭博终端上的海量数据ღ★✿，将人工智能蕴藏的潜力带到金融领域ღ★✿。

　　随着国内大语言模型技术的逐渐优化ღ★✿，其在金融领域（包括金融衍生品）的客服和辅助研究等场景逐渐落地ღ★✿。根据观察ღ★✿，近两年国内部分交易商基于国内大语言模型开发的人工智能小程序ღ★✿，可供符合资质的用户及公司内部授权用户自助查询其场外衍生品的交易信息ღ★✿，包括标的信息ღ★✿、衍生品规模ღ★✿、资金保证金情况ღ★✿、合同以及合约状态澳门太阳集团网站ღ★✿、授信限额等ღ★✿。该工具的使用有效提高了衍生品业务的运营效率ღ★✿，同时方便内部授权员工随时查询其服务客户的交易情况ღ★✿，更加高效及时地服务客户ღ★✿。

　　构建场外衍生品的风险监控指标体系(如风险价值潜在未来暴露ღ★✿、交易对手违约风险等)及相应的履约保障机制同样需要基于复杂的模型ღ★✿，相关领域人工智能模型得到了广泛运用ღ★✿。

　　在构建高效率的风险监控体系方面ღ★✿，AI/ML已在一定程度上成为提高效率和生产力同时降低成本的代名词ღ★✿。这些技术能够以更快的速度处理和分析大量非结构化数据ღ★✿，极大减少人为干预程度ღ★✿，降低运营ღ★✿、监管和合规成本ღ★✿。根据全球审慎监管机构的要求ღ★✿，AI/ML驱动的风险管理解决方案也可用于模型风险管理（回溯测试和模型验证）和压力测试ღ★✿。AI/ML解决方案帮助金融机构提高预测精度ღ★✿、优化变量选择过程ღ★✿，并进行更细致的数据分割[9]ღ★✿。这些解决方案被用于信用风险建模ღ★✿、欺诈检测和交易员行为监控ღ★✿。2024年3月ღ★✿，Johnson金融集团宣布与Derivative Path公司开展合作ღ★✿，使用云平台推进利率衍生品创新ღ★✿，包括风险管理ღ★✿。其中ღ★✿，Derivative Path是一家资本市场技术和衍生品服务的提供商ღ★✿，其使用人工智能等数据开发的云平台 Derivative Edge包含利率ღ★✿、外币和商品风险管理ღ★✿，可在衍生品交易的整个生命周期（从结构化到合规性）提供一对一的端到端支持[10]ღ★✿。

　　鉴于人工智能在各领域应用过程中产生的风险日益暴露及其影响的不断提升ღ★✿，境内外关于人工智能的监管立法逐步增多ღ★✿，且多国监管口径逐步趋于一致ღ★✿。代表性的事件包括ღ★✿：

　　（1）2023年5月25日ღ★✿，新西兰信息专员办公室（OPC）发布《生成式人工智能指南》ღ★✿，指出生成式人工智能对新西兰公民个人信息的使用应遵守新西兰2020年《隐私法》ღ★✿；

　　（2）2023 年 7月10 日ღ★✿，中国网信办等七个部委联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》ღ★✿，该办法明确规定其立法目的是促进生成式人工智能健康发展和规范应用ღ★✿；

　　（3）2023年11月ღ★✿，英国召开AI安全峰会ღ★✿，28个国家发布《布莱切利宣言》推动全球在人工智能方面的合作ღ★✿，共同识别风险以制定跨国政策缓释风险ღ★✿；

　　（4）2024年5月21日ღ★✿，欧盟理事会批准《人工智能法》ღ★✿，这一全球首部人工智能领域综合性监管法规遵循“基于风险”的方法ღ★✿，旨在规范人工智能的应用ღ★✿，侧重于制定与数据透明ღ★✿、分类分级监管和问责制度有关的规则ღ★✿，保护公民基本权利ღ★✿。该法将在2024年8月2日正式生效ღ★✿。

　　我们参考境内外相关人工智能立法规制ღ★✿，并结合人工智能在场外衍生品领域的应用实际ღ★✿，总结出人工智能在场外衍生品领域应用可能存在以下几个方面的挑战ღ★✿：

　　人工智能ღ★✿，尤其是机器学习（ML）需要大量的数据进行训练和优化ღ★✿，但这些数据可能存在质量问题ღ★✿、隐私保护问题等ღ★✿，尤其金融机构使用非自研的第三方人工智能服务ღ★✿，或者同一金融机构不同部门均需要使用同一客户信息进行人工智能系统数据处理等情况下ღ★✿，涉及数据来源的合法性ღ★✿、授权是否充分ღ★✿、隐私保护是否到位等问题ღ★✿。数据安全和隐私保护涉及多项法律ღ★✿，需要预防AI应用中侵犯个人隐私ღ★✿、泄露商业秘密ღ★✿、传播虚假信息等情况发生ღ★✿。欧盟理事会批准通过的《人工智能法》包含六项基本原则日本樱花vpsv2exღ★✿，其中关键的一点即为隐私和数据治理原则ღ★✿，要求人工智能提供者要开展数据治理ღ★✿，涉及使用数据训练模型的高风险人工智能系统必须加入训练ღ★✿、验证和测试数据集ღ★✿。根据《中华人民共和国个人信息保护法》ღ★✿，机构在收集和处理个人信息时必须明确目的ღ★✿、方式和范围ღ★✿，确保数据安全ღ★✿，防止数据泄露或非法使用ღ★✿，并需要获得数据主体的同意ღ★✿。另外ღ★✿，跨境场外衍生品业务等可能涉及数据跨境传输的情况下ღ★✿，还需要注意符合《中华人民共和国网络安全法》ღ★✿、《中华人民共和国数据安全法》等法律及《促进和规范数据跨境流动规定》等规范性文件的要求ღ★✿，针对信息类别ღ★✿、数量与传输地域履行安全评估和备案批准手续ღ★✿，确保数据传输活动的合规和安全ღ★✿。

　　AI深度学习模型由于其复杂的内部结构常被视为“黑箱”ღ★✿，给监管机构和用户理解及验证模型决策过程带来挑战日本樱花vpsv2exღ★✿。基于算法“黑箱”的存在ღ★✿，如AI在场外衍生品运营环节的应用中ღ★✿，因客户对AI输出的过程无法获知ღ★✿，若结果与实际情况差异较大ღ★✿，则可能降低客户体验ღ★✿。《人工智能法》的另一重要原则为透明度原则ღ★✿，即人工智能系统的开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性ღ★✿，同时应使用户意识到他们与人工智能系统的交流或互动ღ★✿，以及适当告知用户该人工智能系统的能力ღ★✿、限制以及对其权利的可能影响ღ★✿，并要求在全生命周期的运行中ღ★✿，提供者对于人工智能的使用与运行进行日志留档ღ★✿，并提供给外界必要的透明度和相关信息ღ★✿。

　　人工智能技术本身也可能存在一些技术风险日本樱花vpsv2exღ★✿，例如算法的准确性和稳定性ღ★✿、网络安全等问题ღ★✿，尤其是生成式AI技术的应用ღ★✿，其产生的内容可能会出现“编造”的内容ღ★✿，且从数据输入到结果产生并未形成可以完全验证准确的闭环ღ★✿，从而对使用者产生信息误导ღ★✿。尤其在场外衍生品定价ღ★✿、风险控制等领域的AI应用中日本樱花vpsv2exღ★✿，前述问题致使模型结果产生重大偏差将可能导致金融机构对冲受损ღ★✿，甚至出现风险暴露或风险交叉ღ★✿。《人工智能法》要求金融机构建立完善的技术风险管理制度和技术保障措施进行防范和管理ღ★✿，人工智能系统的开发和使用方式应尽量减少意外伤害澳门太阳集团网站ღ★✿，必须在随附使用说明中声明准确性指标ღ★✿，且能够抵御错误ღ★✿、故障ღ★✿，抵御有意利用系统漏洞第三方的攻击ღ★✿，并在出现问题时保持稳健ღ★✿。

　　随着AI的广泛应用ღ★✿，场外衍生品市场面临着前所未有的变革和机遇ღ★✿。目前ღ★✿，从尽调准入到交易结算ღ★✿，AI逐步嵌入场外衍生品的各个业务环节ღ★✿，可以预见未来相关应用会更加广泛ღ★✿。为促进AI高效发展并确保其在金融行业的安全有效服务ღ★✿，可以从宏观和微观两个维度对其应用进行展望ღ★✿。

　　2023年中央金融工作会议明确指出要加快建设金融强国ღ★✿，全面加强金融监管ღ★✿，有效防范化解金融风险ღ★✿。2024年1月16日ღ★✿，习近平总书记在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班上发表重要讲话强调ღ★✿，中国特色金融发展之路ღ★✿，既遵循现代金融发展的客观规律ღ★✿，更具有适合我国国情的鲜明特色ღ★✿，与西方金融模式有本质区别ღ★✿。参考2023年国家网信办联合多部委发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》ღ★✿，办法明确生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管理念ღ★✿，在该理念指引下未来金融行业人工智能应用相关监管机制有望进一步健全澳门太阳集团网站ღ★✿，打造坚持发展和安全并重ღ★✿、促进创新和风险治理相结合的人工智能应用框架ღ★✿。

　　从AI的发展历史可知ღ★✿，智能算力是AI规模发展的基础ღ★✿，而云算力是最优解决方案ღ★✿。不同机构各自研发的算力利用率较低ღ★✿，集中算力可以减少AI模型不同研发机构的重复投入ღ★✿。2023年4月ღ★✿，国家（上海）新型互联网交换中心（SHIXP）发布全国首个算力交易集中平台——上海算力交易平台ღ★✿，满足各行业对大模型的需求ღ★✿，试运行期间14家算力产业链相关单位与SHIXP签约并入驻平台ღ★✿。金融业对于人工智能的算力需求与日俱增ღ★✿，行业主体有望借力人工智能基础设施建设东风ღ★✿，进一步深入人工智能应用场景ღ★✿。

　　金融企业构建完善的内部治理结构ღ★✿，有利于将AI应用决策过程贯穿企业经营管理和风险合规治理的全过程ღ★✿，使得AI应用更加符合企业的战略与风险管理目标ღ★✿。例如ღ★✿，在组织架构方面ღ★✿：企业可以通过设立建立AI数据治理委员会（或作为IT治理委员会的分会）ღ★✿，涉及使用数据训练模型的高风险人工智能系统须加入训练ღ★✿、验证和测试数据集ღ★✿，这些数据集须经过适当的数据治理和管理实践ღ★✿。在模型管理方面ღ★✿：企业可以对内部使用的AI模型进行分类分级ღ★✿，建立ღ★✿、实施ღ★✿、记录ღ★✿、维护和定期对模型库进行评审回溯ღ★✿，用以识别和分析与人工智能相关的风险ღ★✿。通过积极探索运用AI模型治理有益举措ღ★✿，监督AI项目的决策ღ★✿、研发ღ★✿、测试和实施全流程ღ★✿，确保其满足透明性和可解释性ღ★✿、稳健性和安全性等原则ღ★✿，更好地服务企业战略目标与风险管理需要ღ★✿。

　　金融企业完善AI相关的合规管理机制ღ★✿，包括数据来源的合规性ღ★✿、数据和系统的知识产品归属及授权的合规性ღ★✿，系统权限合规性ღ★✿、跨境数据使用的合规管理ღ★✿、系统使用履行报备程序的合法性等ღ★✿。通过这些措施ღ★✿，满足AI系统的合规性和道德性等原则ღ★✿。

　　AI技术日新月异ღ★✿，未来金融企业有望进一步加强对高级管理人员和员工的AI知识和技能培训ღ★✿。对于AI系统的使用日本樱花vpsv2exღ★✿，人的作用并非仅体现在控制输入和使用输入ღ★✿，而是需要相关人员ღ★✿，尤其是系统负责人等管理人员能够理解系统局限性ღ★✿，并在适当情形下放弃或否决其产出ღ★✿，做到对于系统的干预和监督ღ★✿，必要时停止系统ღ★✿。通过提高员工对AI的理解和操作能力ღ★✿，可以更好地利用AI工具进行风险管理和决策支持ღ★✿，同时减少误操作和技术风险ღ★✿。