828 智能金融黑科技让银行们长牙齿是该让马云颤抖了.docx
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828智能金融黑科技让银行们长牙齿是该让马云颤抖了
【智能金融】黑科技让银行们“长牙齿”，是该让马云颤抖了！
董希淼
微信号ai-cps
功能引见OT技术（工艺+精益+自动化+机器人）和IT技术（云计算+大数据+物联网+人工智能）深度融合，在场景中构建：
外形感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知系统，实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新制造的产业互联生态链。
2018-01-28原文
收录于话题
近年来，以大数据、云计算、人工智能等前沿数字技术为代表的数字技术渐渐成为继农业革命、工业革命、信息革命后的又一次产业技术革新。
将来数字经济将成为时代主流，作为支撑数字经济的核心，金融科技正在加快对商业银行进展模式和运营业态的重塑。
一、数字经济成为我国经济增长的重要驱动力
在我国经济增速全体放缓的背景下，随着高速光纤以及无线网络的快速普及，数字化、智能化基础设备渐渐成为标配，数字技术成为支撑经济进展的重要力气：
一是大幅降低了信息猎取以及资源婚配的成本；二是为产业的专业化分工以及协同作业供应了条件；三是加速了新型组织外形的不断产生，有利于供需的精准婚配。
数字技术与产业的深度融合加快了传统产业转型升级的步伐,催生了快速进展的数字经济。
数字经济次要包含两个部分：
一是数字产业化，即数字经济的基础部分，包括电子制造业、软件服务业等。
二是产业数字化，即数字经济的融合部分，次要指传统产业与数字技术的结合所带来的质效提升。
目前产业数字化已占到数字经济总产值的77.23%。
从数字经济的总体规模来看，2016年已达到22.6万亿，占国内生产总值的比重超过30%。
依据中国信通院的统计显示，中国数字经济指数（DEI）的增速已经显著超过我国宏观经济景气指数，数字经济已成为拉动我国经济增长的次要驱动力。
二、数字经济时代金融科技为商业银行赋能
数字经济占行业添加值的比重呈现出按第一产业、其次产业、第三产业依次递增的特征。
2016年，服务业中数字经济占行业比重的均值达到29.6%，高于工业的17%和农业的6.2%。
金融业是第三产业的重要组成部分，随着金融科技全方位、深层次的“破门而入”，商业银行已经站在向数字银行全面转变的十字路口。
从电子渠道的普及，到移动互联、大数据、区块链、人工智能等前沿技术的渗透，金融科技正在加快对商业银行进展模式和运营业态的重塑，次要体现在以下几个方面：
一是业务模式的转变。
物理网点已经是商业银行赖以生存的核心，担当着获客、借贷、理财、领取结算等基本功能，但随着互联网技术的不断普及，电商平台、第三方理财等互联网企业将金融产品移动化、场景化，与客户的生活联系得更为紧密，在长尾客户的猎取上占据了确定的优势。
在此背景下，商业银行也加大了电子渠道的建设，乐观实施线上线下资源的整合，打造集产品、买卖、购物、互动于一体的综合性金融服务平台。
在经济下行时期，利用科技手段为金融服务赋能，有利于进一步降低运营成本，提升服务效率。
二是基础设备的优化。
近年来，网上银行、手机银行的普及，很大程度上使得银行的产品线上线下一体化进展。
同时，利用大数据、云计算等技术，商业银行乐观规划云平台建设，通过在“云”上建立与客户和合作伙伴互联互通的生态网络，与消费者保持7*24的实时在线，打破时间和空间上的限制，简化了工作流程，提升了运营效率。
三是风控力气的提升。
信息技术为商业银行注入活力，降低了两头成本，提高了业务的透亮 度。
与此同时，互联网风险叠加金融风险，加剧了二者间的传染性和系统性风险。
借助大数据和人工智能技术，商业银行的数据分析和处理力气不断提高，对于核心客户的数据进行挖掘与分析，能够准时监控到客户信息的变化，尽早发觉隐患，进一步处理银企间的信息不对称问题。
此外，生物识别技术在商业银行中渐渐普及，人脸识别、指纹识别、声纹识别等技术广泛使用于电子银行的开户和身份验证等流程中，添加了账户的平安性。
目前来看，金融科技在商业银行领域的使用前景宽敞，市场空间巨大。
以大数据、云计算、人工智能等为代表的新兴技术将在理财、领取、平台建设等领域为商业银行赋能。
大数据技术是当前与金融结合得较为紧密的一个领域。
在数字经济时代，数据成为了关键的生产要素。
通常来讲，数据的维度越丰富，对于用户画像的精准度就高，这也是谷歌、Facebook、京东等国内外大型互联网公司在借贷、理财、领取、证券、保险等各个领域都开展业务的缘由之一。
从时间维度上来看，我国商业银行经过30年的进展，积累了大量的个人客户和企业客户，拥有客户不同生命周期的海量数据。
从数据属性上来看，商业银行的数据通常是与企业运营、生产、财务相关的核心数据，金融属性较强。
相比之下，互联网公司成立的时间相对较短，次要的数据来源于社交和电商平台。
商业银行应利用好本身的数据优势，优化资源整合，在内部运营方面，简化流程，提升效率。
在风险把握方面，建立更为完善的风险防备体系。
在创新产品方面，乐观寻求与互联网公司的合作。
比如在供应链金融领域，与电商平台合作开发针对上游供应商和下游消费者的贷款、理财、分期付款等服务；在消费金融领域，与互联网公司合作向长尾客户推出工薪贷、同学贷、消费贷等创新产品。
云计算是与大数据相伴相生的一个领域。
通过融合个人行为、历史痕迹和环境信息等数据，建立客户模型、账户模型，为金融服务的平安性奠定了基础。
特殊是对于中小金融机构，云计算技术的使用能够显著降低运营成本，具有投资少、见效快的优点，在机构的转型升级中发挥着越来越重要的作用。
目前，商业银行对于云技术的开发集次要集中在私有云领域，并尚且没有银即将核心业务系统部署在云系统上，在监管合规和系统平安方面还有待进一步的探究。
在需求与政策的双重驱动下，将来金融云或将迎来宽敞的进展空间。
得益于云计算等分布式技术的进展，神经网络深度学习在算法上取得突破，使得人工智能在技术领域得到飞速进展。
智能投顾作为人工智能次要的使用领域，具有进入门槛低、佣金费率低和信息透亮 度高的特点，可结合现代资产组合理论和投资者偏好为投资者供应建议，彻底释放投资理财的长尾市场。
国际上出名的数字化投顾平台Wealthfront依据用户的风险级别和个人偏好设置相应的投资组合配置区间，系统每天会实施自动化买卖满足资产的权重及产品多样化。
美国最大的智能投顾公司Betterment侧重于多元化大类资产配置，通过整合投资者的银行账户、贷款情况等信息来供应全体的投资建议，同样留意投资的自动化过程。
我国商业银行在智能投顾方面也有确定的涉足。
招商银行于2016年12月推出了针对个人投资者的智能理财产品“摩羯智投”，起投金额为2万元，依据用户共性化特质及需求配置一揽子公募基金组合，完成自动化买卖过程。
但受制于体制机制不健全、产品服务不完善等问题，我国智能投顾的进展仍面临较多问题，一是对冲工具较为匮乏，买卖型开放式指数基金（ETF）的品种和规模都格外无限，导致风险的分散化程度不足。
二是我国金融牌照的发放较为严格，金融数据不能供应应第三方使用，这都导致市场化的智能投顾机构很难正常开展业务，不利于市场的多元化进展。
此外，区块链基于非对称秘钥加密技术，以“智能合约”为核心理念，建立了一种新型的社会公信力机制，具有去中心化、去信任化、可扩展、可匿名和平安牢靠等特性。
在领取结算领域，借助区块链技术，商业银行可实现结算实时化、流程自动化、降低买卖成本的功能。
在票据领域，商业银行不再需要第三方进行把握和验证，直接实现点对点的连接，节省了人工成本。
在征信领域，商业银行可准时更新客户的信息和买卖记录，为银行省去“生疏你的客户”（KYC）的工作，同时可准时检测到客户的特殊行为，进行反欺诈监测。
金融科技在为金融赋能的同时，也必不行免地给商业银行带来了确定的冲击：
一是借助信息猎取和数据挖掘等方面的自然 优势，金融科技降低了银行业的准入门槛，对商业银行的传统金融中介优势和运营模式构成冲击；二是不断涌现的金融产品和服务创新，对银行相关业务构成较大冲击，也在确定程度上加剧了金融体系的波动性；三是金融科技由于其电子化、虚拟化等特点，延展了金融业风险管理内涵，使风险更具隐蔽性，给金融平安带来了史无前例的挑战。
比如，数据资源被滥用、网络平安隐患、业务风险外溢等问题的日益凸显。
总体来看，金融科技对商业银行的进展模式和运营业态进行了重构，但却并未转变金融的本质和商业银行的主体地位。
广泛客户基础的信誉优势和浩大而高质量的数据优势，将为商业银行在数字经济时代的转型进展起到至关重要的作用。
而作为运营风险的金融机构，稳固的风险把握力气更是商业银行的核心力气，也是商业银行应对金融科技冲击的关键支撑。
三、打造商业银行金融科技重生态
随着数字经济时代的到来，客户需求变迁、科技进展推动、跨界融合等要素交叉，商业银行自动拥抱金融科技已时不我待。
商业银行打造金融科技重生态，需要政府从征信系统、监管工具创新方面为商业银行供应更多支持，同时，商业银行的制度、平台建设等方面也要进行相应的优化和完善。
第一，有序完善征信系统建设，提高全社会诚信水平。
作为重要的金融基础设备，我国的征信信息系统对于客户信息的掩盖还不够全面，尤其是对于长尾客户的掩盖不够充分。
金融科技是践行普惠金融的重要力气，努力于服务实体经济，惠及大量的长尾客户。
我国的征信体系次要是由政府主导，第三方机构进行帮忙的模式，二者之间的数据共享机制并未构成，确定程度上存在着“数据孤岛”的问题。
而美国将征信体系分为机构征信和个人征信，机构征信中又分为资本市场信誉和一般企业信誉，有不同的征信公司次要针对不同的机构类型和个人客户供应数据。
在构成差异化竞争的过程中，各个机构间也有较为健全的合作机制。
将来我国应乐观促进和规范社会征信机构的进展，通过云计算技术建立起与公共征信平台的数据共享机制，为普惠金融的进展奠定坚实的基础。
其次，加快监管工具创新，适时推出促进金融科技进展的制度。
在国际上，英国领先在监管领域引入了“监管沙盒”的概念，即在金融行为监管局（FCA）的授权下，可在特定范围内进行金融产品或服务的创新测试，无效处理了金融体系对于科技创新的风险容忍程度无限的问题。
“监管沙盒”以消费者受益为最终目的，让监管体制更具弹性，在监管者与创新者之间建立了良性的关系。
为了更好地探究金融科技在商业银行的进展，我国可适时推出“监管沙盒”的创新机制，选择部分商业银行作为试点，以获得客户无效的反馈，为完善和推广金融科技在商业银行中的创新积累阅历。
第三，监管机构应为商业银行与金融科技公司的跨界合作供应制度支持。
在国际上，通过开展并购等方式规划金融科技平台的例子屡见不鲜。
法国第四大银行BPCE成功收购了德国金融科技公司Fidor，推动BPCE银行的数字化转型；西班牙BBVA集团也出资购买了英国数字银行Atom近30%的股份。
在国内，国开金融作为国家开发银行旗下的直投子公司，对包括蚂蚁金服、开鑫金服和挖财等公司进行了股权投资，共享着金融科技公司飞速进展带来的红利。
目前，阿里与建设银行、京东与工商银行、XX与农业银行、腾讯与中国银行也都相继开放了不同程度的合作。
为了进一步推动商业银行与金融科技公司的合作创新，建议监管机构支持商业银行在金融科技领域开展投资并购业务，适时投资或收购人工智能领域的科技初创公司，并在税收、上市等方面上赐予确定激励，促进双方多角度的融合与共赢。
第四，加快体制机制创新，推动直销银行独立法人化建设。
目前，国内仅有百信银行一家直销银行法人机构，而将网络金融或移动金融部从商业银行内部的独立出来，构成独立法人的运营模式，一是可以建立起自主的科技开发机制，避开与商业银行其他业务抢占科技资源，提升开发的效率；二是对于新产品的开发，可以开设风险容忍以及快速补偿机制，避开遭到商业银行内部严格的风险合规文化的制约；三是有利于建立起与互联网精神相顺应的薪酬激励和人才引进机制，开设特地的客户体验团队，以快速完善产品功能。
建议监管机构加快批设直销银行子公司，推动直销银行运营转型。
第五，构建金融科技创新体系，推动业务智能化转型。
基于数字化用户多元化、共性化的金融服务需求，商业银行应从战略高度明确金融科技的定位，打造跨界融合的智能银行，实现金融服务的数字化、智能化、共性化、定制化。
一是打造金融科技的专业团队，建立与新型金融进展相顺应的专业化运营组织结构。
二是使用分布式、“去IOE”的互联网技术来转变本身原有的技术架构，加快现有业务流程的数字化、智能化改造进程。
三是乐观参与智能金融、人工智能等技术联盟，探究与金融科技公司的深度合作，在资源信息共享、科技研发使用、业务转型进展方面开展全面合作。
低调的运筹学，与金融业的契合点在哪里？
AI金融评论
作者：
陈伊莉
来自@AI金融评论的报道
“夫运筹帷帐之间，决胜于千里之外。
”
1955年，争辩人员从《史记·高祖本纪》中提取出“运筹”二字赐予年轻的OperationsResearch（简称OR）学科以中文名。
OR起源于其次次世界大战，最终是为了最高效地支配军事任务和军事资源。
随着战后工业生产的日益简约化，本质是争辩优化问题的OR开头延长至其他更广泛领域，传统使用包括供应链管理、路径优化、选址、能源网络规划、收益管理、资产配置与风控等。
同根同源
作为一门交叉学科，运筹学与数学、计算机、经济管理等学科都存在着亲热的联系。
斯坦福高校李国鼎工程讲座教授（K.T.LiChairProfessor）、优化领域基石算法内点算法的奠基人之一叶荫宇教授表示，运筹学是在满足约束条件下能够最大化、最小化某一目标的最优决策，有两大关键步骤：
建模，将问题通过数学形式精确 无效地表达；求解，获得最优化目标函数的决策。
叶荫宇教授
随着 AlphaGo等使用的突破性进展，人工智能大行其道，相关企业如雨后春笋般涌现，对于AI相关学科也产生了深刻的影响。
在近日上海财经高校联合杉数科技召开的“2017年数据驱动的优化理论与实践”国际研讨会上，上财交叉科学争辩院院长，斯坦福高校博士葛冬冬教授共享了一番运筹学面临的机遇和挑战。
数据全链条包含三个阶段，第一是采集挖掘、管理存储数据，通常由计算机和信息科学技术完成。
随后提取数据中的信息，通过规律性分析发觉规律，通常由统计和机器学习完成。
但这些还不能释放数据的巨大价值，核心决策往往有较高的简约度，还受诸多关系简约的决策要素影响，所以运筹学接棒以期实现决策最优化。
“大数据自然 带来了算法的需求，一阶算法衰亡，非凸优化在深度学习和机器学习取得了有目共睹的成功。
此外，量化生疏觉醒，带来了对运筹学模型的再生疏。
”
但与此同时，整个过程从模型驱动向数据驱动转变，对方法论、实践的突破提出了新要求。
在现实中，运筹学从业者常会遇到算法归功于谁，模型该听从经济学、统计学还是计算机科学的声音，以及工程化力气薄弱不足以支撑完整思想的传达等一系列问题。
而在斯坦福高校统计系教授黎子良眼中，这一切与AI相关的学科关系则愈加简约，“往前数几十年，统计、运筹等都是同源。
”在研讨会上，他对雷锋网表示，在实际争辩人工智能过程中，黎子良教授也从不拘于统计学的方法，“我的同学散布在计算机、工科、医学等多个专业，我会经常与他们沟通问题，也要求他们相互合作。
”
细数金融业使用场景
作为人工智能决策层面的支持理论，随着其他技术的进展，运筹学的使用场景在不断拓宽。
当然也包括金融领域。
第一个使用场景是投资组合优化。
叶荫宇教授曾在公开演讲中提及优化马科维茨模型投资组合的例子。
本质上，它是一个权衡收益和风险，构建最优投资组合的优化问题。
“把投资组合的问题写成一个二次规划，它的目标函数是二次函数，全部的约束也都是线性。
我们通过一些常用软件Barra、Axioma、ITG、Mosek等来最快地解出这个二次规划。
”
其次大使用场景是风控与征信。
作为全球最大的信誉评级公司，2006至2007年间，FICO在征信模型求解方面找到了叶教授的科研组求助。
叶荫宇教授表示，当时项目的信誉评分模型极为简约，数据样本过大，接受的机器学习模型，例如SVM，缺乏公用算法，一般的算法求解器调用以后无法在短时间内输出分类结果。
这是一个非线性优化问题，求解难度很大。
后来，FICO简化了求解问题，并开发出公用、针对性的大规模优化算法，提升效率，添加可用性，还收购了一家特地的优化算法公司Xpress。
当下，FICO已经自称是一家猜想分析和决策管理公司，据2016年报显示，FICO评分贡献2.41亿美元收入，占其总收入27%，决策工具占比12%。
据了解，旗下拥有一款挂念业务分析师优化决策策略的优化工具DecisionOptimizer。
此外的使用场景还包括金融机构的储备金以及金融产品的定价。
由几位斯坦福运筹学博士创立于2016年的杉数科技，次要为大公司供应询问和定制化服务。
CTO、明尼苏达高校助理教授王子卓告知雷锋网，“总的来说，只需涉及到决策的金融场景，多多少少都会牵涉运筹优化。
”
据他引见，他们已经做过类似项目，为某投资理财机构设计储备金，来应对投资者赎回或者其他市场风险，“类似于物流，只不过这里是资金流，需要做出每天储备多少资金才是平安线的决策，用到了鲁邦优化（RobustOptimization）等模型”。
定价问题其实是指金融产品的利率。
产品利率与投资者投资成反比，这时需要权衡利率与平台利润的关系，“可以将此比作零售价格的设定”。
此外还可以使用在收益管理。
该场景下要处理的问题就是，商家在如何不增大流量投入的前提下，显著提升企业的销售收入，处理这个问题需要收集多个维度数据，找到不同场景下的最优定价和最好的销售策略。
国内金融使用途于晚期
在实践中使用运筹学也符合我国所提倡的集约型经济增长方式，但当前其在金融业的使用还处于晚期阶段，相较而言无法与物流、零售领域的实践比肩。
王子卓对雷锋网表示，杉数一开头聚焦的行业就是物流，目前在物流和零售的案例最多。
次要有三方面缘由：
第一运筹学与物流、零售的契合点传统上比较多，这次要表现在处理问题的广度更高，效果更为显著。
其次，金融行业充斥着一大不确定性要素——人，可控性和标准化难度高，以及金融自然 的避险性和强监管，一贯对新技术持相对谨慎的态度。
第三金融机构内部也有团队在做类似的事情，洽谈项目的难度会更高。
另一方面，国外金融行业运筹学的普及度也更高。
据雷锋网了解，叶荫宇教授的斯坦福团队曾为美国运通公司进行过利用动态博弈模型追讨未偿债务的项目。
追讨未偿债务是运通重要的商业流程之一，即便是微小的提升也会显著影响其盈亏，但问题是追讨成本高，哪些值得追讨，又该实行怎样的策略。
叶荫宇教授引见说，后来他们利用有期限的动态博弈来建模还款过程，在三个层面（债务人支配、追债人支配、有期限的动态博弈）进行优化，找到最佳的追债人债务人婚配及追偿方案。
落地实施时，将简约博弈模型转化为5个分割点方案，取得了明显效果。
除了定制化服务，行业机构还会供应一类标准化产品——算法求解器（optimizationsolver）。
运筹学加上算法引擎，通过集成高效的优化算法为简约数据分析供应基础的算法和软件支持，特殊是开发优化算法求解器，能够显著提升机器学习和深度学习效率。
市面上知名的求解器有美国Gurobi、IBM旗下Cplex、MOSEK等，前文提及的FICO旗下Xpress也是此类。
在运筹优化国际研讨会上，成立于1997年丹麦的MOSEK创始人ErlingD.Andersen告知雷锋网，MOSEK产品的次要市场在欧洲、北美，中国仅有一两个正版客户（由于商用求解器相对昂贵，所以存在盗版和大规模的免费训练版用户）。
“国内接受求解器的大多是大公司，而国外使用愈加广泛，小公司也有这种生疏。
此外，国内一些机构可能也不能很好地发挥这种工具的作用。
”王子卓告知雷锋网。
“不能孤芳自赏”
国内的从业机构不多，又有着宽敞的使用前景，运筹优化这片蓝海好像格外富有。
但在从业者纵横波涛之前，还有一个妨碍——生力军匮乏。
作为一门交叉学科，运筹学散落在商学院、计算机学院、数学学院、工程学院中，学科建设不足，国内高校开设寥寥。
此外，直到今年11月开源算法平台LEAVES发布前，中国还没有本人的优化求解器，次要依靠海外产品。
“不过近两年，运筹学学科受留意程度提升”，葛冬冬教授向雷锋网阐述变化，“一些高校设置交叉争辩院，吸引海外知名学者。
在业界，我们发觉不少大公司，比如顺丰、滴滴、美团、京东等，给相关人才开出的待遇显著提高，这也有利于提高学科培育人才的乐观性。
”
在闭门会议上，叶荫宇教授表示，争辩运筹学，第一要跟上技术进展的潮流，比如关注机器学习中的优化问题；同时，也可以为其他学科供应新思路、方法，挂念他们处理问题。
其次，长期来说，运筹学要结合学术争辩与深层的使用，对实际产生意义。
“OR的本质是一个接地气、落地的科学。
OR要走出去，不要孤芳自赏，还要再做点实际的事。
”
（文首图片源自网络）
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPSOS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPSOS”：
云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今日，企业领导者必需了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPSOS构成数字化+智能化力气，实现行业的重新规划、企业的重新构建和自我的焕然重生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。
假如不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的志愿，这些将不行能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。
面对新一代技术+商业操作系统AI-CPSOS颠覆性的数字化+智能化力气，领导者必需外行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
1.重新行业规划：
你的世界观要怎样转变才算足够？
你必需对行业典范进行怎样的反思？
2.重新构建企业：
你的企业需要做出什么样的变化？
你预备如何重新定义你的公司？
3.重新打造本人：
你需要成为怎样的人？
要重塑本人并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必需如何去做？
AI-CPSOS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以挂念企业将创新成果融入本身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气与行业、企业及个人三个层面的交叉，构成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
1.精细：
这种力气能够使人在愈加真实、细致的层面观看与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和愈加精细地进行产品共性化把握、微观业务场景大事和结果把握。
2.智能：
模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的力气。
3.高效：
企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型猜想和响应决策力气，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
4.不确定性：
数字化变更颠覆和转变了领导者已经仰仗的思维方式、结构和实践阅历，其结果就是构成了复合不确定性这种颠覆性力气。
次要的不确定性包含于三个领域：
技术、文化、制度。
5.边界模糊：
数字世界与现实世界的不断融合成CPS不只让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。
这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速集中。
AI-CPSOS构成的数字化+智能化力气通过三个方式激发经济增长：
1.制造虚拟劳动力，担当需要顺应性和灵敏性的简约任务，即“智能自动化”，以区分于传统的自动化处理方案；
2.对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和
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