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经过激烈角逐，马来西亚克劳德巴斯团队(CLOUDBASS KKB)、中国陈洋团队以及由韩国、斯洛文尼亚、保加利亚选手组成的达芬奇团队(DAVINCI GLIDERS)分获团体组冠亚季军；韩国选手柳继辉(Jihun Yoo)获得综合组冠军，中国选手陈洋、泰国选手宋乌·扑奔拉普(Songwooth Poobunlap)、韩国选手黄在轩(Jaehun Hwang)、马来西亚选手穆哈德·纳飞·宾·苏莱曼(Mohd Nafi Bin Sulaiman)并列综合组亚军；中国选手高中晶、西班牙选手皮拉·蒙特罗(Pilar Montero)、印度尼西亚选手迪沙·法佳·普拉哈日尼(Disha Fajar Praharini)分获女子组冠亚季军。

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一方面，金融可能是人工智能技术的最大受益者。人工智能凭借强大的计算能力和丰富的数据资源有望在金融领域发挥越来越大的作用。在提升金融服务效率方面，人工智能所具备的更大规模的内容理解、更复杂的语义分析、更准确的预测结果等能力，在金融咨询类、金融分析类等细分领域有广泛的应用场景。比如普通金融消费者接触最多、感受最直观的是智能客服。

尚福林指出，另一方面，人工智能赋能金融也面临着一些挑战。人工智能的大模型应用方案虽然众多。但也要考虑金融行业的特性大众彩票购彩登录大厅，并不一定都能够直接满足金融行业生产部署要求。同时，还需要避免人工智能的滥用。模型输出的结果可能难以解释和追溯，增加了监管的难度，可能对金融稳定构成潜在的威胁。同时，广泛使用训练有偏的信贷审批助手，可能会导致金融领域的风险评估和信贷决策的同质化，释放错误信息，加速放大负面反馈循环，进而加剧金融的脆弱性。