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📰 生成式人工智能驱动智慧金融创新：应用进展与挑战剖析 - 生物通

生成式人工智能在智慧金融领域的应用正不断深化，有助于解决金融行业面临的效率低下和风险管控难题。研究表明，GAI通过数据生成和模拟能力显著提升了风控、信贷审批和投资顾问等多个场景的服务效率与效果。其独特的深度学习和自然语言处理技术，能精准识别市场趋势和客户需求，推动金融服务的智能化和个性化发展。

在智能风险控制方面，GAI利用压力测试来评估潜在风险，使风险量化更加精确。智能投资顾问则通过分析投资者的风险偏好，提供个性化的投资建议，帮助投资者更好地应对市场变化。信贷审批流程的自动化处理提升了审批效率，同时确保了公平性，减少了人工干预的风险。

然而，尽管生成式人工智能展现出巨大潜力，数据安全、模型可解释性和技术更新的挑战仍需重视。未来，随着技术的进步和应用场景的拓展，GAI有望在金融领域实现更广泛的应用，促进行业向智能化、安全化方向持续发展。

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📰 赋能新药研发 AI助力破解传统制药困局-金融频道-杭州网

随着AI技术的快速发展，医药行业面临着传统制药高成本、长周期和低成功率的挑战。晶泰科技的温书豪表示，AI有望成为新药研发的得力助手，通过自动化机器人协助实验，极大提升研发速度与效率。与传统研发模式相比，AI在靶点发现和新分子结构的识别上具有明显优势，能够缩短药物研发周期并生成标准化数据。

AI制药的投资正在增长，预计到2028年全球市场规模将达到56.2亿美元，中国的AI制药企业数量也在不断增加，主要集中在北京和长三角地区。根据预测，中国智能制药行业将在2025至2030年迎来高速发展期，市场规模有望突破5000亿元人民币。温书豪认为，中国在机器人供应链方面具有优势，有助于AI药物研发的进一步发展。

然而，AI制药的崛起也面临数据积累和行业统一认知的挑战。温书豪指出，数据的标准化积累至关重要，需要行业内各方共同努力，包括从业人员、投资者和政策支持，以推动AI药物研发体系的完善与发展。

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