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贵阳银行也是一样的，我们通过数据分析平台，通过机器学习、数据智能化平台一起赋能，让它建立一个下一代的大数据的分析平台，智能化的数据平台，缓解中间的营销、风控的问题。其实所有的案例看完，大家觉得人工智能是不是就是这些算法？看到今天大家熟悉的点，包括迁移学习、症状学习，深度学习，大家看到是一些算法，可能很多时候做算率的事情。但是你要把这件事情真正做到企业级、工业级甚至金融级，光这些算法不够的，需要一整套什么样的平台？好比冰山，大家看到的是这样，但是冰山下还有很多事情要做，要做数据采集、模型服务、特征服务、仿真，在金融级的仿真还是非常严格的仿真，模型、训练、验证一系列的东西都要考虑。蚂蚁相关的金融智能第一步做什么？我们期望提供一站式的AI平台，通过我们的智能研发平台，数据平台，机器学习平台帮助大家能够一站式的去开发你的AI，包括从采集开始，数据标注、资产、特征、模型、算法一系列的，最后到上线之前的AB测试，这样才能简化我们做AI的效率，提高效率。回过头来想一点，你做的这些，真正是能够把金融智能做好吗？还不够，我们回顾一下整个金融一些场景，我们可以看到支付这个场景，很多时候在做一些实时反盗用、反欺诈、反洗钱这样一个相应的业务。信贷，可以理解一点，实时授信、准入、提现、风险识别、反套现。保险也是一样，做差异化的定价，做保险的定损，反保险的欺诈等等一系列东西。所以我们从这么多年我们对金融业务的理解来看，我们其实抽象出一些能力，对于金融来看，最关键的一个能力：决策能力，所有相关的事情，你的信用，到底这次相应的这次交易有没有风险，背后都是一次决策。另外一个点就是洞察，因为包括你要做货币基金，你要做相应其它的，最后看很多时候看的是流动性风险，大的趋势，你要知道美联储一次加息，整个相关的系统有什么样的体系，你要知道外面P2P爆雷对你相应的影响是什么。所以最关键的金融核心能力我们觉得一个是决策，另外一个是洞察。而我们真正对金融理解，不仅仅提供了一站式的AI平台，我们还把我们内部这么多年沉淀的数据洞察分析平台和实时智能决策平台开放出来，能让你更好的做金融智能。这是我们主打的两个产品，但是这个还够了吗？还是不够。

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此外今年4月经销商库销比已达2，而合理系数则为0.8至1.2，全行业库存高达300多万辆，流通环节库存占压的资金额高达5000亿元人民币。报告建议，汽车生产企业要以销定产，减少库存；生产企业应构建以市场需求关系决定的价格调节体系，及合理布局销售渠道网点。

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