每日經(jīng)濟(jì)新聞 2024-07-30 15:31:34
日前,花旗集團(tuán)一份報(bào)告顯示,銀行業(yè)約54%崗位將有可能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,還將有12%崗位通過AI得到增強(qiáng)。從應(yīng)用場(chǎng)景來看,當(dāng)前銀行機(jī)構(gòu)在客戶服務(wù)與智能問答、信貸審批與風(fēng)險(xiǎn)管理、智能運(yùn)營(yíng)與流程自動(dòng)化等多個(gè)領(lǐng)域都開展了AI應(yīng)用探索且日趨成熟。行行AI董事長(zhǎng)李明順對(duì)記者表示,生成式AI正被用于提供輕度引導(dǎo)服務(wù),包括為高凈值客戶提供投資理財(cái)咨詢,人工智能能有效保護(hù)客戶隱私,避免數(shù)據(jù)泄露。
每經(jīng)記者 張宏 李玉雯 每經(jīng)編輯 馬子卿
“AI取代銀行業(yè)工作崗位的數(shù)量可能超過其他任何行業(yè)。”花旗集團(tuán)近期一份報(bào)告顯示,美國(guó)銀行業(yè)約54%崗位將有可能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,還將有12%崗位通過AI得到增強(qiáng)。
當(dāng)下銀行業(yè)的種種跡象已然對(duì)此觀點(diǎn)有所映射,特別是這兩年正逢生成式AI大模型的風(fēng)口,“AI+金融”發(fā)展迅速。從應(yīng)用場(chǎng)景來看,銀行機(jī)構(gòu)在客戶服務(wù)與智能問答、信貸審批與風(fēng)險(xiǎn)管理、智能運(yùn)營(yíng)與流程自動(dòng)化等多個(gè)領(lǐng)域都開展了AI應(yīng)用探索且日趨成熟。
這背后的動(dòng)力在于,在當(dāng)前息差持續(xù)承壓、營(yíng)收增速放緩的環(huán)境下,以銀行業(yè)為代表的金融機(jī)構(gòu)正在進(jìn)行一場(chǎng)“刀刃向內(nèi)”的自我革新,而AI在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用則推動(dòng)著金融服務(wù)向著更加智能化和個(gè)性化發(fā)展,促使金融機(jī)構(gòu)更有效地管理風(fēng)險(xiǎn)、提高運(yùn)營(yíng)效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)。
有觀點(diǎn)認(rèn)為,以生成式AI等為代表的新興技術(shù)作為驅(qū)動(dòng)力,將為金融領(lǐng)域帶來一場(chǎng)前所未有的變革,而與此同時(shí),行業(yè)仍面臨著隱私保護(hù)、成本投入、決策可信度等多方面挑戰(zhàn),如何破局成為各家金融機(jī)構(gòu)面臨的共性問題。
當(dāng)前,在金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的版圖上,一場(chǎng)新的科技競(jìng)賽已悄然展開。
“就銀行業(yè)而言,各家商業(yè)銀行都在擁抱AI技術(shù),希望利用技術(shù)創(chuàng)新來支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展,提升服務(wù)水平,在差異化競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。”南京銀行相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)記者表示,由于客戶量巨大及AI技術(shù)的成熟度,商業(yè)銀行的零售AI場(chǎng)景更為常見,如智能問答、OCR輔助錄入、反欺詐、智能投顧等。其實(shí),在小微企業(yè)、中大型企業(yè)、集團(tuán)以及金融市場(chǎng)客戶中,各類AI應(yīng)用場(chǎng)景也逐漸豐富起來,并且銀行內(nèi)部各項(xiàng)管理環(huán)節(jié)中,也逐步出現(xiàn)了增效、提質(zhì)的AI場(chǎng)景。
行行AI董事長(zhǎng)、工信部工業(yè)文化發(fā)展中心AI應(yīng)用工作組執(zhí)行組長(zhǎng)、順福資本管理合伙人李明順表示,人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用歷史相當(dāng)悠久。并非因?yàn)榇笳Z(yǔ)言模型(LLM)的出現(xiàn),才開啟人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用,要將傳統(tǒng)的AI技術(shù)與大語(yǔ)言模型加以區(qū)分。
李明順介紹,“據(jù)我了解,至少?gòu)?0世紀(jì)90年代開始,美國(guó)的一些金融行業(yè)就已經(jīng)開始應(yīng)用人工智能技術(shù)。大約在十幾年前,我國(guó)金融行業(yè)也開始采用人工智能技術(shù)。包括十年前,我本人也投資了一些專門從事風(fēng)險(xiǎn)控制、資產(chǎn)定價(jià)以及消費(fèi)者信用評(píng)分的金融公司。這些應(yīng)用已經(jīng)擁有較為豐富的歷史,因此可以說,金融行業(yè)是人工智能應(yīng)用較早的領(lǐng)域之一。”
一名在國(guó)有行從事風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)工作的員工告訴記者,人工智能在銀行金融市場(chǎng)業(yè)務(wù)中,主要應(yīng)用于量化交易算法和虛擬交易員。例如,在貴金屬、外匯等代客交易中,操作重復(fù)且結(jié)構(gòu)化,往往只在方向和金額上有差異,故可使用量化交易算法(AI)代替交易員執(zhí)行市場(chǎng)策略。而在資金業(yè)務(wù)中,虛擬交易員可利用生成式AI,在資金拆借等場(chǎng)外交易中,通過聊天方式完成交流、報(bào)價(jià)甚至成交。
此外,銀行還通過在“易貸類”產(chǎn)品中應(yīng)用AI技術(shù)簡(jiǎn)化貸款審批流程。利用AI分析客戶信息,形成“白名單”,名單內(nèi)客戶將在輸入請(qǐng)求后快速獲得信用額度。上述國(guó)有行員工表示,“傳統(tǒng)審批流程繁瑣,需信貸員與客戶溝通、簽署材料、提交分行或總行審批,耗時(shí)可能數(shù)周至數(shù)月。‘易貸類’產(chǎn)品使審批模型化、實(shí)時(shí)化,客戶可迅速獲得反饋。”
在結(jié)算業(yè)務(wù)中,AI還用于反欺詐和反洗錢,預(yù)判交易風(fēng)險(xiǎn)。上述國(guó)有行員工指出,“以前身份證到期后需要去網(wǎng)點(diǎn)更新信息,現(xiàn)在不用去網(wǎng)點(diǎn),拍照人臉識(shí)別即可,這也得益于AI的應(yīng)用。”
此外,李明順也表示,生成式AI正被用于提供輕度引導(dǎo)服務(wù),包括為高凈值客戶提供投資理財(cái)咨詢。結(jié)合數(shù)字人技術(shù),指導(dǎo)客戶辦理手續(xù),提供專業(yè)投資建議,同時(shí)降低隱私信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)人工服務(wù)中,客戶經(jīng)理可能記住敏感信息,存在信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。人工智能則能有效保護(hù)客戶隱私,避免數(shù)據(jù)泄露。
人工智能還可被應(yīng)用于催收。李明順表示,“過去,催收工作通常由人工執(zhí)行。然而,人工催收存在情緒波動(dòng)問題,可能導(dǎo)致不當(dāng)溝通和極端行為。生成式AI輔助催收可通過預(yù)設(shè)表述避免過激語(yǔ)言,能夠始終保持禮貌、專業(yè),且不用休息。”
談及未來可探索的領(lǐng)域,上述國(guó)有行工作人員表示,AI還可用于貸后管理,預(yù)警市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)或其他風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。此外,由于生成式AI在文本處理上具有先天優(yōu)勢(shì),未來還可探索在輿情管理方面的應(yīng)用。
李明順表示,人工智能輔助面試在大規(guī)模招聘中極具潛力。人工智能可準(zhǔn)確記錄候選人的情緒、性格及專業(yè)程度,幫助面試官客觀評(píng)分,減少私人關(guān)系影響。已有公司在連鎖企業(yè)中嘗試AI面試,雖非直接服務(wù)金融,但原理相同,預(yù)示著AI在金融人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。
一位在海外咨詢行業(yè)工作的數(shù)據(jù)分析師告訴記者,他所在的公司正在訓(xùn)練自己的大模型。“公司在這個(gè)行業(yè)已有20年歷史,我們想把歷史數(shù)據(jù)做成數(shù)據(jù)庫(kù),輸入到大模型中,做一個(gè)聊天機(jī)器人。”訓(xùn)練過程需要大量數(shù)據(jù)微調(diào),“要將機(jī)器人變成能回答某一領(lǐng)域問題的專家,就需要這個(gè)領(lǐng)域的專家出馬,給出問題的答案。組內(nèi)的數(shù)據(jù)工程師再將答案拿走用作微調(diào),逐步將大模型調(diào)整到可以給出合理答案的狀態(tài)。”
《AIGC:智能創(chuàng)作時(shí)代》作者、未可知集團(tuán)創(chuàng)始人杜雨曾先后供職于騰訊、紅杉資本。他表示,大模型在數(shù)據(jù)處理、表格創(chuàng)建方面的速度及能力已遠(yuǎn)超傳統(tǒng)信息服務(wù)軟件。目前,券商在報(bào)告編寫、投資協(xié)議草擬及定期報(bào)告撰寫等場(chǎng)景中,已開始利用這項(xiàng)技術(shù)。
此外,硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)已廣泛采用人工智能參與項(xiàng)目篩選、盡職調(diào)查,并撰寫投資備忘錄。AI通過算法和數(shù)據(jù)分析,提高風(fēng)投與初創(chuàng)公司匹配效率,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化篩選和交易搜索。它輔助商業(yè)數(shù)據(jù)分析,使投資人快速?zèng)Q策。投資人還可利用專有數(shù)據(jù)源訓(xùn)練人工智能平臺(tái),構(gòu)建內(nèi)部知識(shí)庫(kù),增強(qiáng)投資決策深度和廣度。
在投資機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)階段,AI通過分析招聘平臺(tái)動(dòng)態(tài)、應(yīng)用程序下載量和消費(fèi)品交易規(guī)模,幫助投資者識(shí)別潛在項(xiàng)目。盡職調(diào)查環(huán)節(jié)中,生成式AI自動(dòng)生成公司業(yè)務(wù)介紹,進(jìn)行前瞻性分析,直接通過郵件發(fā)送給投資者,包括投資選項(xiàng)比較和評(píng)估。撰寫投資建議書環(huán)節(jié),生成式AI可以完全自動(dòng)化地完成,提供專業(yè)且精準(zhǔn)的投資建議。
此外,AI在時(shí)間管理和規(guī)劃方面也能為投資團(tuán)隊(duì)提供有力支持。團(tuán)隊(duì)成員可以在系統(tǒng)上查看同事對(duì)特定項(xiàng)目的評(píng)價(jià)和反饋。系統(tǒng)具備定期提醒功能,確保投資團(tuán)隊(duì)能夠及時(shí)回訪目標(biāo)公司,并更新業(yè)務(wù)進(jìn)展。
多位受訪人士指出,AI介入金融領(lǐng)域帶來的優(yōu)勢(shì)是多方面的,其中最為顯著的是效率和成本的優(yōu)化。與傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)操作流程相比,AI技術(shù)能夠自動(dòng)化、智能化地處理大量數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地決策,從而顯著節(jié)省時(shí)間和人力成本。
同盾科技創(chuàng)新研發(fā)負(fù)責(zé)人Tinus對(duì)記者表示,AI的介入能夠提升金融風(fēng)控、金融營(yíng)銷等應(yīng)用的精準(zhǔn)度,提高金融機(jī)構(gòu)的效率、降低運(yùn)營(yíng)成本,并增強(qiáng)金融服務(wù)的普及性。
他舉例說道,傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)流程主要依賴專家決策系統(tǒng),系統(tǒng)建設(shè)以指標(biāo)和專家規(guī)則為基礎(chǔ),指標(biāo)加工以數(shù)據(jù)批處理等離線方式為主,數(shù)據(jù)時(shí)效性較低;專家規(guī)則的更新維護(hù)以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ),需要大量領(lǐng)域?qū)<业娜斯こ杀?,且難以滿足日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)體量。
與傳統(tǒng)的離線批處理方式相比,AI可以更及時(shí)地獲取最新的數(shù)據(jù)和信息,為決策提供更全面的參考。與傳統(tǒng)的基于指標(biāo)和規(guī)則的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相比,AI優(yōu)化的決策系統(tǒng)可以綜合利用更多維度的數(shù)據(jù)和因素,更全面地識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn),通過持續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型優(yōu)化,可以不斷提升決策的精準(zhǔn)度。
瑞銀證券非銀金融分析師曹海峰以證券行業(yè)為例闡釋AI介入帶來的優(yōu)勢(shì)。一是大幅減少基礎(chǔ)性、重復(fù)性的人力工作,提升效率。例如,營(yíng)銷環(huán)節(jié)中的人工客服、營(yíng)銷內(nèi)容制作;投顧業(yè)務(wù)中初步客戶信息收集、客戶咨詢;投研工作中的數(shù)據(jù)檢索、會(huì)議紀(jì)要、定期報(bào)告撰寫、路演材料制作;投行業(yè)務(wù)中的銀行流水核查、招股書撰寫等;投資中的交易策略代碼撰寫;中后臺(tái)的報(bào)告生成、辦公、代碼開發(fā)。
二是提效,賦能員工,提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力,投研業(yè)務(wù)中分析師利用“數(shù)字分身”提高傳播效果;投資業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)挖掘分析、股價(jià)預(yù)測(cè)、優(yōu)化基金產(chǎn)品的收益風(fēng)險(xiǎn)比;交易業(yè)務(wù)中優(yōu)化交易策略以減少交易成本及人為偏差。
三是優(yōu)化服務(wù),提升客戶體驗(yàn)。例如,在營(yíng)銷環(huán)節(jié)中實(shí)現(xiàn)千人千面的營(yíng)銷;投顧業(yè)務(wù)中深度分析客戶需求并提供個(gè)性化推薦,投顧通過智能檢索內(nèi)部智庫(kù)為客戶提供專業(yè)化服務(wù),人性化的智能客服。
一位就職于頭部券商的投資顧問告訴每經(jīng)記者,他在日常工作中通過人機(jī)結(jié)合的方式擴(kuò)大了服務(wù)半徑。一方面,生成式AI的介入提高了微信回復(fù)客戶的效率;另一方面,借助生成式AI將專業(yè)術(shù)語(yǔ)轉(zhuǎn)化為客戶易懂的語(yǔ)言或故事,再結(jié)合自己的專業(yè)知識(shí)校正,增強(qiáng)溝通效果,提升轉(zhuǎn)化率。
“大模型在直播準(zhǔn)備中也能發(fā)揮重要作用,”由于工作需要,他經(jīng)常需要直播。“幫助確定主題、搜索資料、設(shè)計(jì)PPT,節(jié)省時(shí)間。主播只需提供核心思想,給出總體趨勢(shì)或策略,并負(fù)責(zé)審閱修改。這讓我能夠?qū)W⒂诤诵牟呗院脱芯抗ぷ鳌?rdquo;
曹海峰認(rèn)為,短期來看,對(duì)于生成式AI技術(shù)實(shí)際落地仍相對(duì)謹(jǐn)慎,特別是對(duì)客業(yè)務(wù),落地案例較少。制度環(huán)境方面,隨著《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》的出臺(tái),以及未來金融監(jiān)管的或有規(guī)定,公司需要考慮如何合理地使用這一技術(shù)。
合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)方面,一方面需要保證內(nèi)部數(shù)據(jù)的安全性,另一方面使用GPT技術(shù)服務(wù)客戶,直接推薦股票、基金等受到監(jiān)管牌照限制。技術(shù)方面,大模型在一些問題的回答上仍存在謬誤,需要人工介入審核和校對(duì),可能會(huì)招致客戶投訴。
同時(shí),記者在采訪中了解到,目前AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用還存在以下痛點(diǎn)。
一是可能導(dǎo)致市場(chǎng)變得更加脆弱。上述國(guó)有行員工指出,如果金融市場(chǎng)中的參與者廣泛采用同一模型進(jìn)行決策,這可能會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)變得更加脆弱。假設(shè)所有參與者使用相同的模型,并且輸入相同的數(shù)據(jù),那么很可能會(huì)得出相似的結(jié)論。金融市場(chǎng)的交易需要觀點(diǎn)不同的買賣雙方達(dá)成一致才能完成交易。如果大多數(shù)參與者都采取相同的觀點(diǎn),比如同時(shí)選擇賣出,那么市場(chǎng)波動(dòng)可能會(huì)因此而劇烈增加。
二是大模型尚不適用于金融行業(yè)核心部門。李明順總結(jié)了金融業(yè)在應(yīng)用大模型時(shí)的困境。他表示,可以將大模型在金融行業(yè)中的應(yīng)用理解為人工智能技術(shù)的一個(gè)分支。大模型在金融行業(yè)的主要應(yīng)用體現(xiàn)在營(yíng)銷端和服務(wù)端,例如資料整理、咨詢服務(wù)等。然而,在一些更為嚴(yán)格和關(guān)鍵的金融領(lǐng)域,如風(fēng)險(xiǎn)控制和資產(chǎn)定價(jià),其應(yīng)用并不十分直接,因?yàn)榇竽P湍壳斑€存在幻覺。
李明順認(rèn)為,“大模型本質(zhì)上是一種語(yǔ)言模型,它能夠理解和處理文本,但并不是一個(gè)規(guī)則引擎,大模型并不適用于金融行業(yè)的核心部門。”上述券商投顧也認(rèn)為,大模型更適合專業(yè)人士使用。因?yàn)槠胀ㄈ丝赡苋狈ψ銐虻慕鹑谥R(shí)和經(jīng)驗(yàn)來判斷生成式AI提供的信息是否準(zhǔn)確。如果生成式AI提供的信息是錯(cuò)誤的,而用戶又無法辨別,這可能會(huì)導(dǎo)致問題。
三是缺乏個(gè)人信用評(píng)分領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)構(gòu)。李明順表示,美國(guó)金融行業(yè)廣泛應(yīng)用AI于證券和資產(chǎn)交易,得益于標(biāo)準(zhǔn)化用戶數(shù)據(jù)。我國(guó)銀行業(yè)雖收集用戶信息,但銀行間數(shù)據(jù)未互聯(lián)互通,資產(chǎn)量化評(píng)級(jí)面臨標(biāo)準(zhǔn)化不足問題。AI在我國(guó)金融業(yè)主要用于風(fēng)險(xiǎn)控制和初級(jí)營(yíng)銷,標(biāo)準(zhǔn)化不足是其應(yīng)用的主要限制。
四是隱私保護(hù)難題。上述數(shù)據(jù)分析師表示,其所在公司雖然正在致力于將人工智能培育成領(lǐng)域?qū)<?,但?duì)于將聊天機(jī)器人開放給客戶使用也有顧慮。“假設(shè)一個(gè)場(chǎng)景,公司先后接了兩家公司的合同,這兩家公司是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。他們都不可以通過我們知道對(duì)方公司的消息,這就需要一個(gè)壁壘。而大模型具有隨機(jī)性,這很難實(shí)現(xiàn)。”
按計(jì)劃,該模型數(shù)月后便可投入使用。出于這一顧慮,該模型初期僅供內(nèi)部顧問使用,幫助新員工快速獲取關(guān)鍵信息。
此外,為防止隱私泄露,其所在公司的法律部門提出不能在開放的大模型平臺(tái)上訓(xùn)練。最終,該公司決定將開源模型下載后部署到公司服務(wù)器上,在本地完成檢驗(yàn)、微調(diào)。
曹海峰認(rèn)為,生成式AI對(duì)金融行業(yè)的潛在重塑將大于其他行業(yè),主要由于其大量的數(shù)據(jù)沉淀、勞動(dòng)力密集度高,以及與語(yǔ)言相關(guān)的工作內(nèi)容占比高。Tinus表示,“金融領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場(chǎng)由多元技術(shù)融合推動(dòng)的創(chuàng)新浪潮。在這場(chǎng)浪潮中,人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等前沿技術(shù)相互交織,為金融應(yīng)用創(chuàng)新提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。”
Tinus進(jìn)一步解釋,人工智能與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的融合,拓展大規(guī)模數(shù)據(jù)的應(yīng)用,并通過強(qiáng)大的計(jì)算能力,支持更加復(fù)雜和智能化的金融智能應(yīng)用;人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)的融合,利用區(qū)塊鏈的分布式賬本、智能合約等能力,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的不可篡改性、可溯源性,增強(qiáng)金融數(shù)據(jù)應(yīng)用信任度,提升人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的可信性和可監(jiān)管性。
此外,人工智能與密碼學(xué)技術(shù)融合,打破跨機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)智能協(xié)同共享的安全壁壘,拓展人工智能數(shù)據(jù)應(yīng)用邊界,尤其是金融領(lǐng)域面臨的私域數(shù)據(jù)共享流通難題,以技術(shù)手段解決金融數(shù)據(jù)的安全、可信、智能化流通難題。Tinus表示,“隨著這些多元技術(shù)的不斷融合和發(fā)展,人工智能必將進(jìn)一步推動(dòng)金融科技創(chuàng)新和金融應(yīng)用領(lǐng)域的變革。”
Tinus認(rèn)為,AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用中,數(shù)據(jù)全生命周期的安全保障問題至關(guān)重要,可信人工智能將成為重要的發(fā)展趨勢(shì)。
可信人工智能的特征要素包括安全性、魯棒性、公平性、可解釋性、隱私性、可控性等。采用隱私計(jì)算、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)沙箱等技術(shù)搭配融合,是實(shí)現(xiàn)人工智能的隱私增強(qiáng)的有效手段。通過隱私增強(qiáng)打造可信人工智能的安全底座,將賦能金融科技從“數(shù)字化”向“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型的道路上,實(shí)現(xiàn)安全可靠可追溯,促進(jìn)人工智能的可持續(xù)發(fā)展和更多創(chuàng)新應(yīng)用。
“AI Agent(AI智能體)是大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)重要趨勢(shì)。AI Agent是基于大語(yǔ)言模型進(jìn)行構(gòu)建,同時(shí)具備記憶檢索、決策推理及行動(dòng)順序選擇等特性,讓其在處理復(fù)雜任務(wù)上更具備優(yōu)勢(shì),被認(rèn)為是未來的發(fā)展方向。AI Agent的智能決策、自動(dòng)化執(zhí)行、個(gè)性化服務(wù)、持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化等特點(diǎn),能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)提供更加智能化、更高效的服務(wù)和決策支持。”Tinus表示。
封面圖片來源:視覺中國(guó)-VCG41N1472123004
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