央行发布《人工智能算法金融应用评价规范》；上海：推进国际金融资产交易平台建设

为全面提升人工智能技术在金融领域应用和管理水平，推动金融与科技深度融合协调发展，中国人民银行制定了《人工智能算法金融应用评价规范》（以下简称《规范》），于近日正式印发。

《规范》针对当前人工智能技术应用存在的算法黑箱、算法同质化、模型缺陷等潜在风险问题，建立了人工智能金融应用算法评价框架，从安全性、可解释性、精准性和性能等方面系统化地提出基本要求、评价方法和判定准则，为金融机构加强智能算法应用风险管理提供指引。

《规范》的发布有助于引导金融机构充分发挥人工智能“头雁效应”，加快金融数字化转型步伐，持续推动金融服务更为贴心、更加智慧、更有温度，打造数字经济时代金融创新发展新引擎，助力健全具有高度适应性、竞争力、普惠性的现代金融体系。

首个联邦学习国际标准正式通过

近日，IEEE标准委员会（SASB）一致投票正式通过联邦学习国际标准（IEEE P3652.1），标准将于今年年底正式出版推行。这也是国际上首个针对人工智能协同技术框架订立的标准，标准推行后，将为更多行业和海内外机构应用联邦学习技术提供标准化的行业规范，标志着联邦学习开启大规模工业化应用的新篇章。

联邦学习国际标准的发布，体现了联邦学习这一新兴技术领域正式在国际上获得认可，也预示着在ToB、ToG等各大应用场景中，联邦学习应用案例将跨入井喷阶段，以联邦学习为代表的保护隐私和数据安全的人工智能技术将推动人工智能正式进入如中国科学院张钹院士所预测的安全、可靠和可信的“人工智能3.0”时代。

银行数字化进程加速 年内431家网点“关门”

近年来，银行线上业务正在加速发展，已经有不少银行网点的功能越来越多地迁移到了线上，超过90%以上的零售业务都可以通过手机办理，到银行线下网点办理业务的人逐渐减少。同时，银行ATM机的数量也随之缩减，物理网点的关停量仍在持续增加。根据银保监会金融许可证信息平台的数据统计后发现，截至4月6日，商业银行机构退出列表显示，今年以来已有431家银行网点终止营业。

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