
图1:人工智能在金融领域深度应用中的风险类型(对应4.1)。本图旨在向读者展示“有哪些风险”。鉴于这五个维度之间存在平行或互补关系,建议采用“中心扩散”或“多维矩阵”结构。 1. 绘图逻辑描述 中心核心:标注为“金融AI深度应用的风险维度”。 五个分支:从中心绘制五个气泡或色块,填充内容为: 决策自主性风险(强调人机关系失衡)。 隐私泄露风险(强调数据安全和个人权利)。 社会偏见与歧视(强调算法对特定群体的不公正)。 责任归属风险(强调法律和道德的模糊性)。 市场公平风险(强调对金融市场整体秩序的影响)。 视觉增强:在每个类别下,可以用小字体添加关键词,以补充具体表现,例如在“隐私侵犯”下标注“敏感数据滥用、过度权力获取”。 2. 美学要点 配色方案:建议以“学术蓝”或“商务灰”为主色调,五个分支可以使用同一色系的渐变色(从深到浅),显得严谨且有层次感。 图标化:在每个标题旁边添加一个简单的扁平化图标,例如:决策(大脑或方向盘),隐私(锁),偏见(倾斜的天平)。 对称性:确保五个分支在空间中均匀分布,避免头重脚轻。
链式协同学习框架:数据修复、增强和伪标签训练的协同过程 该框架以“链式协同”为中心,通过数据逻辑修复的自动路径追踪、确...