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2018-09-26 11:51 来源:蜀南在线

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  开展“不忘初心,牢记使命”主题教育,推进“两学一做”学习教育常态化制度化,实施“北疆先锋”工程,加强“互联网+党建”工作,努力开创机关“活力党建”新局面。要强化机关党建主体责任落实。

树立大局意识。守护家园、传承精神,并将这种精神发扬光大,才能无愧先烈们的鲜血,无愧每个共产党人的初心。

  其中,井冈山税务干部党员教育基地依托红色文化资源开展理想信念教育的做法,入选第四届全国基层党建创新优秀案例。中央党校常务副校长何毅亭,副校长黄浩涛、王东京、甄占民、黄宪起,教育长罗宗毅,江苏省委常委、宣传部部长、统战部部长王燕文,南京市委副书记蓝绍敏,南京市人大常务委员会主任龙翔,南京市政协主席刘以安,江苏省委宣传部副部长徐宁,南京市委常委曹路宝,中央党校校委委员谢春涛、韩庆祥,以及各直属单位负责同志、在校学员、教职工和研究生约1800人观看了演出和展览。

  党的领导既体现在党要根据中国经济社会各个阶段的发展现状,带领人民制定正确的路线方针和政策,也体现在党要动员人民、组织人民、领导人民将党的正确主张转变为人民的自觉行动,贯彻落实到实践中去。坚持无禁区、全覆盖、零容忍,加大纪律审查力度,持续保持反腐高压态势,强化不敢腐的震慑,扎牢不能腐的笼子,增强不想腐的自觉,努力营造风清气正的政治生态。

二、设立“龚全珍工作室”,连心为民。

  要把党支部建设作为基础,切实加强基层党组织标准化建设的总体谋划和统筹推进,重视基层党组织基础设施、活动场所、党内制度等硬件设施的建设,抓好带头人、党员队伍、工作运行等软件建设,积极打造标准化建设综合示范点,推动基层党组织标准化建设创出特色、形成影响、取得实效,不断夯实基层党组织工作基础,全面增强基层党组织的创造力凝聚力战斗力。

  胡锦同志表示,市直机关工委作为党委部门,要在思想上政治上行动上高度重视,先行一步,精心规划,扎实做好习近平总书记在广东代表团审议时的重要讲话精神的学习宣传贯彻。通过边学边查、边改边建,夯实了党建和党风廉政建设的工作基础,培养了忠诚干净担当的干部队伍,营造了风清气正、向上向善的政治生态。

  2013年2月23日,在中共中央政治局第四次集体学习时,习近平总书记提出,要坚持司法为民,改进司法工作作风,通过热情服务,切实解决好老百姓打官司难问题。

  潘建桥在活动中寄语市直机关广大共青团干部和团员青年:要学习陈慧丽的精神,立足平凡岗位,坚持不懈热心服务群众,爱岗敬业、真诚奉敬。要把党支部建设作为基础,切实加强基层党组织标准化建设的总体谋划和统筹推进,重视基层党组织基础设施、活动场所、党内制度等硬件设施的建设,抓好带头人、党员队伍、工作运行等软件建设,积极打造标准化建设综合示范点,推动基层党组织标准化建设创出特色、形成影响、取得实效,不断夯实基层党组织工作基础,全面增强基层党组织的创造力凝聚力战斗力。

  党的十九大报告强调,要坚定不移全面从严治党,不断提高党的执政能力和领导水平。

  ”“党的政治建设是党的根本性建设,决定党的建设的方向和效果。

    “日月之行,若出其中。不能把党混同于工会等群众组织,不能将党员混同于工人群众。

  

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借人工智能为企业信用“画像”

2018-09-26 13:14:47 | 来源: 经济日报 | 编辑: 朱安娜 | 责编: 韩俣
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着力加强基层党组织带头人队伍建设,继续开展机关党支部书记示范培训和集中轮训,着力增强履行“一岗双责”政治意识和能力水平。

  对于银行来说,如何判断信贷业务申请人的信用水平,怎样的授信方式才能更好地风险控制?当下,人工智能技术正在这一领域发挥越来越重要的作用。中科聚信信息技术(北京)有限公司副总裁兼首席风险官李莉告诉经济日报记者,通过对社会网络分析、模糊匹配、聚类分团等分析智能技术的有机结合,帮助企业“勾勒”出基于社会网络关系的多维度客户画像,将客户属性标签化,可以精准描摹企业的“信用面孔”。

  “简单讲,就是通过量化的数据给对象打上标签。”李莉说,这些标签可以分成以下几类,比如人口属性即年龄、性别、居住地等,还有资产状况、消费水平、消费习惯,等等。标签有静态标签和动态标签两种。静态标签就是不轻易变动的数据,动态标签则来自最新的交易记录、网页浏览记录等动态变化的数据。动态标签的处理通常采用流式计算技术,对计算能力的要求更高。

  除了为企业信用“画像”,还可以配合图论这一智能技术描绘出客户的社会关系和社群属性,让客户的社会属性更立体化,帮助企业深度分析客户属性,更精准地捕捉客户诉求和意愿,甚至实现对潜在风险的智能化预判。

  “今年以来,人工智能技术在金融行业内的应用越来越理性化,更侧重于认知智能方向的发展,并从技术概念阶段转向实际应用落地阶段。”李莉认为,认知智能需要以丰富、长期的知识积累为基础。据了解,中科聚信团队在与100余家金融机构合作过程中积累了大量的经验,形成各类业务应用场景的知识图谱,包括信用风险、申请反欺诈、交易反欺诈、精准营销等业务应用场景。

  李莉介绍,人工智能技术可以分为3个层级。第一个层级是计算智能,金融机构通过分布式计算、内存计算以及流式计算等技术实现海量交易数据的实时处理。第二个层级是感知智能,通过人脸识别、语音识别和图像识别等技术在身份认证等方面得以广泛应用。认知智能作为第三个层级是最难的,它需要对业务有深刻精准的理解,以及长期的知识积累。“目前,机器在这方面还不能完全取代人工经验。所以,目前认知智能研发还存在广阔的发展创新空间。”李莉表示。

  “今后,人工智能技术的发展方向将会聚焦在第三层级,也就是认知智能层面的突破。从单纯的数据研究和应用转向知识领域的探索。将过往行业从业者所积累的经验和知识融合到算法当中,在逐步降低人工干预水平的同时,达到预期业务效果。”李莉表示。

  “今年以来,金融机构更加理性看待人工智能技术的发展,并且更加强调在不同业务场景中应用不同的认知智能技术,以更加贴近业务的实际需要。”李莉介绍,以中科聚信为例,一直注重将创新技术和业务布局在金融机构切实需要的场景之中,比如聚焦的三大核心业务——信用风险、反欺诈和精准营销。

  “目前,人工智能技术在金融风控领域的应用还有待完善,比如对非结构化数据的高效精准采集、分析和应用。”李莉说,另外,在实现从画像到分层再到全渠道营销的一整套解决方案方面,也需要更多的创新和探索。此外,随着数据应用高度普及,除了要不断提升计算能力以及工具便利性以外,也一定要注意合理、合法、合规地使用数据。

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