【人工智能在反洗钱领域的应用探究10000字（论文）】

第共16页人工智能在反洗钱领域的应用研究目录引言…………………3一、反洗钱状况分析………………4（一）反洗钱的含义………………4（二）洗钱的方式…………………4（三）国内外反洗钱的发展状况…………………5二、反洗钱领域面临的问题及原因分析…………6（一）客户身份和可疑交易识别困难……………6（二）资源分配失衡推高成本……………………7（三）误报导致合规风险增加……………………7三、人工智能在反洗钱领域的优化措施…………7（一）人工智能概述………………8（二）人工智能构建可疑交易监测体系…………8（三）反洗钱资源分配策略建议…………………11（四）人工智能助力合规模型优化………………12四、人工智能应用的效用及前景展望……………13（一）人工智能应用的效用………13（二）人工智能应用的前景展望…………………13结束语………………15参考文献……………16引言习近平总书记在2018年亚太经合组织领导人非正式会议、2019年中国国际数字经济博览会等国内外重要讲话中指出，数字经济将成为未来全球的主要发展方向，我们需顺势而为大力推进数字产业化和产业数字化，提出大数据战略和建设数字中国的目标。为全面贯彻党中央、国务院高瞻远瞩、与时俱进，作出建设数字中国的战略决策部署，同年中国人民银行印发《关于金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）的通知》（银发【2019】209号）。明确指出金融科技是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、提高监管水平、优化业务流程和经营模式等。在现代科技革命和产业变革下，科学规划运用大数据、合理布局云计算、稳步应用人工智能，为金融发展提质增效、提供创新活力、增强服务实体经济能力。同年，反洗钱金融行动特别组（FATF）对中国的评估报告中指出我国反洗钱监管有效性不足。实际上中国早已尝试多种措施来提高我国的反洗钱工作。但由于我国各银行发展不均衡、传统模式效率低、监测手段单一、技术落后等原因，反洗钱有效性一直有待提高。针对反洗钱问题，依托人工智能、大数据等新兴技术，结合数字中国战略以及人民银行金融科技创新的要求，从银行反洗钱和人工智能应用多角度进行深入分析，寄予通过人工智能等金融科技为提高我国银行反洗钱领域的有效性提供创新发展之路。反洗钱状况分析（一）反洗钱的含义反洗钱是相对于洗钱而言的，反洗钱顾名思义就是反对洗钱、预防洗钱、阻止洗钱、打击洗钱的意思。那么什么是洗钱呢？洗钱是一种违法行为，犯罪分子通过洗钱隐藏其犯罪所得的资金来源和所有者身份，指通过一系列交易，为从非法来源获取的资金披上合法来源的外衣。通俗的讲，就是让所谓的“黑钱”通过一系列“清洗”钱的过程，最终成为“干净”的钱归犯罪分子所有，并堂而皇之地上市流通交易。洗钱对个人、社会、国家和全球经济都造成了严重的危害。通过全球经济体系，洗钱不仅为犯罪集团提供了将非法所得转化为个人财富的手段，而且还为犯罪分子进一步犯罪活动提供了一个融资平台。比如支持恐怖主义，根据美国国务院2013年的统计数据显示当年全球共发生9707起恐怖袭击，造成了近17800人死亡。还有非法的毒品交易，毒贩会通过洗钱的方式隐藏犯罪的收入，根据世界卫生组织的数据，毒品已经导致1530万人药物成瘾。另外，洗钱还进一步加剧了发展中国家或地区的持续贫困，据不完全统计，每年大约有1万亿美元流出这些国家或地区，其流失的赃款数额远远大于流入的外国投资金额，是人类社会发展不均衡、贫困加剧、地区动荡的主要根源之一。（二）洗钱的方式正所谓“知己知彼、百战不殆”，所以我们在研究反洗钱之前，让我们先看看洗钱的方式方法。洗钱的方式大概可分为三个阶段：放置，分层和融合。放置就是用一种或多种不同的方法将犯罪所得在不被发觉的情况下存入到金融体系中。这也是洗钱的第一步，洗钱者为了掩人耳目会采用多种多样的方式方法。比如：分散化处理把现金存入到多人名下的多个银行账户，每个账户存入的金额低于监管要求的阈值，从而逃避检查；专门用非正式的替代性汇款系统进行转账，这种地下系统已经存在多年，尤其是不发达国家或地区的转账服务；电子转账利用私人间的的电子支付业务，目前互联网业务发达，可以快速转移到世界各地；资产转移就是通过购买价值高并易于出售的物品，例如钻石、房产、黄金和古董等；批量转移指洗钱者把大量的银行票据、现金等偷运到国外，从而兑换成合法的货币；博彩也是洗钱者的最爱，赌场用现金兑换成筹码，然后再将筹码兑换成现金的过程；证券公司也是洗钱的重灾区，洗钱者会投资证券或虚假证券交易创造所谓的“利润”。分层是洗钱的第二阶段，非法资金在金融体系中流转，从而掩盖资金来源制造资金合法的假象。离岸银行、空壳公司和中介人是洗钱者常用的手段。在很多国家和地区都有离岸银行，并且该离岸银行反洗钱的规则松懈，很容易完成银行间的资金转移；洗钱者在不同国家和地区建立多种空壳公司，并从事虚假交易，从而完成非法资金存放；会计、律师和其他专业人士可能充当中介人，为犯罪分子完成交易。洗钱的最后一步是融合，洗钱者可以通过多种方法使用这些非法所得，将资金进一步融入到合法的金融体系中，甚至为恐怖主义提供资金用来实现洗钱的目的。比如在离岸银行办理信用卡到世界各地消费，在空壳公司安排职位并支付大额咨询费，或者为其他公司提供融资等。另外，随着金融体系反洗钱力度越来越精确，犯罪分子进而学会了利用庞大的全球贸易体系进行洗钱，在发展中国家和地区中流出的犯罪资金中，据估计有80%是通过贸易洗钱完成的。开具虚高的发票、虚假商品和货运等是洗钱者利用贸易洗钱常用的洗钱方式。（三）国内外反洗钱的发展状况洗钱是全球性问题，全球每年的洗钱金额估计高达9000亿到2万亿美元。因而反洗钱也需要全世界共同寻求解决方案，由此诞生了反洗钱组织。金融行动特别工作组（FATF）是一家国际组织，成立于1989年，针对打击洗钱、恐怖融资及其他威胁，制定相应标准、协调国际政策并提出具体建议，被认为是打击洗钱行为的国际标准。成员国须将该标准加入到本国的反洗钱法律法规中执行。2012年,FATF修订了最新建议，支持各国政府打击金融犯罪。另外，亚太反洗钱工作组（APG）成立于1997年，是FATF全球反洗钱/反恐怖融资（AML/CTF）战略组成部分。反洗钱在每个国家的发展状况各不相同，但严厉的反洗钱法规和条例是打击洗钱行为的主要手段。我们以新加坡为例，新加坡的反洗钱/恐怖融资法律法规主要包括：新加坡金管局关于预防反洗钱和打击恐怖融资的626号通知；《没收腐败、贩毒和其他严重犯罪所得法》（以下简称CDSA）；《反恐怖主义（遏制融资）法案》（以下简称TSOFA）。洗钱罪在CDSA第43条至48条。对于每项洗钱罪行，个人会被处以最高500,000新加坡元的罚款或10年监禁。非个人会被处以最高100万新加坡元的罚款。同样，如果对可疑洗钱行为知情不报，可被处以最高20,000新加坡元的罚款。如果预先向其他人泄露有关调查的信息，可处以不超过30,000新加坡元的罚款和/或最长3年的监禁。如果违反法院依据法案下达的判令或提供虚假信息，可以处以最高10,000新加坡元的罚款和/或最高2年的监禁。如果未能保留交易文件，可以处以10,000新加坡元的罚款。新加坡商业事务局金融调查署负责打击新加坡境内的洗钱活动。它与地方金融机构、政府机关和其他国外同行一起合作，确保新加坡具有强健的反洗钱金融体系。新加坡金融管理局（以下简称MAS）负责监管新加坡银行机构，它还负责起草和实施预防反洗钱和逃税的银行法规。从2013年7月1日起，MAS将广泛的严重税务犯罪也认定为洗钱上游犯罪。中国反洗钱/恐怖融资法律法规最初于2003年就提出了相关规定。2006年10月31日通过了《中华人民共和国反洗钱法》，随后在2007年又颁布了一些重要法规，他们为中国的反洗钱反恐怖融资法规打下了基础。这些法律法规主要包括：金融机构反洗钱规定；金融机构客户身份识别和客户身份资料及交易记录保存管理办法；跨境交易反洗钱要求；金融机构洗钱和恐怖融资风险评估及客户分类管理指引的通知；涉及恐怖活动资产冻结管理办法；金融机构银行卡反洗钱要求；金融机构反洗钱监督管理实施办法；2016年12月30日进一步发布了《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》（中国人民银行令【2016】第3号，以下简称“3号令”）。中国反洗钱法规定，如果违反反洗钱法规定，可对金融机构及负责反洗钱合规事宜的高级管理人员处以500,000到5,000,000元人民币的罚款，或者对其他负责人处以50,000到500,000元人民币的罚款。对于存在严重洗钱问题的金融机构，可暂停或吊销它们的营业执照。此外，对于在银行中的董事或高级管理人员负责反洗钱合规人员，可以禁止其今后继续在金融机构工作。同时对于大额和可疑交易报告也做了详细规定，并要求金融机构向中国人民银行反洗钱监测中心（CAMLMAC）报告相关交易。2013和2014年，中国人民银行分别针对客户洗钱和恐怖融资风险评估方法，以及金融机构的反洗钱监督管理办法发布了相关法规，进一步完善了我国反洗钱法律体系。反洗钱领域面临的问题及原因分析（一）客户身份和可疑交易识别困难金融机构必须充分认识并了解客户，“了解你的客户”（KYC）这一点在反洗钱中至关重要。因为你的客户有可能会试图利用银行进行洗钱犯罪活动，给金融机构造成声誉风险、操作风险、法律监管风险以及集中风险。确保我们仅接受合法且诚信的客户，并正确识别我们的客户并了解他们可能带来的风险。客户身份识别首先是接受或拒绝客户，通过遵循接受客户政策，运用客户档案识别高风险客户。确定客户身份是客户身份识别的核心，需要使用可靠来源的数据、文件或其他相关的客户信息进行有效识别。同时还需要监测高风险的可疑交易。随着互联网技术和移动客户端业务的蓬勃发展，业务场景越来越复杂。尤其各种电子渠道交易呈现高频率、跨行和跨地区等特点，面对海量交易数据，可疑交易和资金流向很难追踪。隐形案件在洗钱等金融犯罪领域普遍存在。针对这些情况，很多传统金融机构采用的传统规则模型已经不适合当前新形势的发展，很难履行“了解你的客户”的职责。如何采用新技术手段不断丰富和反馈现有的传统规则系统,从而有效进行身份和可疑交易监测是反洗钱领域急需解决的问题。（二）资源分配失衡推高成本为了更好的了解你的客户，金融机构必须执行客户尽职调查（CDD）用来识别可疑的个人和交易。中国人民银行在《金融机构洗钱和恐怖融资风险评估及客户分类管理指引》里面明确指出，金融机构应根据风险评估结果合理分配反洗钱资源，在洗钱风险较高的领域采取强化反洗钱措施。同时FATF也建议采用风险为本的增强型方法。当前反洗钱新形势下，已经从“规则为本”转向“风险为本”。所谓风险为本的执行原则就是根据优先级分配资源，从而使最大的风险获取更多的关注。务必为风险高的客户和交易分配更多的资源进行客户尽职调查。目前各金融机构预警案件数量较大，准确率较低，导致金融机构需要投入巨大的反洗钱资源以应对洗钱筛查。大型金融机构甚至需配备上百名专职反洗钱人员。近年来随着交易的激增，反洗钱领域的资源分配越来越多已经严重失衡，导致成本逐年升高。如何降低成本合理分配有限资源投入到高风险领域，降低无效预警对于反洗钱资源的占用是反洗钱领域提产增效的关键。（三）误报导致合规风险增加反洗钱是金融机构必须承担的义务和职责。如果违反相关法律法规，不仅个人需要承担法律责任，它还会侵蚀全球市场的信心，并可能破坏公司的品牌和声誉。由于反洗钱的缺失，被监管处罚的案例屡见不鲜。例如：证券及期货事务监察委员会（SFC）经调查发现，在2010年8越1日至2011年4月30日期间，某大型中国券商香港公司没有制定反洗钱控制程序，也没有主动识别和及时上报可疑交易，被香港资本市场监管机构处以600万港元的罚款。新加坡金融管理局（MAS）宣布，过去3年来，由于对洗钱的控制不力，MAS已经对22家金融机构进行了经济处罚，并限制了7家金融机构的运营资格等等。目前洗钱的手法也不断翻新，呈现隐蔽化、多样化和复杂化。当前案件上报率普遍低于5%，给反洗钱案件甄别造成了很大困难，增加了误判的可能性。另外，金融监管近年来密集发文，反洗钱处罚力度不断加强，所以金融机构不仅关注上报数量，也需要关注上报案件质量。如何有效控制误报，提供高价值的金融情报信息降低监管合规风险是金融机构必须完成的任务。人工智能在反洗钱领域的优化措施（一）人工智能概述在我们讨论人工智能在反洗钱领域的应用之前，我们需先了解什么是人工智能，人工智能的英文叫ArtificialIntelligence（简称AI），是一种新兴的一流技术。目前对人工智能的定义并没有统一的说法，大家众说纷纭。但从中英文的名称中我们就可以简单的理解为人工和智能两部分，“人工”是指需具备人类的某些特征，“智能”强调的是高效率，其核心就是人工智能可以代替人们从事繁琐的工作，让工作变的更高效、更有价值。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何用计算机更高效智能地去完成之前只有人类才能做的事情”。人工智能的发展已经有60余年的历史了，主要经历了三次飞跃。最早开始于图灵测试。艾伦图灵是英国著名的数学家和计算机科学家。他一直专注于对机器智能的研究，1950年他进行了首次图灵实验，1952年图灵又设计了一个简单的国际象棋程序，让计算机与人下棋。由于当时的技术条件有限，该程序未能战胜象棋大师，但他启发了后人无限的遐想并不断的探讨研究。随着技术的不断进步，大家众所周知，目前AlphaGo战胜了多位围棋大师荣登“宝座”。第二次飞跃是智能语音识别技术的诞生和发展，该技术彻底冲破了人类与计算机只能通过键盘和鼠标才能交互的局限，大大提升了工作效率。现在各种语音识别机器人已经应用到了各个场景。第三次飞跃也是目前我们正处于的发展阶段，大数据+云计算+深度学习是人工智能的三大支柱，是目前人工智能浪潮的主流发展方向，这些技术取得了突飞猛进的发展，为人工智能的发展提供了无限可能的技术基础。接下来探讨的人工智能在反洗钱领域的优化措施，也是基于大数据+云计算+深度学习的综合应用的场景。（二）人工智能构建可疑交易监测体系客户身份和可疑交易识别是反洗钱领域急需解决的问题，基于传统规则模型的可疑交易筛查在预警准确率上偏低，并且存在很多的漏报警现象。近年来人工智能、大数据等新兴技术的发展，为解决这个问题提供了良好的技术基础。因此人工智能构建可疑交易监测体系也就孕育而生。该智能监测体系一方面可以在规则系统作出预警后，对可疑案件按照洗钱风险进行排序，指导人工审核过程。另一方面，在规则系统报警的名单外，挖掘高风险隐案，降低金融机构漏报风险。建立正反馈流程，将持续积累的上报数据自动反馈给模型，进行偏差修正并根据业务迭代更新。模型补召案件能有效探索新知，反哺规则系统。该智能监测体系以报送案件质量、数量、效率和整体风险控制为目标，调整模型阈值、拟定相应的审核策略，主要包括合并策略和审核策略。所谓合并策略就是指排序模型头部TopN%设为重点排查案件，尾部抽查或简单排查，补召模型头部TopN纳入审核。审核策略是指尾部案件按客户洗钱风险等级、按涉罪类型、按交易金额、随机抽查。依靠人工智能技术，该流程在传统规则基础上增加了案件排序模型、隐案挖掘模型和疑点分析模块、模型自学习模块。其监测流程图如下：图1-反洗钱智能可疑交易监测流程图1.案件排序模型案件排序模型作为规则系统的评分卡，在预警前的最后一个环节使用，提升预警准确率。对规则系统预警出的案件按照洗钱风险程度进行排序，头部案件风险集中，准确率高。尾部案件风险低，多为误报。根据排序名单实现审核资源最优分配。高分案件风险集中，可抽派足量反洗钱人力优先审核，实现风险快速识别、及时控制。低分案件风险密度低，绝大多数为误报案件，可采取简化审核方式，实现资源最优分配。案件排序模型实施前后效果对比图如下：图2-案件排序模型效果图2.隐案挖掘模型在反洗钱领域隐案挖掘是难点之一，人工智能技术利用强大的运算能力，可以从海量交易中准确抓取规则系统报警以外的可疑案件，协助发现隐案、漏案和新型作案手法，案件覆盖率、审核上报量。该模型可以识别规则系统检测范围外的高风险案件，扩大覆盖面。使风险防控措施变得更加严密，实现更加有效的风险识别能力。另外，审核效率和隐案准确率都可以显著提高，经验证相比规则提升200%以上。该模型从四方面挖掘隐案：利用高维机器学习拥有精细化的区分能力，可以快速抓取规则阈值之外的长尾可疑案件；从人工补录案件中进行分析，机器学习其中模式，包括自查发现/举报/以案倒查得到的各类案件；基于社群关系、工商关系、交易关系和团伙，顺藤摸瓜找出更多的洗钱主体；随着金融业务发展，洗钱手法不断翻新。例如无卡存取款、二维码支付、聚合支付等都可能成为洗钱工具，人工智能借助大数据模型学习，对这种新型洗钱手法进行精确打击。传统模型或专家规则特征（变量）较少，计算复杂度较低，规则数量在100-1000左右。但人工智能反洗钱模型使用复杂逻辑进行特征加工，衍生出超过6000项特征，深度挖掘后得到超过10万特征维度，最高可支持万亿级别特征计算，通过构建更多特征来寻找细微规律，显著提升了模型的区分能力。3.疑点分析模块疑点分析模块负责扫描每一笔可以案件，给出风险提示和辅助人工审核。智能学习交易行为异常、账户异常、设备/地址异常、高风险渠道和关联黑名单等客户行为，异常交易分析报告如下：图3-异常交易分析报告分析疑点并输出以下指标：案宗可疑度打分：0-100（不可疑-非常可疑）；可疑点提示（涵盖五项大类、27项小类、交易行为异常-夜间交易频繁）；风险佐证指标（涵盖上百项风险指标)；指标的洗钱风险相关性/重要性权重。4.模型自学习模块模型自学习模块建立了不断收集反馈数据的闭环系统，在模型上线之后通过手工补录案件、外部监管变化、内部规则调整、新增上报案件等业务反馈数据，动态学习和迭代优化。配合高维机器学习拥有的高VC维（信息表达的上限），使得模型在自学习的过程中获得更好的业务效果，达到快速适应业务变化的目的。智能自学习可以利用大数据将多个渠道的客户信息汇总到同一系统，人工智能可以根据大量数据信息分析客户的过往交易行为建立智能学习模型。该分析方法着眼于从各种数据中找出内部和逻辑关联关系，并归纳总结出某一特征。自学习采纳的算法是逻辑回归（LogisticRegression），金融机构交易数据大多是名义变量，基于数量计算的方法并不适合。而逻辑回归具备良好的解释性，通过概率计算可以计算出变量的影响因子。在业务部门采集的数据中，可以考虑对关键变量分析影响因子。传统的专家规则需要人工总结规律，调整和制定阈值。机器自学习可以基于历史样本和业务反馈，一次建模覆盖多种类型，自动学习修改错误和迭代更新模型。（三）反洗钱资源分配策略建议合理分配有限资源投入到高风险领域，降低无效预警对于反洗钱资源的占用从而降低成本是反洗钱领域提产增效的关键。资源分配策略管理模块分为合并策略和审核策略两大规则，分别负责不同来源预警案件的合并规则，和相关的审核策略。并自动确定可疑交易监测方案的整体准确率（上报率）、召回率（扩招回隐案数量）和人力配备情况。资源分配策略图如下：图4-资源分配策略图以下列某金融机构实施案例为例，方案实施前基线上报率：2%，年审核量60万，年上报量12000笔，全行审核人员100名。方案实施后上报率：6.4%，年审核量25.15万，年上报量16080笔，全行审核人员42名。该方案不仅大幅提升了该机构的上报率和笔数，而且为该机构节省了58名审核人员，每年节约数千万元的人力成本。图5-资源分配案例分析图人工智能助力合规模型优化人工智能助力合规模型优化，有效控制误报，提供高价值的金融情报信息降低监管合规风险是金融机构必须完成的任务。在不遗漏规则系统预警的重大风险之外，额外挖掘规则漏报警的高风险案件，强化“风险为本”治理，规避不必要监管处罚及合规风险。合规模型主要针对以下几大方面：可疑案宗排序：降低无效报警，节约审核资源；隐案挖掘：排查隐患，控制风险；团伙发现：由点及面，还原洗钱网络；客户洗钱风险：更精准的客户洗钱风险等级划分；异常交易模式发现：聚类发现异常交易和团伙行为；内部信息泄漏检测：及时预警内部人员违规查询事件；内外勾结检测：检测借贷场景中内外勾结异常资金链。该模型利用工商知识图谱对非自然人客户进行受益人识别，包括大股东、高管、实际控制人和企业关联人等。客户接触环节受益人自动识别和风险排查，如非自然人客户来网点办理业务时，快速识别出其关联企业和关联人，自动进行反洗钱名单扫描，提示业务人员进一步核查客户身份。利用工商关系、交易关系、行为相似度和社交关系等拓扑关系网，纳入知识图谱信息，发现不同分群，识别客户间关联关系。基于可疑案宗的客户名单进行扩展的团伙分析和可视化展示，辅助审核人员确定案宗可疑度和涉案规模。人工智能应用的效用及前景展望人工智能应用的效用人工智能在反洗钱领域的应用发挥越来越重要的作用。针对上述主要问题，人工智能带来了高效的身份验证和可疑交易监控体系，提高准确率和降低误报率。能够优化审核环节，最终提高上报质量。另一方面通过优化审核策略和提高审核效率，金融机构可以减少30%的人力成本，每年节省数千万的费用。在合规规则预警要求下，通过优化反洗钱规则模型，深度挖掘高风险案件，规避不必要监管处罚及合规风险。另外，这种新型洗钱行为模式，同时模型解释和可疑点分析也能够启发专家规则不断优化和更新。不论是人工补录、举报还是由于规则调整或者新型案件所带来的业务变化，均能够被人工智能模型自动捕捉，通过模型自学习的方式不断修正偏差、迭代优化。此外，人工智能在构建行业生态和培养人才队伍方面也发挥着重要作用。以银行为例，建设开发银行生态体系是大势所趋。利用人工智能和大数据等数字化技术，实施全方位的数字化改造，构建端对端的客户旅程。以数字化手段对接客户需求，提供在线、智能的产品和服务，以及行内的业务流程。通过网络化把客户与银行紧密联系起来，逐步满足客户各种金融需求，不断提升服务边界，从集中到开发构建良好的银行生态体系。为了抢占金融科技高地，人才是必不可少的先决条件。通过人工智能等新兴技术的实施，培养大批科技人才，推动科技公司更深层次竞争、合作和创新。不仅可以创造更大的社会效益，也有助于推动我国科技进步。最后，人工智能作为数字经济的主要抓手，已经加速与各个领域深度融合。近年来，我国数字经济规模快速增长，2019年数据经济的总量已达35.8万亿元，占GDP比重高达36.2%，成为引领经济和社会发展的先导力量。以人工智能为主导的数据经济也是后疫情时代，推动产业变革升级、促进社会经济转型、培养新竞争优势和全球经济增长的新杠杆。（二）人工智能应用的前景展望第四次工业革命引领全球的数字化和智能化。20世纪90年代以来，数字和通讯技术的发展带来以移动互联网、大数据、人工智能为标志的变革，颠覆了生产、商业的运行方式以及人们的生活和思维方式。2017年7月国家出台《新一代人工智能发展规划》为人工智能发展提出战略决策指引。2019年中国人民银行印发《关于金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）的通知》，明确指出金融科技是技术驱动的金融创新，科学规划运用大数据、合理布局云计算、稳步应用人工智能。人工智能、大数据、5G、云计算和物联网等数字技术正在我们的工作和生活中快速融合，这些技术正在重塑我们的世界。未来将是万物感知、万物互联、万物智能的“智能