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廖志明认为,在客户交易结算资金余额和新增投资者数量维持在一个相对平稳的情况下,券商经纪业务逐渐进入存量竞争的阶段,核心在于降低单客户成本,或者提高单客户价值,龙头券商拥有竞争优势。以华泰证券为例,在低佣金率的背景下,华泰证券依然能够获得行业内较高的经纪业务利润率,主要是源于其较低的经营成本。一方面,公司采用互联网战略,通过移动互联网端获取客户,降低整体获客成本。另一方面,在互联网模式下,体量较大的券商更占优势,它们有条件通过规模化和可复制的操作,进一步降低成本。

但对于投资商来说,股权合作并不一定能带来超额收益,需要考验的是专业管理人的“火眼金睛”。据了解,在地产股权投资领域领行业之先的平安不动产就坚持着“同股同权”、利益风险共担的真股权业务,因此对合作房企的资质把控格外上心。市场上一些债性融资、明股实债的出资方,主要是根据房企的信用评级、还款信用来做决断;相较之下,平安不动产在筛选项目时既关注合作方评级等基础指标,又考量其盈利能力、专业能力,更独具灵活性地进行五维度评价:工作效率、问题解决能力、承诺的实现度、工作流程的控制能力、合作态度等。特别的是,这是由一线直接接触项目的员工来打分的,最终汇总统计形成对这些合作方的内部排名。这样甄选出的合作方与项目,往往具有很大的价值成长空间。

声纹识别技术发展大致可以分为3个阶段:第一阶段,基于模板匹配的方法。像人脸一样,声纹要先做注册,再做验证,注册时说的内容要和验证时是一样的。比如注册时说了“密码”二字,验证时也必须说“密码”,这相当于验证时被限制了,只是比较这两个声音像不像;第二阶段,2000年开始的基于概率模型研究。如有的人说话快,有的人说话慢,声音是有时间长度的,要把可变长度的向量变成物理程度,这是基于高斯模型概率统计的,这时的声纹识别准确性会受到噪声、干扰等影响;第三阶段,2012年左右开始,深度学习给人工智能发展带来了巨大的影响,同样也快速推动了声纹识别的发展。

“因此,配音演员模仿其他人的声音,虽然听觉上相似,但也无法模仿说话者最本质的特性。从声纹特征分析上还是会有差异,是可以区别开来的。”根据测算结果,公安部发布《GA/T 1179-2014安防声纹确认应用算法技术要求和测试方法》标准,声纹科技产品依据该标准进行数据采集。目前,用户如果按照事先指定的文本读出内容,声纹识别准确率已达99.8%;如不照读事先指定的文本内容而随意发声,声纹识别准确率也能达到99.1%。“虽然准确率不低,但还是存在误判的可能,在设计使用场景和流程时,需要考虑到声纹识别并非100%准确率的现实。”平安科技声纹专家说,声纹作为金融产品的认证,需要看具体场景。对于辅助核实身份、名单识别、防欺诈、声纹锁登录等场景使用是合适的;但在大额支付类的场景中,如果将声纹作为唯一的认证手段,就需要充分评估风险。

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