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长路漫漫,人工智能跑马圈地

不难预计,随着人工智能在金融银行领域的加速渗透,未来被替代的绝不仅仅只是银行柜员。中国证券报记者发现,人工智能被一些期望“弯道超车”的新型金融机构寄予厚望。

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还在纠结人工客服还是AI客服?人工智能对于金融领域的渗透可不是仅此而已,从客户服务到风险控制,再到资产配置,人工智能正以普通老百姓难以想象的速度和“套路”渗透金融领域。

人工智能,一个越来越火热的名词,包括但不限于BAT的互联网巨头都对其趋之若鹜。大量资金的注入,人才的培养,战略的制定,为的是在继移动互联网后的智能互联网浪潮中占有一席之地。如今,其已深刻的影响到了我们生活中的各行各业,诸如:金融、电商、物流、出行、媒体和工业,并且帮助这些行业的进行优化和发展。

人工智能,一个越来越火热的名词,包括但不限于BAT的互联网巨头都对其趋之若鹜。大量资金的注入,人才的培养,战略的制定,为的是在继移动互联网后的智能互联网浪潮中占有一席之地。如今,其已深刻的影响到了我们生活中的各行各业,诸如:金融、电商、物流、出行、媒体和工业,并且帮助这些行业的进行优化和发展。

本文首发于2018年6月18日《中国战略新兴产业》

分析人士认为,金融行业利润率高,数据相对有结构,且定义比较垂直、明确,可能成为人工智能发展最先颠覆的领域。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》提出,到2030年中国人工智能产业竞争力将达到国际领先水平,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。

前段时间的四大银行联手BATJ事件一度令各个媒体高潮,成为人们茶余饭后的谈资。而我们作为互联网浪潮下的个体,必定不能独善其身,它的一举一动都可能深刻的影响我们的生活。所以我们更应该剥开现象看本质,是什么导致作为传统金融豪门的银行低下高贵的头颅,去和他们以前看不上的“金融门口的野蛮人”合作呢?

前段时间的四大银行联手BATJ事件一度令各个媒体高潮,成为人们茶余饭后的谈资。而我们作为互联网浪潮下的个体,必定不能独善其身,它的一举一动都可能深刻的影响我们的生活。所以我们更应该剥开现象看本质,是什么导致作为传统金融豪门的银行低下高贵的头颅,去和他们以前看不上的“金融门口的野蛮人”合作呢?

《中国战略新兴产业》杂志记者贠天一 编辑整理

最近两年内,金融机构加速在人工智能等金融科技领域的“跑马圈地”,相信最终目的绝不仅仅只是为了提升效率,在激烈的同业竞争中杀出重围或许才是各家心中的愿景。

显然是利益,是互联网公司,或者说互联网金融所拥有的技术,是人工智能的价值。那么人工智能到底对金融行业有什么价值呢?下面笔者就带大家了解下:

显然是利益,是互联网公司,或者说互联网金融所拥有的技术,是人工智能的价值。那么人工智能到底对金融行业有什么价值呢?下面笔者就带大家了解下:

近日,民生银行宣告成立民生科技有限公司,注册资本 2 亿元,定位于利用市场化的机制扩大银行在金融科技方面的研发和场景应用落地。这是继建设银行、兴业银行、平安银行、招商银行、光大银行之后,第六家成立的银行系金融科技子公司。

一、被替代的不仅是银行柜员

一、精准营销和个性化推荐:

一、精准营销和个性化推荐:

就在不久前,安永发布的《中国上市银行 2017 年回顾及未来展望》指出,科技引领、科技驱动已成为银行业发展共识。金融与科技已不仅仅是技术层面的融合,更体现为思维、理念、业务模式、管理模式等全方位的融合。由于金融行业数据全、规模大、维度多、可数据化程度高,为人工智能的应用提供了有利条件,金融行业成为了人工智能率先落地的重要领域。不得不承认,当前以大数据、人工智能为代表的信息技术正在与传统金融业逐渐交融,智能投顾、智能风控、智能量化交易、智能客服等场景应用相继出现,正在改变着金融业的原有模样。金融机构关注人工智能技术已久

人工智能真的会成为金融机构“超车”的法宝吗?实际上,在这个问题之前,不少银行高管被问到最多的问题是,“人工智能来了,有多少银行柜员会下岗?”

处在这样一个信息交汇的时代,并不是每一条客户信息对于特定的机构都是有价值的。而人工智能就可以从这些纷乱的信息流中找到有利于自己的!从而做的一对一服务,即精准营销和个性化推荐。

处在这样一个信息交汇的时代,并不是每一条客户信息对于特定的机构都是有价值的。而人工智能就可以从这些纷乱的信息流中找到有利于自己的!从而做的一对一服务,即精准营销和个性化推荐。

随着人工智能的发展,机器能够更加逼真地模拟人的活动和行为,使定制化、个性化、智能化成为可能。在金融活动的前端,人工智能可以服务客户;在中台,人工智能能够进行授信和分析决策;在后台,人工智能可以支持风险防控和监督。总之,人工智能能够实现金融服务格局的改变,使之更加个性化和智能化。

中国证券报记者在采访中发现,多数银行高管对这个问题讳莫如深,但对于人工智能产品的应用却毫不含糊。AI客服早已不是新鲜物件,银行网点咨询机器人、风控智能算法等都在逐渐普及。

商业智能在广告营销领域的主要应用为精准营销与个性化推荐,两者均通过用户数据,对用户贴标签,并基于产品特征与投放需求,建立不同的决策模型进行营销;两者最大的不同在于,精准营销用于引流获客阶段,以短信或优惠券的方式进行营销,提升响应率,优化企业运营;个性化推荐用于留存促活阶段,使得消费者在最合适的时间,以最恰当的方式,获得最合意的产品、资讯以及服务的推荐。

商业智能在广告营销领域的主要应用为精准营销与个性化推荐,两者均通过用户数据,对用户贴标签,并基于产品特征与投放需求,建立不同的决策模型进行营销;两者最大的不同在于,精准营销用于引流获客阶段,以短信或优惠券的方式进行营销,提升响应率,优化企业运营;个性化推荐用于留存促活阶段,使得消费者在最合适的时间,以最恰当的方式,获得最合意的产品、资讯以及服务的推荐。

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IBM全球企业咨询服务部认知与分析服务总监赖开文透露,目前,IBM已经在银行做了三类机器人:银行网点迎宾机器人、服务机器人、咨询机器人。他说:“机器人能帮员工解决一些重复繁琐的日常工作,有助于提升银行人力资源效率,解放更多相关岗位员工从事其他业务创新、让其把专注力集中在对不确定性因素的把握和判断上。”

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而事实上,金融机构在人工智能方面的探索早已开始。据介绍,民生银行在 2015 年开始建设的大数据平台和人工智能服务体系,建立了实时头寸分析、智能投顾、智能风控、智能营销等一系列智能金融服务,极大地提升了小微 3.0、供应链金融、远程银行、资管业务的智能化水平;2016 年 12 月,招商银行率先推出摩羯智投,成为第一家布局智能投顾的银行机构;之后,浦发银行、兴业银行、平安银行、工商银行等都积极加入到了布局智能投顾的行列。近期,建设银行成立国内首家无人银行,成为人工智能在金融领域应用的重要成果。

银行业内人士对中国证券报记者表示,随着人工智能技术的更新迭代,银行业已开始将人工智能从金融业前端引入后端,之前相对棘手的信息安全、风控反欺诈、资产管理等方面已经开始试水人工智能。

二、智能投顾:

二、智能投顾:

除了传统的银行机构,互联网企业也开始通过人工智能等金融科技涉足金融业务。目前,发展较好的有百度金融、财鲸、品钛集团璇玑和读秒、宜信投米 RA、交行小 e、平安的智能客服系统等。从应用方向上看,目前国内人工智能在金融业资金端实际应用较多,在金融业资产端则非常有限。

在广发银行副行长王兵看来,随着人工智能时代的来临,银行作为一个整体机构,围绕以客户为中心提供综合金融服务,信息越丰富越全面,产生的效果越为明显。从这点出发,银行应该具备集中统一的智慧中枢,为从业人员开展各类业务提供智能化的指导或决策。因此,综合人工智能各项技术,打造银行金融大脑将是应对人工智能时代到来的最佳方法。

传统的投资顾问相当于私人银行中的客户经理通过与客户的深度沟通,结合客户个人的风险偏好和理财目标,传达给后台技术人员制定理财配置模型,再由客户经理将此方案给到客户;智能投顾可被理解为将私人银行的后台标准服务线上化。相比传统投顾,智能投顾拥有可简化流程、适合全民理财、可定制短/中/长多周期投资方案、可进行风险预警等优势,同时可以对客户实施一对多服务,即一台人工智能对多名客户同时服务,相对于人工间的一对一服务,显然节约了时间和成本。

传统的投资顾问相当于私人银行中的客户经理通过与客户的深度沟通,结合客户个人的风险偏好和理财目标,传达给后台技术人员制定理财配置模型,再由客户经理将此方案给到客户;智能投顾可被理解为将私人银行的后台标准服务线上化。相比传统投顾,智能投顾拥有可简化流程、适合全民理财、可定制短/中/长多周期投资方案、可进行风险预警等优势,同时可以对客户实施一对多服务,即一台人工智能对多名客户同时服务,相对于人工间的一对一服务,显然节约了时间和成本。

AI 投资科技公司凯富特CEO 吕晴认为,人工智能在金融投资中的运用将是一个较为确定的趋势,人工智能与人的结合能够提高国内机构的产品设计能力和专业化服务能力,发展前景广阔。目前美国很多大型金融机构开始转型成技术公司,并大量从微软、谷歌、facebook 等高科技公司聘用相关人才。国内金融机构对人工智能在资产管理和投资交易中的运用也越来越认可。智能投顾市场将快速扩张

上海交通大学教授、欧洲科学院院士徐雷认为,人工智能在金融领域主要有智能投顾、智能客服、安防监控,以及金融监管等四个主要应用方向。他表示:“现在美国的很多公司在金融方面已经开始有了一些动作,包括花旗银行、高盛集团等,在自动交易、理财、风险管理以及智能客服上都有应用。此外,纳斯达克也在利用人工智能进行金融管理,监测违规动作等。”

三、金融风控:

三、金融风控:

据了解,目前,人工智能在金融领域的应用场景主要包括智能投顾、智能量化交易、智能客服、金融搜索引擎、身份验证和征信、风控等。近期发布的《新一代人工智能发展年度报告 2017》指出,智能投顾是当下“人工智能 金融”的应用发展重点。

不难预计,随着人工智能在金融银行领域的加速渗透,未来被替代的绝不仅仅只是银行柜员。

对于风险及时且有效的识别、预警、防控一直是金融机构的核心。金融风控强调数据与技术,智能风控企业结合高维度的大数据,利用决策树、神经网络等机器学习技术,针对信贷评级、授信、贷后预警,反欺诈等场景提供解决方案,传统金融机构由过去的以经验或小量数据对风险进行把控,到现在以大数据及技术进行风控,实现金融风控升级。但同时,精细化运营全覆盖也是风控市场需考虑的关键点,即从系统的第一层出发,做全流程的金融风控,识别真正符合金融产品的优质客户,当潜在用户的信用存在风险时,应从营销端就避免引入此类风险用户。

对于风险及时且有效的识别、预警、防控一直是金融机构的核心。金融风控强调数据与技术,智能风控企业结合高维度的大数据,利用决策树、神经网络等机器学习技术,针对信贷评级、授信、贷后预警,反欺诈等场景提供解决方案,传统金融机构由过去的以经验或小量数据对风险进行把控,到现在以大数据及技术进行风控,实现金融风控升级。但同时,精细化运营全覆盖也是风控市场需考虑的关键点,即从系统的第一层出发,做全流程的金融风控,识别真正符合金融产品的优质客户,当潜在用户的信用存在风险时,应从营销端就避免引入此类风险用户。

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二、新金融机构先发优势明显

四、投研分析:

四、投研分析:

《报告》介绍,智能投顾降低了投资的门槛,较低的费率以及边际服务成本无限趋近于零,拥有较高的专业化程度以及无视人性缺点的策略执行力。较传统投资顾问相比,智能投顾服务流程更加简化,理财服务更加专业化也更加有效率。

对于人工智能等金融科技的应用,国内几家互联网巨头无疑具有先发优势。以阿里系的蚂蚁金服为例,其运用大数据技术打造了全方位的运营和产品体系:一是打造了蚂蚁智能客服,大规模替代了人工,提升了响应速度和准确度;二是打造蚂蚁安全大脑,通过风险分析网络和决策中枢,对交易风险进行控制;三是打造基于大数据和机器学习的蚂蚁微贷产品,解决小微企业和个人快速授信的问题。

通过不同算法与模型,人工智能去重、数据排序、实体发现、实体关联、领域知识图谱等,最终生成可视化投研报告。与人工分析生成的报告不同,机器人报告最大的优势在于生成快、可以清晰明了的将大量数据进行罗列呈现,效率相对高,但目前仍缺少创造性,在投研分析领域,机器人与分析师的协同合作将提升分析质量与效率。

通过不同算法与模型,人工智能去重、数据排序、实体发现、实体关联、领域知识图谱等,最终生成可视化投研报告。与人工分析生成的报告不同,机器人报告最大的优势在于生成快、可以清晰明了的将大量数据进行罗列呈现,效率相对高,但目前仍缺少创造性,在投研分析领域,机器人与分析师的协同合作将提升分析质量与效率。

据了解,智能投顾起源于美国,作为金融科技在财富管理领域的应用,智能投顾在落地中国后经过短暂沉淀便发展的如火如荼,逐渐被越来越多的用户青睐。它是一种在线投资顾问的服务模式,可以根据现代资产组合理论等算法搭建数据模型,之后根据投资者的风险偏好、财富状况以及理财目标为用户提供智能化以及现代化的资产配置建议。

中国证券报记者发现,人工智能被一些期望“弯道超车”的新型金融机构寄予厚望。

机器人报告解决的痛点:

机器人报告解决的痛点:

《报告》认为,未来,个性化定制服务将成为智能投顾的主要发展趋势,智能投顾业务形态有望迈向“管家式个人财富中心”。人工智能将为每一位客户提供量身定制的资产管理投资方案,并提供自动化的投资管理服务最大化投资回报。随着个性化定制服务的出现,智能投顾市场将快速扩张。根据 My Private Banking 预测,到 2020 年,全球智能投顾行业资产管理规模将达 1.6 万亿美元,2016-2020 年间复合增长率将达 113%。

“我们现在的技术能做到让客户分不清楚是人工客服还是AI客服。这中间的切换很流畅,且几乎没有瑕疵,在提升服务效率的同时大大节省了运营成本。另外,我们自己研发的模型和算法在反欺诈方面的应用也领先于同行和传统金融机构。”林坚诺颇为自信地表示。

(1)Excel、PDF等文档中的数据无法读取,或复制粘贴时间成本高

(1)Excel、PDF等文档中的数据无法读取,或复制粘贴时间成本高

日前,由中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会等部门联合发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》将智能投顾列入监管范畴,并在牌照资质、模型主要参数和制厂配置主要逻辑等方面给予了限制及规定。业内人士指出,由于人工智能可能导致部分潜在安全、隐私、金融风险,当各项人工智能应用在金融业开始落地推广时,可能会遭遇较为严格的监管。上海交通大学计算机科学与工程系教授吕宝粮指出,未来,在人工智能的应用下,客户的个人隐私和安全问题将变得越来越严峻。

王凯宁告诉中国证券报记者,人工智能在互联网小贷方面的应用将使得传统线下贷款业务从销售到风控、审贷、放贷、催收的工作人员大量减少。传统模式下业务量的增长与工作人员的增长是接近线性的关系,在互联网、大数据与人工智能的结合下,业务量的增长与工作人员的增长是接近指数的关系。所以,在金融领域,互联网、大数据与人工智能的结合是“指数型技术”。

(2)数据量大,人工无法看出所有数据见的逻辑与关联性

(2)数据量大,人工无法看出所有数据见的逻辑与关联性

因为客户的大量个人信息被系统所使用,好的一面是可以提供个性化服务,用户使用越来越方便。但是一旦系统被攻击,客户的隐私就会暴露无遗。所以带来机遇的同时也面临着挑战。金融领域机器代替人类还为时尚早

借用人工智能原理,乐信自主研发了一套“鹰眼”智能风控引擎。通过一系列规则和算法,“鹰眼”可以秒级完成对订单的自动化审核,还可以狙击有组织的欺诈行为。“鹰眼”引擎目前拥有6000多个风控模型数据变量,日处理订单量达到30万笔,可以对分期乐商城98%的订单作出自动审核处理,最快3秒钟反馈结果。

(3)数据分散,数据的获得成本高或获取效率低

(3)数据分散,数据的获得成本高或获取效率低

随着人工智能在金融领域的应用,关于其替代人工劳动力的讨论便从未停息。近期,波士顿咨询公司与中国发展基金会共同发布报告,预计到 2027 年中国金融业约 23%的工作岗位将受到人工智能带来的颠覆性影响,其影响方式为岗位的削减或转变为新型工种,其中银行、保险及资本市场的工作岗位削减比例分别为 22%、25%及 16%。

值得注意的是,除了基础的风控、征信等后台业务,新型金融机构早早试水,把人工智能推向了理财投资、资产配置这类前端业务。易观咨询发布了中国首份《人工智能理财市场专题分析》预计,到2020年,中国人工智能理财规模将达到5.22万亿元。

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在国外,金融领域的转型已然开始。据外媒报道,在美国加州举行的梅肯研究院全球会议上,高盛集团总裁大卫•所罗门透露,关于股票交易,在 15-20 年前,高盛有 500 人在为股票做市,而现在只剩下 3 个人,剩下的工作已经全部被机器人取代。

宜信财富推出其智能投顾产品一年来,投资产品月增长率达到33.6%,续投率52.2%,资金续投增长268%。宜信财富创始人唐宁表示:“智能投顾服务的对象主要是中产阶层、大众富裕阶层。这类群体难以在金融机构获得更专业的人工服务,而智能投顾则是用大数据、机器算法这样的方式,把金融与科技结合起来,创新解决这类人群的资产配置需求。”

五、人力资源配置/个性化服务:

五、人力资源配置/个性化服务:

在金融领域,人工智能真的会取代人类吗?想得到确切答案,还为时尚早。

在蚂蚁财富平台上,机器人安娜号称财富社区“一号女神”,每天回答网友1000多个理财、经济等问题,满意率高达93%。蚂蚁财富人工智能负责人余鹏告诉记者,安娜“学习”了金融知识、经济报告、货币政策、社会事件等,通过算法推演出变化趋势和概率,然后形成建议反馈给理财用户。

传统客服业是典型的人力密集型,在商业智能时代,传统客服由人力密集向人工 机器智能升级,通过电话客服、网上客服、App、短信、微信以及智能机器人终端等产品与客户进行语音或文本的互动交流,理解客户业务需求,语音回复客户提出的业务咨询,并根据客户语音导航至指定业务模块,大大优化了客服咨询效率。智能客服目前的成熟应用主要在售后阶段,以重复性问题标准化回答为主,未来智能客服业的应用将继续升级,由现在的“以问题为中心”转变为“以用户为中心”的智能语音助理,由现在服务于企业/商家的机器人转变为服务于每一个用户。

传统客服业是典型的人力密集型,在商业智能时代,传统客服由人力密集向人工 机器智能升级,通过电话客服、网上客服、App、短信、微信以及智能机器人终端等产品与客户进行语音或文本的互动交流,理解客户业务需求,语音回复客户提出的业务咨询,并根据客户语音导航至指定业务模块,大大优化了客服咨询效率。智能客服目前的成熟应用主要在售后阶段,以重复性问题标准化回答为主,未来智能客服业的应用将继续升级,由现在的“以问题为中心”转变为“以用户为中心”的智能语音助理,由现在服务于企业/商家的机器人转变为服务于每一个用户。

业内人士指出,越来越多的人工智能在金融机构开始应用,但是它们替代的只是一些相对来说比较简单而繁琐的工作。就高盛而言,500 名交易员变成 3 名的背后是公司 9000 多名工程师的事实,这一数量甚至比一些互联网公司更高。在替代部分工作岗位的同时,人工智能也为金融行业创造了新的就业岗位。

三、中国能否再次“走在前头”

基于以上几点,人工智能在对传统金融企业的拉新、促活、留存、风投、风控、办事效率和人员分配等都起到了极其重要的作用。当然人工智能尚处于起步阶段,前路漫漫,但我相信相信随着技术的进步,人工智能会越来月“聪明”,作用会越来越大。这也就解释了为什么银行会联手互联网巨头了!

基于以上几点,人工智能在对传统金融企业的拉新、促活、留存、风投、风控、办事效率和人员分配等都起到了极其重要的作用。当然人工智能尚处于起步阶段,前路漫漫,但我相信相信随着技术的进步,人工智能会越来月“聪明”,作用会越来越大。这也就解释了为什么银行会联手互联网巨头了!

实际上,在金融投资领域,人工智能与人各有所长。人工智能的优势是处理大量的数据和变量,尤其是从海量数据中自动学习和挖掘一些线性乃至非线性的规律和信号。而在策略和战略的研制上,人的优势明显。人工智能依旧离不开人。

部分业内人士乐观地表示,继互联网“宝宝”、P2P之后,这一次,中国在人工智能的金融应用方面又将走在前头。

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5 月 24 日,诺贝尔经济学奖获得者迈伦•斯科尔斯在上海交通大学就金融创新的未来与风险发表主旨演讲时指出,人们给机器用于计算的数据,往往带有片面性,或者说一种不对称性。金融人工智能只挖掘之前已然发生的数据显然不够,大量数据并不可信,还需要校准,而且是动态核准。

但现实或许不尽如人意。前不久,“某国有大行信用卡将所有乐视员工信用卡额度清零”的新闻被炒得沸沸扬扬。随后,该行解释称主要是因为该行新上线了“新一代”核心系统。在风险防控系统智能化转型后,因为识别到乐视公司的风险可能会影响员工收入,进而影响信用卡还款能力后,系统便作出了此调整。

而实践证明,与人打交道的内容相较基础的信息处理工作更加复杂。目前,人工智能仍然面临很多挑战。灯塔财经 CEO 朱留锋表示,以智能客服来讲,机器人可以回答一些相对标准化的东西,但如果问题复杂一点,跟人比就会存在明显差距。目前,要完全替代人还是有难度的。

风波虽过,却引人深思:在目前的金融市场环境下,对于人工智能应用采取“大干快上”是否可取?

陈绍林认为,要将人工智能有效地应用于风控,需要具备几个关键条件:专业的人才团队,海量、多维度的客户数据,以技术、数据为核心的企业架构。而这几个条件,是大多数互联网金融公司、中小银行所不具备的。

不少专业人士认为,基于深度学习的人工智能将会创造更多价值是发展趋势,它能为人类服务甚至取代某些工作,但用户不应过度依赖人工智能,仍要掌握安全主动权,做好保护措施,通过技术、服务和管理相互配合的方式,形成共同遵循的安全规范,营造保障人工智能健康发展的可信环境。

王兵称,在可预见的将来,随着人工智能的发展,将有越来越多的自主交易发生。这些交易处理的算法和模型很大程度依赖海量数据的收集和分析,同时以很高的速度和巨大的数量级在运行,如何对数据信息辨别、筛选和拟合,进而不断完善算法模型并使得人工智能保持可控则显得异常重要。因为一旦算法或模型出现错误或漏洞,很可能给客户造成不可挽回的损失,甚至会对整个金融市场的稳定带来巨大冲击,建议同业及监管机构针对人工智能特点,研究完善金融市场交易规则。

毕马威中国银行业主管合伙人王立鹏表示,对于商业银行来说,应用新科技需要一个过程,但不会特别快。在此过程中,也可能面临风险,这就需要多方努力,比如西方国家强调监管沙盒模式,在可控模式下最大程度鼓励创新。

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银行与金融科技融合的理想境界是什么?是银行即服务。

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