哲瀚電子科技代理降壓恒流 OC5205OC5207OC5209 OC5203OC5265OC5266 OC5267 0755-83237951

OC5209、OC5205工作電壓從5.5v 到 30v，提供可調的輸出電流。根據不同的輸入電壓和外部器件，可以驅動供高達數十瓦的 LED。

OC5207、OC5209、OC5265內置功率開關，采用高端電流檢測電路，以及兼容 PWM 和模擬調光的調光腳 DIM。當 DIM 腳電壓低于 0.3v時輸出關斷，進入待機狀態。

OC5265是一款連續電感電流導通模式的降壓型 LED 恒流驅動器，用于驅動一個或多個 LED 燈串。OC5265 工作電壓從5.5V 到 60V，提供可調的輸出電流，最大輸出電流可達到 1.5A。根據不同的輸入電壓和外部器件，OC5265 可以驅動供高達數十瓦的 LED。

OC5265 內置功率開關，采用高端電流檢測電路，以及兼容 PWM 和模擬調光的調光腳 DIM。當 DIM 腳電壓低于 0.3v時輸出關斷，進入待機狀態。
OC5265 內置過溫保護電路，當芯片達到過溫保護點進入過溫保護模式，輸出電流逐漸下降以提高系統可靠性。
OC5265 采用專利的電路架構使得在低壓差工作時輸出電流無過沖，提高 LED工作壽命，OC5265 采用專利的恒流電路具有優異的負載調整率和線性調整率。
OC5265 采用 SOT89-5 和 ESOP8 封裝。ESOP 封裝時，底部 PAD 接 GND。

OC5265特點：
◆最大輸出電流：1.2A
◆高效率：97%
◆優異的負載調整率和線性調整率
◆高端電流檢測
◆最大輝度控制頻率：20KHz
◆滯環控制，無需環路補償
◆最高工作頻率：1MHz
◆電流精度：±3%
◆寬輸入電壓：5.5V~60V
◆智能過溫保護
◆低壓差無過沖
OC5265應用：
◆LED 備用燈，信號燈
◆低壓 LED 射燈代替鹵素燈
◆汽車照明

升壓恒流:

OC6701 3.2～100V 大于輸入電壓2V以上即可3A以內

OC6700 3.2～60V 大于輸入電壓2V以上即可 2A以內

OC6702 3.2～100V 大于輸入電壓2V以上即可 1A以內

降壓恒流:

OC5021 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5020 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 2A以內
OC5022 3.2～60V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 3A以內
OC5028 3.2～100V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作1.5A以內
OC5011 5～40V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5010 5～40V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作2A以內

LED DRIVER DC-DC升降壓恒流

OC4001 5～100V 3.2～100V 3A

LED DRIVER DC-DC線性降壓恒流

OC7135 2.5-7V 低于等于輸入電壓即可固定<400mA

OC7131 2.5-7V 低于等于輸入電壓即可 可外擴，實際電流決定于MOS管功耗
OC7130 2.5-30V 低于等于輸入電壓即可 實際電流決定于IC整體耗散功率

LED DRIVER DC-DC降壓恒流專用IC系列：LED遠近光燈專用芯片

OC5200 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 2A以內
OC5208 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 1.5A以內

LED DRIVER DC-DC降壓恒流專用IC系列：多功能LED手電筒專用芯片

OC5351 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5331 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 5A以內

DC-DC降壓恒壓

OC5801 8～100V最少低于輸出電壓5V以上就可以正常工作 3A以內

OC5800 8～100V最少低于輸出電壓5V以上就可以正常工作2A以內

在人工智能的發展和應用大潮下，各種行業的都會有被AI替代的可能，人工智能能夠在金融行業將帶來什么樣的影響，帶來哪些創新與變革？

人工智能對金融機構的影響正在與日劇增，它不僅改變了人們存款、投資和借貸的方式，甚至還能預防金融犯罪。

人工智能技術在金融領域將會呈現以下幾大發展趨勢

一、金融領域對于人工智能的需求

銀行業作為高度數據化的行業，加之業務規則和目標明晰，是人工智能和云計算等數據驅動技術的最好應用場景。“這基于4個理由。一是銀行一直非常重視IT技術的利用，信息化程度較高，技術環境與條件較好。二是銀行信息化程度較高，擁有豐富的數據沉淀。三是傳統金融行業更多是以人力為主的服務行業，亟待通過人工智能技術降低成本。四是銀行具有一定資金支持，留有試錯的空間。

當前，銀行業”擁抱“科技企業開展合作，主要具有兩大脈絡：一條脈絡是”銀行＋互聯網公司“與”銀行＋技術服務公司“。其中，比較典范的是互聯網公司和以工農中建四大行為代表的老牌銀行強強聯手。在另一脈絡上悄然進行著為銀行帶來穩健變革的，是各類技術服務公司以項目方式嵌入銀行的智能化升級體系。

在科技強國的背景下，科技創新得到高層的重點規劃，科技在金融領域的應用也愈加廣泛和深入。近年來，監管層陸續出臺多項政策，肯定了發展金融科技的重要性與必要性，同時，鼓勵人工智能發展的高層文件也相繼推出。在支持金融與科技融合的政策背景下，人工智能在金融領域的市場持續擴容。

早在2017年7月，國務院就印發了《新一代人工智能發展規劃》，要求建立金融大數據系統，創新智能金融產品和服務，發展金融新業態，將智能金融發展提升到新高度。而就在今年8月份，中國人民銀行發布的《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》中，也對人工智能技術未來的發展做出了重要部署。《規劃》中明確提到，要深入把握新一代人工智能發展特點，統籌優化數據資源、算法模型、算力支持等人工智能核心資產，穩妥推動人工智能技術與金融業務深度融合。

有第三方研究機構報告顯示，智能經濟時代的全新產業版圖初步顯現，預計2019年人工智能核心產業規模接近570億元，目前安防和金融領域市場份額最大。業內人士認為，隨著中央和監管層面對人工智能發展現狀進行積極回應，并作出日漸明確的前瞻性布局，人工智能在我國發展將步入新的階段，在金融層面的應用也將逐步深化，可以預見的是，一個更富活力和效率的金融科技新生態正在形成。

二、人工智能在金融落地的創新模式

（一）智能投資

現在理財對于一些家庭已經成為了一件非常正常的事情，每次做理財的時候去找分析師詢問選擇各項投資業務，分析師也會根據需求去研究客戶的各項資料，然后根據他們的要求去做推薦。而人工智能應用在金融行業的時候，這一切就不必如此麻煩了。人工智能可以自動檢索你的一切，然后輸入你的需求，高效快速的為你推薦一套你最需要的投資理財方案。

可以看到，借助機器學習，計算機已經可以完成諸如股票交易這樣復雜而繁瑣的任務。同時，在全球已經有不少對沖基金公司正在該領域不斷探索，并取得了可與人類專家的判斷相媲美的成果。

此前，舊金山的創業公司SentientTechnologies就開發了一種算法，通過獲取數以百萬計的數據點從而識別交易模式，預測趨勢，制定成功的股票交易決策。在SenTIent公司的平臺上，運行著數以萬億計由大量在線公共數據創建的模擬交易程序。借助這些程序，該算法可以識別整合成功的交易模式，制定新的交易策略。同時，通過該算法，系統還可以在幾分鐘內完成傳統方式中1800天的交易量，并在交易中不斷實現自主優化。據該公司CEO安東萬布隆多（AntoineBlondeau）表示，其基金完全由人工智能操盤，整體思路就是做一些沒有其他人也沒有其他機器在做的事情。

SenTIent的首席科學官巴貝克霍加特（BabakHodjat）表示，這套系統允許公司調整特定的風險設置，并且是在沒有人工干預的情況下運行的。”它會自動生成一套策略，并給我們下指示。它還會告訴我們要在何時退出，何時減小風險敞口，諸如此類。“霍加特說。

而在應用方面，目前，除了英仕曼之外，國外還有很多成功案例。美國的Wealthfront和Betterment、英國的MoneyonToast、德國的FinanceScout24、法國的MarieQuanTIer等均成功將人工智能引入投資理財，目前智能顧問已掌握大量資產；第一個以人工智能驅動的基金Rebellion曾成功預測了2008年股市崩盤，并在2009年給希臘債券F評級，而當時惠譽的評級仍然為A，通過人工智能，Rebellion比官方降級提前一個月；掌管900億美元的對沖基金Cerebellum，使用了人工智能技術，從2009年以來一直處于盈利狀態。

（二）風險防范

在銀行中往往每年會投入大量的人力物力財力來分析規避信用風險、市場風險、運營風險等，利用各種數據做建模，做分析來避免損失。而利用人工智能，采用領域知識圖譜、基于無監督算法和多級遞進模型的異常檢測以及復雜網絡分析和圖的半監督傳導模型等技術，構建交易行為偏離預測、賬戶行為偏離預警、群體風險識別等模型，可以有效解決傳統金融領域反欺詐系統面臨的全面性、準確性、單一性、數據算力以及挖掘深度等困境。

隨著電子商務的推廣，網絡詐騙愈發猖獗。然而，打擊網絡詐騙并非易事。過度拒絕交易從而預防網絡犯罪會導致客戶體驗下降，可能造成大量客戶的流失。2015年，JavelinStrategy市場調研機構發布的一項研究表明：網絡零售商因錯誤拒絕合法交易造成的損失金額高達1180億美元。在錯誤拒絕合法交易的案例中有三分之一的客戶會放棄交易。此外，僅在美國地區，該類案例造成的經濟損失是真正詐騙案件損失金額的13倍。

在這樣的背景下，人工智能可以通過分析不同的數據點，利用機器學習算法檢測人類分析師察覺不到的欺詐性交易。與此同時，還可提升實時審批的準確度，減少錯誤拒絕率。

如今，已經有很多機構開始借助人工智能預防詐騙。Mastercard（萬事達卡）不久前推出的智能決策（DI）技術是個很好的例子。據了解，DI可以從持卡人的消費記錄和習慣中采集模型，建立行為基準，從而對每筆新達成的交易進行比較和評估。相較于傳統的多借助通用方法評估所有交易的犯罪預防技術，該技術的應用可謂是一項重大突破。

有些公司采用的方法更為全面。例如，SiftScience從6000多家具備欺詐檢測功能的網站中收集了大量數據，并通過多種渠道的設備追蹤和數據分析，利用智能引擎關聯了各種不同的數據點，包括網站上的付款信息和其他行為，建立優質用戶行為模型，檢測欺詐性交易。

（三）身份認證與安全

現在各大科技公司的人臉識別技術已經走向了成熟，并且已經有不少的技術應用在了銀行。不少銀行的辦公區域就是利用人臉識別技術甄別人員身份，以此來確定有沒有外部人員進到銀行辦公區域內部。

（四）智能客服

隨著語音識別系統和自然語言理解技術的提升，人工智能必將會成為未來客服中不可或缺的一份子，現在不少公司已經開始了人工智能客服的服務，算法逐漸代替人工走向工作崗位，最終成就一個智能化客服中心。借助由自然語言處理（NLG）和機器學習算法驅動的智能客服為用戶提供個性化對話體驗開始變得越來越普及。

而智能客服在金融業的應用也是比較常見的，比如幫助用戶理財。舉個例子，當用戶點擊Facebook的聊天窗口時，就可以啟動Plum聊天機器人，從而進行小額分期存款的操作。在注冊時，用戶只需要將Plum與其銀行賬戶關聯。之后，Plum的人工智能系統就會分析用戶的收入水平和消費習慣，并在此基礎上預測其能接受的存款金額。然后適時分期向用戶的儲蓄賬戶中存儲小筆金額，并定期通知用戶。

此外，智能客服Cleo還可以跟蹤多個賬戶的收入與支出，像私人會計師一樣和客戶交流，回答客戶的問題，同時還可以提供理財指導，幫助用戶做未來的資金規劃和管理。今年年末，美國銀行計劃推出智能客服Erica（取銀行名字的諧音）。Erica可以在銀行手機客戶端與客戶進行語音和文字互動，從而幫助客戶快速做出更明智的決定。例如，無需打開應用界面（UI）即可命令Erica匯錢給朋友或付款。智能客服的AI引擎還可分析管理客戶的個人財務，如根據客戶收入和支出模型，提供建議，實現儲蓄目標。

三、人工智能在金融行業的發展現狀

2018年，麥肯錫發布的研究報告指出，到2030年，人工智能新增經濟規模將達13萬億美元，對世界經濟貢獻和全球變革影響不亞于以蒸汽機為引領的首次工業革命。可以說，人工智能已經成為人類經濟社會發展的新機遇。

業內專家表示，以銀行為核心的傳統金融業是人工智能較現實的落地場景之一。在大數據、云技術、人工智能、大數據和物聯網等新技術日漸成熟的驅動下，傳統銀行紛紛開展金融科技創新，信息化、數字化、智能化已經普遍成為各家銀行發展的目標。

”近些年，金融科技正在對全球銀行經營發展產生重大影響，許多金融機構都意識到了科技轉型的重要性。“平安金融壹賬通董事長兼CEO葉望春表示，平安集團近十年來，已累計投入500多億元用于創新科技的研發與應用，同時，結合自身在金融行業30年的不斷積累，平安在場景、數據、人才和投入中形成了發展金融科技的四大優勢。

而金融壹賬通作為平安集團向金融行業科技賦能的重要載體，擁有全球領先的人工智能、云技術等三大金融科技。

”我們基于全球領先的金融科技打造覆蓋全行業、全領域、全流程、全系統、全運用以及全市場的全產業鏈金融科技服務平臺。“葉望春表示，金融壹賬通不僅有領先的金融科技，還有豐富的金融業務場景，我們通過”業務+科技“雙管齊下，全面賦能金融機構助力其轉型發展。

金融壹賬通通過”科技應用+業務服務“的雙賦能模式，為銀行、保險、投資等多個金融垂直領域提供端到端的解決方案。目前金融壹賬通已經推出12大解決方案，覆蓋從營銷獲客、風險管理到運營管理的全流程服務，幫助客戶提升收入、提升效率、提升服務質量，降低風險，降低成本，實現數字化轉型。

當前，生態開放和科技轉型已成為我國金融行業發展的兩大關鍵詞。在推動傳統金融機構科技化轉型和新金融機構逐步開放技術賦能的雙向交流過程中，人工智能在金融市場的應用也更為廣泛，逐步走向深化。

較早布局人工智能的金融機構已嘗試將人工智能應用貫穿于整個業務體系。如銀行對人工智能的應用，已不局限于外圍的在線智能客服、電話智能導航、柜面人臉識別等場景，而是逐漸滲透至產品開發、營銷、風險管控、客戶管理與客戶服務等核心流程。

AI技術正從各方面重塑財富管理行業，不僅能解決傳統人力理財顧問普遍面臨的供需失衡、利益導向、成本高、門檻高、服務水平參差不齊的痛點，還可以通過大數據、機器學習等技術為投資者進行精準畫像，讓機構更了解客戶需求、資產狀況、風險偏好等，真正實現千人千面的個性化服務。從監管層面來說，AI技術與其他技術的配合，也能讓財富管理服務流程更加公開透明，并且有完整的服務記錄，為有效監管提供支持。

在未來，根據不同場景的業務特征創新智能金融產品與服務，探索相對成熟的人工智能技術在多個領域的應用路徑和方法，以此構建全流程智能金融服務模式，將推動金融服務向主動化、個性化、智慧化發展，助力構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

目前，業內已有機構開始嘗試用智能理財機器人與用戶進行自然語言交流和開放式對話，并為用戶提供涵蓋賬戶查詢、產品咨詢、市場分析、投資者教育在內的各種金融服務。通過運用人工智能進行客戶服務，力求解決用戶與產品的匹配問題，并滿足更多用戶仍未滿足的金融服務需求。

四、人工智能在金融行業的應用趨勢

未來，人工智能技術在金融領域將會呈現幾大發展趨勢：一是金融服務行業模式將會更加個性化和智能化；二是人工智能服務將走向價值鏈上游；三是金融大數據處理能力大幅度提升；四是人工智能將是未來科技創新的排頭兵，給人們的生活帶來深遠的影響。

未來金融的形式將發生較大變化，傳統網點將萎縮且逐漸轉型，而隨著5G和可穿戴設備的升級，金融服務的接口會越來越多，自動化財務室、開放銀行、知識圖譜等正逐步變為現實。”AI、5G、物聯網等新工具，讓金融產業能更有效地觸達用戶，但真正核心的價值與交易并沒有改變。

五、人工智能服務金融中存在的問題

人工智能發展到今天，已經從“量化”進入到“質變”階段，但當前科技對金融領域的賦能只是實現了數據的拉平與補充，AI算法真正意義上的突破并未出現。目前金融業務場景中采用的技術大多是全監督學習，往往需要大量的、有標簽的高質量數據，才能夠訓練模型。但在實際業務場景中，數據的表現形式大多是缺乏標簽，甚至樣本量非常稀少，如果僅僅依賴于全監督，很多問題顯然無法解決。

在金融領域，金融智慧化在第一階段完成了數據補充，使用開源的算法即可完成初。

“算法元年”的時代將要帶來，“算法”將接替“數據”成為促進AI行業高速穩健增長的原動力。同時，金融、工業等行業AI化進程將進入摩爾加速階段，行業整體水平將得到大幅度提升，競爭優勢明顯。作為國內新興的AI技術創新企業，RealAI將繼續進行人工智能基礎技術的自主研發，并在金融、工業等垂直領域持續深耕，以尋求更大突破。