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这么看，人工智能正如一个“黑盒子”：一组输入经过一定的处理，得到一种输出，这不就是“函数”嘛。人工智能的核心，或许是一种“函数”关系，只是区别于普通的函数，大部分深度学习模型的函数关系都是无法显性表示的。而由于模型够深，其具有足够的表现能力，能够去拟合几乎任意的函数关系，所以人工智能没有追究这个黑盒子的工作原理到底是什么，而是用大量的数据去拟合它，就得到了相对较好的结果，取得了广泛的应用。
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但任何一个市场实际都需要存在一定的流动性，信贷资产市场也不例外。比如当一家银行的不良率临近年末因突发事件超过可以容忍的指标时，这时需要通过发放新的贷款来做大贷款规模以降低不良率。比自行发放贷款更快的办法是从市场上直接买入信贷资产。但如果市场没有流动性，那么银行不可能通过购入信贷资产的方式来快速调节信贷资产总额。除了举例所讲的银行可能需要调节不良率外，商业银行也需要通过贷款规模来调节LCR流动性监管指标，绿色或普惠贷款占比以及行业占比等。在这些场景中，银行都需要信贷市场存在一定流动性。商业银行需要找到一种可以买卖的信贷资产，它必须同时具有信贷属性和流动性。
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