人工智能构想应用案例-人工智能构想应用案例研究

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能构想应用案例的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能构想应用案例的解答,让我们一起看看吧。
掀起人工智能的第一个***是由什么驱动的?
首先,随着硬件技术的进步和计算机性能的提升,研究人员可以处理更复杂、更庞大的数据集,从而提高了人工智能系统的训练和运行效率。
其次,随着存储技术的发展,大规模数据的收集和存储变得更加容易和经济,为人工智能算法提供了更多的训练样本和实验条件。
最后,互联网的普及和信息的快速传播提供了广泛的数据来源和交流平台,促进了人工智能研究的合作和共享。
综上所述,计算能力的提升是驱动人工智能的第一个***的重要因素。
著名科学家奠定了人工智能的基础?
总的来说,图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德香农等伟大的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
希尔伯特在数学家大会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。这23道难题中的第二个问题和第十个问题则和人工智能密切相关,并最终促进了计算机的发明。图灵根据第十个问题构想出了图灵机,它是计算机的理论模型,圆满的刻画了机械化运算过程的含义,并最终为计算机的发明铺平了道路。1954年,冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计,并提出了“冯诺依曼体系结构”。
人工智能成本高吗?
现在人工智能估值很高,我们想投都投不起。”一位互联网消费金融机构负责人感慨说,此前他们打算参股投资一家基于人工智能提升风控效率的机构,一问估值吓了一跳,比他们整个平台的估值还高出不少。
究其原因,人工智能的迅速崛起,难免导致行业良莠不齐——尤其是人工智能在互联网消费金融领域的“伪应用”日益增多,比如一家人脸识别机构宣称可以为消费金融平台开展远程面签,人脸识别成功率超过90%,但不少平台测试后发现,借款人所处场景的灯光角度对人脸识别准确性产生不小冲击,导致平台只能重新***取线下面签方式评估借款人是否存在欺诈行为。
21世纪经济报道记者也注意到,在美国股权投资机构也开始对人工智能在消费金融领域的“伪应用”日益警惕。尤其是一些标榜“人工智能”的美国消费金融机构,其风控核心仍然是基于***取人工经验判断,对借款人***风险进行评估。此外,不少宣称图像识别、语言识别准确度极高的消费金融平台,并没有因此有效降低运营成本提升运营效率。
“伪应用”悄然兴起
在这位大型消费金融机构首席技术官看来,人工智能在互联网消费金融领域的应用,主要集中在获客、客服、风控、催收等环节。
比如在风控环节,人工智能通过大数据分析与机器深度学习,不断优化风控效率降低坏账率同时,还能给予借款人更精确的风险定价;在催收环节,人工智能可以针对不同资产、职业、年龄的逾期借款人设定个性化的催收还款方案,在合适的时间给借款人发出催款信息,既能顾及借款人面子又能提醒他们尽早还款,提高催收效率;在获客环节,基于人工智能的人脸识别、语音识别技术可以协助平***成远程面签,降低线下人工运营成本。
“不过,人工智能是否很好兑现这些预期,的确存在不小的挑战。”他直言。
多位互联网消费金融机构负责人向21世纪经济报道记者直言,他们都曾遭遇人工智能伪应用现象,比较常见的是人工智能机构抓住平台担心暴力催收的“心理”,推荐基于人工智能的催收模式,宣称能大幅缩减催收团队人数。
“但它的实际应用[_a***_]不够理想。”一位消费金融平台负责人告诉21世纪经济报道记者记者。后来他了解到,这家机构是照搬美国的人工智能催收技术,但中美两国消费金融环境截然不同——美国有着成熟的个人征信体系,借款人违约就会被列入黑名单,导致日常生活、旅游举步维艰
到此,以上就是小编对于人工智能构想应用案例的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能构想应用案例的3点解答对大家有用。
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