人工智能落地的应用-人工智能落地的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能落地的应用的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能落地的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能落地应用产品除了人脸识别、OCR识别还有什么？
2. 人工智能在金融领域如何落地？

人工智能落地应用产品除了人脸识别、OCR识别还有什么？

一，人工智能技术可以作为人机，或者其它系统人机接口。

因为人自身的能力就只能是人自身的，人机智能可以拓宽交互系统。当手写识别作为发短信，作为人与人之间信息沟通人机接口的时候，它就实现了有效大规模的应用落地。

我们现在的扫描识别也是为检索分析做的应用，现在车派识别为什么多起来，是因为停车场收费管理里对车派识别应用有广泛的需求。人脸识别很多时候是为了身份认证和手机支付，用户有明确需求的，人机接口才可以做广泛的落地。

第二，随着IoT或者传感器技术的进步，利用传感器以及大数据来超过人类的智能也是人工智能有效的发展模式。

这里最典型的一个例子就是天气预报，以前人还会说夜观天象，现在人都不会了。你想出差直接打开本地天气预报，就能有效知道明天相关天气的情况。

包括自动驾驶，包括其它的，为了方便都可以用比人类更多的传感器获得信息输入，有效做出人工智能来超越人类智能，达到更多应用推广落地机会。

第三，相对客观性，或者稳定可传承性。

包括语音评测，作文评分，以及一系列的技术。因为人与人在对同一份试卷阅卷时存在主观性，机器在这方面会更加可观和无感情的。这时候相对机器对于大量人工阅卷而言就有更多的优势，这样才会使相关人工智能技术被老师和学校广泛接受的主要原因。

第四，面向海量任务的不知疲倦。

科大讯飞是从语音合成起家，语音合成就是一个典型的不知疲倦合成任一文本，合成海量文本的概念，这个成为它真正落地的原因。

第五，人类学习成本高，使用频度低的产业。

比如说多语种翻译，是的，人类可以在多语种翻译上做出很好的能力，但由于学习成本太高，使用频度太低，这时候相关人工智能就会有很好的应用落地。

人工智能在金融领域如何落地？

仅仅从技术上来讲，人工智能在金融领域的落地还是相当容易的。为什么这么说呢？众所周知，人工智能技术主要看的还是其中深度学习算法。

在对深度学习算法进行训练的时候，我们需要的是海量的数据，在将深度学习算法付诸于实践的时候，它所处理的依旧是海量的数据。而在金融领域，我们最不缺的、日常所需要处理的也都是各种数据。所以说，人工智能与金融领域还是很“般配”的。

目前，金融领域已经出现了多个人工智能应用：

智能投顾：通过对海量数据的处理，人工智能能够对接下来的走势做出一定的预判，从而帮助客户合理的在股票、基金等上面分配资金，已达到收益最大化；

反欺诈：基于对欺诈案例和信用评估等数据的训练，创建一个深度学习算法模型，从而对之后的所提交的***申请等等进行欺诈风险的评估；

智能客服：利用语音识别、自然语言处理等人工智能技术，系统可以自行准确的回答成千上万的客户所咨询的问题，从而减轻人工客服的压力；

文/张立钧 编辑/姚顺意来源 | 普华永道《2018年中国金融科技调查报告》，财资一家（TreasuryChina）首发，转载注明来源

随着数据收集手段的丰富，[_a***_]对非结构化数据的转化需求与日俱增，海量非结构化数据如何转化为可持续分析的“数据资产”，是从业机构发展人工智能的重点研究方向之一。近半数受访者认为非结构化数据的处理是人工智能最有价值的应用，体现了从业机构对人工智能技术认识的深入。

大数据舆情分析技术也是人工智能应用的热点，如资产与财富管理行业利用人工智能进行舆情分析与投资预测等。在金融支付领域，生物识别/身份识别、图像识别等技术发展比较成熟，从业机构可***用直接***购的方式，将技术植入业务场景。在客服机器人领域，人工智能让金融产品与服务更加便捷化、个性化，如传统金融机构的智能客服机器人（如交通银行的“娇娇”）和金融科技公司的在线智能客服（如蚂蚁金服的AI客服）等（如图）。

▲图 人工智能技术的分支在金融服务领域的应用价值

人工智能的应用价值已被广泛认可，但大部分受访者认为人工智能开展的各项基础条件都比较欠缺，尤其在数据与团队方面面临巨大挑战，发展现状不容乐观。

在数据方面，数据质量和数据打通问题最为严重。这也是金融行业在数据集中之前各业务板块、条线各自独立发展，缺少统一规划统筹的后果。目前，从业机构正通过建立数据统筹机制、整合结构化和非结构化数据、打造大数据平台等方式对数据进行全面整合，为今后数据全面应用夯实基础。

在团队方面，从业机构在科技人才上的竞争尤为激烈。以BATJ为首的科技巨头，在薪资待遇、技术储备、场景应用上优于传统金融机构，导致后者的人工智能团队储备捉襟见肘。随着高校及培训机构不断产出科技人才及开源技术的发展，人工智能的门槛将越来越低，团队的压力将有所降低。

在技术方面，传统金融机构对于目前比较新颖的分布式计算、机器学习类和深度学习类基础平台的掌握与运用依然比较欠缺。但在这方面，市场上有发展比较成熟的供应商，可提供完整的解决方案与定制开发，因此传统金融机构可通过购买这些产品与服务，在短期内获得较大的技术提升。

到此，以上就是小编对于人工智能落地的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能落地的应用的2点解答对大家有用。

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