人工智能在精算的应用-人工智能在精算的应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在精算的应用的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能在精算的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 河北师范大学的数学专业怎么样？
2. 小白入门，想学精算师应该怎么规划，另外目前大数据、人工智能，精算师未来有前景吗？
3. 未来几十年人工智能会逐渐在金融以及精算等领域代替人类吗？
4. 微软认知服务AI有哪些用途呢？
5. 在人工智能的时代，财富会如何分配？

河北师范大学的数学专业怎么样？

如果是师范类的，女生比较适合，如果是非师范的，建议别报1没有教师资格证2教育重点不在非师范3师范和非师范差别很大女生学化学可以，但对身体不好学物理就复杂了，建议别学数学可以学，但很花时间（个人建议）

小白入门，想学精算师应该怎么规划，另外目前大数据、人工智能，精算师未来有前景吗？

这三种行业都是未来发展需求量越来越大的行业，人才需求供不应求。

精算师属于服务行业里金融为主的服务，涉及广泛，如保险、会计，银行都会用到这方面的数学专业人才。

人工智能是未来制造业主导的大方向，国家急需转型往高端产业发展。是提高产能，降低成本制造更高端产品的利器。

大数据基本是目前大公司所主导，是大公司主导市场，定位发展方向的核心所在。

未来几十年人工智能会逐渐在金融以及精算等领域代替人类吗？

人工智能可以取代金融和精算里面的很大一部分重复性的工作，但却无法完全替代。

以精算师来说，目前在保险领域岗位最多。在这些岗位中工作大概可以分为三部分，第1步就是要发现这里面可能存在的哪些问题；第2步才是做精准的计算，也就是说对这种因素做精准的判断；第3步需要对这些数据的结果进行解读，从而判断综合的风险，尤其是在长期时间段内可能面临的一些不确定的风险，比如气候、健康，等等不是特别确定的因素。

而在整个评价的过程中，第2步的精准计算这方面，主要涉及的统计学以及相关的算法，很大一部分可能为人工智能所取代，但是在问题的发现和结果的解读方面却离不开人。再回过头来看整个大的金融行业，人工智能的确可以给金融行业以很大的帮助。金融行业在与其他行业相比的过程中，信息基础设施相对比较成熟，里面运用人工智能之后也会带来比较大的价值。但是，金融行业里面风险和收益的平衡需要有全面的衡量。正如前面的精算师的例子，金融领域所需要的不仅仅只是统计学和数理分析；发现机遇和风险问题、解读机遇和风险、解决瓶颈问题，这都需要人类与人工智能的有机结合去实现。

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微软认知服务AI有哪些用途呢？

AI用途有很多。只要你想得到没有做不到。有对比时就有新的进展。所谓复式或复杂多变算法去精算加多种模拟算来概括智能的进化。在未来任何事物都可能用到AI的技术。只是现在在初级阶段。但很快会来到的。高速运算，倍增运算使人类更上一层楼的视野和觉悟。谢谢！

微软的认知服务AI正被用于詹姆斯敦国家喜剧中心的一个互动展览中，游客们面临着需要让对方发笑的挑战，才能取得胜利。博物馆执行主任Journey Gunderson表示：“它让参观者体会到了喜剧演员如此沉迷的东西，令人难以置信的让人发笑的感觉。”

玩家轮流选择并提供预先写好的笑话。当对手发笑时他们得分; 在六轮结束时得分最多的玩家获胜。微软的Face API——来自Azure认知服务的AI技术，被用来当成比赛的裁判。微软AI营销副总裁Mitra Azizirad表示，Laugh Battle比赛是人工智能如何影响科技行业外的一个例子。

“我们正在让每个人都可以访问AI，将其扩展到开发人员和数据科学家的世界之外 - 特别是以普遍理解和触动心脏的方式，”她说。

该人工智能服务包括一个深度神经网络，研发人员使用超过100,000张标记照片的数据集对其进行训练，以识别与八种情绪相关的一系列通用面部表情，包括快乐和悲伤以及愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、中立和惊讶等。

“在各种文化中，人们以同样的方式微笑，他们以同样的方式生气，以同样的方式表现出厌恶，”认知服务团队的首席项目经理Cornelia Carapcea表示。

在人工智能的时代，财富会如何分配？

英国哲学家罗素曾经设想一个乌托邦：机器为人类劳动，产品平均分配。现在前半部分“机器为人类劳动”已经可以实现，而后半部分“产品平均分配”则离人类越来越远。

过去我们是按劳分配，实际上是按产能分配。人工智能时代能做到按需生产，按智能（也就是人的知识水平）分配，人们自己下单各取所需。如何实现真正的按需分配，大家可以有想法。不过，以下作为分配方式的待选框也许需要优先考虑。

***确保一定的社会***：

现有的社会保障水平能否满足人工智能时代，这个定论我不下。这里反映一下国外的一些实验性做法。以下关于UBI的内容可参见我今年1月29日的头条号文章。

西方的经济学家已经在讨论“全民基本收入”（简称UBI）问题，也即让收入与工作能够彻底脱钩，每个人无条件领取社会***。在2017年6月的林道经济学会议上，诺贝尔经济学奖得主也表示支持用UBI来应对机器人自动化带来的不平等问题。

去年，马克.扎克伯格曾经在哈佛大学毕业典礼上发布演讲，称UBI并非乌托邦。埃隆.马斯克甚至在他之前，就提出要推广全民UBI，以期每个人“能够在带薪工作的框架之外发挥各自的才能”。前首富比尔.盖茨也表达了类似的主张：应该寻找新的财富再分配的模式。

自去年1月开始，芬兰开始实施为期两年的UBI试验，向随机挑选出的2000名申请者每月发放定额的“基本收入”，据称是为了测试该项制度是否能够有效降低官僚体系的运行成本。加拿大、美国的夏威夷和一些私人机构已经开始试行UBI，印度莫迪***也曾经表示出这种政策导向。

技术红利向产品红利和社会红利的过渡：

现阶段，人工智能企业和技术人员先行享有技术红利。一旦人工智能技术开发成功、产品成熟，红利将继续向高性价比的产品倾斜，也即迎来产品红利期；过后，人工智能产品迎来社会消费的***，人工智能技术随产品普及到人群中，就像现在的全民手机，社会上出现对人工智能的普惠共享德局面，这就迎来了社会红利期。

人工智能定价分配系统：

到此，以上就是小编对于人工智能在精算的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在精算的应用的5点解答对大家有用。

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