中美人工智能技术差异-中美人工智能技术差异论文

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于中美人工智能技术差异的问题，于是小编就整理了2个相关介绍中美人工智能技术差异的解答，让我们一起看看吧。

1. 中国人工智能技术取得了哪些成果？
2. 人工智能成本高吗？

中国人工智能技术取得了哪些成果？

据报道，人工智能***1日在京发布，***预计，全球人工智能支出到2020年或将达到2758亿元，中国人工智能技术支出到2020年将达到325亿，占全球整体支出的约12%，中国人工智能发展取得了重大成果。报道称，专家表示，过去五年，我们在感知智能，以语音视觉为主的很多领域不仅跟全球同跑，甚至出现领跑的状况。另外在认知智能，就是机器的推理和学习，这几年我们对这些技术已经充分掌握，而且在这个基础上，还在进行一些提高性的创新。未来我觉得人工智能主要是中美之间的竞争。在原创上面，相对美国来说还是处于落后状况，尤其是对于一些特别基础性的、前瞻性的研究，他们相对来说更深入，我们要迎头赶上，未来人工智能将像水和电一样无所不在，哪个国家能够掌握人工智能的话语权，它就会具备未来整个产业，甚至引领时代的话语权。与此同时我们的创业者更多的还是在人工智能方面做应用，基于第三方人工智能的集成，而我们看到在硅谷很多创业它是对于源头技术的创新，这方面我们有必要做更多的引导。希望中国人工智能可以快速发展！

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。

如今，他更庆幸自己当初没有投资。

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。

“但它的实际应用效果不够理想。”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，以上就是小编对于中美人工智能技术差异的问题就介绍到这了，希望介绍关于中美人工智能技术差异的2点解答对大家有用。

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