人工智能技术落地的要求-简述人工智能落地的三个要求

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

1. 人工智能在专业领域的重要性？
2. 人工智能在金融领域如何落地？

人工智能在专业领域的重要性？

人工智能专业学习认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能平台与工具、人工智能核心等。人工智能专业是中国高校人***设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能--级学科建设。

虽然人工智能技术的发展对于整个科技领域都有非常重要的意义，而且人工智能技术的发展对于产业领域的创新也有非常多的影响，但是由于人工智能技术本身涉及到的内容非常多，而且难度也比较高，所以人工智能技术的发展必然会经历一个长期的过程。

首先，随着当前大数据和人工智能相关技术的发展，诸多专业领域的知识体系也有了一定的变化，不少专业也逐渐新增了不少与大数据和人工智能技术相结合的方向，其中金融、经济、会计、管理、统计、机械、自动化、医学、数学等专业的变化都是比较明显的。

大数据和人工智能本身都是非常典型的交叉学科，以大数据的知识体系为例，统计学、数学和计算机是三大基础，另外还涉及到经济学、社会学、管理学等一众学科，而当前不少专业也都有培养大数据方向研究生的能力，除了计算机专业之外，统计学、数学、金融学等专业也都有能力培养大数据方向的研究生。

从大的技术发展趋势来看，未来在工业互联网时代，随着大数据、人工智能等技术开始逐渐落地应用，很多专业的知识体系都会增加大数据等新内容，这也是顺应时代发展的选择。虽然大数据、人工智能等技术未来有广阔的发展空间，但是这并不意味着所有专业人才都会被人工智能所取代，实际上大数据和人工智能技术的发展更大的作用是促进职场人的岗位升级，而不是取代职场人的工作岗位。

对于当前很多热门专业的同学来说，除了要重视本专业知识的学习，也一定要重视大数据、人工智能等技术的学习，这对于后续的学习和就业都有比较积极的影响，借助于大数据、人工智能等技术，也会在一定程度上提升自身的学习和科研效率。

人工智能的重要意义及作用人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法,从大脑的结构方面模拟人脑的活动,即结构模拟。人脑是智能活动的物质基础,是由上百亿个神经元组成的复杂系统。

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[_a***_]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，市场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技术落地的要求的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术落地的要求的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/39952.html