人工智能应用的博弈理论-人工智能应用的博弈理论有哪些

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

1. 人工智能编程和机器人编程有什么不同？
2. 在金融领域，人工智能最大的潜力究竟是什么？

人工智能编程和机器人编程有什么不同？

人工智能编程相比机器人编程来说，更着重“发散性”的思维和创造。一般***用开源的硬件，涉及的技术和硬件数量会更多，也会搭建更多的应用。

由于是开源，人工智能编程不会固定在一个机器人所具有的功能模块上，而是根据设计者的思路，***软件编程和硬件功能来完成预定的设计。

所以，人工智能编程更复杂、更讲究逻辑设计，适合年龄相对大一些的孩子（8岁以上）。

人工智能还包含了深度学习、自我学习、图像识别、算法博弈等等，这些都是通过编程来实现的。在编程之后，结合相应的硬件，就可以形成不同的智能设备，也就可以叫机器人了。

在金融领域，人工智能最大的潜力究竟是什么？

近年来金融行业成为应用AI技术的重点领域，在政策层面，央行印发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021）》指出，在顶层设计层面要求稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合；产业层面，AI技术已经广泛应用于各个金融机构的风控、营销、身份识别、智能投顾、智能监管等领域，并呈现快速发展态势。

作为人工智能与金融科技领域领先企业代表，浪潮信息与赞华已有30余年的合作历程，覆盖服务器、存储、小型机等多个产品线，近年来双方在业务经营方面合作逐步深入并取得了杰出成就。此前浪潮信息和声扬科技、赞华基于元脑平台联手推出的 “智慧声纹识别”解决方案在某大型银行落地，该方案可实现2秒语音通话即可确认客户身份，1:1声纹确认准确率达99.7%，大幅提升了银行在客服、风控方面的工作效率。

人工智能最大的潜力就是消除人类，或者说把人类提高到无处不在的“神”的位置，能依靠纯粹精神生存。

也就是说，具体到金融领域，人工智能最大的潜力就是消灭金融本身。现在讨论最多的是区块链技术，其核心是货币信用不需要国家或某个组织背书，信用可以在数据化、流动性中得以建立，最终取代传统金融的概念。

目前我们能看到人工智能在金融领域的应用，无非是更好地搜集数据，建立好数据模型，提供更优的决策。金融在数据的产生，流动上是几乎处在所有产业的前沿，因此利用人工智能也最急迫，现实中人工智能的应用落地，也以金融领域为最。

但，人工智能不仅仅是一个技术，它是一个新的物种，不仅仅是改善金融，完全会颠覆金融。往往，一开始我们用着舒服，用着上手，最后用着用着把自己也用进去了。

这时，已分不清哪个是金融，哪个是数据的流动与产生，甚至都分不出什么状态下的自己是真实的。

都会产生巨大的变化的。

你还没看见它，它却早已奔向早该归属的未来，急速的前进着。

这就是现在，这就是未来。

我认为应该是风控。

金融的本质是数据和数据分析。大数据对于风控至关重要。

在人工智能大数据等技术的应用下，能够辅助金融机构提升风控，同时也能让我们得到便捷的服务。

比如，从金融机构角度来看，以银行***为例，大数据技术通过对数据的挖掘和[_a***_]，可以帮助银行有效识别一些风险。因为在银行***过程中最不愿意看到有逾期或者坏账，那怎样识别风险，最大程度降低风险，可以作用大数据人工智能技术。

听说，百度就利用自己的技术优势，研发出了一个般若大数据风控平台，并且已经开始把一些成熟的技术输出给银行等金融机构。

另一方面，从我们个人角度，如果我有***需求的话，当然希望越快越方便，越好，但是实际***中，我发现，流程比较慢，而且如果在银行记录不多，银行不够了解你的还款能力时，往往不会给你***。因此，如何从多方面了解一个人的信用及还款能力等消息，也需要大数据和人工智能。这样才能让我们这些用户获得更好的服务。

到此，以上就是小编对于人工智能应用的博弈理论的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用的博弈理论的2点解答对大家有用。

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