财税金融领域人工智能应用-财税金融领域人工智能应用研究

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于财税金融领域人工智能应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍财税金融领域人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 湖南财政经济学院人工智能好吗？
2. 什么是金融科技贷？
3. AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？
4. 为什么说高灯科技是财税科技公司？

湖南财政经济学院人工智能好吗？

人工智能”是根据教育部2018年《高等学校引领人工智能创新行动***》设立的新专业，湖南财政经济学院2020年第二批获教育部批准开设。本专业主要为数字经济培养金融科技人才，尤其在财经领域从事智能科学研究、人工智能系统设计研发、技术管理与组织，财经信息智能服务开发的一流应用型本科人才。专业标准学制四年，毕业生授予工学学士学位。

湖南财政经济学院的人工智能专业是比较好的。该专业旨在培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才，从事人工智能相关的研究和开发工作。湖南财政经济学院为全日制普通本科院校，在长沙市有2个校区，图书馆馆藏图书214万余册，电子图书149万余册，设有16个二级院所，共开办49个本科专业。

因此，湖南财政经济学院的人工智能专业是比较好的，但具体是否适合个人，还需要根据个人兴趣和目标进行综合考虑。

什么是金融科技贷？

科技信贷是指帮助企业、银行等机构提高效益，实现金融科技的信息化、数字化、智能化、聚合化的技术手段，结合大数据、人工智能、区块链等新技术，全面提供金融科技聚合业务服务。

科技金融是指通过创新财政科技投入方式，引导和促进银行业、证券业、保险业金融机构及创业投资等各类资本，创新金融产品，改进服务模式，搭建服务平台，实现科技创新链条与金融资本链条的有机结合，为初创期到成熟期各发展阶段的科技企业提供融资支持和金融服务的一系列政策和制度的系统安排。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸识别:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，***设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片识别：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测类别

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的[_a***_]算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴，识别图像有两大步骤，第一是特征提取，第二是分类。

我们知道，图像是由数字组成的，可以把图像想象成一个矩阵，最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量，相似的图片拥有相似的特征向量，***设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类，简单的说，特征提取出来了，然后对特征设置一个阈值（这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值），在阈值范围之内就是正样本。

随着科技技术的不断进步，硬件的不断升级，特别是gpu对矩阵运算的提速，神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域，现在我们讲的ai技术、深度学习，大部分指的是神经网络，它是一种仿生物学的数学理论，有许多神经元在其中传导，故名思义神经网络。网络是分多层次的（深层次的），来训练图像，故又叫深度学习。

神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤，特征提取和分类。只不过其特征是抽象的，神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。

如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容，单凭这点手打内容远远不够。

通过CNN网络。

目前进行人脸识别的主要方式还是卷积网络，虽然Hinton后来提出了胶囊网络，但是新的网络依然处于发展早期，还有很多需要完善的地方，相关的软件配置以及工具包也并不成熟，距离普及会用还有一段时间。

首先强调下人脸识别和图片识别没有本质上的区别，如果一定要说区别的话，人脸识别会通过捕捉面部特征点来进行三角构建，特征点是属于基本不随年龄发生变化的区域，这样而已基本排除由化妆、装扮以及年龄变化所带来的面部识别失效影响，但是整容的话另说。

至于CNN网络进行图片识别，首先是通过数次卷积以后，提取到图片的高维特征，这些特征在同类图片中会必然性的出现，并且具有组合特性，之后利用全连接网络可以对高维特征进行组合判别，不同的特征会指向不同的类别，不同的特征组合最终会给出不同的结论。

为什么说高灯科技是财税科技公司？

财税科技是指运用云计算、大数据、人工智能、区块链等技术，帮助提升财税行业运转效率的新业态。高灯科技围绕财税科技助力企业数字化转型的这一命题，大力发展财税上云，提升涉税数据安全使用。此外，打破财税上链数字壁垒，提供更高效率的财税应用服务。同时，深化财税数字化场景应用，助力数字化发展成果快速落地。高灯科技通过移动+云技术的应用，把传统割裂且离线的***、涉税等数据的生产环境变为在线化、云化，在技术层面和财税应用领域，基本符合财税科技的定义。

到此，以上就是小编对于财税金融领域人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于财税金融领域人工智能应用的4点解答对大家有用。

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