随着人工智能技术突飞猛进-随着人工智能技术突飞猛进,生活中的刷脸

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于随着人工智能技术突飞猛进的问题，于是小编就整理了3个相关介绍随着人工智能技术突飞猛进的解答，让我们一起看看吧。

1. 数字化经营的核心生产要素？
2. 金融科技3.0的业务特点？
3. 能简单通俗的解释一下什么是大数据吗？

数字化经营的核心生产要素？

当前，随着云计算、大数据、物联网、工业互联网和人工智能技术突飞猛进的发展和5G规模商用化的逐渐临近，社会已经迎来了继农业经济、工业经济之后的数字经济时代，这将是一种崭新的经济社会发展形态。农业经济时代的核心生产要素是土地，工业经济时代的核心生产要素是技术和资本，数字经济的核心生产要素就是数据。

数据作为基础性战略***的地位日益凸显，数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、流通管控、共享开放等问题也日益受到高度关注，同时，数字经济时代的数据权属及数据安全保护所带来的法律法规问题和加强完善数据治理体系建设已经成为当前世界各国关注的焦点。

根据中国信息通信研究院发布报告显示，2017年，中国数字经济规模达27.2万亿元，占国内生产总值（GDP）比重达到32.9%，跃居全球第二。

值得注意的是，在我国数字经济发展迅猛的同时，所存在数据安全问题也非常突出。个人信息***集的广度和深度不断拓展，跨境数据流转、信息流动日益突破了地域和行业，这些对数据安全、个人信息保护和安全保障都提出了更加严峻的挑战。

数据显示，2011年至今，已有11.27亿用户隐私信息被泄露；2018年9月11日，中国消费者协会在北京发布了《APP个人信息泄露情况》,遇到过个人信息泄露情况的受访者占85.2%，一次又一次的撩拨着用户脆弱的隐私，数据安全，真的还有安全可言吗？

相关部门领导人也多次提到，涉及到信息技术发展、信息基础设施建设和个人信息保护，数据是关键。并提出建议，针对网站、手机APP，建议引入更深层次的加密技术，如密钥与区块链钱包。此外，建议尝试研究“B to C”的私有区块链技术，即在网站/客户端与每个用户之间建立私有区块链，记录下用户每一次操作，这样即便账号被盗、甚至发生经济损失，也可以退回未被盗之前的节点，用户可以在修改密码后继续使用。

以ABS链为例，***用代理重加密技术和半同态加密技术，通过秘钥的分布式管理系统让个人的数据掌握在自己的手中从而有效的保护了自己的数据安全，将来有望在数字经济时代为数据安全和隐私保护提供解决方案。

金融科技3.0的业务特点？

随着商业银行对金融科技的探索与实践，“前台场景化、中台智能化、后台云化”已成为未来一段时间内商业银行实现互联网转型创新的重要方向。特点：

（一）前台场景化。传统金融时代，得网点者得天下；而移动互联网时代，得场景者得天下。

（二）中台智能化。随着大数据、人工智能等先进技术的突飞猛进，将快速推动银行金融服务、经营与风险管理的智能化转型。

（三）后台云化。随着信息化的进一步发展，在科技对新业务的支持以及新应用对传统IT架构适配等方面出现了很多挑战。

能简单通俗的解释一下什么是大数据吗？

第一，大数据数据体量非常大，传统的单机存储系统，已经无法在存储这么大量的数据，此时[_a***_]用到分布式存储技术。

第二，大数据的数据种类非常多，数据的格式也会变得复杂，比如数据种类有视频、文档、图片、消息记录等等。

第三，大数据中潜藏着非常重要的价值，通过数据分析技术，对商业决策做出智能化以及数据化的支持。

大数据最主要的功能，就是为公司上层提供商业化决策支持，让公司能够结合历史数据，往正确的方向发展。大数据技术主要分为两类：大数据计算和大数据存储。

离线计算对于数据的产出会有一定的时延，具体时延可以是15分钟、小时或者天级别的。离线任务一般会对数据进行全局批计算，这一次运行完就运行完了，不会像实时计算那样，除非你自己停止实时任务，否则实时程序会一直运行。

实时计算数据是不断产生的，一般数据产出的延迟会很低，最多是秒级别的。比如我们的数据大屏、实时数据流的加工处理等，这些场景对于数据的产出的时延要求很低。

离线计算的话，一般对于数据的产出时延没有那么高的要求，只要数据最终产出即可，具体使用像现在很多公司离线业务报表。目前大多数公司离线计算引擎使用的是Hive或者Spark，实时计算引擎目前主要是Flink。

在传统的关系型数据库中，当一个表非常大时，会使用分库分表技术，将表分布式的存储在不同的机器上面。分库分表技术可以使用开源工具TDDL。

到此，以上就是小编对于随着人工智能技术突飞猛进的问题就介绍到这了，希望介绍关于随着人工智能技术突飞猛进的3点解答对大家有用。

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