龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/a99053966.html, 人工智能：推动银行转型的新引擎 作者：李霞 来源：《时代金融》2020年第11期 摘要：金融科技是技术驱动的金融创新，人工智能与金融的深度融合给银行业的发展带来了新的生机和活力。金融机构要想在新一轮科技革命和产业变革中赢得先机，就要深刻的认识到人工智能的影响，将语音识别、机器人、深度学习、人脸识别等人工智能的核心技术应用到银行业务和管理的关键流程、产品创新、客户营销、理财、运营、风险防控等细化领域，让人工智能成为促进银行业转型升级的新引擎。 关键词：人工智能金融领域深度学习引擎 随着移动互联网、云计算、大数据、深度学习等技术的发展和不断的成熟，人类社会已经由信息时代迈入到以开放、兼容、共享为特征的数字化经济时代，人工智能也迎来了新的发展浪潮。人工智能在各行业的应用正在深刻改变人类社会的生产和生活方式，人工智能和金融的深度融合正在为银行业的发展提供源源不断的创新活力，推动金融行业形成新的经营模式、流程、产品和生态，人工智能在金融领域的广泛应用必将成为银行转型升级的新引擎。 一、人工智能的内涵 1950年艾伦.图灵在论文《计算机械与人工智能》中第一次引用人工智能的概念，1956年在达特茅斯夏季人工智能研究会议上，参会的专家达成共识：用“人工智能”一词作为本领域的名称，也标志着人工智能的诞生。 人工智能简单来理解就是机器可以像人类一样能够感知外界事物、形成认知并做成决策，人工智能的核心是“智能”。人工智能的“智能”表现在三个层面，分别为：运算智能、感知智能和认知智能。运算智能：计算机拥有快速计算和存储信息的能力，计算机的运算能力要远远的超过人类，AlphaGo能够横扫世界围棋高手就是机器出色运算能力的证明;感知能力：机器在 与外界事物进行交互时拥有听觉、视觉、触觉等感知能力，如：语音识别和处理、人脸识别的底层技术就是基于机器的感知能力;认知智能：机器可以做到“能理解、会思考”，这是机器可 以自主学习、深度学习的基础。随着人工智能技术的不断发展，人工智能已经逐步的从类人类行为模式、类人类思维模式向泛智能模式跨越，机器的运算智能、感知智能和认知智能的相互交互将使人工智能拥有着无限的潜能和应用价值。 二、人工智能对金融行业的影响
（发展战略）人工智能的发 展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之壹。 人工智能的定义 “人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的壹门新的技术科学。人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学和技术的发展史联系在壹起的。 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,且使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1.在管理系统中的应用 (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理和决策中的关键因子。
2.在工程领域的应用 (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,且在不断发展完善中。 (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了壹个钼矿沉积,价值超过1亿美元。 3.在技术研究中的应用 (1)在超声无损检测(NDT)和无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力和脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而和人工智能技术
人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言 随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向
人工智能及其在金融领域的应用 当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。 下载论文网 人工智能概述 定义 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 主要技术及应用 人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的
相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。 发展历程 按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段： 第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。 第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发
人工智能在金融领域应用的初步思考 中国银行网络金融部杨涛 在阿尔法狗战胜李世石后，人工智能在全球的热议程度达到一个新的高度。得益于神经网络深度学习在算法上的突破，使得多个基础人工智能技术水平得到飞跃提升。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术快速发展对整个社会带来的改变将远大于互联网。 从未来的角度看，我们现在极有可能处在“互联网+”向“人工智能”转变的时点。在笔者看来，在金融领域，由于其服务的本质仍然是人与人之间的交流，人工智能带来的影响将是重新解构金融服务的生态，将互联网时代下银行转嫁给客户的服务成本以一种更有效的方式重新回归银行怀抱，从而降低客户选择倾向，加深客户对于金融机构的服务依赖度。本文就国内外金融行业人工智能应用情况进行了简单分析，重点就人工智能在金融的综合运用进行了探讨。 一、人工智能对金融行业带来的影响分析 基础层的云计算、大数据等因素的成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮，使得复杂任务分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别技术的快
速发展。人工智能未来将会给各个产业带来巨大变革，其影．响将远大于互联网对各行业的改造，在所有领域彻底改变人类，并产生更多的价值，取代更多人的工作，也会让很多现在重复性的工作被取代，让人可以从劳动密集型的工作中解放出来，释放人力去做更具有价值的事情。对于金融领域来讲，主要有以下几方面的影响： 一是金融行业服务模式更加主动 金融属于服务行业，从事的正是关于人与人服务价值交换的业务，人是核心因素。在互联网技术大规模应用之前，金融机构需要投入大量人力物力资源用于客户关系维护交流，发现客户需求，以获取金融业务价值。如银行与客户发生关系的媒介主要在网点，客户与网点人员通过人与人的交流，能迅速的发现并满足客户金融需求，甚至通过一些交谈、观察客户的细节挖掘到潜在的需求。通过一段时间的人与人交流，客户与银行工作人员建立了深厚的关系，而这种关系提高了客户对于银行人员的依赖程度，我们称之为客户黏性（或者称为“使客户变傻”）。一旦黏性存在，客户很少会去比较银行人员所推荐的金融服务，如购买理财产品的时候，不会去比较多个银行的收益水平。 而在互联网时代，互联网技术和互联网金融企业的蓬勃发展，共同促使金融机构大力开展系统建设工作，网银、APP的出 现降低了银行服务客户的成本。而不管是客户端或者是网页
“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用 随着移动互联网技术不断向纵深发展，金融科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，在此背景下，银行如何积极参与金融科技创新，打造“智慧银行”，抓住金融科技新机遇，是银行业转型发展关键。本文从加快数据基础设施投入，提升技术开发和数据处理能力，提升组织和运营能力等方面，探讨“大数据+人匸智能”在银行转型发展中的应用。 一、“大数据+人工智能”发展背景 随着移动互联网技术不断向纵深发展，信息科技从产业基础走向产业核心，以“大数据、人工智能"为代表的现代信息科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，金融科技正在逐步成为催化金融行业改革创新的重要驱动力和牵引力。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向203。年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，标志着人工智能的发展进入全新阶段并上升为国家战略。在此背景下，北京银行持续加快转型步伐，在"科技引领"的战略指导下，提出以“智慧数据”“智慧渠道”“智慧服务”为支撑，着力打造“智慧银行”的建设目标。依托大数据、人工智能技术，深入数据价值链核心，
从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，引领传统业务模式变革，用创新的理念与行动，主动拥抱“大数据”时代，驱动转型发展的引撃全面升级。 二、加快“大数据+人工智能”能力建设 在战略层面，顺势而为，做到“三个注重”:注重数据分析、注重数据挖掘、注重数据営销；实现“三个提升”：一是提升在战术层面，从数据来源、分析手段、交付模式等方面入手，“以数为尺、聚数为擎、变数为宝”，不断提升银行在当前市场环境下的核心竞争力。一是开渠引水，加强内外部数据的结合运用，实现银行数据资产增值。大数据时代下的企业核心资产就是数据，银行大数据平台在今年构建了外部数据平台。通过对接第三方数据，可以找准实体经济需求的重点领域和关键环节，促进客户需求与金融供给高效对接，解决提供金融服务时信息不对称的痛点。二是开拓创新，探索机器学习算法的落地实现，提升银行风险防控能力。将分类、聚类、时间序列等业内经典机器学习算法应用于行内各业务场景。区别于传统的基于语义规则与业务经验的事后判断，算法模型能够基于历史数据的分布及特征，针对可能发生的风险事件进行事前预警。三是顺应时代，结合大数据客户全景视图，探索精准营销新模式。在利率市场化的环境下，银行需要思考如何
人工智能发展与应用综述 摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关，必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域，人工智能的发展尤为令人关注。 一．人工智能的概念 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语。 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为. 二．人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、
我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 国内人工智能发展历程 在人工智能所带来的新赛场上，无论是从理论研究、技术研发方面，还是从产业基础方面来看，应该说我国的研究积累与发达国家相比差距不大。早在上世纪70年代后期，吴文俊就凭借几何定理的机器证明成果，成为国际自动推理界的领军人物，他所开创的数学机械化也在国际上被誉为"吴方法"。在人际对弈方面，浪潮天梭在2006年8月以3胜5平2负击败柳大华等5位中国象棋大师组成的联盟。近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的BlizzardChallenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了"寒武纪"芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA 人工智能系统。 政府重视发展人工智能 我国一直政府也一直重视人工智能的发展。尤其是2015年将人工智能作为国家"互联网＋"战略中十一个具体行动之一，提出要"加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平"。2016年中，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发布了《"互联网＋"人工智能三年行动实施方案》，这是我国首次单独为人工智能发展提出具体的策略方案，也是对去年发布的"互联网＋"战略中人工智能部分内容的具体落实。该行动方案提出了三大方向共九大工程，系统地提出了我国在2016至2018年间推动人工智能发展的具体思路和内容，目的在于充分发挥人工智能技术创新的引领作用，支撑各行业领域"互联网＋"创业创新，培育经济发展新动能。这不仅在
人工智能的发展及应用 学院： 班级： 姓名： 学号： 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科，其范围
已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语
人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习
利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。 交通银行在2015年推出了智能机器人大堂经理――“娇
研究机构Array报告主编于百程 执笔陈成
bstract 摘要 本文聚焦宁波银行的人工智能应用，展示宁波银行在业务场 景中人工智能应用的赋能成效。 ●宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系，从前端独 立授信审批，终端设置4+N智能预警到后端业务独立回 访； ●宁波银行已经上线智能外呼，并使用智能机器人进行存 量零售客户维护，能够实现到期还款提醒、逾期催收、 产品综合营销等功能； ●针对对公业务，上线了ICR智能识别，在OCR的基础上， 植入了计算机深度学习等人工智能技术。
ontents 目录 一、宁波银行基本情况 (2) 二、宁波银行人工智能具体应用领域 (2) (一)智能风控 (2) (二)其他智能化应用 (5) 三、科技投入、合作及经营情况 (5) (一)科技投入 (5) (二)外部合作 (6) (三)营收情况 (6)
最近，宁波银行上线了6.0.2版本的手机银行APP，优化升级了九大板块、87项细分功能。据了解，此次升级后的宁波银行手机APP，优化了理财产品的精准营销功能，在“为您推荐”栏目能够为用户推荐精选理财产品。此外，客户还可以一键连接智能财富顾问，即智能投顾模块，能根据客户需求，提供专业的资产配置方案。 一、宁波银行基本情况 宁波银行成立于1997年4月，总部设立在浙江省宁波市，2007年7月作为国内首家城市商业银行在深圳证券交易所挂牌上市。目前，宁波银行在上海、杭州、南京、深圳、苏州、温州、北京、无锡、金华、绍兴、台州、嘉兴和丽水、湖州设立14家分行，各地设有营业网点355家，拥有员工人数超1.5万人。宁波银行的第一和第二大股东分别是宁波市政府和新加坡华侨银行，新加坡华侨银行是东南亚第二大金融服务集团，是国际上具有最高评级的银行之一，拥有穆迪Aa1级评级。 2019年三季度末，宁波银行总资产1.24万亿元，同比增长14.14%；实现营业总收入255.53亿元，同比提升20.37%；归属母公司净利润107.12亿元，同比上升20.04%。 图1-1：宁波银行智能化应用布局 资料来源：宁波银行，零壹智库 二、宁波银行人工智能具体应用领域 (一)智能风控 根据公开披露信息，宁波银行已基本完成全面全流程的风控体系，从前端独立授信审批，终端设置4+N智能预警到后端业务独立回访，覆盖了银行贷款审批链条整个过程。 宁波银行还搭建了以“4+N”预警、个人预警、产品预警为主体的综合式预警管理体系，
论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。
一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。
财经论坛 现代商贸工业２０１８年第３０期１１０一一 作者简介:吴梅,辽宁省环境监测实验中心,中级会计师. 得到很大的提升.以在美国发行A D R 的A 股上市公司为研究样本,张晓明等(２０１３)研究发现,对公司的治理结构,交叉上市具有一定的优化作用,同时促进公司权益资本成本显著下降,但是这种促进会因为融资规模等因素的干扰而受到反向的影响. ４一简要评议 基于信息渠道角度,本文系统梳理了交叉上市行为的理论与实践研究进展.从信息渠道看,交叉上市增加了外国投资者的公司意识(投资者认知理论),减少了投资者的信息成本(信息披露理论),提高了投资者的保护(法律约束理论),从而能够克服信息不对称和改善股票的信息环境.上述理论观点也得到了大量实证研究的支持,虽然不同国家公司交叉上市或在不同资本市场交叉上市之间存在显著的差异,但是,从总体上看,在改善信息与监管环境,提高投资者保护,降低权益资本成本,提升公司市场价值等方面,交叉上市发挥了重要的积极作用.在国外学者研究的基础上,国内学者的实证研究表明,上述理论假说总体上也适合解释中国公司的交叉上市行为. 参考文献 [１]A b d a l l a h ,A．A．,W．A b d a l l a h a n d M．S a a d ．T h e e f f e c t o f c r o s s Ｇl i s t Ｇ i n g o n t r a d i n g v o l u m e :R e d u c i n g s e g m e n t a t i o n v e r s u s s i g n a l i n g i n v e s Ｇt o r p r o t e c t i o n [J ]．J o u r n a l o f F i n a n c i a l R e s e a r c h ,２０１１,３４(４):５８９Ｇ６１６． [２]A m i r a ,K．a n d M．L ．M u z e r e ．C o m p e t i t i o n a m o n g s t o c k e x c h a n g e s f o r e q u i t y [J ]J o u r n a l o f B a n k i n g a n d F i n a n c e ,２０１１,３５(９):２３５５Ｇ２３７３． [３]B o u b a k r i ,N．,J ．C ．C o s s e t a n d A．S a m e t ．T h e c h o i c e o f A D R s [J ]．J o u r n a l o f B a n k i n g a n d F i n a n c e ,２０１０,３４(９):２０７７Ｇ２０９５．[４]B r i s ,A．,S ．C a n t a l e ,E ．H r n j i c a n d G．N i s h i o t i s ．T h e v a l u e o f i n f o r Ｇm a t i o n i n c r o s s Ｇl i s t i n g [J ]．J o u r n a l o f C o r p o r a t e F i n a n c e ,２０１２,１８(２):２０７Ｇ２２０． [５]C h a n g ,M．a n d R．C o r b i t t ．T h e e f f e c t o f c r o s s Ｇl i s t i n g o n i n s i d e r t r a d i n Ｇg r e t u r n s [J ]．A c c o u n t i n g a n d F i n a n c e ,２０１２,５２(３),７２３Ｇ７４１．[６]F e r r e i r a ,M．A．a n d P ．M a t o s ．T h e c o l o r s o f i n v e s t o r s m o n e y :T h e Ｇr o l e o f i n s t i t u t i o n a l i n v e s t o r s a r o u n d t h e w o r l d [J ]．J o u r n a l o f F i n a n c i Ｇa l E c o n o m i c s ,２００８,８８(３):４９９Ｇ５３３． [７]K i n g ,M．R．a n d D．S e g a l ．T h e l o n g Ｇt e r m e f f e c t s o f c r o s s Ｇl i s t i n g ,i n Ｇv e s t o r r e c o g n i t i o n a n d o w n e r s h i p s t r u c t u r e o n v a l u a t i o n [J ]．R e Ｇv i e w o f F i n a n c i a l S t u d i e s ,２００９,２２(６):２３９３Ｇ２４２１． [８]潘越,戴亦一．双重上市二信号幻觉与融资效应[J ]．经济管理,２０１０,(３):１１７Ｇ１２４． [９ ]张晓明,李金耘,贾骏阳．中美交叉上市与权益资本成本研究 基于美国股票交易所上市的A 股公司数据[J ]． 国际金融研究,２０１３,(６):７８Ｇ８７．[１０ ]周开国,周铭山．交叉上市能降低信息不对称吗? 基于A H 股的实证研究[J ]．证券市场导报,２０１４,(１２):５１Ｇ５９． 人工智能在商业银行中的应用 郭一非 (中国建设银行唐山分行,河北唐山０６３０００ )摘一要:对人工智能与商业银行业务内在联系的本质进行了分析,同时对我国商业银行利用人工智能开拓的业务进行了梳理,最后对人工带来的挑战与机遇进行了探讨与展望. 关键词:人工智能;商业银行;业务 中图分类号:F ２３一一一一一文献标识码:A一一一一一一d o i :１０．１９３１１/j ．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０１８．３０．０５７１一人工智能与商业银行业务 １．１一人工智能涵义 人工智能是研究人的思维模式,将研究成果应用于机器设备,使其具有人的思考学习行为的一门科学技术学科.人工智能按照研究程度分为三个进程,第一,机器存储与计算,机器能够存储已有的知识和根据程序会计算;第二,机器识别与判断,机器能够读懂各种媒体信息并进行分析判断;第三,机器主动学习,机器能够主动分析计算形成新的知识. 随着计算机的运算处理能力提高以及深度学习算法的革命性突破,人工智能得以在现实进行应用.人工智能是继互联网技术之后,能够使生产技术发生变革的技术,即将在每一个行业中产生巨大变革.１．２一人工智能与商业银行业务的内在关系 商业银行每时每刻都在进行各种金融数据的交换,本身是一个数据及其庞大密集的行业.基于本身特殊属性,其数据保存时间也很长.如果能够利用现在大数据计算,分析银行中各种金融业务和金融产品,发现其内在本质的变化规律.通过人工智能技术,计算机可以进行机器学习,以大数据计算结果为基本数
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”
人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国 防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及 俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军 事领域的应用前景.文章还重点分析了人工智能技术实现的 可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文 章编译如下：目前.关于人工智能的说法和文章很多.这让人觉得.人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。 虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分.而且计算机 已经学会语音和脸部识别.操控汽车和分析大量数据。图像 识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任 务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现.还需要进行研究.它的应用领域确实非常广泛。国防领域也 在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和 中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用 到网络武器和既可用于监视敌人.也可用于袭击敌人的自主 式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所 谓的“第三次抵消战略”.该文件中提出的主要目标是“必 须集中力量进行创新.旨在通过创新发展美国近年来与对手 和敌人已经接近的关键能力.保持并恢复传统遏制力”.这 里说的对手和敌人指的也就是俄罗斯和中国。实际上.世界
上已经开始了创新武器竞赛.全部主要大国都将卷入其中。 此外.西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯 的未来.也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难 以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者.谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称.人工智能最终将消灭人类。因此.他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向 联合国发出请求书.呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技 术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调.运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后.战争中出现的第三次革命.毫无疑问.他们说的没错。但显而易见.联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的.而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护.阻止其地缘政治对手.首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而.履带式装甲车和打击无人机并非战略武器.而是战术武器。这些武 器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞 复制了无数遍.但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚.所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁.首先必须弄清.什么是人工智能.它与机器智能.超级计算机的深度学习有什么不同.还有最主要的是人工智能在军事领域 的地位和运用范围。国家安全领域人工智能的任务在可预见 的未来.新的世界技术竞赛将导致最新的技术革命延伸至军