AI人工智能技术的应用范围和案例
人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy 及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。
当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。
1.人工智能在机器人方向的应用
人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：
1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。
人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。
今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。
这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动，
以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。
2.人工智能在金融行业的应用
人工智能在金融领域的应用，主要通过机器学习、语音识别、视觉识别等方式来分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，从而为客户提供投资理财、股权投资等服务，同时规避金融风险，提高金融监管力度。
A是一家投资组合风险分析公司，专注于发现财务波动事件，帮助用户
检测市场异常并量化金融扰动。A分析引擎的深度数据算法利用主要数据源（世界金融交易所）和专有的无人监管机器学习技术。与其他竞争解决方案不同，A的实时分析并不依赖于历史数据或先前的波动事件。
计算机视觉与生物特征识别应用——人脸识别与安全监控。计算机视觉与生物特征识别技术，让机器可以更准确的识别人的身份与行为，对于帮助金融机构识别客户和安全监控都有很多便利。一是可以利用网点和ATM摄像头，增加人像识别功能，提前识别发现可疑人员、提示可疑行为动作，也可以帮助识别VIP客户。二是可以利用网点柜台内部摄像头，增加对员工可疑行为识别监控，记录并标记疑似违规交易，并提醒后台监控人员进一步分析，起到警示作用。三是可以在银行内部核心区域（如数据中心机房、金库等）增加人像识别摄像头，人员进出必须通过人脸识别及证件校验方可进入，同时对于所有进出人员进行人像登记，防止陌生人尾随进出相关区域，实现智能识别，达到安全防范的目标。
Jeremy透露，正常情况下，不同人群在市场中的行为表现形式应该是不同的。如果出现了相似的行为，就说明该市场出现了问题。AlgoDynamix花大价钱买到了全球12家证券交易所的数据，包括北美、欧洲、中国、新加坡等国，当从数据分析中得出市场不正常的结论，就会及时发出警告。他们将软件卖给大型银行，将和人类分析师共同合作完成项目。Jeremy强调他们的目的不在于取代人类分析师，而是帮助他们做得更好。
3.人工智能在零售行业的应用
人工智能在零售领域的应用，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。主要应用在仓储物流、智能导购和客服等场景中。
说起人工智能和零售的应用，你第一个想到的是什么？亚马逊的无人智能零售店Amazon Go？送匹萨的机器人？AR试衣？这些高科技产品似乎已有概念但还无大规模应用。但其实，人工智能在零售方面的应用离我们很近，它正在润物细无
声的改变着这个行业。
电子商务是个最明显的例子。打开手机逛逛淘宝，输入关键字“衬衫”。是否有想过，为什么每次你看到的商品都是你喜欢的muji性冷淡风，而隔壁李二狗搜出来的衬衫却大部分是海澜之家？其实，就都是AI基于你先前的纪录为你做的精准推送。
人工智能在电商已经做到了智能推荐、智能比价、实时定价、销售预测、智能客服，甚至社交功能这些其实都可以在线上实现。
这可不是奇思妙想，已经有多家公司正在着手发展这块的业务。
Trax是一家来自以色列的创业公司，他成功的将图像识别技术应用到了零售这一特定行业中。只要拍一张货架上的照片，图片会自动传入Trax云里，让小T思考个几分钟，它就会立刻生成一份即时的解决方案，并生成可多平台预览的数据报告，无论你是安卓还是苹果，无论你拿电脑还是手机都可以随时看到这份报告！这样看起来好像没什么，但是要做到对图片中同个产品不同颜色包装的识别，是非常有技术含量的。而且，Trax还能组合机器人一起使用。随时捕获店铺当下的高清图片，自动抓取核心信息，输出当下的零售解决方案，辅助管理人员做出最准确的决策！这点还不够，AI不单可从顾客角度，提供更个性化的推荐，还能覆盖客户在购买期间可能发生的问题：如解决商场停车问题的智能停车和找车，解决物流问题的直接配送到家的运输机器人。
AI＋零售
1、对顾客管理的智能化——重点体现在对顾客的分析、锁定目标顾客、抓取目标顾客、精准推送、分析目标顾客潜在需求方面，真正实现对每一位消费者的360度全方位画像;
2、对商品管理的智能化——基于顾客需求的多样化和商品的极大丰富，企业借助智能化手段进行商品管理，并最终向柔性生产和提供个性化商品过渡
3、对供应链管理的智能化——建立高效的供应链系统，形成基于消费者、门店销售、客户一体化的供应链智能管理体系，提升企业经营效率，降低企业库存和供应链成本。
4、对物流管理的智能化——确保正确的货物进了正确的仓库，同时发货效率将大大提高。把用户端潜在需求的判断联动到供应链、物流仓储系统，应用智能技术解决类似商品部署在哪些仓库，如何让商品堆放更合理，物流配送路径的优化等问题。
4.人工智能在无人驾驶领域的应用
作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。
无人驾驶其实并不新鲜。早在上世纪八十年代，美国就启动了相关研究项目。无人驾驶最近几年又火起来，原因主要有两方面：一是技术，包括人工智能、车载软硬件及网络的飞速发展，过去的不可能现在变为可能；二是需求，人们的生活已经离不开汽车，但随着汽车保有量的增加，事故、拥堵、污染等负面影响逐渐显现，需要新技术新方法提高交通的安全性、舒适性、经济性以及环保性。
无人驾驶实际上是类人驾驶，即计算机模仿人类驾驶员的驾驶行为，目标是使计算机成为一位眼疾手快、全神贯注、经验丰富、永不疲倦的虚拟司机，最终将人类从低级、繁琐、持久的驾驶活动中解放出来。
无人驾驶重复着“感知→认知→行为”的过程。
感知
人类驾驶员感知依靠眼睛和耳朵，无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发
展。用于无人驾驶的传感器可以分为四类：
1. 雷达传感器。主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google 无人车顶上的64 线激光雷达成本高达70 多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。
2. 视觉传感器。主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。
3. 定位及位姿传感器。主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。
4. 车身传感器。来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。综合考虑成本及性能，采用了激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS 和车联网设备等多种传感器来实现感知能力。
认知
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/dc9232954.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
【2017中公遴选·案例分析】 人工智能带来新挑战 【导语】2018各省遴选考试在陆续进行，由于遴选考试信息非常繁多，中公公务员遴选考试网会及时公布最新的遴选考试信息，便于考生查阅。 背景链接 近年来，全国每年执业医师资格考试中考生的总体通过率基本保持在25%左右。2017年11月国家医学考试中心发布了“2017年国家执业医师考试临床综合笔试”合格线，而某机构研发的机器人取得了456分的成绩，大幅超过360分的临床执业医师合格线，标志着人工智能在全球范围内首次通过医考笔试。(11月15日《新安晚报》) 无独有偶，机器人裁缝“Sewbot”每22秒就能生产一件T恤衫，每天能生产80万件T 恤。使用这种机器人生产，在全球范围内，即使是最便宜的劳动力市场也无法与之竞争。 综合分析 近年来人工智能在各领域的突破，自人工智能在围棋领域击败人类棋手，展示出强大的棋力后，各方就对人工智能未来的发展充满信心。人类社会将进入智慧生命时代。当然，也有部分人对人工智能产生恐惧，认为其会取代人类工作，进而产生强大的抵触情绪。 [取得的成就] 人工智能已在越来越多的领域得到应用。在传统行业的重复性劳动环节，已经实现了大规模替代人工的现象，无人工厂、无人仓库等越来越普遍，生产效率、产品一致性非常高，成本也大幅度降低。而且，人工智能还会写新闻、写诗、画画、炒股等，几乎所有的领域，人工智能都在涉足并显示出强大的替代能力。事实上，在医疗领域也早就引入人工智能了，诸如手术机器人、智能医疗系统等，都是人工智能技术应用的结果，效果还非常好。 [挑战与问题] 人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。 同时，也要清醒地看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。 参考对策 人工智能的发展必须以人类社会的稳定与福祉为前提。这是一项国际共识，也是人工智能发展全球治理呼声增多的重大背景。要倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和社会伦理协调发展规律，积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源。 坚持市场主导。遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势。把握好政府和市场分工，更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。 部分来源 原标题：国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知 原标题：人工智能，新起点上再发力来源：人民时评作者：余建斌 原标题：为人工智能铺就发展快轨来源：人民日报作者：盛玉雷
工业领域的人工智能应用案例及人工智能在工业领域 实现的难点与条件
目录 一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能 (4) 二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (5) 2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (5) 2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (7) 2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (9) 三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (10) 3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (10) 3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (11) 四、工业领域的人工智能应用案例 (13) 4.1 典型案例 (13) 4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (16) 五、投资建议 (17) 六、风险提示 (18)
图表目录 图1：生产线上忙碌的工业机器人 (4) 图2：电饭煲及其工作原理 (4) 图3：智能系统的特征与分类 (5) 图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (8) 图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (8) 图6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (9) 图7：工业领域可利用数据来源多样 (11) 图8：由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (11) 图9：人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (12) 图10：GE工业互联网平台Predix (13) 图11：通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (13) 图12：DeepMind控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (14) 图13：富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (15) 图14：传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (15) 表1：政策迭出，推动工业制造转型升级 (6) 表2：工业制造相关环节的人工智能升级 (9) 表3：互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (12) 表4：BAT与制造业合作，输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (16)
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
1.3人工智能成功的实例 在形成和第一个兴旺期，人工智能研究出现了一些较有代表性的工作（这个时期AI研究的主要方向是机器翻译、定理证明、博弈等）。 1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。 1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。 1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破，他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了《数学原理》第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。 1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704计算机上以3-5分钟证明了《数学原理》有关命题演算的全部220条定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟就证明了以上全部定理。 1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明程序。 博弈同样是AI第一个时期的研究热点
1956年Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel 本人，又在1962年打败了美国一个州的跳棋冠军而荣获州级冠军。也在1956年，Selfridge研制出第一个字符识别程序，又在1959年推出功能更强的模式识别程序。 1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。从1957年开始，Newell、Shaw和Simon等人就开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序GPS（持续研究了十年，69年发表最后版本）。 1963年，Green公布了BASEBALL（有关美国棒球赛的问答系统）。 1963年Slagle发表了符号积分程序SAINT，用86道积分题做实验（其中54道选自麻省理工学院的大学考题），结果做出了其中的84道（1967年Mosis以他的SIN程序再创记录，效率比SAINT提高了约三倍）。 1965年Roberts编制了可以分辨积木构造的程序，开创了计算机视觉的新领域。 1965年Robinson独辟蹊径，提出了与传统的自然演绎法完全不同的消解法，当时被认为是一项重大突破，掀起了研究计算机定理证明的又一高潮。 而年轻一代(以斯坦福大学的年轻教授Feigenbaum为代表)认为,万能的逻辑推理体系根本就不可能存在,它最大的弱点是缺
“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
2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析 中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着人工智能技术研究的逐步成熟，人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能将发挥重要的应用价值。 无人驾驶领域 驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶（L0）、驾驶辅助（L1）、部分自动驾驶（L2）、有条件自动（L3）和完全自动（L4）五个阶段。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况（L2）向基本实现自动驾驶功能（L3）的转变阶段。 未来，完全的自动驾驶可以基于感知的信息作出应变，一边担任驾驶员的角色，一边提供车内管家的服务，还能应对其他各方面的需求和任务。 医疗图像分析 人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：第一部分是在感知环节应用机器视觉技术识别医疗图像，帮助影像医生减少读片时间，提升工作效率，降低误诊的概率；另一部分是在学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。 一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%，与病理学家的分析结合时，其诊断准确率可以高达99.5%。 智能投资顾问 智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据，基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术，输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财建议。 国内智能投顾的参与者众多，包括如银行系（如广发智投、招商摩羯智投）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺）和第三方创业公司系（如弥财、蓝海财富、拿铁财经）等。 中投顾问·让投资更安全经营更稳健
人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例 本文通过对人工智能基础理论、实际应用与发展的学习研究，结合酒店管理体系和应用案例，判断人工智能未来在酒店管理领域中的应用。 一、人工智能基础理论与发展 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，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。 智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。 智力三因素理论认为智力分为成分性智力、经验智力、情境智力。成分性智力指思维和问题解决所依赖的心理过程；经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，即新异的或常规的问题；情境智力反映，是在对日常事物的处理上，对包括新的和不同环境的适应，选择合适的环境以及有效地改变环境以适应需要。 人工智能是计算机科学的一个分支，是研究机器智能和智能机器的高新技术学科，是模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是开拓计算机应用技术的前沿阵地，是探索人脑思维奥秘和应用计算机的广阔领域。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能与原子能技术和空间技术，被并称为20世纪的三大尖端技术。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之 父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学......）→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工
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，
《初识人工智能》教学案例 一、案例背景信息 1．模块：高中信息技术必修模块《信息技术基础》 2．年级：高中一年级 3．所用教材章节：中国地图版教材第四单元第四节 4．学时数：2 5．学校状况：我校信息技术课在多媒体网络教室进行。教室内有一台教师机，一台服务器和五十六台学生机，通过百兆交换机组建成星型局域网。学生可以通过局域网访问教师自主开发的信息技术学习网站，了解学习内容、获取学习资源、记录学习感受、提交学习成果。教师可以通过大屏幕投影仪创设学习情境，进行必要的集体讲解和演示操作。 二、教学设计 （一）教学目标 知识与技能 1、理解人工智能技术的含义和研究目的； 2、了解人工智能的发展历程及历史人物； 3、熟悉人工智能的研究领域，如机器证明、模式识别、机器翻译、人机博弈、智能机器人等； 4、能够列举出人工智能技术在社会生产、生活中的一些应用实例。 过程与方法 1、通过学习活动，了解光学字符识别和手写输入识别软件的使用方法； 2、通过具体实践，学会使用金山全文翻译软件进行英汉翻译； 3、在人机博弈的过程中了解机器博弈的原理和方法。 情感态度与价值观 1、激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣； 2、认识到人类智能和机器智能之间的区别和联系；
3、通过介绍中国及华裔科学家在人工智能领域的杰出贡献，增强学生的民族自豪感； 4、体会到人工智能技术的应用价值，培养正确的科学技术应用观； 5、学会独立地、辨证地思考问题，提高科学素养。 （二）内容分析 1、本节的地位和作用 本节是中国地图出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四单元第四节。在前一节《尝试开发技巧》中，教材通过分析网页特效程序，简单介绍了程序设计的三种基本结构。本节在前面的基础上，介绍了人工智能的相关内容，是在信息编程加工基础上的一种提升，能开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，也为选修模块《人工智能初步》的开设作了有益的铺垫。 2、本节的主要内容 本节的内容包括：人工智能的概念、研究目的和发展历程，人工智能的研究领域（如自然语言处理、模式识别、人机博弈、智能机器人等）。通过学习这些内容，不仅要让学生掌握有关人工智能的知识性内容，更重要的是让他们体验人工智能技术给社会生活各方面带来的影响，激发他们对人工智能的学习兴趣。 3、重点、难点分析 教学重点：体验人工智能的独特魅力，了解其应用领域和实用价值。 教学难点：辨证看待人工智能和人类智能的区别和联系，客观认识人工智能技术对社会的影响。 （三）学生分析 在学习本节之前，学生对人工智能的了解可能仅仅是科幻片中的智能机器人，如《人工智能》、《机械公敌》、《终结者》等电影中的机器人。他们受到科幻片情节的影响，往往认为在未来机器人的智能将会超越人类智能，成为人类的“机械公敌”。 高一学生已经具有独立的意识和倾向，上课时不喜欢教师过多的讲授，希望有独立思考和探索的时间。而且，他们有较明显的学习自觉性和一定的自学能力，经过入学后的短期学习，就能适应基于专题学习网站的自主学习方式。因此，教师可以将学习内容做成教学网站供学生访问，开展教师引领、学生自主的课堂教学活动。 （四）教学策略设计 1．教学方法设计 依托学习网站展开教学，安排学习实践活动，提供工具软件及其技术支持，介绍拓展内容。教师对人工智能的含义、人工智能与人类智能的关系等内容进行必要的讲解；对人工智能的发展过程、人工智能领域中著名的科学家、机器证明等内容提供了拓展资源供学生浏览；在自然语言处理、模式识别、人机博弈这三
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
IBM Watson Talent 人工智能在人力资源领域的应用案例入门之洞察与技巧 Nigel Guenole 博士与 Sheri Feinzig 博士合著
前言 人力资源领域正面临翻天覆地的巨变。移动和社交技术无处不在，个性化成为新时代标配，因此员工体验的标准也需要重新诠释。随着各行各业的业务模式受到颠覆，获得人才的“游戏规则”发生了巨大改变；技术变革正在对人们的工作产生深刻的影响，因此建立持续学习的企业文化变得前所未有的紧迫。首席人力资源官(CHRO) 不但要满足所有这些需求，往往还要面对预算日益紧缩的窘境，而且不得不分出一部分精力开展日常运营工作。 值此变革之际，人工智能和自动化技术为人力资源专业领域带来了曙光。根据我的经验，人工智能和自动化技术有能力帮助我们解决眼下普遍存在的人才问题：例如，掌握企业的技能状况；防范意外的员工流失；快速响应员工热点问题；为员工和外部候选人安排适当的职业发展机会；为经理提供更有效的薪酬调整指导；通过机器人流程自动化，消除福利管理和薪酬方面的人工任务；以及打造使员工无法抗拒的平台，让他们随时随地开展学习活动。 通过不断培养和提升企业的技能水平，颁布并实施道德操守准则，并积极鼓励技术求知欲，人力资源职能部门不仅可以切实推动实现企业的战略优势，还能更有效地支持我们的员工队伍，将战略付诸于行动。 本报告详细论述了未来的可能发展趋势及实现方法，运用具体示例展现IBM 的成果，同时还提供一些实用技巧，帮助其他企业的人力资源专业人员开启人工智能之旅。我亲身体验过人工智能带来的种种优势，因此对未来的发展前景感到无比乐观。 Diane Gherson IBM 首席人力资源官
A I人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为： 1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。
人工智能技术在财务管理中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月 21 日 前言 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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，该领域的研究包括机器人、语言识别、、和等。 目前能够用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机的发展史联系在一起的。除了以外，人工智能还涉及、、、、、、、、和等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、、计算机视觉、、等方面。 人工智能技术发展如火如荼，其已渗透到人类经济社会的各个角落，深刻地影响着人们的生产、生活和学习。文章在对人工智能技术发展进行回顾的基础上，指出人工智能技术的发展趋势，展示人工智能技术在财务管理中的应用前景。 人工智能技术在财务管理中的应用人工智能(Artificial Intelligence：AI)是当今世界的尖端技术之一。在世界上，美国人希望在发生战争时，让智能机器人代替士兵上阵，人工智能技术受到了美国军界的空
前重视，同时，商品化专家系统大行其道；在日本，由于老龄化问题严重，老者无所助，所以，渴望有“听话”的机器人做“家政助理”。于是，日本生产了迄今为止世界上最先进的人型直立机器人；在我国，人工智能技术已被成功应用，银行等金融机构设的自动柜员（ATM）就是一个典型的实例。应用人工智能技术可以跟踪监控账户余额变化、分析财务状况、作出投资决策、在多重约束条件下实现投资的最优化组合。人工智能技术使人类经济社会活动发生深刻变化，从而对财务管理产生重大影响。 一、人工智能及其发展 （一）人工智能的概念 智能是获得信息、转换信息、运用知识、形成策略、解决问题的能力。 人工智能(Artificial Intelligence ，简称 AI)一词最初是在 1956 年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为：“人工智能是关于怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”美国麻省理工学院温斯顿教授则认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘先生在《从人机大战到人机共生》中认为：“把人处理问题的方式编入程序，使不思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，即人工智能。” 大多数学者认为：人工智能是通过计算机程序实现的，在给定问题、约束、目标和知识库的条件下，系统通过学习、转换、运用，形成策略、解决问题的能力。笔者赞同这一定义。人工智能是数理逻辑、模糊数学、计算机科学、控制论、信息论、管理学、生理学、心理学、语言学以及哲学等许多学科互相渗透而发展起来的一门综合性新学科。（二）人工智能的发展 关于人工智能的发展阶段及其相应的时间时间划分，目前有不同说法。笔者认为：工智能的产生与发展经历了萌芽、形成、应用、集成四个阶段。