大家好,感谢邀请,今天来为大家分享一下外国金融与人工智能的问题,以及和外国金融与人工智能论文的一些困惑,大家要是还不太明白的话,也没有关系,因为接下来将为大家分享,希望可以帮助到大家,解决大家的问题,下面就开始吧!
本文目录
人工智能应用在金融方面可以有哪些提升
工作效率大幅度提升,准确率提升,方便丶实用丶灵活快捷,节省了大量的人力物力,使金融系统的效力有了很大的提升。
人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用?
传统金融如何利用数据?
所谓前事不忘后事之师,在了解AI对传统金融行业带来的影响之前,我们可以借鉴以往的经验,看看传统金融行业对现有数据的利用情况。
在过去的几十年甚至百十年中,无数的银行家,金融工程师,数据分析师,金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品,比如信用卡业务,个人贷款业务,在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。
他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强,但是覆盖人群相对较低。
就如上图所示的冰山,传统金融行业对数据的利用率只有10%左右,而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据,把金融产品带给更广泛的人群。
互联网金融怎么做?
随着大数据解决方案的普及,我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像,包括利用一些行业数据,用户的互联网浏览数据,司法执行数据,第三方信用数据,出行数据,电商平台的交易数据,电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。
而AI就是对这些数据进行组合,从而挖掘出有效的特征。
如何利用好这些维度很高的数据,需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据,可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。
而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。
关于AI
在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习,同时带给我们更加强大的表达能力,而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候,关于人的描述已经上升到更高维度的空间中,这时,我们就需要表达能力更强的模型,比如GBDT的模型,有几千个有权重的子树,比如深度学习网络,多层的神经元通过加工,自动抽取最优组合。
一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批,而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年,但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。
AI所做的就是极大简化这个过程,提高效率,同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。
AIinDianrong
在点融,我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分:
数据搜集和处理
风险控制和预测模型
信用评级和风险定价
便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。
各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。
欺诈的识别是风险控制的第一步,如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。
灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则,以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。
通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里,通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别,我们可以发现更多更深层次的风险模式,通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。
在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板,传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。
我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。
同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。
总结
最后引用薛贵荣博士的博客中一段话:
“基于实例的迁移学习的基本思想是,尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同,但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型,并且适应测试数据。于是,我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例,并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”
数字经济巨震,人工智能大跳水!创新药王者归来!新能源还远吗?
数字经济和人工智能作为当今世界经济发展的两大引擎,正在推动着各行各业的变革。虽然人工智能近期遭遇了一些挫折,但是其前景依然光明,未来仍然会成为影响人类发展的重要力量。创新药研究和开发领域近年来也在不断取得进展,预计在未来几年内也将获得更多的支持和发展机遇。新能源作为全球经济发展的重点领域,尽管面临着一定的挑战和困难,但未来发展潜力依旧巨大。
数字经济的巨震使得各行业都不得不进行数字化转型,这也创造了很多新的机遇和利润增长点。在未来的发展中,数字经济和人工智能将在各个领域中扮演更加重要的角色,包括生产制造、医疗健康、金融服务、教育培训等。人工智能虽然在面临一些技术问题和伦理问题,但长期来看仍有非常广阔的发展空间。
创新药研究和开发领域的进展既需要新的科学技术的不断突破,也需要政策和社会环境的支持,同时市场的需求和发展也会对其起到推动作用。相信未来几年,随着更多的科技公司和生产企业的投入和研发,创新药领域仍将持续迎来新的突破。
新能源作为未来经济和环境发展的重要领域,已经成为全球经济发展的主要趋势。虽然新能源在某些领域还面临一定的技术和市场难题,比如存储能量、成本降低等方面的挑战,但是在解决这些问题上也正不断投入更多的资源和科技力量。未来,新能源也将成为主导能源,逐渐替代传统能源,成为经济发展的重要引擎之一。
总之,数字经济、人工智能、创新药研究和开发以及新能源领域在未来的发展中,会取得更多的进展和创新,为经济发展和人类福祉创造更多的机遇和前景。
人工智能技术可以怎样改变世界?
(原创)人工智能技术,是实用科技的发展方向,解放人类的笨重单调的体力动,提高生产效率,危险作业,现代化战争,自动驾驶,服务行业,物流,医疗,工农业生产,全面升级,发展加速,工业化发展百年,现代化,自动化,智能技术应用,计算机,大数据,移动传输,网络升级,是智能技术的载体和神经糸统,解放后,我们学习苏联,加速实现工业化,如宁克,康拜因,康拜油,都是俄语直译,至今还在技术文件中留痕迹,非煤矿山安全规程,还有雨天不准操令作业,一位老处长要我解释,令克,就是跌落保险,令克棒,就是绝缘棒,雨天,不准在户外拉合跌落保险停送电操作。煤矿老电工,只记住1355,1441型号,风电闭锁,记住9和13线号,八十年代,谢一矿机电矿长,调潘一矿任首任大矿长,他找我调整电工人员,谢一去的电工骨干,会风电闭锁接线。我带去的电工,早就会接了,不用支援了。门电路,与门和非门,是自动化的逻辑元件,就是串并联的逻辑组合元件,称集成电路,也能称第一代芯片,至今还在使用,集中控制,安全保护线路,首选元件,价低,故障率低,武进生产的馈电开关,有一只手写的芯片,其余都是成品集中电路的集成块,他把集成块型号抹去,使别人不能维修,换线路板,6000元,只有一只是专利芯片,成本几十元,我建议徒弟拒用该产品,现在发展为智能开关,各功能有独立插件,有故障显示,维修方便,也便于查找供电糸统的故障点。智能技术,探测感知元件,我们还得追赶,存储元件,电液执行元件,还有很多路要走,方向是替代人类操作,思维,方向定了,遂步前进,需要,可行,成本,是推广成功的三要素。抓住节点,立即投入设计,制造,推广,,首先要政府参与,资金政策扶持,投入市厂,滚动发展,靠市场去发展完善。我有多项创意,即有需要,目前现有科学技术已能解决,从创意到创新,是跨越,要挖掘创意,落实为创新,是我国发展智能技术的唯一道路,核心技术,是买不来的!松园2022年3月28日淮南。
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