人工智能金融领域应用优势,人工智能金融领域应用

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人工智能在银行应用不足与建议

人工智能在银行业的运用方面存在的一些不足,这通常取决于银行业的特殊性,一般性的业绩往往可以通过人工智能系统来处理和解决,但是一些需要做比较复杂分析的业务则无法由人工智能来完成,如对大额贷款的审核则就受到人工智能不足的影响,大额贷款行业往往涉及的方面会是很多的,这些也是人工智能不能做出有效分析的判定的原因。

这就要不断提升人工智能在金融风险分析上的研究。

人工智能在金融中能发挥什么样的作用

人工智能在金融领域是可以发挥多样性作用,但首先我们要了解人工智能是什么?

百度百科上的解释是:人工智能,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(CONSCIOUSNESS)、自我(SELF)、思维(MIND)(包括无意识的思维(UNCONSCIOUS_MIND))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。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。

也就是说利用人本身的智能与分析问题、解决问题,形成一种算法机制。

在金融中,获客、风控、身份识别、客服等金融行业中的内容都可以利用人工智能进行改变,以较容易理解的客服为例,传统的金融客服都是人工的,而通过人工智能技术和自然语言处理,可以将客户问题进行分析,通过算法给出准确的回复,这就大大节省了金融服务的成本,在这一方面,传统金融机构并不都具备这样的技术实力,但是许多大型互联网公司都结合自身技术优势对此进行了技术研发,并将研发成果输出给金融机构,形成了良性循环。

例如,百度就已经开始利用多年积累的自然语言处理技术,向传统金融机构赋能。利用人工智能,更好地理解用户意图,通过多轮会话的形式解决用户的提问,使用户体验大大提升。

数据显示:百度金融智能客服能够处理97%的在线咨询,金融业务问题解决率达90%以上;在语音场景中,基于语音识别能力,智能语音质检在多个关键服务项的覆盖率达到100%,保障了更好的服务体验。

哪位专家能举一例,说明PYTHON的具体应用和优势

无论是工作还是生活,Python都是一个既实用又有趣的技能。

Python的应用领域广泛,下图可概括:

从工作上应用于:Python开发、Python爬虫、大数据;

从生活上,爬虫为我们增添了很多生活乐趣、便利了日常。

Python开发

自动化测试、自动化运维、WEB开发(网站开发)、人工智能都属于Python开发。

自动化测试——用Python编写简单的实现脚本,运用在Selenium/lr中,实现自动化。

自动化运维——Python对于服务器运维很重要。

目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器,以使用Python脚本进行批量化的文件部署,和运行调整~

而且Python提供了全方位的工具集合,结合Web,开发方便运维的工具会变得十分简单。

WEB开发——Python最火的WEB开发框架Django在业界非常流行,其中的设计哲学也常用于其它程序语言设计的框架~

如果是网站后端,使用它单间网站,后台服务比较容易维护。如我们常看到的:Gmail、知乎、豆瓣等~

人工智能更是现在非常火的方向,现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现的。

Python爬虫

在当前信息大爆炸时代,大量的信息都通过Web来展示,为了获取这些数据,网络爬虫工程师就应运而生。

不过这可不止我们日常的抓取数据和解析数据那些简单,还能够突破普通网站常见的反爬虫机制,以及更深层次的爬虫采集算法的编写。

大家也可以去网上搜索别人通过爬虫做了什么有趣的事情,我挑几个来说吧:

“用Python写的第一个程序,是爬取糗事百科上的图片、自动下载到本地、自动分成文件夹保存,当时就觉得,卧糟,太NB了~”

“12306火车票查询工具、携程机票查询;爬取美团电影、豆瓣电影用户评论;简单的美团餐厅爬虫及根据地理坐标制作简单热力图……这些都不是难事”

“智联招聘爬虫,支持输入查询的职位关键词+城市。并将爬取到的数据分别用Exce和Python(matplotlib)做了数据分析及可视化……”

“尝试爬取京东热卖、淘宝淘抢购(还是聚划算)的商品信息,没想到还挺简单的,主要是没做什么防爬虫措施……”

Python大数据

数据是一个公司的核心资产,从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律,成为了数据分析师的首要任务。

Python优势

1.Python如今是主流语言:

程序编写简洁快速

入门简单功能强大

语法表达优美易读

代码开发效率很高

Google开源机器学习框架:TensorFlow

开源社区主推学习框架:Scikit-learn

百度开源深度学习框架:Paddle

以上框架均为Python语言开发,而且Python还有很多优质的文档、丰富的AI库、机器学习的库、自然语言和文本处理的库;

2.重大政策较好:

小学---山东省最新出版的小学信息技术六年级教材已经加入了Python的内容,Python语言课程化已将成为孩子学习的一种趋势;

高中---浙江省信息技术课程改革方法已经出胎,Python确定进入浙江省信息技术高考,系想你技术教材编程语言从VB替换为Python;

大学---教育部考试中心已经发布的全国计算机耳机考试中正式加入“Python语言程序设计”科目的通知

3.发展前景好:

Python到底有多火呢?后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等,Python应用是无处不再的,搜索因为Google的核心代码是Python完成的、迪士尼公司动画生成的Unix版本都内建了Python环境支持、国内知名的豆瓣网也是Python技术建立的;由此可见Python应用开发技术在各个公司有大小规模的使用,Python的发展前景是不可估量的。

上述在介绍发展前景的适合,已经说过了。Python可以应用的领域:后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等。在这些领域当中都是比较合适的。题主想要确定Python的学习重点。首先了解Python的应用领域,方向是很正确的。知道职业发展找到学习重点。

以上内容就是Python可供选择的职业发展路径。下面我们来总结一下可发展的成长路径图,了解之后重点要看,每条发展路径下面的数字。

Python基础阶段的全部技术要点:

Python第一个程序:变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换

条件控制语句和循环语句:比较关系运算符、逻辑运算符、三目运算符、while循环、for循环、break和continue

容器类型:列表、元组、字典、有序字典、公共函数、字符串

函数:函数的定义和调用、不定长参数函数、匿名函数、递归函数、可变和不可变类型。

文件操作:文件打开和关闭、文件的读写、文件、目录相关操作、文件应用案例

面向对象:面向对象介绍、类的定义和对象的创建、添加和获取对象属性、init方法、私有方法和私有属性、继承、多态、类方法、对象方法、静态方法

异常处理:捕获异常、异常的传递、自定义异常

模块和包:模块介绍、模块的导入、模块中的__all__、模块中__name__的作用、包的介绍、包的导入

Web基础开发全部知识点:

Linux命令:Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、Linux命令选项的使用、远程登录和远程拷贝、vim编辑器使用、Ubuntu软件安装和软件卸载

网络编程:IP地址的介绍、端口和端口号的介绍、socket的介绍、基于TCP通信程序开发

多任务编程:多任务介绍、线程的使用、线程同步与互斥锁、死锁介绍、进程的使用、进程和线程的对比

正则表达式:正则表达式的介绍、re模块的使用、正则表达式的演练

html和css:html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格

JavaScript:html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格

jQuery:jquery选择器、jquery样式操作、绑定click事件、jquery动画、jquery特殊效果、jquery属性操作、jquery循环、jquery事件、事件委托、JavaScript对象、JSON和ajax请求

数据库编程:数据库介绍、MySQL数据库基本使用、MySQL查询pymysql的使用、事务、索引

Python语法进阶阶段:深拷贝和浅拷贝、property属性、with语句和上下文管理器、闭包、装饰器

静态Web服务器:Web服务器通信过程、HTTP协议、Web服务器实现

mini-web框架:Web框架和Web服务器的关系介绍、模板替换、股票信息页面开发、个人中心数据接口开发、路由列表、ajax请求数据渲染个人中心页面、logging日志的使用

人工智能机器学习编程知识点:

机器学习(科学计算库篇):人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas

机器学习(算法篇):Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging,Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类、回归案例实战。

大专人工智能技术应用有前途吗

当然有前途。人工智能技术应用在各行各业,带来了很多变革和创新。特别是在大数据、机器学习、自然语言处理等领域,人工智能技术的应用都能创造出更高效、更符合人类需求的解决方案。由于人工智能技术的应用领域很广泛,因此大专人工智能技术应用市场也会很广阔。

人工智能在金融领域的应用有什么优势

可以更加精确,更加理性的知道金融工作

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