人工智能在财务流通领域(人工智能在财务流通领域的作用)

人工智能推进法

《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》（沪府办发〔2017〕66号），集聚人工智能领域人才，突破关键核心技术，推进人工智能示范应用，加快建设国家人工智能发展高地，制订《关于加快推进上海人工智能高质量发展的实施办法》。

一、加快人工智能人才队伍建设

1.加快建设人工智能人才高峰，对于符合条件的人才和核心团队纳入本市人才高峰工程，配置具有国际竞争力的事业发展平台，完善工作体制和社会保障。

2.支持本地高校、科研机构与企业联合培养人工智能人才，合作开设人工智能专业课程、设立人工智能研究院所，建立人才实训基地，提高应用型科技人才培养精准度。

3.加强本市人才相关政策的覆盖适用，集聚人工智能领域各类优秀人才。加大专业技术人才和技能人才的选拨力度。

4.支持本市人工智能领域重点机构引进各类优秀人才，鼓励各区因地制宜、自主探索人工智能人才在本区的生活、就业等保障举措。

5.设立上海市人工智能战略咨询专家委员会，论证和评估人工智能发展规划、重大科技项目实施，组织开展人工智能战略问题研究和重大决策咨询。

二、深化数据资源开放和应用

6.加快出台本市公共数据和一网通办管理办法，实现公共数据的规范采集、共享使用。引导人工智能企业等市场主体合法合规开展数据资产流通和交易。

7.制定公共数据资源开放清单，依法有序向人工智能企业开放教育、医疗、旅游等重点领域数据信息，建设文献语言、图像图形、环境传感、地图位置等多类型行业大数据训练库，满足人工智能深度学习的数据需求。

8.优化交通运输等城市管理场景资源的供给，支持本土人工智能企业新技术、新产品、新模式的应用推广，形成60个左右人工智能深度应用场景，建设100个以上人工智能应用示范项目。

9.支持人工智能企业参与“智能上海”行动建设，推动党政机关、企事业单位提升服务水平和业务效率。将符合条件的人工智能产品纳入创新产品推荐目录，推动首购应用。

三、深化人工智能产业协同创新

10.将人工智能纳入本市战略性新兴产业重点领域，按照本市战新产业发展专项资金管理办法，对符合条件的人工智能类重大项目及平台给予支持。

11.对符合重点支持方向的人工智能领域项目，按照本市人工智能创新发展专项支持实施细则，给予总投资最高30%，总额最高2000万元的支持。

12.加大人工智能领域研发投入，加快上海类脑智能科学研究基地建设。推进国家智能传感器制造业创新中心建设，整合重点企业、科研院所等要素资源，加快在类脑智能理论研究、人机混合增强智能、新型智能算法等领域取得突破，开展智能感知、计算处理、智能执行等关键共性技术攻关。

13.支持人工智能龙头企业在沪建立总部，鼓励有条件的企业或机构设立创新平台、孵化基地。鼓励人工智能企业离岸创新成果在本市转化，在相关方面视同国内创新成果支持。

14.举办世界人工智能大会、创新大赛等重大活动，组建长三角人工智能创新联盟，深化产业协同发展，提高活跃度和品牌影响力。

四、推动产业布局和集聚

15.加快建设国家人工智能高地，构建本市“人形分布、多点联动”的产业发展空间布局，推动本市相关集聚区政策覆盖人工智能领域，打造华泾北杨等3-4个人工智能特色小镇，建设5个人工智能特色示范园区。

16.适应产业创新跨界融合发展趋势，在人工智能领域建立宽松灵活的产业空间管理机制，给予人工智能企业资源空间等方面支持，对符合条件的企业，合理确定开发强度和配套功能。

五、加大政府引导和投融资支持力度

17.统筹用好产业转型升级、信息化建设等各类专项资金，引导企业加大投入和项目建设，支持人工智能创新发展。

18.对符合条件的人工智能企业相关产品，给予本市装备首台套、软件首版次、新材料首批次相关政策支持。鼓励各区出台政策支持人工智能产业化项目。

19.发挥中小微企业政策性融资担保基金作用，加大人工智能领域企业信用担保力度。鼓励有条件的金融机构设立人工智能信贷专项。

20.发挥政府投资基金撬动作用，引导社会资本设立千亿规模人工智能产业发展基金。支持人工智能领域中小企业向“专精特新”发展，培育壮大一批细分领域隐形冠军和创新标杆企业。

21.支持人工智能企业通过兼并、收购、参股等多种形式开展国际化投资并购。鼓励各区对人工智能型企业上市等给予重点支持。

22.加大适应人工智能发展的基础服务供给，加快5G网络、数据中心、新型城域物联专网等新一代信息基础设施建设。支持人工智能企业参与综合标准、基础共性技术标准制定。建立保障人工智能健康安全发展的制度规范。开展知识产权评议和专利导航。

人工智能的主要应用领域有哪些

首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。

简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。

随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。

这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。

此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。

当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。

金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。

法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。

制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。

在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用

人工智能对教育的利弊

利：

1.人工智能可以对教育产生积极影响。提供在线学习资源：人工智能可以提供在线学习资源，并与学生进行对话。这种交互方式可以帮助学生在学习过程中获得更好的支持和指导。支持学生自主学习

2.人工智能可以根据学生的兴趣和需求，提供学习材料和建议，帮助学生更好地自主学习。这可以提高学生的学习动力和学习效果。

3.改善教学方式：人工智能可以为教师提供工具和资源，帮助他们改善教学方式。例如，人工智能可以提供自动评分、语音识别等功能，帮助教师更好地评估学生的学习成果和口语表达能力。”

弊：

1.教育领域，人工在辅助学习、辅助教学和辅助科研方面的潜力初步显露，但也带来学术不端、冲击既有教育体系等问题

2.人工智能会涉及伦理道德、知识产权和学术不端等问题，存在泄露学生隐私。

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。”