按日归档：2019-06-18

人工智能如何帮助金融行业提升数据处理能力？

根据今年的工作报告指出，要加大拓展“智能+”、深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等要求使得人工智能再次成为焦点。

近几年来，随着政府对人工智能的重视和投入增加，我国人工智能技术有了质的飞跃，取得了不少成绩，现已进入了高速发展期。据相关报告显示，我国在人工智能上的投资总量已占到了全球总量的60%，人工智能技术人才拥有量排名全球第二，人工智能专利总数已超过美国和日本，跃居全球第一位。

金融业作为典型的服务行业，具有数据和信息非常密集、数据量庞大、数据格式规范等特征。金融行业与其他行业密不可分，所以在整个交易市场过程中，金融业的交易很频繁，且交易密度很高，汇集了难以计数的数据。

这些数据包括各类投资信息、交易记录、风险控制等，大都以非结构的方式分散在网络之中，单纯依靠人力已然无法充分利用这些数据，也无法更好地服务于金融活动。另外，也存在着海量的重复且无用的数据，占用了不小的数据存储空间，给数据处理造成了诸多麻烦。

随着人工智能的发展，科学技术迎来了突破性进步，大数据技术与人工智能相结合，很大程度地提升了金融行业数据处理能力。通过人工智能和大数据技术，能够读取和分析存储在网络空间中的海量数据，并进行深度的智能学习、模拟、应用，使数据转变为具有结构化的信息，真正实现对数据的有效管理和使用。

目前，银行数据管理正从传统的在线数据库和数据仓库向以Hadoop为主流框架、通过智能接口与大量非结构化数据兼容的大规模数据存储和高速并行云计算平台过渡，这正是人工智能助力银行业数据处理的表现，也是银行业在人工智能时代抢抓机遇实现转型的过程。

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如何积极地看待人工智能在医疗方面的应用？

随着科学技术进步，在医疗健康领域已有不少AI应用成功案例，譬如：新药研发、辅助疾病诊断、辅助治疗、健康管理、医学影像、临床决策支持、医院管理、便携设备、康复医疗和生物医学研究。

人工智能的发展毫无疑问受到了人们极大的关注，医疗领域一直以来，都希望通过人工智能的发展来提高医疗技术，使得行业发展更上一层楼。据统计，目前在新药研发、辅助疾病诊断、辅助治疗、健康管理、影像、临床决策支持、医院管理、便携设备、康复医疗和生物医学研究等十大领域，都有人工智能的实操案例。

从积极的态度看，医学人工智能目前是发展大趋势。大数据技术的发展使得AI已成为一个行业发展的必经之路和重要方向。

从需求上来说，无论是大医院的医生，还是基层医生，都需要一些辅助用具，都需要一些用以决策的数据依据。按照人的记忆能力，是没法完成数字化大规模运算和大规模记忆存储的，这是人脑的局限性，而机器正好弥补了人类的短板。

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如何正确理解人工智能？

首先需要知道的是，人工智能并不等同于机器人，不要一提到人工智能就想着机器人。机器人只是人工智能的容器，机器人有时候是人形，有时候不是，但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。人工智能是大脑的话，机器人就是身体——而且这个身体不一定是必需的。比如说Siri背后的软件和数据是人工智能，Siri说话的声音是这个人工智能的人格化体现，但是Siri本身并没有机器人这个组成部分。

人工智能（Artificial Intelligence）：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。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

总之，人工智能的几大分支，几乎涵盖了全量场景。图像识别，包含人脸识别，道路违章，城市街道流量等，自然语言处理，包含机器写诗，写作，聊天机器人，情感分析，文本归类等。语音识别，电话营销，电话客服，自动翻译，商务助理等。

人工智能是人类未来发展的必然，无论是理想还是现实，都是不可或缺的。当然光有人工智能还是不够的，另一项重要的技术是能源。没有能源，再聪明的机器也做不了什么。所以至少在短期的未来，人工智能和能源是人类最重要、最需要突破的两项技术。其中能源目前最有希望的是可控核聚变。

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人工智能在交通管理中起到哪些作用？

在交通管理工作中，人工智能主要用于运动目标检测和识别，常用的应用场景包括动态违法取证、交通信号控制、路网流量调控、人车特征关联、交通行为研判等。

在交通信号控制方面，利用人工智能技术可实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率。青岛公安交警部门通过布设的1200余台高清摄像机，4000处微波、超声波、电子警察检测点，组建智能交通系统，实时优化城市主干道、高速公路及国省道的红绿灯市场，使得整体路网平均速度提高9.71%，通行时间缩短25%，高峰持续时间减少11.08%。

在车辆识别方面，基于深度学习的车辆识别技术将特征范围由单纯的车牌或车标扩展到整个车身。车辆的车灯、格栅、车窗等均是车辆的重要特征，对车辆这些特征的引入，不仅大大提升了车辆识别的准确率，对干扰、遮挡等问题的适应性也更强，识别的类别也更加细化，不仅能识别车辆的品牌，而且能识别车辆的子品牌、型号、年款等详细类别。

指定车辆在视频图像数据中的检索除了可以通过车牌、品牌、型号、颜色等描述信息进行外，还可以通过车辆图片或年检标、挂饰等局部特征进行。目前，国内很多城市的车辆卡口系统在现有系统的基础上扩展了车辆识别功能，也称为车辆二次分析系统，基本可以识别2000余种细化到年款的车辆类型，并在此基础上扩展出很多如“假/**分析”等实战业务应用。特别是针对“假牌”、“车内不系安全带”、“开车打电话”等需要人工甄别的违法行为，这些智能交通系统不仅事半功倍，而且极大减少人工投入，大大提升工作效率。

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人工智能可以帮助预测地震何时发生？

6月17日晚上，四川宜宾发生了6.0级地震，已造成百余人的伤亡，希望四川人民可以平安！

之前就有地震学家说过并不相信人工智能能够改善地震预测，但目前却有很多科学家表示在人工智能的帮助下可以更好地理解地震，预测地震形态，并提供更快、更准确的早期预警。

就目前的情况来说，即使喝多科学家已经尝试过很多次，还是没有任何可靠的办法可以成功预测地震，甚至，有的专家已经开始放弃探索了。但是，还是有科学家正在继续尝试用人工智能这个强有力的工具解决这一难题。

目前人工智能系统在某些建筑物数据获取不足的欠发达地区也得到了应用，在地震中可以经过智能软件预先扫描的受损区域的卫星图片，判断是否为居住点，把认为有房子出现的卫星图片设置为高优先级，人工智能系统判断是否和它的结果一致。某些特定的区域由专业团队仔细查看和标记，帮助当地居民获得救援。

目前人工智能应用体现在地震发生后，时间展开救援时挽救生命的要务。人工智能时代，研究人员技术使用人工智能分析技术判断哪些地方为重灾区并存在生命迹象，以便搜救人员展开救援。还可以通过人工智能的深度学习与弹性网络技术，来分析强震之后的余震模式，推导地质结构、震源方向、震级等因素与余震的关系，就成为了一个难度相对较低，有较强可行性的人工智能应对地震方案。

虽然目前人工智能在预测地震方面没有实质性帮助，但是相信在未来人工智能一定能帮助人类预测自然灾害，目前还是希望人们能加强对自然灾害的方法意识…..

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