如何利用大数据和人工智能技术,提供智能的财务分析与大数据和预测能力?

摘要:随着科技的发展,人工智能慢慢渗透进我们的生活。家居智能、医疗智能、零售智能、汽车智能等等,这些有了人工智能技术的加持,让我们的生活变得越来越便利和高效。当然,人工智能的迅速发展必然会带来一些问题,比如会造成部分人群失业、行业垄断等。具体人工智能有哪些好处和坏处呢?人工智能产品和应用有哪些?本文带大家一起去揭开人工智能的真面目。
人工智能是什么
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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。
人工智能的利与弊
好处
1、商业价值高
一般认为,人工智能有三大商用方向:一是信息聚合;二是评估用户情绪反应;三是与用户建立关系,运用这三点建立与用户之间的社交纽带,赚取更多的商业价值。
2、更多新的工作机遇
由当前数据密集型机器学习、通过机器学习与人工智能会话的系统而延伸出的很多领域,将会在未来带来很多工作机遇。
该图片由注册用户""提供,版权声明反馈
3、让生活梗美好
人工智能的医疗应用惠及大众。我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法,也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据,精确判断病症,并找到最佳的治疗方案,为人们提供最好的治疗。
坏处
1、大规模失业
人工智能的发展,导致很多人失业。机器人完全可以代替很多职业,例如工人,司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业,大批大批的人整日无所事事。
2、对人类的一次大淘汰
人工智能时代的到来可能是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰,如果处理不好有可能引发核大战,那将是人类的灾难,人类可能因此而灭亡。
3、人才争夺战导致垄断、贫富分化加剧
人工智能时代的到来,必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高,谁就能赢得最后胜利。同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。
人工智能的应用
1、个性化推荐:基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,既可以为用户快速定位需求产品,弱化用户被动消费意识,提升用户兴致和留存黏性,又可以帮助商家快速引流,找准用户群体与定位,做好产品营销。
2、人脸识别:基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
3、无人驾驶汽车:智能汽车的一种,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。
4、智能客服聊天机器人:利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。
5、机器翻译:计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
6、医学图像处理:目前人工智能在医疗领域的典型应用,处理对象是由各种不同成像机理。
7、图像搜索:是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
8、声纹识别:生物特征识别技术的一种,是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。
9、智能外呼机器人:是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。
10、智能音箱:是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。
人工智能技术
1、计算机视觉
计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2、机器学习
机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可以做预测,处理的数据越多,预测也会越准确。
3、自然语言处理
对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等,或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术
近年来,随着算法等核心技术提升,机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、生物识别技术
生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学,利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定,最初运用于司法鉴定。
人工智能怎么制作
1、行业洞察
首先对行业需要有深刻的理解与洞察。
2、价值分析
针对于产品具体分析给用户带来什么价值,什么样的价值能够使用户认可。需要以用户的视角来分析产品的价值所在。
3、数据分析
针对行业的特点分析数据应如何整理,如何利用,如何构成产品。
4、资源评估
评估是否有足够的数据与人员支持人工智能产品的开发。
5、资源收集
通过各种渠道购买、收集数据,以及各类人员的资源分配。
6、设计研发方案
根据以上结论设计人工智能产品的模型搭建与评估方案。
人工智能产品有哪些
1、在家居方面,有能够帮人们清理垃圾的扫地机器人,拥有AI技术的音箱、智能空调等;
2、在教育方面,人工智能能帮助自动判卷和搜题识别;
4、在交通上,无人驾驶技术诞生了;
5、在与外国人的沟通交流方面,翻译机能自动识别并生成外语;
6、商业零售方面,商品识别技术帮助卖方销售更多产品,扫描支付是人工智能一个热门应用领域,应用于很多领域。
人工智能和大数据的区别
人工智能
人工智能是典型的交叉学科,研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向,目前机器学习的应用范围还是比较广泛的,比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”,如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
大数据
大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果,其中物联网的影响最大,所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开,包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前,大数据的价值主要体现在分析和应用上,比如大数据场景分析等。
总结
大数据和人工智能虽然关注点并不相同,但是却有密切的联系,一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品),为智能体提供的数据量越大,智能体运行的效果就会越好,因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”,从而保障运行的可靠性和稳定性。
}

概述
让 AI 发挥作用的全新数据驱动架构
为了适应这个特殊时期,公司必须利用数据、AI 和机器学习 (Machine Learning) 来建立客户忠诚度、自动执行业务流程并贯彻创新的未来理念。 但是,对数据的需求已经超出了我们解决现有数据问题的能力 - 复制粘贴式方法只会让事情变得更糟糕。
公司需要采用新的架构(即 Data Fabric)来真正实现数据驱动并让 AI 发挥作用。 采用 Data Fabric 方法,公司可以在正确的时间将适当的人员连接到正确的数据,从而提高敏捷性、改进预测结果并实现个性化体验。
IBM Watson - 为企业打造的 AI
作为企业 AI 领域的领导者,Watson 产品组合包括企业就绪型工具和应用程序,旨在降低采用 AI 的成本和障碍并优化成果。
客户成功案例
后续步骤
联系 IBM 专家
您可拨打热线 400-810-1818 转 6216(工作日 9:00-17:00);或填写需求请专家与您联系。
}

我要回帖

更多关于 财务分析与大数据 的文章

更多推荐

版权声明:文章内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请点击这里与我们联系,我们将及时删除。

点击添加站长微信