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人工智能爆发，关键技术和核心能力解析！

发布：互联网
来源：互联网
时间：2017-11-05 09:48

人工智能通过"数据+算力+算法+场景"的叠加效应,帮助企业更好地决策,达内培训：将复杂的分析嵌入到日常的工作和交易场景中,使日益复杂的工作变得更加自动化,提高财资工作效率.

    AI的构成要素:数据、算力、算法、场景

    人工智能的成熟离不开大数据的培育.AlphaGo的深度学习系统有70多层人工神经网络, 每一层均为一个人工智能分析维度, AlphaGo的一流围棋水平的根源来自其对2000万局棋谱的"死记硬背".由于深度学习算法模型依赖于大量数据的训练,数据的数量和质量直接关系到人工智能的发展潜力、先进程度和可实现的场景.

    一般而言,人工智能的四大构成要素是:海量数据、高性能运算能力、核心算法和应用场景.随着CNN、RNN等算法成熟和GPU/FPGA对计算能力的提高,算法和算力瓶颈已突破,数据和场景成为人工智能发展的关键.数据成为重要的企业资产,趋势已经开始显现.大量的数据,特别是场景化、标签化、交易性的数据获得成为重中之重.而财务管理、财资管理和金融服务都是数据交互的中枢,也是企业经营的大数据中心.

    ● 数据化:大数据已经开始在预测分析、风险控制、风险定价、量化投资、决策支持等诸多领域展开实质性渗透.企业经营经过多年的数据发展和积累,无论是内部的财务数据、交易数据和资金数据,还是外部的供应链数据、投融资数据等,其数据数量、分析速度与数据种类都发生着极速的变化.随着智能化工具和方式的不断应用,再次扩充了数据的维度,使得可获取的数据维度扩展到线下.大数据为人工智能的发展提供很大助力,因为一些人工智能技术会使用统计模型进行数据分析推理,例如图像、文本或语音.通过大数据来验证这些模型,可以使模型得到改进或者"训练".

    --大数据是财资管理的核心.在大数据时代,大数据必将触及财资管理的核心:风控、交易、量化、定价、决策.

    --大数据+机器学习是财资经营的未来.在人工智能时代,机器学习和深度学习领域已取得重大突破,可以赋予机器财资认知及预测能力.

    --重新定义财资管理的职责.协助管理数据从原系统到大数据系统的转移,建立大数据枢纽中心;与IT、业务部门等密切配合,将分散孤立的数据进行有效整合,建立大数据聚合中心;与产业链、外部资本市场进行数据连接,建立大数据交易中心.

    ● 场景化:场景化、行业化是财资管理的发展方向,也是金融服务与实体经济结合的必然需求.财资与金融场景化的过程中,会将复杂的工作流程、工作内容和金融产品进行再造,让财资管理需求、企业金融需求与各种场景进行融合,实现信息流的场景化、动态化,通过人工智能技术让风控和预测变得更加精确,使现金流处于可视、可控状态.从金融服务而言,也是实现从获客、产品到风险控制完整闭环的必然需求.规模化和个性化是相悖的,通过人工智能,则可以用更高的效率满足广泛用户的差异化需求,实现充分的个性化.

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