人工智能的12个典型案例
但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。返回搜狐，查看更多
人工智能解放劳动力的时代已经到来了，时代在前进，你还不改变
计算机
计算机发明者约翰·冯·诺依曼。计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一，对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响，并以强大的生命力飞速发展。它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域，已形成了规模巨大的计算机产业，带动了全球范围的技术进步，由此引发了深刻的社会变革，计算机已遍及一般学校、企事业单位，进入寻常百姓家，成为信息社会中必不可少的工具。（解决了人们足不出户就能了解社会信息，发挥人们的创造力）
电话
数字电话网与模拟电话网相比，在通信质量、业务种类、为非话业务提供服务、实现维护、运行和管理自动化等方面都更具优越性。现在电话网正在向综合业务数字网、宽带综合业务数字网以及个人通信网的方向发展。届时电话网将不仅能提供电话通信、还能按照用户的要求，同时提供数据、图像等多种多样的服务。在发展到个人通信网时，还可以向用户提供在任何地点、任何时间与任何个人进行通信的服务。（电话解决人们的沟通方式）
人工智能
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
融信共享自助洗机
采用微水高压技术洗车，引进欧美先进技术，拥有清水、泡沫、吸尘、风干、镀膜、除臭、净手、玻璃水添加、防冻等齐全的功能，省水省电、节能环保、机型美观、性能稳定，节省费用，方便实用。
项目优势及特点：
方便快捷、随时随地，只要在有自助洗车机的地方就可以随时洗车。
省时省钱，洗车再也不用排队了，节省时间，微信、支付宝扫一扫，一键操作即可。
节能环保，省水省电，操作简单并且为政府排忧解难。
投资小，回报快，利润高。不受店面限制，无需人工值守。一次投资，长期受益。
全天24小时营业，全年无休。（解决了人工劳动费）
谢谢您在百忙之中点开了本文章，喜欢这篇文章的话，可以在下方留言，或者关注下今《智慧新能源汽车》订阅哦！返回搜狐，查看更多
人工智能时代需要怎样的教师
“我的工作会被机器人取代吗？”人工智能的迅猛发展，让越来越多的人开始担心自己的“饭碗”。而随着人工智能进军教育领域，许多教师也开始忧虑起来：“机器人会让我失业吗？”
实际上，这种担心并非空穴来风。2016年5月，美国佐治亚理工学院计算机科学教授艾休克·戈尔，在自己的网络课程中，将一款聊天机器人安排为自己的助教。这一聊天机器人在后台回答问题的功能非常强大，学生们根本没有注意到自己的聊天对象是机器人。人工智能会取代教师吗？
教师被人工智能替代的几率为0.4%
“如果你的工作包含以下三类要求，那么你被机器人取代的可能性非常小：社交能力、协商能力以及人情练达的艺术；同情心以及对他人真心实意的扶助和关切；创意和审美。”北京师范大学教育学部副部长余胜泉说，“反之，如果你的工作符合以下特征，那么被机器人取代的可能性就非常大：无需天赋，经由训练即可掌握的技能；大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。”
余胜泉告诉记者，英国广播公司（BBC）基于剑桥大学研究者的数据体系，分析了365种职业未来的“被淘汰概率”。其中，电话推销员、打字员、银行职员等职业，分别以99.0%、98.5%、96.8%概率，被列为可被人工智能取代的职业；而艺术家、心理医生、教师等职业，分别以3.8%、0.7%、0.4%的概率，被列为最不可能被人工智能取代的职业。
“BBC分析认为，教师被机器人替代的概率只有0.4%，但英国教育专家AnthonySeldon则预测现在离人类教师消失只剩下3000天。孰是孰非呢？”《华东师范大学学报（教育科学版）》主编杨九诠说，“我想不可能有也不应该有肯定的答案。但值得注意的是，此‘教师’已非彼‘教师’。在未来新的社会样态、教育样态、知识样态和学习样态中，教师的思想观念、心智结构、生活方式和角色意识等，以及教师与社会、组织、学生、同行的关系，都可能发生颠覆性的全新变化。”
“传道、授业、解惑，是教师的主要职责。随着人工智能的出现，智能机器人可以代替教师传授知识、解疑答难、展示方法、考试阅卷，但在‘传道’这一块是替代不了的。”新疆呼图壁县教科局局长朱新宇说。
“目前的智能教学系统还是对优秀教师的模拟，建立教师模型、学生模型、教学法模型和交互模型等。所以说，人工智能远远谈不上对教师、特别是优秀教师的直接威胁。我们可以将人类智慧编码输入电脑，但不可能将电脑芯片植入一个健康的大脑。”北京大学教育学院教育技术系教授贾积有说。
人工智能将是教师的得力助手
“人工智能不可能取代教师，而是要成为师生的强大助手，可大幅提升教与学的效率和效果，所以学校应积极拥抱人工智能。”科大讯飞轮值总裁吴晓如说。贾积有也表示，人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比具有比较显著的正面影响。
贾积有介绍，数据挖掘技术应用到教育上，可以实现教育决策和管理的民主化及科学化；学习分析技术可以帮助教育者更好地实施个性化和适应性教学活动，也可以帮助学习者更准确地认识自己，开展针对性学习，改进学习效果，提高学习效益；模式识别技术如情感识别等可以自动识别学生的情感状态，以便实施适应性教学；自然语言处理技术一方面可以作为辅助工具应用到语言教学上,促进学生听说读写译各个方面的发展，另一方面作为人机交互手段应用到智能教学系统上，实现自动答疑。
余胜泉也认为，人工智能在教育未来的许多方面，如自动出题与批阅、学习障碍诊断与及时反馈、问题解决能力测评、学生心理素质测评与改进、青少年体质健康实时监测、学生成长发展指导、智能学习伴侣、个性化智能教学、综合素质评价报告等方面，都可以承担起教师的角色。
“人工智能将引发现代教与学的革命，众多语音图像识别、可穿戴设备、虚拟现实成像技术渗入课堂，使得现行的教学媒介、师生评价反馈、深度学习等都发生改变，学生个性化、任务单式的学习，团队项目式的学习，多学科的统整融合实践等，都将在智能设备的支持下变得更便捷。”广东省深圳市南山区后海小学校长蒋和勇说。
“人要驾驭机器，而不能被机器奴役。”北京市第十八中学校长管杰表示，有了人工智能的辅助，教师可以腾出更多的时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。教师就不再仅仅是知识的传授者，还是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问，成为学生学习的陪伴者、动力的激发者、情感的呵护者，真正成为学生“灵魂的工程师”。
不会使用人工智能的教师有可能被淘汰
“显然，未来的优秀教师将是那些善于使用人工智能的教师，教师要主动拥抱人工智能。”教育部基础教育课程教材发展中心主任田慧生说，“我们应该积极面对人工智能带来的挑战，同时提高自身的自主学习能力，培养创造力。创新思维的培养，就是要呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现问题。”
“人工智能不能取代教师，但是使用人工智能的教师却能取代不使用人工智能的教师。”余胜泉说，未来的教育是人与人工智能协作的时代，充分发挥机器与人类不同的优势是提高教育生产力的关键，人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，教师要发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等优势。
朱新宇认为，在人工智能时代，教师教学必须抓住3个核心：一是教授学生有价值的知识，同时培养学生探寻知识的兴趣、欲望和方法；二是培养学生良好的品行；三是启发学生寻找人生的价值和意义。
“最基础的教育，将不再需要教师；而‘更好教育’的需求以及市场选择中不同的支付渠道和交换方式，将大大提升教师的薪资水平和社会地位。”杨九诠认为，“教师将成为未来社会不同类型、不同规模的学习中心重要的共同规划者和运行者，从而成为社会与教育的协同创生力量；在工作性质和社会筛选的相互作用下，教师的道德水平将提升到新的境界，甚至可以想象，未来教师的薪资中将可能包含社会供养的成分。”
教育部教师工作司司长、北京外国语大学党委书记王定华说，教师要不断增长本领，善用人工智能，提高教学效果，扩展知识疆域，调动学生兴趣，不能对其漠然置之、不屑一顾。同时，教师也要体现主体地位，永做学校主人，关注学生成长。人不仅是学习知识的认知体，更是有血有肉的生命体。教师职业必将长期存在，人工智能则发挥必要辅助。
“面对信息技术和人工智能的日新月异，有关大学和中小学应加快教师发展信息化步伐，主动拥抱人工智能，进一步推动信息技术在教育教学、教育管理、教育服务过程中的应用，利用智能技术支撑人才培养模式的创新，支撑教学方法的改革，持续不断地造就一批又一批掌握信息技术、具有创新思维的教师。”王定华说。（本报记者苏令）
取代还是解放：人工智能对金融业劳动力市场的影响
如图4所示，在银行业务价值链的四大核心环节中，人工智能带来了客户画像建立与潜客预测以及语音和图像识别身份两大创新模式；在产品与解决方案设计、客户需求管理、智能投顾、反欺诈、资产组合风险预警等方面为银行提供了智能分析与决策；在信用评分、资料审核、报告生成、客服等环节，人工智能更是将自动化水平推向了新高度。
在保险业的应用
基于专家访谈与国内外大量案例研究，我们发现人工智能在保险业价值链的各个环节存在丰富的潜在应用。国内外领先保险集团已开展人工智能布局，以覆盖保险业业务体系中产险、寿险各条线的前中后台流程。人工智能不仅可为前端营销、承保、核保、理赔等核心流程提供多样化支持，也渗透到了后端资产管理等环节中（参阅图5）。
如图5所示，在保险业务价值链的六大核心环节中，人工智能带来了智能识别客户满意度这一创新模式；在保险产品设计、交叉销售和追加销售、客户流失预测、预审批建议、反欺诈检测、索赔预测、资产组合管理、再保险建议等方面提供了智能分析与决策；在用户行为评估以及财物状态检测、承保自动化、客户请求流转、远程理赔查勘等环节实现了自动化水平的新高度。
在资本市场业务的应用
通过案例资料研究及行业专家访谈，我们看到人工智能在资本市场同样具备广阔的前景。国内外领先证券公司已开始探索人工智能在从证券发行、投资决策支持、销售与交易到数据分析与报告等各个环节的潜在应用（参阅图6）。
如图6所示，在资本市场业务价值链的五大核心环节中，人工智能带来了多渠道界面信息沟通这一创新模式；在资产组合个性化定制建议、股票交易决策支持、研究分析、风险建模、智能投资顾问等方面协助开展智能分析与决策；并在智能文档解读、自动报告生成、跨资产类别清算、移动报告等环节推进了自动化水平达到新高度。
在金融业支持性职能的应用
金融行业的合规、IT、人力、财务等后台支持职能中存在较多高重复性的工作，而人工智能技术的重要应用之一正是对高重复性工作的替代，因此人工智能在后台支持流程中存在大量应用机会，且这些应用对于银行、保险、资本市场等金融行业而言具有通用性。通过对大量案例进行研究总结，我们发现人工智能可被广泛应用于各后台职能中涉及合规风险检测、数据分析和文档处理等方面的各个环节（参阅图7）。
如图7所示，在金融机构的四大类支持流程中，人工智能带来了大数据运营分析这一创新模式；在内部合规侦测、可疑活动预警、网络风险检测等方面促进了智能分析与决策；在简历/面试筛选、候选人互动、会计自动化、法律研究、协助执法等方面提升自动化水平到达新高度。以下，我们以人工智能在金融行业支持流程的八大应用为例展开论述。
对岗位削减及效率提升影响的定量分析
对银行业就业市场的影响
在稳健发展情景下，至2027年，银行业将削减104万工作岗位，降幅22%；剩余78%的工作岗位将提升42%效率，相当于每人每天花在同样职能活动的时间可减少2.4小时（参阅图11）。
从岗位削减的角度来看，人工智能主要影响和削减了银行业前中台价值链上营销与销售、风险管控与审核、客户管理与服务环节的岗位。我们预估，在营销与销售方面，人工智能将会削减57万工作岗位，在风险管控与审核环节，将有22万的工作岗位面临颠覆，而在客户管理与服务环节，人工智能将替代13万工作岗位。在未来，人工智能会替代柜员的核心工作，将执行业务办理、清点交易现金等工作转由机器如智能VTM来执行；对于个贷业务而言，市场上已经涌现了许多案例，数据挖掘技术以及智能化的分析处理模型能够帮助个贷经理以及风险审批人员进行个人贷款资质的收集、评估、审批及管理；在客服环节，人工智能可以取代人工客服，应对大众客户的呼入需求，在未来，这一领域将会有更多的实践。
虽然以上22%的岗位因操作标准化程度较高、对情感交互的要求较低而可能被人工智能所取代，但银行业仍存在78%的岗位在未来十年内无法完全被人工智能取代，例如客户经理等需要通过与客户的面对面沟通讲解复杂的理财产品，并通过建立关系以影响和帮助客户购买银行产品的岗位。未来银行可能可以通过人工智能客服对大众客群开展服务，但中高净值客群可能仍希望真人客户经理为自己提供服务。
对于这些岗位，人工智能不会造成颠覆但能辅助大幅提升工作效率，尤其客户服务，营销与销售以及风控与审核环节，可以借助人工智能服务大众客户，获取客户洞察、评估信贷风险。我们预估，风险管控与审核环节将有62%的工作时长缩减，营销与销售环节将有60%的工作时长缩减。人工智能与大数据已经在提升客户经理工作效率上进行了许多应用，在未来，客户标签、客户画像的存在能够将庞大的客户群进行分类和分析，客户经理仅需勾选同类客户，系统会自动根据其资产配置情况推荐合适的产品。在过去，一个客户经理可能只能管理少数的客户，但有了人工智能的帮助，他们将可以覆盖一类客户群，不仅可以使得服务面更广、服务下沉，还能提升洞察客户需求的能力，为客户提供定制化的服务。
对保险业就业市场的影响
人工智能技术应用在保险业有较大的潜力，因此也对就业市场影响程度较高。我们估计，至2027年，保险业(不包含保险代理人岗位)将削减119万工作岗位，降幅25%；剩余75%的工作岗位将提升29%效率，相当于每人每天花在同样职能活动的工作时间平均可减少1.8小时（参阅图12）。
从保险业价值链来看，人工智能在营销与销售、核保定价与承保、保单管理与服务以及理赔环节均能带来岗位削减。我们预估，在营销与销售环节，人工智能将会削减41万工作岗位，占削减岗位总数的34%。未来随着语音识别与合成技术的发展，机器将代替大部分的人工坐席向客户推销产品，并能敏感、快速地捕捉客户声音所呈现出来的情绪与偏好，因而提升销售效率、节约成本。
核保定价与承保环节约19万个工作岗位将大幅度面临削减，占削减岗位总数的16%。核保与承保作为一个高度标准化、程序化的流程，相关岗位已经在各大保险公司广泛地被机器取代，我们预计未来的取代速度会加快。同理，在保单管理与服务环节，削减约6万个工作岗位。在理赔环节，定损、核价、核赔同样作为高度标准化的环节，至2027年将被取代，削减一共17万个工作岗位。
纵观保险业的价值链，人工智能也能在多个环节帮助提升工作效率。在产品开发环节，人工智能一方面可以帮助保险精算师收集海量的市场数据、优化精算模型；另一方面可以帮助产品开发和维护的设计人员洞悉市场需求变化、分析竞品，从而更准确、更快速地适应市场需要、在产品层面提高自身竞争能力。然而，由于产品开发环节涉及大量的沟通需求和做出决策的工作，人工智能无法完全替代人的工作。我们预估，人工智能将为保险行业的产品开发环节带来41%的工作时长缩减。
在前文中我们已提及，人工智能对营销与销售岗位最直接的影响体现在电话销售这一渠道，而对于更讲究人际交往与沟通能力的直销与团体销售两种渠道，人工智能则是更多地帮助销售人员快速处理文件收集、信息处理、资料整理等文书性质的工作。在人工智能的帮助下，未来的销售人员将节省28%的工作时间。在此需要特别提醒的是，保险行业不同销售渠道之间岗位需求的变更，或更多地受行业发展对销售模式要求变更的影响，并非全然是人工智能发展的作用。比如直销人员近几年的大量减少，更多的是由于互联网的发展、去中介的趋势，使得这种销售模式不再广泛地被客户需要。
在理赔环节，人工智能将对查勘、理算、核损三个环节带来工作效率提升的影响。其中，查勘工作主要出现在车险业务，是人力较为密集的活动，而人工智能计算机视觉的发展，使得报案客户可以现场拍照取证上传系统，系统通过扫描图像进行远程查勘，大大减少对外勤查勘工作的需要。然而，由于该环节的主动权掌握在客户手中，上传照片的清晰度、真实性、全面性难以得到有效保证，现场查勘仍会是必要的工作、查勘岗无法被机器完全取代；核损作为一项需要与客户进行沟通与达成共识的工作，有对客户进行理赔事项通知、受理客户对理赔反应、与拒绝接受理赔条件顾客进行协商三大主要活动，人工智能可以帮助处理前两大较为标准化的活动、却难以在最后一项个案差距大且对沟通疏导能力存在高要求的活动代替人工；理算这一步骤涉及大量的资料审核、按规章执行计算等人力重复性工作，可以帮助员工快速处理标准化的案件，然而由于理算赔付决策的重要性与部分案件的复杂性，该岗位仍需要保留专业人员应对非标准化的案件。同时，生物识别等人工智能技术可以大大节省给付环节的材料审核流程，提升用户体验。
最后，在资产管理环节，人工智能能够识别最优回报率资产进行固定模式投资、监控并分析所投资产收益率及风险等数据，实时调整资产组合，寻求利益最大化、防范风险，大大提升资产管理操作上的反应速度与效率。然而，由于资产管理与投资者的目标、偏好等个性化因素紧密相关，而个性化的因素又容易发生变动，我们难以用一套固定算法去框定人工智能在资产管理环节的行为，在这一环节，人工的存在还是大有必要。我们预估，人工智能将为保险行业的资产管理环节带来40%的工作时长缩减。
对资本市场业务就业市场的影响
如前文所述，至2027年，资本市场业务将削减7万工作岗位，降幅16%；剩余84%的工作岗位将提升56%效率，相当于每人每天花在同样职能活动的工作时间可减少2.9小时（参阅图13）。
从资本市场业务价值链来看，人工智能将较大幅度颠覆销售交易以及清算结算环节的工作岗位，我们预估，销售和交易环节将有7%的工作岗位被削减；清算结算相关岗位，以及基础报告与数据分析岗位，甚至会被人工智能完全取代。对于过往数量庞大的交易员岗位，其执行交易指令的核心工作将被人工智能交易系统逐渐取代，比如摩根大通内部代号为LOXM的人工智能，已经在2017年投入到欧洲股票高频交易的使用中。人工智能清算系统也将替代现有的清算结算岗位，更加准确高效地完成客户资产与自由资产的清算工作。
如上文所述，人工智能不会大范围颠覆资本市场的工作岗位，但会大幅度提升价值链各环节的工作效率，尤其是智能投资决策和资产管理环节。日后，人工智能将与经典经济学和投资研究理论相结合，通过大数据分析辅助宏观经济研究员进行研究，以提升研究效率与准确性；而投资顾问所提供的理财咨询，投资建议等服务，也会参考人工智能分析系统的结果，与自身项目经验结合并加以完善。我们预估，投资决策支持环节均将节省超过37%工作时间。
对金融业支持性职能部门就业市场的影响
总体来说，金融业职能部门各岗位将受到更大程度的人工智能影响，不管是岗位削减还是效率提升层面（参阅图14）。我们预估，到2027年人工智能将削减39万职能部门岗位，占总体削减岗位的17%，对剩余岗位提升45%工作效率。
从后台各职能岗位拆分来看，人工智能将削减和提升与合规、客户服务、会计核审及行政后勤相关的工作岗位数量和工作效率。在会计核算方面，会计自动化系统可以普遍应用于会计基础职能工作，如记账、报表生成以及数据分析等；在行政后勤方面，自动排班系统等可以高效协助办公甚至对未来所需工时等数据进行预测；在合规领域人工智能也有一席之地，比如内部合规侦测、可疑活动预警功能等，将对存在大量个人业务的银行及保险业带来更大的影响；即使在人力资源方面，人工智能也可以辅助进行简历/面试筛选，识别及预测候选人的性格和行为，但由于这一领域对情感交互能力有一定要求，人工智能在可见的短期内潜力有限。
对中国金融业岗位削减和效率提升的总体分析
以上对人工智能在金融行业的应用以及其对就业影响的分析，是基于人工智能未来十年内稳健发展的假设。但也应该考虑到，未来十年内人工智能技术的发展及其在金融行业的应用普及可能会受到多种因素的限制或影响，如技术、监管、人才等。
从技术层面来看，人工智能需要对海量数据进行计算处理，若人工智能所依赖的相关数据积累或硬件设备的计算能力，无法满足实际应用的需要，则可能会导致其发展受限。如金融业过去尚未重视某些领域的数据标积累与储存，因此可能仍需要较长时间的数据收集才能满足实际应用人工智能的需求。
从监管角度而言，由于人工智能可能导致部分潜在的安全、隐私或金融风险，各项人工智能技术的应用在金融业开始落地推广时，可能会遭遇更为严格的监管。例如针对人工智能可能引起的个人隐私数据泄露问题，监管可能为保护个人数据而对人工智能应用进行部分限制。此外，由于人工智能的决策是通过海量数据学习获得，其模型的逻辑目前仍难以解释。而金融行业的特性可能导致监管在某些方面要求一定可解释性，因而会对人工智能的应用造成一定的限制。鉴于以上不确定性及中国金融监管的特殊性，部分在国外有应用案例的人工智能技术可能无法在国内被批准落地，或需先经过一段时间的试验期。因此人工智能在金融行业应用的铺开速度可能会低于预期。
从人才方面来看，人工智能在金融行业的应用发展离不开相关人才的到位。然而，目前中国的人工智能人才储备仍相对薄弱，距百万级的市场需求仍存在较大缺口，每年人工智能领域的毕业学生尚无法满足市场对人才的需求。目前国内的人工智能人才知识结构和创新能力与国外顶尖人才相比仍有差距，部分顶尖人才流往美国。此外，目前金融企业尚较难招聘到技能熟练的人工智能专家，人才仍大量集中在互联网科技公司，很多金融企业均不具备自主研发人工智能应用解决方案的能力。若在未来十年内，我国在人工智能相关人才的培养及吸引上未能跟上发展需求，那么也可能成为人工智能应用普及的一大障碍。
鉴于存在以上潜在限制因素，我们考虑了三种不同情景以反映不确定性存在的情况下人工智能技术对金融行业就业的影响（参阅图15）。基于前文所述的稳健情景，我们进一步考虑了保守和激进情景(假设保守情景下人工智能能帮助节省的工作时间仅达到稳健情景下的85%；而在激进情景下，假设人工智能能帮助节省的工作时间达到稳健情景下的120%)。从削减岗位的角度来看，稳健情景下人工智能在金融行业的应用将削减约230万人（23%）的工作岗位，而保守情景下这一岗位减少为130万人（13%），激进情景下可能达到290万人（29%）。从提升效率的角度而言，稳健情景下人工智能能为金融行业余下就业岗位减少27%的工作时长，而保守情景下这一数字仅为23%，激进情景下则可能达到32%。
如前文所述，至2027年，资本市场业务将削减7万工作岗位，降幅16%；剩余84%的工作岗位将提升56%效率，相当于每人每天花在同样职能活动的工作时间可减少2.9小时（参阅图13）。
人工智能浪潮下的就业需求结构变化
人工智能时代的就业需求和人才素质要求的变化已经在发达国家和领先企业有了较为明显的体现。以美国为例，过去几十年的技术进步，尤其是计算机处理速度和能力的快速增长导致日常任务的自动化，使得主要涉及手工和认知的日常活动的工作长期下降，如生产业工人、操作性劳工、办公文员等等。与此同时，强调沟通、逻辑与创造的专业服务人才，以及直接与计算机技术打交道的技术人才则一直保持增长。
聚焦国际领先企业，以金融巨头高盛为例，在人工智能的深刻影响下，其在人才要求方面已产生了显著的变化。高盛机构客户证券部门的量化团队不仅从2012年的部门人数占比18%提升到了如今的27%，在人才要求上也出现了“升级”：从10到15年前单单需要擅长风险建模与定价的分析师，演变成了今天更为关注招聘擅长数据分析、机器学习等的人工智能技术人才。2017年10月底，高盛更是在集团层面组建了一支精英高科技团队，专门负责整个集团层面的人工智能应用研发，这支团队将以项目制的形式，与高盛集团内不同部门、不同地区进行沟通与磨合，探索出能在技术层面支持业务长期发展的最佳解决方案。
根据MITReview（麻省理工学院评论）杂志报道，2000年，高盛在纽约总部有600多名现金股票交易员负责处理来自客户的交易指令，而到2017年的今天仅剩下2位，大部分工作由200名计算机工程师维护的自动交易程序替代完成。高盛利用复杂的交易算法（其中有些具备机器学习能力），首先取代了部分较为简单的交易，进而逐步取代外汇、信用等更为复杂的交易。为完成这些交易，算法被设计得更为仿真，尽可能模仿真人交易员一样操作。据高盛首席财务官披露，高盛已开始进行自动化的外汇交易，据估算，一名电脑工程师平均可取代四名交易员，目前电脑工程师已在高盛员工人数中占据三分之一。
人工智能也正在逐步取代高盛许多前台高薪员工的工作。下一步，高盛的投资银行业务也将转向自动化，虽然这些曾经强调销售、建立客户关系等人际沟通技巧的工作不会被完全替代，但高盛已经将完成一个IPO（首次公开发行）业务的过程划分为146项清晰的步骤，并将其中很多步骤标注为了“应该被自动化”。由于投行部门员工薪酬普遍高昂，减少投行员工人数预计将会为高盛节省一笔巨大的人力成本。
在今天的中国，我们也已经能观察到一些与发达市场类似的就业需求和人才素质要求的变化。在技术不断进步的浪潮下，依赖创造和沟通的岗位仍将持续增加，如健康护理专业人员、企业高级决策人员、教育人员（特别是儿童教育）、创造性工作（包括艺术家，演员等）、建筑师、复杂环境中的手工和服务业等等。与之对比的是中国低技能职位在新技术的冲击下已难以为继，如录入员、速记员、文字秘书、客服等职位的招聘近年来均呈现负增长。
目前我国人工智能技术尚处于导入期，因而在人工智能技术领域已发生的就业需求变化有限，主要体现为对基础类技术人才的需求。反映在企业招聘中，目前企业对人才素质要求较以前更为看重技术能力，尤其是基础性人工智能技术能力。根据智联招聘大数据显示，过去一年中就业需求量增长最大的主要为具备两类技能的人才：第一类是掌握机器学习、计算机视觉、自然语言处理等具体人工智能技术的人才；第二类是掌握数据挖掘、数据存储、数据分析、数据库架构等数据领域相关技能的人才，其需求量同样增长明显。尽管需求众多，但目前市场上具备丰富人工智能相关经验的人才十分紧缺。部分从相关IT领域跨界转行的求职者虽拥有较多工作经验，但其中真正与人工智能相关的经验依然十分有限。中国企业在培育、吸引、挽留人工智能人才方面仍旧任重道远。
编辑|Yibin.P返回搜狐，查看更多