人工智能与商业应用
商业机构中的领导者对人工智能的商业影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量，并开始探索如何应用人工智能提升企业竞争力。
本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA（欧洲、中东、非洲三地区）FSI（金融服务业）调查结果，并引用了业内多家公司的见解和案例研究，分析了人工智能的逻辑建模、行业现状以及理解和利用人工智能技术所需要采取的行动。
1. 人工智能应用领域
人工智能有三大主要应用领域：认知自动化，认知参与和认知洞察力。
认知自动化
在这一领域，人工智能的主要领域是机器学习，机器人流程自动化（RPA），和其他能够自动化深层领域知识开发的认知工具。我们已经看到人工智能设备自动化了那些传统上需要训练有素的工人才能完成的任务。
手写和字符识别是认知自动化应用的最佳范例，它可以支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。例如，可以使用自然语言处理和OCR技术从文档中提取关键信息。
认知参与
人工智能的下一阶段是认知技术“代理”：系统通过认知技术与人类建立密切关系。
认知系统开启了文本/图像/视频等“非结构化”数据的力量，为银行和客户提供定制化的产品和服务并创造新的收益流。
最常见的例子是语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道。同时，也出现了一些使用认知参与的新型应用领域，这些领域需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务。比如接收病人入院，或者推荐产品和服务。
认知洞察力
认知洞察力是指从各种数据流中提取概念和关系，用来生成隐藏在大量“结构化”和“非结构化”数据中的相关答案。
总的来说，认知洞察力可以检测来自多个数据源数据的关键内容和相关联系，从而获得更深入和可操作的洞见。
随着处理数据量的增加，观察和预测的准确性得到了提高。人工智能不仅可以深入了解已经发生的事情，而且还能分析正在发生的事情，以及预测接下来可能发生的事情。这可以帮助商业领袖制定计划，帮助员工提高他们的业绩。例如，在全球呼叫中心，客服人员使用多功能客户支持程序来回答产品提问，接受订单，调查账单问题，并解决客户的其他困扰。
根据斯坦福大学主题为“2030年的人工智能与生活”的调查研究，专家预测人工智能将在以下八大领域发挥重要作用：交通，服务型机器人，医疗，教育，低资源社区，公众安全，就业与工作以及娱乐产业。另一方面，美国劳动部在2016年发布的报告中提到“65%的在校学生未来将被雇佣于现在尚未存在的工作岗位”。这些预测告诉我们，在不久的将来，人工智能技术将与我们的生活产生紧密联系，对工作和生活等多方面造成深远影响。
2. 人工智能中的监管问题
接下来的问题是:经济发展和社会各界需要做出哪些准备来迎接人工智能光明的未来？
在2017年初，欧洲议会提出一系列管理人工智能的法规，用来规定相关道德准则，以及人工智能犯错的责任归属问题。
议会调查员MadyDelvax强调了建立一个欧洲机器人监管机构的重要性，该机构将通过提供技术支持来协助政府部门。他还建议起草一份道德行为准则，用以指导机器人工程项目并确定他们的行为责任。
事实上，问责权或法律责任是人工智能争议中的关键问题。自动驾驶汽车的兴起就是最明显的例子，相关各方有必要去定义具体的保险计划，并确定损害赔偿的责任。在未来，智能自动化机器人将被赋予某种“法律人格”。最后Delvaux的报告强调，机器人可能会对社会产生长期影响，政府部门需要密切关注这些趋势，创造新的就业岗位和税收模式。
3. 人工智能发展现状
为了了解金融服务行业在人工智能应用方面的现状和前景，Efma和德勤联合进行了一项大型调查,调查范围涉及超过3000人,受访者主要为金融服务公司技术和业务方面的高管，大多受访者表示，新认知技术的应用将增强工作的可控性，并减轻员工的工作负担，而不是将人们的劳动力完全替代。
对于“贵公司在人工智能应用领域处于什么阶段”这一问题，约90%的公司表示已经开始在他们的工作中使用人工智能技术，或正处于对这一新技术的学习中。
金融科技和人工智能：人工智能在金融领域中的应用方式
金融科技中的人工智能和机器学习技术将有助于实时分析大型数据集，并有能力进行改进。随着对此类服务需求的增加，人工智能和机器学习成为金融行业可持续发展和增长的关键。以下了解这项技术在未来将如何改变金融科技。改进欺诈检测从贷款申请到信用卡诈骗，再到欺诈性电汇和虚假保险索赔，金融活动中的欺诈行为在过去几年不断增加。这些欺骗性交易可能使企业损失数百万美元。除了财务损失之外，企业还可能面临负面的客户体验和公司声誉的损害。大多数人工智能融资公司利用机器学习解决方案来打击欺诈和网络安全。因此，在每天开展大规模的金融业务交易的情况下，不可能密切关注每天发生的每一笔交易。然而，基于人工智能的系统将有助于实时监控银行交易。利用这一点，金融科技将能够以更高的准确性更快地响应欺诈活动。更好的身份确认人工智能帮助银行应用程序和其他金融科技服务自动准确地验证客户身份。KYC(了解你的客户)是在线验证身份的一种方式，而另一种方式是使用OCR(光学字符识别)技术，该技术将扫描照片以识别其真实性。人工智能提高数字支付领域安全性的其他一些方法是通过面部和指纹识别、语音识别等。这样，网络攻击将无法通过破解传统密码侵入。虽然这些流程仍然需要完善，但人工智能支持的安全解决方案将在未来将取代传统的用户名和密码。提高安全性人工智能为金融科技领域的数据安全提供了巨大的推动力。许多银行和金融科技通过支持聊天机器人的人工智能为他们的客户提供支持。这些人工智能模型提供了多种解决方案，旨在提高安全预防措施，例如授予额外访问权限、重置密码等。数据丰富和交易搜索人工智能应用于金融科技解决方案的另一种方式是改进银行交易的搜索功能。人工智能可以帮助人们清楚地了解支出，并减少联系客服人员的次数。改善客户服务随着人工智能在银行和金融科技的客户服务方面取得了重大改进，客户越来越习惯于获得快速响应。金融机构必须全天候回答客户问题和进行交易。人工智能通过使用复杂的情绪分析来帮助改善金融科技客户服务，该分析侧重于识别不足、培训聊天机器人和改善客户体验。增强算法交易算法交易使用人工智能通过使用一组预编程指令来执行股票交易，这些指令分析并帮助做出交易决策。人工智能通过实时最小化数百万个数据点，改变了传统的交易方式。借助人工智能在金融科技中的帮助，客户可以通过人工智能决策的移动应用程序进行股票交易。金融领域的人工智能也在吸收新数据并从中学习。基于人工智能的系统可以快速适应不断变化的需求。在未来，金融领域的人工智能将通过做出明智的决策来最大程度地降低交易风险。用户行为分析金融科技人工智能可以借助支付API来帮助预测用户行为，这可以为金融科技公司带来更多的好处。例如用户请求有关其费用的数据，人工智能可以在服务器端帮助预测后续请求等行为，并在同一响应中提供信息。个性化体验大型金融机构拥有数百万客户，如果通过人工为大量客户提供个性化服务会变得令人生畏。但是，通过个性化服务，金融机构可以让其客户信任并增加品牌忠诚度。由于人工智能系统可以自我学习，金融机构的客户将更好地阅读客户数据并提供个性化体验。人工智能模型分析语音特征，并能够识别真实模式。节省支出和资源通过使用人工智能驱动的应用程序，金融科技帮助金融机构节省了数十亿美元的人工费用、资源和资本。因为人工完成工作需要更多时间，此外与其相关的劳动力成本也非常昂贵。但是，通过人工智能处理小型查询可能会减少人工费用。这样，银行将能够节省更多成本，并提供更好的交易来吸引新客户。其总体结果将会增加利润和收入。自动贷款审批在以前，客户获得贷款批准非常耗时，并且涉及大量文书工作。然而，由于基于人工智能的自动化技术，贷款可以更快地获得批准。人工智能模型通过验证检查来评估信誉，并确保满足财务状况要求。金融科技中的人工智能在未来将如何发展?金融科技中的人工智能用于各种目的，例如决策、客户支持、欺诈检测、信用风险评估、保险、财富管理等。而金融科技中的人工智能有助于推动技术创新，带来快速、安全、个性化的服务，同时提高客户满意度，并扩大金融机构在全球的影响力。人工智能技术在金融领域将会呈现以下几大发展趋势
在人工智能的发展和应用大潮下，各种行业的都会有被AI替代的可能，人工智能能够在金融行业将带来什么样的影响，带来哪些创新与变革？
近年来，伴随着高质量的大数据积累，得益于强大的计算能力，特别是深度学习算法上的突破，人工智能技术全面崛起，催生了金融行业一系列产品和业务模式的创新。
人工智能对金融机构的影响正在与日剧增，它不仅改变了人们存款、投资和借贷的方式，甚至还能预防金融犯罪。
一、金融领域对于人工智能的需求
银行业作为高度数据化的行业，加之业务规则和目标明晰，是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。“这基于4个理由。一是银行一直非常重视IT技术的利用，信息化程度较高，技术环境与条件较好。二是银行信息化程度较高，拥有丰富的数据沉淀。三是传统金融行业更多是以人力为主的服务行业，亟待通过人工智能技术降低成本。四是银行具有一定资金支持，留有试错的空间。
当前，银行业”拥抱“科技企业开展合作，主要具有两大脉络：一条脉络是”银行＋互联网公司“与”银行＋技术服务公司“。其中，比较典范的是互联网公司和以工农中建四大行为代表的老牌银行强强联手。在另一脉络上悄然进行着为银行带来稳健变革的，是各类技术服务公司以项目方式嵌入银行的智能化升级体系。
在科技强国的背景下，科技创新得到高层的重点规划，科技在金融领域的应用也愈加广泛和深入。近年来，监管层陆续出台多项政策，肯定了发展金融科技的重要性与必要性，同时，鼓励人工智能发展的高层文件也相继推出。在支持金融与科技融合的政策背景下，人工智能在金融领域的市场持续扩容。
早在2017年7月，国务院就印发了《新一代人工智能发展规划》，要求建立金融大数据系统，创新智能金融产品和服务，发展金融新业态，将智能金融发展提升到新高度。而就在今年8月份，中国人民银行发布的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》中，也对人工智能技术未来的发展做出了重要部署。《规划》中明确提到，要深入把握新一代人工智能发展特点，统筹优化数据资源、算法模型、算力支持等人工智能核心资产，稳妥推动人工智能技术与金融业务深度融合。
有第三方研究机构报告显示，智能经济时代的全新产业版图初步显现，预计2019年人工智能核心产业规模接近570亿元，目前安防和金融领域市场份额最大。业内人士认为，随着中央和监管层面对人工智能发展现状进行积极回应，并作出日渐明确的前瞻性布局，人工智能在我国发展将步入新的阶段，在金融层面的应用也将逐步深化，可以预见的是，一个更富活力和效率的金融科技新生态正在形成。
二、人工智能在金融落地的创新模式
（一）智能投资
现在理财对于一些家庭已经成为了一件非常正常的事情，每次做理财的时候去找分析师询问选择各项投资业务，分析师也会根据需求去研究客户的各项资料，然后根据他们的要求去做推荐。而人工智能应用在金融行业的时候，这一切就不必如此麻烦了。人工智能可以自动检索你的一切，然后输入你的需求，高效快速的为你推荐一套你最需要的投资理财方案。
可以看到，借助机器学习，计算机已经可以完成诸如股票交易这样复杂而繁琐的任务。同时，在全球已经有不少对冲基金公司正在该领域不断探索，并取得了可与人类专家的判断相媲美的成果。
此前，旧金山的创业公司SentientTechnologies就开发了一种算法，通过获取数以百万计的数据点从而识别交易模式，预测趋势，制定成功的股票交易决策。在Sentient公司的平台上，运行着数以万亿计由大量在线公共数据创建的模拟交易程序。借助这些程序，该算法可以识别整合成功的交易模式，制定新的交易策略。同时，通过该算法，系统还可以在几分钟内完成传统方式中1800天的交易量，并在交易中不断实现自主优化。据该公司CEO安东万布隆多（AntoineBlondeau）表示，其基金完全由人工智能操盘，整体思路就是做一些没有其他人也没有其他机器在做的事情。
Sentient的首席科学官巴贝克霍加特（BabakHodjat）表示，这套系统允许公司调整特定的风险设置，并且是在没有人工干预的情况下运行的。”它会自动生成一套策略，并给我们下指示。它还会告诉我们要在何时退出，何时减小风险敞口，诸如此类。“霍加特说。
而在应用方面，目前，除了英仕曼之外，国外还有很多成功案例。美国的Wealthfront和Betterment、英国的MoneyonToast、德国的FinanceScout24、法国的MarieQuantier等均成功将人工智能引入投资理财，目前智能顾问已掌握大量资产；第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾成功预测了2008年股市崩盘，并在2009年给希腊债券F评级，而当时惠誉的评级仍然为A，通过人工智能，Rebellion比官方降级提前一个月；掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum，使用了人工智能技术，从2009年以来一直处于盈利状态。
（二）风险防范
在银行中往往每年会投入大量的人力物力财力来分析规避信用风险、市场风险、运营风险等，利用各种数据做建模，做分析来避免损失。而利用人工智能，采用领域知识图谱、基于无监督算法和多级递进模型的异常检测以及复杂网络分析和图的半监督传导模型等技术，构建交易行为偏离预测、账户行为偏离预警、群体风险识别等模型，可以有效解决传统金融领域反欺诈系统面临的全面性、准确性、单一性、数据算力以及挖掘深度等困境。
随着电子商务的推广，网络诈骗愈发猖獗。然而，打击网络诈骗并非易事。过度拒绝交易从而预防网络犯罪会导致客户体验下降，可能造成大量客户的流失。2015年，JavelinStrategy市场调研机构发布的一项研究表明：网络零售商因错误拒绝合法交易造成的损失金额高达1180亿美元。在错误拒绝合法交易的案例中有三分之一的客户会放弃交易。此外，仅在美国地区，该类案例造成的经济损失是真正诈骗案件损失金额的13倍。
在这样的背景下，人工智能可以通过分析不同的数据点，利用机器学习算法检测人类分析师察觉不到的欺诈性交易。与此同时，还可提升实时审批的准确度，减少错误拒绝率。
如今，已经有很多机构开始借助人工智能预防诈骗。Mastercard（万事达卡）不久前推出的智能决策（DI）技术是个很好的例子。据了解，DI可以从持卡人的消费记录和习惯中采集模型，建立行为基准，从而对每笔新达成的交易进行比较和评估。相较于传统的多借助通用方法评估所有交易的犯罪预防技术，该技术的应用可谓是一项重大突破。
有些公司采用的方法更为全面。例如，SiftScience从6000多家具备欺诈检测功能的网站中收集了大量数据，并通过多种渠道的设备追踪和数据分析，利用智能引擎关联了各种不同的数据点，包括网站上的付款信息和其他行为，建立优质用户行为模型，检测欺诈性交易。
（三）身份认证与安全
现在各大科技公司的人脸识别技术已经走向了成熟，并且已经有不少的技术应用在了银行。不少银行的办公区域就是利用人脸识别技术甄别人员身份，以此来确定有没有外部人员进到银行办公区域内部。
（四）智能客服
随着语音识别系统和自然语言理解技术的提升，人工智能必将会成为未来客服中不可或缺的一份子，现在不少公司已经开始了人工智能客服的服务，算法逐渐代替人工走向工作岗位，最终成就一个智能化客服中心。借助由自然语言处理（NLG）和机器学习算法驱动的智能客服为用户提供个性化对话体验开始变得越来越普及。
而智能客服在金融业的应用也是比较常见的，比如帮助用户理财。举个例子，当用户点击Facebook的聊天窗口时，就可以启动Plum聊天机器人，从而进行小额分期存款的操作。在注册时，用户只需要将Plum与其银行账户关联。之后，Plum的人工智能系统就会分析用户的收入水平和消费习惯，并在此基础上预测其能接受的存款金额。然后适时分期向用户的储蓄账户中存储小笔金额，并定期通知用户。
此外，智能客服Cleo还可以跟踪多个账户的收入与支出，像私人会计师一样和客户交流，回答客户的问题，同时还可以提供理财指导，帮助用户做未来的资金规划和管理。今年年末，美国银行计划推出智能客服Erica（取银行名字的谐音）。Erica可以在银行手机客户端与客户进行语音和文字互动，从而帮助客户快速做出更明智的决定。例如，无需打开应用界面（UI）即可命令Erica汇钱给朋友或付款。智能客服的AI引擎还可分析管理客户的个人财务，如根据客户收入和支出模型，提供建议，实现储蓄目标。
三、人工智能在金融行业的发展现状
2018年，麦肯锡发布的研究报告指出，到2030年，人工智能新增经济规模将达13万亿美元，对世界经济贡献和全球变革影响不亚于以蒸汽机为引领的首次工业革命。可以说，人工智能已经成为人类经济社会发展的新机遇。
业内专家表示，以银行为核心的传统金融业是人工智能较现实的落地场景之一。在大数据、云技术、人工智能、大数据和物联网等新技术日渐成熟的驱动下，传统银行纷纷开展金融科技创新，信息化、数字化、智能化已经普遍成为各家银行发展的目标。
”近些年，金融科技正在对全球银行经营发展产生重大影响，许多金融机构都意识到了科技转型的重要性。“平安金融壹账通董事长兼CEO叶望春表示，平安集团近十年来，已累计投入500多亿元用于创新科技的研发与应用，同时，结合自身在金融行业30年的不断积累，平安在场景、数据、人才和投入中形成了发展金融科技的四大优势。
而金融壹账通作为平安集团向金融行业科技赋能的重要载体，拥有全球领先的人工智能、云技术等三大金融科技。
”我们基于全球领先的金融科技打造覆盖全行业、全领域、全流程、全系统、全运用以及全市场的全产业链金融科技服务平台。“叶望春表示，金融壹账通不仅有领先的金融科技，还有丰富的金融业务场景，我们通过”业务+科技“双管齐下，全面赋能金融机构助力其转型发展。
金融壹账通通过”科技应用+业务服务“的双赋能模式，为银行、保险、投资等多个金融垂直领域提供端到端的解决方案。目前金融壹账通已经推出12大解决方案，覆盖从营销获客、风险管理到运营管理的全流程服务，帮助客户提升收入、提升效率、提升服务质量，降低风险，降低成本，实现数字化转型。
当前，生态开放和科技转型已成为我国金融行业发展的两大关键词。在推动传统金融机构科技化转型和新金融机构逐步开放技术赋能的双向交流过程中，人工智能在金融市场的应用也更为广泛，逐步走向深化。
较早布局人工智能的金融机构已尝试将人工智能应用贯穿于整个业务体系。如银行对人工智能的应用，已不局限于外围的在线智能客服、电话智能导航、柜面人脸识别等场景，而是逐渐渗透至产品开发、营销、风险管控、客户管理与客户服务等核心流程。
AI技术正从各方面重塑财富管理行业，不仅能解决传统人力理财顾问普遍面临的供需失衡、利益导向、成本高、门槛高、服务水平参差不齐的痛点，还可以通过大数据、机器学习等技术为投资者进行精准画像，让机构更了解客户需求、资产状况、风险偏好等，真正实现千人千面的个性化服务。从监管层面来说，AI技术与其他技术的配合，也能让财富管理服务流程更加公开透明，并且有完整的服务记录，为有效监管提供支持。
在未来，根据不同场景的业务特征创新智能金融产品与服务，探索相对成熟的人工智能技术在多个领域的应用路径和方法，以此构建全流程智能金融服务模式，将推动金融服务向主动化、个性化、智慧化发展，助力构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。
目前，业内已有机构开始尝试用智能理财机器人与用户进行自然语言交流和开放式对话，并为用户提供涵盖账户查询、产品咨询、市场分析、投资者教育在内的各种金融服务。通过运用人工智能进行客户服务，力求解决用户与产品的匹配问题，并满足更多用户仍未满足的金融服务需求。
四、人工智能在金融行业的应用趋势
未来，人工智能技术在金融领域将会呈现几大发展趋势：一是金融服务行业模式将会更加个性化和智能化；二是人工智能服务将走向价值链上游；三是金融大数据处理能力大幅度提升；四是人工智能将是未来科技创新的排头兵，给人们的生活带来深远的影响。
未来金融的形式将发生较大变化，传统网点将萎缩且逐渐转型，而随着5G和可穿戴设备的升级，金融服务的接口会越来越多，自动化财务室、开放银行、知识图谱等正逐步变为现实。”AI、5G、物联网等新工具，让金融产业能更有效地触达用户，但真正核心的价值与交易并没有改变。
五、人工智能服务金融中存在的问题
人工智能发展到今天，已经从“量化”进入到“质变”阶段，但当前科技对金融领域的赋能只是实现了数据的拉平与补充，AI算法真正意义上的突破并未出现。目前金融业务场景中采用的技术大多是全监督学习，往往需要大量的、有标签的高质量数据，才能够训练模型。但在实际业务场景中，数据的表现形式大多是缺乏标签，甚至样本量非常稀少，如果仅仅依赖于全监督，很多问题显然无法解决。
在金融领域，金融智慧化在第一阶段完成了数据补充，使用开源的算法即可完成初。
“算法元年”的时代将要带来，“算法”将接替“数据”成为促进AI行业高速稳健增长的原动力。同时，金融、工业等行业AI化进程将进入摩尔加速阶段，行业整体水平将得到大幅度提升，竞争优势明显。作为国内新兴的AI技术创新企业，RealAI将继续进行人工智能基础技术的自主研发，并在金融、工业等垂直领域持续深耕，以寻求更大突破。
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
人工智能都在哪些领域有所应用
AI中国网https://www.cnaiplus.com
随着社会的发展人工智能已经逐渐走进并融入我们的生活，且应用在各个行业领域，AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，同时也为我们的生活带来了许多改变和便利。现如今，人工智能都在哪些领域有所应用？今天我们就来了解下。
一、无人驾驶汽车
相信大家都不陌生，无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，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。无人驾驶中涉及的技术却包含很多，例如：计算机视觉、自动控制技术等，这些技术的组成才形成了一套完整的无人驾驶。
随着近年来，人工智能浪潮的兴起，无人驾驶再次成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相央视春晚。
但由于人们发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正让无人驾驶实现商业化还有很长的路要走。
二、人脸识别
这项技术已经走进了大多人家里，人脸识别也称人像识别、面部识别，主要是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。现阶段人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活习惯带来更多改变。
三、机器翻译
机器翻译其实算是计算语言学的一个分支，它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（NeuralMachineTranslation，NMT）。目前，该技术当前在很多语言上的表现已经超过了人类。
四、声纹识别
其实，生物的特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别，声纹识别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。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。如：支付宝、微信就运用了该项技术登录自己的账号。
五、智能客服机器人
智能客服机器人在生活中也越来越常见了，它是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它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。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。如对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，如果在该场景运用智能客服机器人，这样可以减少人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，从而提高在更多复杂问题的客户群体中及时提供服务。
智能客服机器人还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
六、智能外呼机器人
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。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
七、智能音箱
相信大家对智能音箱也不会陌生，属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，究其本质，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。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作，这类设备相信很多人家里已经拥有。
八、个性化推荐
个性化推荐也是生活中常见的一项应用，是一种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，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐系统已经广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
九、医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
要知道传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提娶定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
十、图像搜索
要知道，在早期我们是是无法进行图片搜索的，要知道图像搜索分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，因为当时程序技术还无法支持识别图片内容，随着AI的发展，图像搜索在近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，基于AI深度学习的图像搜索，已经逐渐提升了该项技术，用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，如搜索同款、相似物比对等。
AI中国网https://www.cnaiplus.com
本文网址：