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人工智能研究報告范文1
【關鍵詞】人工智能 高校 財務 報賬
隨著高校的發展，財務報賬的業務量也越來越大，辦事效率低也成了困擾財務部門和報賬人員的共同問題。本文以某本科院校為例，研究將人工智能技術應用到財務報賬中，從而解決辦事效率低的問題，實現高效率報賬的目標。
1 問題分析
通過對某本科院校的人員訪談，了解到以下情況：
1.1 財務人員方面
1.1.1 重復性解釋
雖然學校官網公布了《報賬流程》等規則性文件，但常有報賬人員不清楚規則，財務人員一次次作重復性解釋。
1.1.2 超負荷工作
每到年底財務要關賬時，報賬人員扎堆，人滿為患；財務人員還要年底完成當年的財務決算及下一年度的預算編報工作，不得不連續加班加點，超負荷工作。
1.2 報賬人員方面
1.2.1 效率低
年底報賬人多，常常排隊；如果人多沒及時辦理，還得重新排隊。
1.2.2 報賬規則不明晰
雖然看過官方規則性文檔，但對有些憑證及材料粘貼要求等，還是不清楚，常常跑去財務處問詢。
1.2.3 簽字難
需要找有關負責人簽字時，常常遇到其開會、外出等情況，多走回頭路。
1.3 有關負責人方面
辦公時陸續有同志需要審核簽字，或開會時門口有同志在等待簽字，影響工作。
綜合分析，發現主要問題是：報賬規則不明晰；年底報賬人員過于集中；簽字負責人的不易找。這些問題，亟待通過人工智能的應用來有效解決。
2 人工智能概述
人工智能，是應用機器來模仿和執行人腦的某些智力能力，應用于自然語言處理、智能檢索、智能調度、機器學習、機器人學、專家系統、智能控制、模式識別、視覺系統、神經網絡，以及計算智能、問題求解、人工生命等領域。機器人，是一種具備一些與人或生物相似的智能能力，如感知、規劃、動作和協同能力的高靈敏自動化機器；已在工農業、旅游業和國防等領域得到廣泛應用 。
人工智能應用成果，不僅有谷歌的AlphaGo、微軟的小冰，及我國舉世聞名的“神威?太湖之光”超級計算機系統（據2016年11月14日在美國鹽湖城公布的全球超級計算機500強榜單，“神威”再次摘取世界超算桂冠）、天宮二號、神州十一號、萬米級自主遙控潛水器“海斗號”、“大疆無人機”，還有我們身邊的百度搜索、在線翻譯、指紋開機、掃地機器人、無人駕駛等等。
3 應用方案
3.1 總體規劃
基于某高校財務報賬的現實需求，定制一個基于人工智能的財務報賬管理系統，及配套的財務報賬機器人，為財務報賬提供智能服務，從而提高財務報賬的辦事效率。
3.2 系統結構
財務報賬管理系統的主要功能模塊，如圖1所示。
系統各功能模塊簡介：
（1）報賬規則模塊：提供報賬流程、經費管理等規則性文檔。
（2）機器審核模塊：初審報賬材料，并能給出初審結果。
（3）報賬預約模塊：預約有關負責人審核、簽字，預約到財務部門現場報賬。
（4）報賬提示模塊：推送報賬相關提示信息。
3.3 智能服務
3.3.1 報賬規則模塊
財務報賬管理系統通過網上、或財務報賬機器人，提供報賬流程、經費管理等官方的規則性文檔，供報賬人員瀏覽或下載；并提供一些操作動畫、視頻，供報賬人員瀏覽；還可通過全息影像技術，實現報賬人員與財務部門報賬顧問、或財務報賬機器人之間進行互動式溝通。2014年7月17日，深圳億思達集團鈦客科技在北京正式takee全息手機，用戶能在該手機上看到立體圖像。通過這種3D全息投影技術，報賬人員就像玩3D游戲一樣，進入報賬場景，與財務報賬顧問或財務報賬機器人進行交流，不僅可以獲知操作流程，還可以全視角觀看操作示范，輕松認知財務報賬的規則。
3.3.2 機器審核模塊
報賬人員通過網上、或務報賬機器人，上傳賬單、發票等材料的電子照片，就能進行報賬材料的初審。財務報賬管理系統通過圖像文字識別等技術，從報賬材料的電子照片中，識別出賬單、發票等材料上的相關圖像、文字信息，結合報賬規則，給出審核結果。
3.3.3 報賬預約模塊
報賬人員通過網上、或財務報賬機器人，預約有關負責人審核、簽字，預約到財務部門現場報賬。財務報賬管理系統通過整合財務部門、報賬人員、及有關負責人的相關數據，建立數據倉庫，利用數據挖掘技術，經過數據分析，不僅能推薦合理的預約時間，實現適時找到負責人審核、簽字；而且能實現報賬人員合理分流。中間環節，還可實現網上審核、電子簽注，從而進一步提高辦事效率。
3.3.4 報賬提示模塊
財務報賬管理系統能提供短信、微信、電子郵件、語音電話等信息推送方式，根據用戶的選擇，及時推送提示信息。利用數據挖掘等技術，對報賬人員，根據其科研、出差等信息，適時推送報賬提示信息，提醒及時報賬；根據其前序報賬事物，給出下一步報賬事物的辦事指南；提供預約備選方案，供報賬人員選擇；推送已處理完畢信息等。對財務部門，根據報賬預約等信息，合理推薦值班人員調配方案，并給值班人員推送預約信息。對有關負責人，根據其工作信息，推薦提供接待報賬人員的時間，提供給其選擇、確認；對已有的預約安排，推送提示信息，提醒接待事務或進行網上審核、電子簽注。
4 結束語
人工智能不僅能提升高校的財務報賬的辦事效率，而且隨著人工智能的廣泛應用，必將極大地提高我們的工作、生活、學習和科研等各個領域的水平。
參考文獻
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作者簡介
陳伯華（2000-），男，廣西壯族自治區桂林市人?，F為衡陽市第八中學學生。研究興趣為人工智能。
人工智能研究報告范文2
國際趨勢科技巨頭們在人工智能的戰場上廝殺不斷。一邊積極搭建人工智能平臺，成立人工智能研究院，全世界范圍內網羅人才，一邊通過投資并購擴張自己的人工智能帝國版圖，逐鹿中原，雄心勃勃。國際巨頭中，谷歌自2012年以來已經收購了11家人工智能公司，接下來是蘋果、Facebook 和英特爾，微軟、亞馬遜、英特爾也不遑多讓。
市場調查公司 CB Insights 的研究報告顯示，2011 年至 2016 年，近 140 家致力于推進人工智能技術研發的初創企業陸續被知名科技企業收購，僅在 2016 年就有 40 多家相關企業被收購。無論是海外科技巨頭，還是國內的阿里、百度、騰訊等公司都在通過并購獲取 AI 技術專利，人工智能相關公司的并購新聞也越來越多。
BATJ 的投資版圖國內的 BATJ 也大力開辟疆域，雷鋒網根據 IT 桔子公開的數據，查找了 BATJ 自 2013 年以來所有的投資記錄，從中篩選出他們在人工智能領域的投資和收購事件，由此也可窺見科技巨頭在人工智能領域的戰略布局。
一、百度：布局深遠，領域最廣雷鋒網去年前盤點過百度收購和投資的人工智能公司，根據列表顯示，百度收購了3家人工智能公司（美國 2 家，中國 1 家），投資的公司有 18 家，其中有 5 家美國公司，12 家中國公司，1 家以色列公司。人工智能熱門領域 AI 芯片、自動駕駛、語音交互、醫療健康、智能家居等都有所涉及。
百度自身在 AI 領域布局頗深，推出了 Apollo、DuerOS 等平臺，而投資和收購的項目更多地是集中于“智能機器平臺”和"行業智能化"這兩個層次，包括各類智能硬件設備制造和設計商等。
（隨時更新，歡迎補充）
二、騰訊：熱衷賽道，喜歡出海騰訊在 AI 領域布局稍晚，但后發優勢強勁。成立了三大 AI 實驗室，分別是 AI Lab，優圖實驗室和微信 AI。此外，去年騰訊成立 AI 加速器，扶持人工智能創業，使人工智能技術產業化。不管是國內和還是國外投資，騰訊的主流策略是投“賽道”。例如，騰訊看好自動駕駛，既投資了蔚來汽車(NIO)，也投了特斯拉（占 5% 的股份），智能機器人領域也舍得下重注。
從圖表來看，騰訊共投資了 21 家人工智能創業公司，其中，美國 6 家，加拿大 1 家，中國 14 家。機器人領域比重最大，有 7 家之多，其他領域有醫療健康、智能硬件、自動駕駛、智能家居等。
（隨時更新，歡迎補充）
三、阿里：出手闊綽，偏愛獨角獸阿里以阿里云為基礎，從家居、零售、出行、金融和智能城市、智能工業 6 大方面展開產業布局，以及從視覺、語音、算法到芯片構建立體合作伙伴生態。阿里的人工智能項目"ET大腦"也升級為開放的 AI 生態，還啟動"千里馬計劃"，通過賽事來招募合作伙伴。
阿里今年收購了先聲互聯，其他均為投資，共有 15 家，其中美國 2 家，法國 1 家，中國 12 家。阿里熱衷獨角獸明星創業公司，商湯、曠視、寒武紀、思必馳等皆納入麾下，投資領域集中在機器人、人臉識別、語音交互、智能硬件、自動駕駛等。
（隨時更新，歡迎補充）
四、京東：聚焦自身業務和前三大巨頭比起來，京東投資數最少，共 8 家，且均為中國公司。2018 年參投的加推科技對標自家業務，布局微信智能銷售。此外，在機器人、自動駕駛、智能家居、智能音響、金融數據服務領域皆有所涉獵。
（隨時更新，歡迎補充）
小結：
人工智能研究報告范文3
“人工智能真的無所不能嗎？”
“人工智能長得和人一樣嗎？”
“我能和人工智能談戀愛嗎？”
去年3月以來，借助AlphaGo 4：1戰勝韓國名將李世石九段的東風，人工智能席卷了全球的注意力。
不過，時至今日，面對人工智能，公眾最常見的表情依然是好奇、迷茫或訝異。我們真的知道什么是人工智能嗎？我們真的準備好迎接人工智能浪潮了嗎？
AI來襲！
近日，因爭奪搜索引擎話語權而有過過節的兩位大佬李彥宏和李開復又“杠”上了，這一次，他們爭奪的焦點是人工智能的輿論話語權。
不是冤家不聚頭。4月下旬，李彥宏的著作《智能革命：迎接人工智能時代的社會、經濟與文化變革》正式出版。緊接著，5月初，李開復的《人工智能》一書開始簽售。李彥宏到處宣講，“互聯網的下一幕就是人工智能?！崩铋_復更加干脆，直接說，“我不是李開復，我是人工智能。”
雖然目標不同，但其實兩人現階段做的是同一件事――為人工智能時代的到來搖旗吶喊。
“人工智能來了！”
這句話對不同的人群有著完全不同的意義。計算機科學家將之譽為“第四次技術革命”;社會學家、經濟學家將之視為已經或即將對人類經濟結構、就業環境發起挑戰的“洪荒之力”;商業巨頭、創業精英、科幻作家、影視編導們則樂于肆無忌憚地展開想象，將之渲染成為人類未來的天堂或地獄。
不過，對于絕大多數不了解技術細節，或不具備豐富想象力的普通人而言，知道的人多，了解的人少。
什么是人工智能？打開百度百科，人們可以看到這樣一段話：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它是計算機科學的一個分支，企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。它從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
對于普羅大眾而言，百度百科的解釋聽起來有點過于專業，相比較而言，在人工智能領域的經典教材、出版于2013年的《人工智能：一種現代的方法（第3版）》中，著名人工智能專家羅素和諾威格給出的定義則較為通俗易懂，他們從四個方面對人工智能進行了定義，即：能夠像人一樣思考、像人一樣行動、合理地思考、合理地行動的機器。
人工智能其實不是一個新概念，日前，首都圖書館剛剛舉行了一場關于人工智能的科普講座。據北京師范大學系統科學學院副院長韓戰鋼介紹，人工智能這一概念正式提出是在1956年的達特摩斯學會上，至今已有60多年的時間。
縱觀這60多年，人工智能經歷了兩次紅利期。
上世紀60年代，人工智能迎來了第一個紅利期，當時的科學家們自信并且瘋狂，“二十年內，機器將能完成人能做到的一切工作”成為當時科學界的主流聲音。
上世紀90年代人工智能迎來第二個紅利期，標志性事件是IBM的“深藍”戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，當時造成的影響絲毫不亞于今天AlphaGo的圍棋大戰。
當下或是人工智能的又一個紅利期。一方面，圖像識別、深度學習等人工核心算法日漸成熟，另一方面，人工智能研究走出實驗室，科技公司開始成為人工智能的主要推動者。
更重要的是，資本開始對人工智能表現出了前所未有的青睞。據有關機構數據統計，2016年底-2017年初，國內各大機構在關于今年投資方向的98篇討論中，人工智能的提及次數占48次，是第二位“文化娛樂”的1.8倍。市場火熱程度毋庸置疑。 好奇 去年3月以來，借助AlphaGo 4：1戰勝韓國名將李世石九段的東風，人工智能席卷了全球的注意力。不過，時至今日，面對人工智能，公眾最常見的表情依然是好奇、迷?；蛴牣悺?/p>
不只是炫技
看到“人工智能”這幾個字，可能有的人立馬會想到圍棋、神經網絡、深度學習等名詞，也有的人會想到大學里的人臉識別、立體視覺建模等研究項目，還有的人會想到終結者、外太空等高大上的內容。但可能98%的人都會有這樣的疑問：除了下棋，這些東西研究了到底對我有什么實際用途？
事實上，“人工智能”已經從很多方面對我們的日常生活產生影響。通過梳理烏鎮智庫、阿里云研究中心、艾媒咨詢、麥肯錫等多家機構近期的人工智能專題報告，記者發現，目前人工智能發展較為火熱的主要包括以下幾個領域：
首先，個人助手。這是目前最為普及的一個領域。如果要詮釋這個，看一遍電影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系統薩曼莎不僅可以幫助主人公快速處理各種郵件、文件等工作，還能像朋友一樣與之互動和交流。
現實中，這樣的個人助手也正在在走入我們的生活中，如蘋果的Siri、微軟的Cortana 以及谷歌的Google Now，國內也有科大訊飛的靈犀、圖靈的蟲洞語音助手等，這些語音助手現在一般是存在于PC或手機之中，近年隨著服務機器人的發展，它們開始有了新的載體。而機器人除了有語音功能外，還具備自主行動的能力，因此有望在其他方面幫助人類。
其次，無人駕駛。谷歌、特斯拉、蘋果甚至是寶馬，它們目前都在開發自己的無人駕駛汽車，谷歌的車已經在公司附近的山景城測試了無數次，雖然交通事故也發生過十多起，不過基本上都屬于小摩擦，尚未造成嚴重損失。關于這些無人車何時能正式大量地上路載人，業內普遍的說法是2020年，目前它們在物體識別以及交通規則上仍在學習中。
再次，健康醫療。在AlphaGo與李世石比賽前，谷歌就已宣布這個創造出AlphaGo的Google DeepMind實驗室將進軍醫療技術領域。他們成立了DeepMind Health團隊，與英國倫敦帝國理工學院和倫敦皇家自由醫院展開合作。他們還推出了一款名為 Streams的移動端應用程序，醫療人員可以利用Streams更快地觀察到醫療結果。
第四，金融投顧?！叭斯ぶ悄堋钡娘L潮在各行業涌動，金融領域也不例外，“智能投顧”成為金融科技的新寵兒，從華爾街投行到國內金融科技創業公司，紛紛涉足，給自己貼上“智能投顧”的時髦標簽。 擁抱 雖然仍存諸多爭議，但隨著技術的進步，越來越多的人開始相信，人工智能就像很多大師所講的，未來，將和水和電一樣無處不在。
另外，藝術創作一直是人類精神活動的最高級形式，自古以來，人們認為只有人類的智慧才能創作出藝術作品，玄而又玄的藝術風格尤為深奧。但近些年來，人工智能的發展正對藝術創作產生了一些很微妙的影響。去年3月份，倫敦藝術家Memo Akten和谷歌人工智能共同完成的一組GCHQ（英國通信總部的縮寫）畫作拍出了8000美元的高價;同年9月，索尼音樂的計算機科學研究實驗室了兩首完全由人工智能作曲的流行歌曲《Daddy's Car》和《The Ballad of Mr Shadow》。而最新消息顯示，除了畫畫、作曲，人工智能創作的第一部詩集《陽光失了玻璃窗》也已于近日正式面市。
雖然仍存諸多爭議，但隨著技術的進步，越來越多的人開始相信，人工智能就像很多大師所講的，未來，將和水和電一樣無處不在。
中國不容錯失的戰略機遇
在多家中國科技巨頭積極研發的推動下，中國已成為全球人工智能的發展中心之一。眾多的人口和完整的產業結構給中國提供了創造海量數據和廣闊市場的潛力。隨著老齡化的加速，中國提升生產力的要求愈l迫切，因此人工智能技術的運用對中國未來的經濟發展至關重要。
據麥肯錫近期的《中國人工智能的未來之路》報告書顯示，中國與美國是當今世界人工智能研發領域的領頭羊。僅在2015年，兩國在學術期刊上發表的相關論文合計近1萬份，而英國、印度、德國和日本發表的學術研究文章總和也只相當于其一半。
并且，中國的人工智能發展多由科技企業推動引領。得益于大量的搜索數據和豐富的產品線，一些互聯網企業走在了自然語言處理、圖像和語音識別等技術前沿。這些技術被整合應用于新產品中，如自動化私人助理、自動駕駛汽車等。
麥肯錫表示，中國有充足的理由對其在人工智能領域的潛力感到樂觀。龐大的人口基數產生的海量數據正是“訓練”人工智能系統的前提條件?！胺秶洕币彩侵袊膬瀯菟冢瑥V泛的行業分布為人工智能的應用提供了廣闊市場。
自18世紀工業革命以來，每一次技術革命都重塑著全球競爭格局。中國曾經錯失了前幾次科技革命的歷史機遇，這一次，人工智能是中國絕不能錯失的戰略機遇。麥肯錫認為，完成中國制造業“從汗水驅動到創新驅動”“從齒輪驅動到智能驅動”的升級，人工智能是中國實現轉型升級的戰略機遇之一。
對此政府部門已經開始行動，給予了有力的政策支持。3月5日上午，國務院總理發表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產業，“人工智能”也首次被寫入了全國政府工作報告。而在發改委印發的《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》中，也已明確了我國人工智能的總體思路、目標與主要任務。該方案指出，到2018年，將在重點領域培育若干全球領先的人工智能骨干企業，初步建成基礎堅實、創新活躍、開放協作、綠色安全的人工智能產業生態，形成千億級的人工智能市場應用規模。
再加上之前科技部新聞，“科技創新2030―重大項目”或將新增“人工智能2.0”，中國AI人最好的時代已經到來。
然而，目前，我國發展人工智能還存在一些短板，急需補齊。麥肯錫在研究報告中將中國人工智能發展瓶頸歸為了數據、算法、計算力三大問題。
數據瓶頸。正如人類通過食物得到能量，人工智能也不能在沒有穩定的數據來源的情況下運行。這些系統必須要有大量的數據，以供它們“訓練”，不斷改進和完善產出的結果。在數據方面，存在幾個問題可能阻礙中國的AI發展。首先，中國的大技術公司通過它們專有的平臺收集數據，中國在創建數據友好的生態系統方面落后于美國，缺少統一的標準和跨平臺的共享。第二，世界各國都發現，開放政府數據有助于私營部門的創新，但中國的公共部門開放的數據相對較少。最后，限制跨國的數據流動也使中國處于全球合作中的不利地位。
算法瓶頸。得益于全球的開源平臺，中國企業能夠快速復制其他地方開發的最先進的算法。目前，中國的研究者在開發用于語音識別和定向廣告的算法方面已經取得突破。然而，中國在基礎研究方面落后于美國和英國。一個主要原因是人才短缺，招納人才對中國的AI發展至關重要。據悉，美國超過一半的數據科學家有10多年的工作經驗，而在中國，經驗不足5年的研究人員高達40%。
計算力瓶頸。計算力不是中國人工智能商業發展直接的瓶頸。隨著微處理在全球市場得到廣泛使用，計算能力已經成為可以輕松獲得的東西。但中國仍然不能忽視發展自己的先進半導體、微處理器和高性能計算技術的重要性。計算能力是AI的基礎之一，具有戰略上的重要性。中國歷來嚴重依賴國外的微芯片供應商。對某些類型的高價值半導體，中國幾乎完全依賴進口。但是，在2015年，美國政府禁止全球三大芯片供應商Intel、Nvidia和AMD向中國政府銷售高端超級計算機芯片。對核心技術供應實現更強的控制有助于提高中國在未來更廣泛地部署人工智能系統的能力。
未雨綢繆“全民基本收入”爭議中前行
人工智能是中國加速生產力發展的一個重要機遇，也是解決人口老齡化的一個關鍵。雖然人工智能的崛起非常有可能會創造出新的產品和服務，進而催生出新的職業和生意。正如幾十年前，沒人可以想象，現在竟然有大量的工作與互聯網經濟有關一樣，人工智能也有類似的變革效應。但是，目前，可預見的現實問題更多的還是就業替代問題。
據李開復估算，10-15年后，全球將有50%的就業被人工智能所取代，包括翻譯、記者、助理、保安、司機、銷售、客服、交易員、會計、保姆等工作。而中國這一問題將更加嚴峻。
對此，李開復也提出了自己的一套“解決方案”。首先，他建議所有大學生努力在所學領域垂直縱深發展，深到人工智能無法取代;其次，他認為跨領域發展將成為一種趨勢，因為目前人工智能在單領域、大數據方面具有天然優勢，但對于需要跨領域的、高深的、需要深度思考的內容，未來十年人工智能也無法完成;再次，由于計算機在藝術、幽默、電影和創造等“感性”領域的“無能”，文科涉及的領域或許會迎來新的發展機會;最后，也是最重要的是，我們需要做好未來走向服務業的準備。
“所謂的服務業，指的是涉及人與人之間的交流，人與人之間的同理心，以及如何自己更有愛、更受歡迎的行業……”李開復強調，“這其實是確保人類對人工智能保有競爭力的一種方法?！?/p>
這一問題也引起了經濟學界、社會學界的高度關注，多位專家學者呼吁，政策制定者需要充分考慮人工智能可能帶來的對勞動力市場的潛在破壞，并為此做好準備。
5月7日，在“中國經濟真問題――‘中國的坎’研討會”上，在談論中國中等收入陷阱問題時，國務院發展研究中心研究員魏加寧特別強調，“科技創新本身也是拉大收入差距的一個重要因素。尤其是現在人工智能技術、機器人快速發展以后，很多人將會面臨失業的問題。”
針對這一問題，目前一些國家已經開始未雨綢繆，其中芬蘭的“全民基本收入”方案尤其值得關注。
近年來，“全民基本收入”方案在全球尤其是歐洲進入一些國家的政治議程，一個重要背景就是生產自動化的快速發展，以及失業率在全球金融危機時期居高不下。人工智能近年來的突破性發展，及其在可見未來對生產自動化的強有力推動，使得人們越來越憂慮未來失業率繼續攀升的前景。眾多研究人工智能及其社會影響的專家，都將“全民基本收入”視為應對人工智能時代就業狀況的主要策略之一。
“全民基本收入”方案的關鍵是，在一國或一個地區之內，所有公民無論貧富，無差別地獲得數量相同的基本收入。2016年6月底，芬蘭政府宣布就“全民基本收入計劃”進行試驗。2017年1月，芬蘭正式給2000名隨機抽選的民眾發放每月560歐元的“基本收入”。芬蘭政府的試驗計劃是目前歐洲國家在這一領域走得最遠的。
人工智能研究報告范文4
接下來的潮流走向，卻出乎許多人的意料。
幾年過去，如先驅者余額寶這類產品，其理財屬性日趨淡化，用戶越來越不把它當成理財工具，而更多地只是現金管理工具；而P2P網貸平臺、眾籌等更刺激的模式卻快速崛起，紅得發燙，甚至在很多人眼中，已經成了互聯網金融的代名詞。
但風口過大，泥沙俱下。時不時總有某P2P公司卷款跑路，某產品提現困難、客服無法聯系等新聞見諸媒體，不久前沸沸揚揚的e租寶、中晉系等理財平臺的互聯網金融風險事件，更是引發了行業性的信任危機。
對于互聯網金融行業來說，一個重要的時間節點正在悄然來臨?；蛘哒f，以野蠻生長為特點的“互聯網金融1.0”時代已經結束，馬太效應將會逐步凸顯，那些具有先發優勢、品牌優勢、客戶資源優勢的公司將更容易在接下來的市場格局中占據主導位置。
對普通用戶而言，“大理財”元年即將開啟，互聯網金融行業已經開始顯現綜合性理財的潮流，移動化、智能化、社交化和一站式的綜合性理財將成長為萬億級市場。
“大理財”首先體現為大眾理財。傳統理財以產品為中心、以銷售為導向的模式，會逐步演化成以客戶為中心、以為用戶創造價值為導向。
其次是智能投資顧問服務的大量引入。在很多業內人士看來，用科技的力量（比如大數據、人工智能）來做傳統金融用人工所不能做的業務的智能金融是未來的發展方向。
人工智能研究報告范文5
關鍵詞：中藥知識庫；建設思路；推理機
中圖分類號：TP182
隨著信息技術的飛速發展，數據庫技術在中醫藥領域也得到了廣泛的應用。目前從以光盤為載體的數據庫逐漸過渡為以網絡數據庫為主的中藥數據庫存儲與處理模式。這種現代信息技術是在中醫藥信息研究過程中，針對原始資料信息量大、不規范等問題進行分析與整理、補充與完善而逐漸建立起來的[1]，并隨著信息技術和計算機技術的進步而不斷進步。人工智能和數據庫等技術的有機結合，促成了中藥知識庫的產生和發展。這種新興的知識庫技術，又被稱為人工智能數據庫，可以理解為是由人工智能和數據庫等技術有機結合而成的，是中藥知識庫建立、發展的激素和基礎。
1 中藥知識庫建設意義
知識庫是知識工程中結構化、易操作、易利用、全面有組織的知識集群，是針對某一領域問題求解的需要，采用某種或者某些若干知識表示方式在計算機存儲器中存儲、組織、管理和使用的互相聯系的知識片集合。
中藥知識庫研究，是一項關系到子孫后代，造福人類的工程，也是中醫學繼承和發展頗具實效的知識工程。意義主要體現在以下幾方面：（1）中藥知識庫有利于古籍的保護、中藥文獻的保存。通過數字化、復制、轉存，可以相對真實、永久地保存古籍原貌。（2）中藥知識庫將中醫藥的期刊、會議成果、研究報告、教材等以數字信息化的形式保存在數據庫中，提供上傳、查詢、檢索等功能，實現了廣泛的資源共享，也避免了信息的冗余與過度重復[2]。（3）完善的中藥知識庫可以實現基于知識層面的中藥知識傳播，提高中醫藥文獻的研究和利用水平。有利于中醫藥資源的傳承，是延續民族文化的重要手段。（4）便于普通用戶獲取中藥知識。中藥知識庫通過方便自然的檢索方法不僅可以原文再現，而且可以進一步實現對知識的統計分析和知識控制。用戶可以任意地通過知識元概念或屬性詞進行檢索，獲取與這個概念或詞語相關的完整的一組知識。如方證關系、藥證關系規律等。（5）中藥知識庫可以為學術研究開辟一條新途徑。學者可以通過移動終端、電腦、手機等上網工具，隨時便攜地進行資料檢索，也可以采用便攜式存儲器下載知識庫部分內容進行進一步開發和研究工作。（6）有利于利用數據挖掘技術探求中醫藥診治疾病的規律、有利于發現中醫的診治規律，并創新診治模式，提高診療水平[3]。（7）推動實現中醫現代化。運用現代計算機與信息技術將這些古代文獻的知識創造性地轉化為數字化知識，使之成為適應時展需要的更具有價值的新資源，以廣泛應用于中醫藥教學、臨床、科研與產業開發。（8）為中國傳統文化走向世界提供了必要條件。數字化中藥知識庫工程，可以對傳統文化進行全面整理，是對傳統文化的再學習，也是為中藥傳統文化的傳播提供了有力武器。（9）相較于傳統紙質書籍，成本大大降低。
2 知識庫建設原則
中藥知識庫是專用型知識類數據庫，建設的主要目的是實現中藥文本內容的規范統一、中藥媒體的信息的整合。因此在收集、加工中藥知識理論的過程中，必須反復考究，做到準確性、規范性和統一性。在規范統一的基礎，中藥知識建設的最大愿望便是便于民眾的使用。中藥知識庫根據文獻創建時間、空間、文獻重要性、流派等進行多種分類歸納整理，首要任務是能夠實現交叉索引查找，其次是推理機合理，使不同層次的用戶都能夠按照需求方便、準確地獲取中藥知識。
3 中藥知識庫建設思路
中藥學是一個龐大復雜的知識體系，中藥知識庫的建設更是一個長遠的系統工程，需要進行總體總體規劃、審核、規范的同時，還需要細致、耐心的計算機技術研究與多學科的支撐，建設思路見圖1。
圖1 中藥知識庫建設思路
3.1 中藥知識采集。中藥知識采集，首先需要數字化，建議首先采集權威期刊、會議成果、研究報告、診療經驗、中醫藥教材等中藥知識。其次，進行元數據定義。最后運用ETL技術，對采集的知識信息進行數據清洗、規范化處理、格式轉化、過濾等，最終沉淀積累形成有組織的知識庫。
3.2 分析內容和結構進行中藥知識庫總體規劃。根據中藥文獻的數量和內容，中藥知識庫應能夠包含幾乎所有重要文獻與大多數一般文獻，包含幾乎所有有據可查的中藥知識。中藥知識庫的結構根據中藥學總論可分為七大類：（1）中藥的起源與中藥學的發展；（2）中藥的產地與采集；（3）中藥的炮制；（4）藥性理論；（5）中藥的配伍；（6）中藥的用藥禁忌中藥的劑量與用法。
根據具體藥用還包含二十一個個類：解表藥、清熱藥、瀉下藥、祛風濕藥、化濕藥、利水滲濕藥、溫里藥、理氣藥、消食藥、驅蟲藥、止血藥、活血化瘀藥、化痰止咳平喘藥、安神藥、平肝息風藥、開竅藥、補虛藥、收澀藥、涌吐藥、攻毒殺蟲止癢藥、拔毒化腐生肌藥等[4]。還應根據論文期刊、會議成果、教材等類別進行結構分塊。
人工智能研究報告范文6
智能客服：語音識別與自然語言處理應用
語音識別與自然語言處理等人工智能技術可以為金融機構提供在線智能客服的功能，這種功能一方面代替了人工客服，另外，在很多模式下，如電話、網頁在線、微信、短信及APP中都可使用，所以推廣得非?？?。
金融機構通過具備人工智能的智能客服，不僅可以與客戶進行語音或文本的互動交流，理解客戶業務需求，語音回復客戶提出的業務咨詢，還能夠根據客戶語音導航至指定業務模塊。另外，金融機構還可以對傳統按鍵式菜單進行改造，讓用戶使用自然語音與系統交互功能實現菜單扁平化，提升用戶滿意度，減輕人工服務壓力，降低運營成本。
比如交通銀行推出智能網點機器人“交交”，由于電話客服不再受限于菜單，可開展全業務的語音導航服務，所以引發了銀行界的廣泛關注?！敖唤弧睘閷嶓w機器人，采用語音識別和人臉識別技術，人機可以進行語音交流，還可以識別熟悉客戶，在網點進行客戶指引、介紹銀行的各類業務等。在語言交流過程中，“交交”能回答客戶的各種問題，緩解等待辦理業務的銀行客戶潛在情緒，分擔大堂經理的工作，分流客戶，節省客戶辦理時間。
平安集團則整合旗下保險、基金、銀行、證券等客服渠道為95511熱線，應用人工智能技術，用戶撥打熱線后直接說出服務需求，系統識別客戶語音內容后，即可轉接相應模塊，大幅節省了客戶選擇菜單的時間。智能客服還可以進行簡單問題回復，復雜問題則轉人工進行支持，人機結合有效地解決了客戶問題。
此外，在語音數據挖掘方面，金融公司通過人工智能技術，軟件可自動將海量通話和各種用戶單據內容結構化，打上各類標簽，挖掘分析有價值信息，為服務與營銷等提供數據與決策支持。語音語義分析還可以自動給出重點信息聚類，聯想數據集合關聯性，檢索關鍵詞，并匯總熱詞，發現最新的市場機遇和客戶關注熱點。同時，根據金融行業客服與客戶的通話情況，可進行業務咨詢熱點問題梳理統計，由機器進行自動學習，梳理生成知識問答庫，并作為后續機器自動回復客戶問題的參考依據。
近幾年來，包括工、農、建、中在內的多家銀行已經通過各種措施進行網點智能化改造升級，打造注重客戶體驗創新型服務。讓銀行普通的金融終端產品有了視頻互動、語音識別等智能應用。通過語音識別與自然語言處理技術形成的智慧服務模式，緊密地圍繞著客戶的需求，整合數據、流程以及相關系統，加快了金融與科技的快速融合，也為金融機構開展新的服務提供了新機遇。計算機可以實時語義理解，掌握客戶需求，自動推送客戶特征、知識庫等內容，打造了完美的個人金融助理形象。
服務機器人技術：機房巡檢與智慧服務
在金融機構的機房以及運營機構的大廳等核心區域，通過投放服務機器人，不僅可以及時發現處理潛在風險，替代或輔助人工進行監控，還能提升設備運營效率，并提升銀行業務離柜轉化率。
金融機構的機房巡檢是必不可少的，但是在夏天40多攝氏度的高溫現場，值班人員經常因此中暑。另外，如果人力檢測，值班人員得拿手持設備對接頭逐一檢查，但這種測量有可能因距x不同造成結果不同。智能巡檢機器人就可以發揮出無與倫比的優勢。它的兩只“眼睛”結合了普通的光相機和紅外熱成像相機。其中可見光相機可以實現遠程實時監控及圖像采集；紅外熱成像相機可實現設備紅外熱分析及熱圖采集，采集的圖像數據通過云臺實時傳輸到后臺電腦，后臺電腦通過人工智能計算分析出相關設備是否運轉正常。
在我國銀行服務過程中，柜臺服務排隊時間長、人工服務態度與水平參差不齊等問題長時間無法解決。由于很多銀行顧客并不熟悉業務流程、也不清楚哪個自助設備能辦理哪類業務，面對各種各樣的自助設備有時幾乎無從下手，因而不少顧客寧可在營業廳排隊等上一兩個小時等待柜臺服務。
為了給顧客提供快速便捷的服務，提升銀行營業廳的業務離柜率，很多銀行開始運用機器人技術，在網點或機房投放智慧機器人，實現指定區域自動巡航功能，對客戶進行迎賓分流，進行語音互動交流，根據客戶知識庫內容進行標準業務咨詢和問答，減少大堂經理的重復性工作。同時通過前端采集客戶數據，可開展精準營銷工作。
如中國郵儲銀行最近開始在很多網店使用銀行機器人“儲儲”，該機器人具有擬人化的的形象和相應感情和動作，其搭載了智能語音技術，有著擬人化外型，可自由移動，極富親和力。有些顧客為了體驗其功能，還成為了銀行機器人的“鐵桿粉絲”，每月光臨網點數次。而機器人也正是把握好了這些與顧客良性互動的時機，在解答顧客咨詢、與顧客友好溝通的過程中充分了解顧客需求，再據此挖掘顧客的營銷價值，適時向他們推介信用卡、理財產品等金融商品或服務，為銀行拓展營銷空間與場景，創造新的營銷價值。
銀行網店的服務機器人還能夠讓無紙化金融和無紙化應用成為可能。服務機器人一般帶有“手寫電子簽名系統”，顧客通過服務機器人就可以辦理一些初級業務。顧客只需在機器人“面部”選擇好相應的服務，并在電子觸摸屏簽上自己的姓名即可。未來，銀行可以在機器人基礎上上建立電子憑證管理系統，提供電子憑證取代紙質憑證的合規性和安全性解決方案，利用人工智能的技術進一步推動無紙化應用。
另外，以智能服務機器人為基礎的智慧銀行也開始在中國的一線城市建立起來。比如坐落于北京市海淀區西四環的一家智慧銀行，行內分為業務辦理區、自助服務區、客戶體驗區，設置了智能服務機器人、自助填單機、智能叫號預處理機、智能導覽臺、互動營銷桌、微信照片打印機等各類智能設備。其中，智能服務機器人能幫助大堂經理識別引導客戶，具備解答客戶業務問題、引導、人臉識別功能?？筛鶕蛻粽Z音語義，在知識庫中檢索相關信息，進行語音應答，帶領有業務需要的客戶前往相關區域通過智能終端進行業務辦理。智能服務機器人在采集客戶數據，開展大數據營銷工作，完成查詢、開卡、銷卡等業務的輔助辦理上已經越來越頻繁。
計算機視覺與生物特征識別：人像監控與交易安全
計算機視覺與生物特征識別在金融行業中的應用越來越多。計算機視覺的直接應用是人臉識別，隨著人臉識別技術的成熟，越來越多的金融商業化應用也浮出水面。尤其是銀行領域，包括民生銀行、農業銀行、中國銀行、交通銀行在內的各大銀行都紛紛布局人臉識別技術。
“人臉識別”自助終端是當前銀行應用最為普遍的方向，比如交通銀行的自助發卡機、民生銀行的VTM、農業銀行的超級柜臺等都是將人臉識別系統引入到自助設備中，利用人臉識別技術將現場采集的照片與已存照片、身份證照片進行比對并提供人臉相似值，工作人員即可根據相似值的高低判斷是否直接通過或進行人工審核。目前，用戶可以在自助終端上實現自助開卡、業務變更、密碼重置等個人業務，全流程電子化不僅節約時間和成本，也更加環保。不僅如此，銀行工作人員也可以通過人臉識別自助終端實現一對多服務，通過客戶自助辦理+現場審核授權，原本只能服務一個客戶的工作人員可以同時服務6-8人。
人臉識別技術在互聯網金融P2P平臺以及相關的APP中應用越來越廣泛。比如在騰訊與公安部所屬的全國公民身份證號碼查詢服務中心達成人像比對服務的戰略合作后，微眾銀行的APP在工作中就可以利用人臉識別技術接入公安部查詢服務中心的數據庫進行對比。在微眾銀行開戶過程中，當用戶綁定兩張銀行卡以上時，手機應用會提醒為保證賬戶安全，出現通過人臉識別驗證環節。而驗證時，用戶需要在光線合適的環境下，將臉部對準鏡頭后，同時跟讀數字才可能通過驗證。
利用人臉識別功能還能提前監控可疑人員、提示可疑行為動作，識別VIP客戶。比如利用人臉識別系統，可以識別網點區域內可疑人員特征，如：是否人臉上有面罩、手持可疑物品、行動速度異常、人員倒地、人員脅迫等，還可以對客戶身份進行識別。
人臉識別功能，還能起到監督和跟蹤員工行為的作用，并判斷員工行為是否合規及是否安全等。通過識別并標記視頻監控中發現的員工可疑行為錄像片段，提示后臺人員進行查看，可以對一線操作人員起到心理震懾作用。通過紙文本讀取技術，排查所有交易單據，建立關鍵字提示技術。人臉識別與語音識別相互結合，通過回訪客服問答、柜臺對話記錄，建立風險模型，可以及時發現可疑交易。
生物特征識別則主要是通過高科技手段利用人體固有的生理特性，如指紋、人臉、虹膜等以及行為特征包括筆跡、聲音、步態等進行身份鑒定。這些生物特征信息的收集主要是為了身份識別，提高風險控制水平。例如傳統的辦貸款流程：用戶提交申請貸款機構審批貸款機構放款用戶還款（機構貸后管理），用戶需要在貸款機構的網點現場填寫申請貸款信息，提交相關材料；貸款機構一般有信審專員人工審核貸款請求。在引入人工智能后，在申請貸款階段用戶可以利用互聯網通過活體檢測、人臉識別、聲紋識別、OCR（光學字符識別）、指紋識別等技術錄入、驗證與個人相關的材料，以保證是用戶本人的申請（避免欺詐行為）。對于貸款機構而言，可以利用互聯網實現用戶的線上申請，快速提高申請效率，拓展用戶群。在信用審核階段，機構可引入人工智能的大數據風控算法來進行自動化審批。
在生物識別技術中，人臉識別的精準度并非最高，例如指紋和虹膜就可以達到更高的精準度。在一些非常機密的區域，比如集中運營中心、數據中心機房、保險柜、金庫等重要場所，金融機構可采用人臉門禁配合指紋和虹膜識別等人工智能技術，對進入人員進行驗證，實現銀行內部安全管理，有效地防范不法分子的非法入侵，達到安全防范的目標。
大數據：投資決策與融資授信決策
在投資決策方面，基于大數據技術的人工智能技術正在催生行業的變革，并給投資顧問領域帶來了全新的視角，從而也催生了一個新的名詞――智能投資顧問?；ㄆ煦y行在2016年的研究報告指出，從2012年到2015年底，依賴人工智能技術的智能投資顧問管理的資產規模從0上升至290億美元，而且其管理的財產規模還將在未來十年中呈現出幾何級數的增長，預計總規模將會高達5萬億美元。目前，在發達國家中，以人工智能為基礎的投資公司越來越受青睞，一些可提供資產管理服務的互聯網公司已頗具規模，Wealthfront、Betterment、PersonalCapital、FutureAdvisor都是其中的佼佼者。
@些依賴人工智能技術的投資公司提供的主要是在線財富管理服務。其服務特點主要體現在可以根據現代資產組合理論，結合個人投資者的具體風險偏好與理財目標，通過后臺算法與用戶友好型界面相結合，利用交易所上市股票基金組建投資證券組合，并持續跟蹤市場變化，在這些資產偏離目標配置的時候進行再平衡。
比如美國的Betterment設立了兩個投資項，其中一個是股票組合，另一個是超安全債券組合。用戶的個人銀行賬戶與Betterment網站捆綁之后，用戶可通過調整指針來調整兩個投資項間的資金分配比例，調險的高低。
美國的另外一家公司Wealthfront則以調查問卷的形式了解用戶的風險偏好，然后根據評估結果為用戶量身定制投資計劃。如果用戶接受該計劃，平臺則隨時監控該投資組合的動態，并定期對計劃進行更新，以便合理控制風險，使之始終落在用戶的容忍范圍之內。目前Betterment的投資組合基于13種指數基金（ETF），其中包含了6種股票基金和7種債券基金。相比Betterment，Wealthfront的投資組合類型更加全面，包括了硬資產項目――房地產和自然資源。目前WealthFront和Betterment各自掌控著超過30億美元的資產，是行業中規模最大的兩家公司。
除了這些公司，智能投資顧問的重要性也被越來越多的傳統金融機構所意識到。不久前，全球最大的基金管理公司貝萊德協議收購了FutureAdvisor，根據收購協議，這家智能投顧公司的估值達到了2億美元。此外，美國最大的證券零售商和投資銀行之一的美林證券準備引入機器人做財務顧問。據了解，該銀行已經投入了部分員工使用自動化模型工具進行投資顧問服務，主要是針對25萬美元以下的投資項目。
由于智能投資顧問具有速度快、精度高以及執行交易敏捷的優勢，且一個智能交易程序具有同時跟蹤上百只證券的能力，能實時盯盤，根據盤中申報單以及高頻交易數據的狀況，即時擬訂最優的交易指令，并精確執行，所以各種跨金融市場、跨交易品種的交易均可以輕松地實現。如紐約公司RebellionRe-search推出首只人工智能投資基金。該公司的交易系統主要基于貝葉斯機器學習，并結合預測算法，通過響應新的外部信息和過去經驗而不斷自我演化，有效完成了自學習，在全球44個國家成功進行股票、債券、大宗商品和外匯等方面的交易。
