您比较关注人工智能在哪些行业的应用

大家好，非常荣幸可以有这个机会解答这个问题，现在让我们一起探讨一下吧。

我认为人工智能在电子商务领域有许多应用。以下是一些应用场景：

1.智能客服机器人

智能客户服务机器人涉及许多人工智能技术，如机器学习、大数据、自然语言处理、语义分析和理解。智能客户服务机器人的主要功能是自动回答客户的问题。消费者可以通过文字、图片和声音与机器人交流。智能客服机器人可以有效降低人工成本，优化用户体验，提高服务质量，最大限度恢复夜间交通，帮助客服解决重复咨询问题。此外，据市场研究公司高德纳(Gartner)称，到2020年，80%以上的零售消费者互动将由人工智能完成。

2.推荐引擎

推荐引擎是一个基于算法框架的完整推荐系统。使用人工智能算法可以实现对海量数据集的深度学习，分析消费者行为，预测哪些产品可能吸引消费者，从而为他们推荐商品，有效降低消费者的选择成本。

3.图片搜索

电子商务平台的产品展示和消费者需求描述通过搜索链接进行链接。然而，基于文本的搜索行为有时很难直接引导用户找到他们想要的。通过计算机视觉和深入的学习技术，消费者可以轻松地搜索他们正在寻找的产品。消费者只需将商品图片上传到电子商务平台。人工智能可以了解商品的款式、规格、颜色、品牌等特征，最终为消费者提供同类商品的销售入口。

4.智能库存预测

多渠道库存计划和管理是困扰电子商务的最大问题之一。当库存不足时，补货浪费的时间会对商家的收入产生很大的影响。然而，如果库存过多，就会增加商业风险和资本需求。因此，准确预测库存并不容易。此时，人工智能和深度学习算法可以用于订单周转预测。他们可以识别订单周转的关键因素，并通过模型计算这些因素对周转和库存的影响。此外，学习系统的优势在于它可以随着时间的推移变得更加智能，这使得库存预测更加准确。

5.智能分拣

智能机器人分拣不仅灵活高效，而且适用性强。机器人的场地要求相对较低，数量可以根据场地条件增加或减少。与人工分拣相比，在分拣数量相同的情况下，货物分拣更加及时准确，分拣环节的减少相应减少了货物处理的次数，从而保证货物更加安全。

以上这些就是我对于这个问题的一些个人看法和见解，分享给大家，希望大家能开开心心的做头条，头条作品能更进一步，最后希望大家能够喜欢我的回答，谢谢大家，祝大家每天工作开开心心，生活快快乐乐，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！

1950年的什么揭开了人工智能的序幕

1950年，图灵发表了著名的论文《计算机器与智能》，在其中提出了“图灵测试”的概念。他设想，如果一台机器能够像人一样回答问题，那么这台机器就具有智能。这一思想奠定了人工智能发展的基础，被认为是人工智能领域的开端。因此，1950年的图灵测试揭开了人工智能的序幕。

人工智能是谁在1956年提出来的

是麦卡锡。

人工智能是在1956年达特茅斯会议上麦卡锡首先提出的。该会议确定了人工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。它的初衷是希望能让机器像人类一样，代替人类完成一些任务。

正是有了这一需求，才催生了机器学习（1970s)的出现。人工智能进入了发展的第一个高潮。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MITAILAB实验室。

人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

传统金融如何利用数据？

所谓前事不忘后事之师，在了解AI对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。

在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。

他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。

就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。

互联网金融怎么做？

随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。

而AI就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。

如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。

而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。

关于AI

在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如GBDT的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。

一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。

AI所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。

AIinDianrong

在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：

数据搜集和处理

风险控制和预测模型

信用评级和风险定价

便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。

各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。

欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。

灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。

通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。

在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。

我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。

同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。

总结

最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：

“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”

人工智能在教育产业有哪些应用

假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。