人工智能新场景应用领域，人工智能新场景应用领域包括_美股资讯

人工智能在未来出行场景中最值得期待的突破性应用有哪些

随着人工智能和5G网络的发展，未来出行上会有翻天覆地的变化。例如驾驶，精准定位，信息实时共享等都会实现。但是所有的这些，没有比智能驾驶更激动人心的了。

智能驾驶改变我们的生活体现在以下几个方面:

1、可以提高安全性，降低事故率。对于中国每年的交通事故，中国公安部公布的数据是6万人；卫生部公布的数据是16万人，也就说我们的卫生部给16万人的死亡证上出具的死亡原因是被车撞死的；而绝大多数的交通数据都是人为原因造成的，人们在驾驶过程中遇到突发事件的反应速度远远低于智能车载电脑。

人工智能可以检测到是不是偏离了道路、可以检测周围情况，对没注意到的事件可以提前提醒，在关键的时候帮你踩一脚刹车等。这就大大提高了人们出行的安全性。

2、可以把人们从紧张的驾驶行为中解放出来。试想如果我们开车去某地，在行驶过程中，有人工智能驾驶汽车，而我们在车里喝茶、聊天、工作等。是不是很惬意呢？

其实这些事情离我们并不遥远。目前人工智能和5G技术发展迅猛，阿里，腾讯，百度，等企业都在着手智能云技术，华为的5G技术也基本成熟。相信不远的将来即可实现。

电信领域中，人工智能有哪些应用场景

在电信领域中，人工智能（AI）有许多应用场景。以下是一些常见的应用场景：

客户服务和支持：通过自然语言处理和机器学习技术，电信公司可以开发智能客服系统，为客户提供快速、准确的问题解答和支持，包括语音助手、在线聊天机器人等。

智能推荐和个性化营销：利用大数据和机器学习算法，电信公司可以分析客户的使用习惯和偏好，向客户提供个性化的产品推荐和定制化的营销活动，提高用户体验和促进销售。

欺诈检测和风险管理：通过机器学习和数据分析，电信公司可以监测和分析用户行为模式，及时发现异常活动和欺诈行为，加强风险管理和保护客户利益。

智能网络优化和故障诊断：利用机器学习和数据分析技术，电信公司可以对网络进行实时监测和优化，提高网络性能和容量，同时通过智能故障诊断和预测，提升网络的稳定性和可靠性。

人工智能十大应用场景

人工智能十大的应用场景：

1、农业

许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。

2、通信

智能呼出系统、客户数据处理（订单管理系统）、通讯故障排除、病毒拦截（360等。），骚扰信息拦截等。

3、医疗

利用最先进的物联网信息技术，实现患者与医务工作人员、医疗服务机构与医疗设备的互动，逐步发展实现企业信息化。例如，健康监测智能可穿戴设备）、自动提示用药时间、禁忌症和剩余剂量的智能用药系统。

4、社会保障

安防监控（数据实时联网、公安系统实时调查分析数据）、电信诈骗数据锁定、罪犯抓捕、消防救援领域（消防、人员援助、特殊区域作业）等。

人工智能下，Python有哪些应用场景

作为一名科研教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，Python语言是一门比较典型的全场景编程语言，在Web开发、嵌入式开发、大数据和人工智能等领域都有比较广泛的应用，由于大数据和人工智能在近几年得到了较为快速的发展，所以Python语言的上升趋势也比较明显，相信随着大数据、人工智能等技术平台逐渐开始落地应用，Python语言的行业应用边界会不断得到拓展。

从技术体系结构来看，当前Python不仅可以作为平台开发工具，也可以作为场景开发工具。目前有不少大数据平台和人工智能平台都是采用Python开发的，包括一些开源平台，所以Python也是研发级程序员比较常用的编程语言之一。

在工业互联网逐渐开始落地应用的大背景下，人工智能平台也将逐渐开始走进生产场景中，Python作为一个重要的场景开发语言，在自然语言处理、计算机视觉相关领域会有大量的应用场景，而这些场景与行业的结合会逐渐紧密，不仅包括传统的金融、经济、统计等领域，传统制造业也有大量的应用场景。

与Java语言主要应用在IT互联网行业不同，Python语言在传统行业领域的应用也非常普遍，这一点随着云计算平台的落地应用，已经得到了较为明显的体现，相信在云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展的过程中，Python语言的资源整合能力也会有所提升，而且由于Python语言比较简单易学，所以大量的职场人也都会开始学习并运用Python语言。

最后，Python语言本身的应用场景依然在不断扩展当中，相信在工业互联网时代，Python语言随着人工智能平台的落地应用，会逐渐得到普及。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

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。”

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