导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能精准赋能是什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能可以为各个行业赋能吗?
据报道，日前以“未来已来，人工智能赋能新时代”为主题的“思客讲堂”上，相关人士表示，人工智能可以为各个行业赋能，不分高端、低端、传统行业、科技行业，每个行业要么接受，要么就可能被淘汰。
由于处于竞争行业中，具有创新能力并能够一直保持领先地位的公司就能做下去，不是说哪个特定的行业会更快地被淘汰，而是每个行业的集中度都会更高，只会有少量的公司存活下来，得从企业发展的角度来说，它们需要进行文化的升级和品牌的升级。
企业本身是创造价值的，人工智能是帮我们更好提高效率、降低成本的。也许人工智能可以替代部分的人工，包括体力、标准化脑力工作，但是并不一定能取代企业本身的价值。也就是说，人工智能可能会取代体力，可能会取代脑力，但是它不能取代我们的灵魂。
传统企业，特别是制造业也不能完全忽略AI。现在讲智能制造，智能从哪里来？AI一定对此有所帮助，如果制造业能够拥抱这一步，就不再是简单的制造业，而是有了自我思考的制造服务业，就是下一轮转型升级的佼佼者。
请列写出人工智能赋能的研究领域及实现技术？
语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
实现方法
人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。
人工智能如何赋能金融行业发展？
人工智能如何赋能金融行业发展，主要体现以下几个方面：
构建客户画像，促进客户管理
结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品，打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。
利用AI人工智能，可以大程度地简化收集客户有效信息的过程，包括他（她）目前持有的保险单的详细信息、部分财务信息以及网上可查阅的客户帐户中的个人信息等。帮助构建客户的人物画像，对客户进行分层次管理，以便向其提供最为优质的服务。
准客户分析，智能推荐产品
根据用户基本信息、用户行为、消费行为、兴趣、关注、常住位置、实时位置、app行为、信用评分等纬度，通过大数据平台处理后建立用户群体画像。经过客群画像的数据积累，分析不同客户群体的基础标签，提炼出用户特征，为客户推荐与其需求最匹配的产品，实现精准营销。
数据有效整合，提供实时决策
接收数据源后，根据后台的数据计算处理程序，实现数据的实时共享和投放，包括智能核保、智能核赔、金牌话术及实时大屏演示等。利用人工智能对数据进行整合并应用，可以大幅缩减核保时间，降低冗杂劳务开销，从而降低成本。
打破数据孤岛，建立大数据风控
AI人工智能，具有超强的收集，处理、整合数据的能力，通过运用大数据构建模型的方法，对金融企业客户借贷进行风险管理控制和提示。收集贷款人的相关信用信息后，可通过预测、分析其近来的信用变动情况，及时做出相应提醒。
其次，整合金融行业的主流机构数据，利用集团公司的数据及行业数据形成共享，打破数据孤岛，更快、更精准的识别信贷黑名单。
展望整个金融行业的未来，尤其是在互联网保险及银行领域，随着AI深度学习的不断发展，人工智能的运用将会越来越广泛，越来越明显。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
是颠覆还是创造，人工智能如何做到赋能营销
从2016年的AlphaGo开始，有关人工智能的讨论，就从未有所停歇。人工智能对于我们，到底是一场颠覆，还是一种创造？
凯文.凯利说过，“人工智能和数字技术的可以让产品更智能，但也会提供给我们一种全新的服务，这种服务是我们以前并不觉得需要的。”这句话很简单的诠释了人工智能与生活结合的意义。
人工智能的本质在于“智能”两个字，通过产品、服务和应用的智能化，赋予了很多行业新的能量，这绝不是颠覆，而是创造。那么，从广告营销的角度看，人工智能的创造性，能够为“智能营销”带来何种改变？
人工智能大环境下的营销变革
毫无疑问，我们正处在一个大时代的前端，虽然AlphaGo并不足以开启人工智能的时代，但它让整个人类社会意识到了人工智能拥有了改变世界的力量。
根据中国人工智能学会、罗兰贝格统计，去年全球人工智能融资总额达49.68亿美元。预估2025年全球人工智能市场规模将达30610亿美元。同时，金融、医疗、汽车和零售行业的应用场景相对成熟，这说明，距离人工智能社会的到来其实并不遥远。
而从应用的角度看，人工智能也已经悄然走到了我们的身边。比如智能的导航，就是最标准的智能化改变出行方式的案例，同时早教机器人和老年陪伴机器人的出现，则让人工智能多了一些人性的温度。从智能门锁到智能家居，智能化的产品和工具，其实早已服务于千千万万的用户。
在我看来，这就是智能时代典型的表现，在润物细无声当中，改变行业。
目前人工智能已经开始在各个行业得到应用，数字营销行业也不例外，结合人工智能，各种营销工具将变得更自动化、更智能化，最终必将形成整合各种营销工具和方法的数字营销生态平台，通过人工智能所具备的深度学习和数据积累，可以与用户进行近似于人与人之间的沟通，带来非比寻常的体验。
我们知道，互联网带来了体验的时代，过去更多谈的是产品的体验，实际上营销作为一种服务和品牌与用户沟通的方式，更需要打好体验牌。互联网营销本质是是根据用户的个性化需求导致广告针对性的推送给消费者，但是现在无创意的生硬广告植入虽然满足了消费者个性化的需求，但是却忽略了用户体验。
将人工智能的算法和技术应用于营销实践当中，以用户体验为核心追求，这势必会带来智能营销的行业变革，例如360人工智能在营销领域的应用就针对这种现状，通过不断的技术研发在视频广告上做出了建树，与图文和音频相结合，拓展了信息承载的形式和传递的方式，适应了不同的商业场景，不仅提升了体验，也创造了更佳的效果。
智能技术赋能营销，核心是精准和效率
李开复曾在一次演讲中提到，人工智能发展的第一阶段是任务性的，在单任务领域超越人类，通过工具性产生井喷的云应用，让更多领域实现人工智能带来的效率优化。
没错，在营销与智能结合的时代，最大的创造就是效率的提升。
我们知道，从上世纪80年代兴起的直邮营销、电话营销，再到互联网时代的电邮营销，其目的都在于找到具体用户，并尽可能的让营销的指向精准。那么在移动互联网时代，社交和碎片化的时代，这些简单的指向性营销方式明显效率更低。
360首席科学家颜水成教授认为，随着科技的发展，消费者对场景化、定制化信息的需求更加强烈，传统生硬的商业广告无法最大化吸引消费者，人工智能的发展为更加精准高效的营销提供了可能。
从国际到国内，众多互联网巨头都开始纷纷试水智能营销。例如，HubSpot同样快速跟进AI能力的建设，发布了应答机器人应用GrowthBot，让用户可以不用谷歌，就能直接获得跟品牌营销有关的答案。这是人工智能机器人在营销端的典型应用。
在国内市场，去年小米发布“4M”智能营销体系(moment，media，matching，measurement)。其目的就是要通过场景的感知捕获用户需求，以大数据实现精准的匹配，用最优的媒体表现，在最佳时刻触达用户，最后带来更可靠的实效衡量。
而回到一直处于市场前沿的媒体平台也做了相当多的工作，比如新媒体营销工具“鲁班”就是其中的代表。在智能营销时代，人工智能技术的意义就是赋能，为品牌商赋能，更准确的找到用户的需求痛点，并让广告效率实现最大化。
在这些智能营销工具中较为突出的是360营销推出的OCPC工具。移动端效果广告多以CPC竞价为主，存在效果不稳定，成本难控制和转化量不够的难题。而360OCPC通过积累转化数据和智能投放优化，解决了两个核心的技术问题：转化率预估和动态出价，来做到为品牌商赋能。
不难发现，这些智能营销的工具立足点，都在于用智能化的技术，从大数据中挖掘用户需求的痛点，找出具体的算法，并形成标准化的工具，对广告主进行赋能。
智能营销之所以能够被各大巨头所关注，其中一个重要的原因是人工智能技术的发展。其实，每一家成功的互联网公司，本质上都是一家成功的技术公司。
周鸿祎曾说过，“360的人工智能团队已经耕耘了三年，也在一些国际的人工智能、人脸大赛上获得过奖项。”360这家公司从不盲从于风口效应，所以360一向认为人工智能不能够脱离具体的业务而抽象地去做，必须要建立在具体的业务当中。所以，360通过人工智能技术来赋能智能营销，其实正是360利用自身的大数据优势，和人工智能技术积累到一定程度后的一次水到渠成。
文/郑凯
科技正能量，推动新科技
人工智能赋能新时代中的赋能指的是啥？
人工赋能是指对产业发展工作的替代，指替代人工做那些人工的工作。
人工智能深度赋能金融 科技风口呼唤领军人才
科技 改变世界，创新引领时代。
8月29日至31日，2019世界人工智能大会在上海世博中心召开，大会围绕“智联世界 无限可能”的主题，从技术趋势、应用落地、产业生态、人才培养和公共治理等多角度，对人工智能领域的前沿技术、重点行业和重要话题进行深入探讨。
AI深度赋能金融
提及金融业务，脑海中立马浮现风控、反欺诈、大数据等系列专业名词，但这些在普通人看来，未免太过晦涩难懂。现在，在今年人工智能大会的浦东世博展览馆中，金融 科技 公司提供一种更为精彩的体验，以更加“好玩”的方式，高效拉近我们与金融之间的“最后一公里”。
“微表情识别技术，可以识别人类开心、愤怒、厌恶、恐惧、伤心、惊讶以及面无表情这七大类情绪，总计54种情绪的识别能力、39种面部动作单元，并且可以识别90%以上表情变化。”在展览现场，金融壹账通技术人员介绍称。
据了解，该微表情识别技术曾斩获国际面部动作单元识别竞赛世界第一名的荣誉，并大量运用在贷款面审环节中，帮助面审人员提示骗贷风险。
“不仅是表情上的情绪，机器甚至都可以识别出文字的情绪。”现场人员介绍称，体验者打开“Gamma O”开放平台，里面有各式各样的人工智能技术，其中有一项便是文字情绪识别。只要体验者输入一段话，就可智能识别出体验者输入文字的情绪。
值得注意的是，AI技术在金融领域的应用，并不仅仅限于To B（针对行业）领域，在其他To C（针对个人）的金融服务领域，比如客服方面，也可以大展身手。
此次大会上，金融壹账通还展示了多轮对话、语义理解等技术，无论是体验者说的、写的，聪明的机器都能理解，并通过对应逻辑分析所需结果。相关工作人员向体验者介绍称，多轮对话、语义理解技术可以应用到智能外呼机器人中，通过搭建AI机器人代替人工完成基础工作。在智能外呼机器人中，增加情绪识别技术，还可以感知客户的情绪变化，减少人工投诉的同时，能够找到业务突破口。该服务可应用于多个金融业务场景，包括存量客户经营、新产品推荐、还款提醒、客户回访调研等。通过机器人取代大量人工客服，从而大幅降低呼叫中心的人力成本，提高服务效率。
随着人工智能 科技 的快速发展，被誉为金融 科技 “无人区”的AI 科技 ，正成为财富管理行业的重要创新方向，同时也是“兵家必争之地”。在大会期间，陆金所宣布，其正通过金融 科技 的技术与经验，用 科技 赋能信托行业，帮助传统信托行业解决资产风控难、运营效率低、客户体验差、市场触达难、获客成本高等五大痛点。
同时，陆金所正式对外展示“4KY”体系，即陆金所将AI技术融入全财富管理场景，全面升级智能理财交互体验，为用户提供个性化财富管理服务，重塑财富管理行业。
目前，陆金所平台已经开始尝试，使用智能理财机器人与用户进行自然语言交流与开放式对话，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，陆金所力求解决用户与产品的匹配问题，并解决更多用户仍未满足的大量金融服务需求，希望能够扭转金融服务仅为部分顶层人群服务的刻板印象，让金融服务普惠大众。
数据显示，借助AI的帮助，陆金所平台的用户服务交互频率比以往提升了5倍，极大地提升用户服务面及响应速度。同时，人工智能客服的问题解决率提升了2倍，大大提升了用户的服务效率。
事实上，客服智能化、人性化服务的背后，正是AI、大数据、云计算等 科技 力量共同驱动的。蚂蚁金服和埃森哲近日联合推出的《新客服行业白皮书》用户调研显示，80%的用户希望客服更加了解自己；71%的用户表示，相比与人沟通，希望可以自助解决问题。消费者对客户服务的普惠性、技术化、定制化，以及洞察力、自助化程度有了更高要求。
2017年8月，支付宝提出“新客服”理念，并借助AI等手段，将被动式、等待式的传统服务模式转变为主动挖掘用户潜在需求，给用户提供更为普惠的服务。两年间，随着人工智能技术、大数据等技术发展，新客服进一升级为完整的行业解决方案。在服务好海量支付宝用户的同时，还可以把新客服的系统技术能力输出给行业，提高整个行业的效能，减少呼叫中心的运维成本。
蚂蚁金服方面数据显示，相较于2016年，2018年整体业务量增长了120%，但人力仅增长11%，满意度达到80%，大大提升服务效能。通过数据分析和人工智能手段，可以更加准确地扫描客户全程行为，同时预判、识别客户服务需求点，使得呼叫中心资源的调配使用更加精确。
浪潮之巅的“生产力”
在这些神奇且令人惊叹的技术背后，是AI正在潜移默化地改变着金融行业的业态。
目前，AI技术在金融领域的应用，想象的翅膀已为外界所塑造，但事实上，除了金融领域，自动驾驶、医疗、语音识别、图像识别等领域也是AI的重要赛道。那么，为什么偏偏金融会成为更加令人瞩目的“幸运儿”呢？
具体来说，朱明杰分析到，能够让AI成功应用的行业有一些共通点：
首先是信息化基础和数据量充沛；其次是应用场景和用户体量足够大，核心业务数据驱动；再次是付费意愿。因此，最先得到成功应用的是互联网行业。今天的金融行业也具备了这些条件，数据是金融的核心价值，通过人工智能、大数据、云计算等信息技术与金融业务深度融合的金融 科技 ，成为推动金融转型升级的新引擎。
不过，吴中也坦言，结合DATAVISOR的领域——智能风控反欺诈来看，其实也存在着不少难点。“在数据积累方面有很多的前期工作需要做，金融机构重视数据采集的结构化，电子化是基础。和其他领域有所不同，AI在智能风控领域的应用，拥有较强的攻防演变。坏人恶意欺诈的标签其实积累的比较少，而且需要不停的变化，因为攻击者一旦被拦截，会变化手法。
“在反欺诈的领域里，怎么在没有标签数据或者很少的标签数据情况下，解决一个比较大的问题，值得思考。其实很多AI的落地，使用大的数据样本，去解决一个小问题或者一个单点问题。但在金融领域，特别是反欺诈领域，是要用小的训练数据去解决很大的问题。”吴中说。
而在财富管理行业，“我们不仅要知道客户现在需要什么、能买什么，更要预测用户以后需要什么、适合什么。” 陆金所CTO毛进亮总结道，“AI技术正在从各个层面重塑财富管理行业。它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’，让机构更加了解客户需求、资产状况、风险偏好等方面，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，并且拥有完整的服务记录，为有效监管提供支持。”
事实上，除了金融行业，金融 科技 的玩家们也在 探索 其他能够用上AI这把“锤子”的场景。吴中谈及，“我们现在除了金融方面，也在对互联网领域进行有益的 探索 。结合无监督技术，我们会变得更加开放，并且变成一个平台化的产品。可以赋能更多不同的银行和其他金融机构，让他们在信息化的过程中，以较小的成本去接入比较好机器学习和无监督的技术，不用重新造轮子。 ”
同时，“我们也看到，比如保险业中的车险、寿险和社保，还有航旅等场景，都还拥有很多机会。”吴中说。
垂青AI创新人才
支撑AI向前发展的动力，是不断创新更迭的技术。而在技术背后，更是一代代“AI人”的持续 探索 与精进。我们不禁发问，一个优秀的“AI人”，应该是怎样的呢？
对此，在上海交通大学党委常委、副校长毛军发看来，扎实的数理基础、宽广的知识面、敏捷的思维必不可少。他还提出，对于有心从事人工智能行业的学生而言，如果真正喜欢的就去做，不喜欢也不要去凑热闹，选准的话就要坚持。“可能你会发现做AI这个行业没有你想象那么热闹，没有那么浪漫，但选准的话，就长时间坚持下去，一定会成功”。
微软全球执行副总裁沈向洋认为，对人工智能而言，现在是很激动人心的时代，有很多事项可去执行。然而，最重要的事情还是要志向高远。如果有机会做人工智能的科研，并且有这样的志向，一定可以做出了不起的工作。
2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，设定以2030年为期限的AI发展目标。为了达到这一目标，到2020年，许多里程碑需要达到，包括在基础研究领域做出重大贡献、成为吸引世界新兴人才的目的地，以及在人工智能产业上达到世界领先水平等。
以世界人工智能大会为契机，上海加快推进人工智能深度应用和产业发展，努力打造国家人工智能发展高地，成为全国领先的人工智能创新策源地、应用示范地、产业集聚地和人才高地。目前，上海已拥有人工智能核心企业1000余家，泛人工智能企业超过3000家，相关产业规模超700亿元，位居全国第一梯队。
朱明杰在AI青年科学家高端会议上抛出了这样的问题：
“今天的世界人工智能大会，有AI时代最优秀的年轻人们，最杰出的科学家们，富有经验的工业界前辈们，与这么多关心智能产业的领导们齐聚在上海，在这个刚刚开启的AI时代，能不能在上海也打造这样的闭环呢？”
在此次人工智能大会上，除了全球AI知名企业领袖齐聚、顶级学术大咖云集、人工智能新锐势力集体亮相外，AI青年科学家联盟的“A班计划”亦浮出水面。
对此，同为“A班计划”发起人的朱明杰表示：“对比硅谷的创业氛围和资源，我们要给年轻人更多的机会，让他们站在同一起跑线上。” 他认为，“相较更年轻的AI人才，我们年长几岁，有过创业经验，学术界教授也有很好的实验室资源。希望通过‘A班计划’这样一个项目，加速AI人才走向成功的速度。”
据了解，A班计划在遴选之初，即将目光瞄向全球范围内的优秀博士生和初创企业创始人（融资不超过A轮），“硬性条件”包括年龄在20-30岁之间，世界顶级学术会议的认可度，创业方向的 科技 含量等。
结合在氪信 科技 的实践经验，朱明杰表示，AI的时代风口，更加垂青于全才型AI创业者，创业公司首先要解答好商业本质问题，完成“从产品到客户到研发再投入”的商业闭环，确保自身茁壮成长，才有可能成为伟大的 科技 企业。人才之外，有效的环境是人才、市场、科研之间形成不断迭代的成功闭环。
本文源自国际金融报
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