基于大数据AI的金融建模

金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/3817026788.html, 金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训光环大数据培训了解到，杭州2017年5月5日同盾科技有限公司的童强对于当下金融科技步入3.0时代的发展趋势进行了分析，指出大数据和人工智能将成为助力金融科技发展的新引擎。 2016年8月，国家提出促进科技金融产品和服务创新、建设国家科技金融创新中心等。在监管加紧、政策频出之外，金融科技成为2016年整个金融行业的主旋律。而在今年3月15日，中国银监会主席郭树清表示，银行3.0时代已经来临，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。郭主席口中银行3.0时代仅仅是金融科技的一个缩影，一切迹象已经表明，金融科技3.0时代也已经悄悄来临。2017年金融科技将成为炙手可热的发展方向，大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技服务将从概念阶段真正落实到金融平台的日常运营层面。金融科技是采用技术手段而非单纯商业模式变化来进行金融创新，不是简单的技术复制，金融科技3.0更多的是金融与技术场景跨界的融合，尤其是信息类技术发展全面突破，以及与金融的跨界融合互联网金融生态正在发生变化，这种变化由“金融+科技”结合推进。 11111111111 金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎

https://www.360docs.net/doc/3817026788.html, 金融科技3.0时代进阶之路从整个IT技术对金融行业的推动和变革角度来看，业内专家认为至今为止金融科技经历三大发展阶段：金融IT阶段：主要是指金融行业通过传统的IT软硬件来实现办公和业务的电子化，提高金融行业的业务效率。IT公司并不参与金融公司的业务环节，IT 系统在金融公司体系内属于成本部门。代表性产品包括ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等。互联网金融阶段：金融业搭建在线业务平台，通过互联网或者移动终端渠道汇集海量用户，实现金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端等任意组合的互联互通，达到信息共享和业务撮合，本质上是对传统金融渠道的变革。代表性业务包括互联网基金销售、P2P网络借贷、互联网保险、移动支付等。金融科技阶段：金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链等最新IT 技术，改变传统金融的信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色等，大幅提升传统金融的效率，解决传统金融的痛点。代表技术如大数据征信、智能投顾、供应链金融等。大数据+人工智能未来智慧金融新标配针对平台的资产获取、风险控制、信息披露、贷后管理、逾期催收等运营需求，大数据结合人工智能，已经能够提供个性化的智能解决方案，全面降低互金信贷集中风险，进一步提高科技金融产品质量及服务效率。实际上，人工智能是基于海量数据的深度学习系统，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术，金融机构用好这两项技术，必然能为金融业务带来一轮新的增长，对于未来智慧金融而言，二者将成标配。

第3讲MATLAB数据建模方法(上)常用方法

第3讲MATLAB数据建模方法(上)：常用方法作者：卓金武, MathWorks 中国以数据为基础而建立数学模型的方法称为数据建模方法，包括回归、统计、机器学习、深度学习、灰色预测、主成分分析、神经网络、时间序列分析等方法，其中最常用的方法还是回归方法。本讲主要介绍在数学建模中常用几种回归方法的MATLAB实现过程。根据回归方法中因变量的个数和回归函数的类型（线性或非线性）可将回归方法分为:一元线性、一元非线性、多元回归。另外还有两种特殊的回归方式，一种在回归过程中可以调整变量数的回归方法，称为逐步回归，另一种是以指数结构函数作为回归模型的回归方法，称为Logistic回归。本讲将逐一介绍这几个回归方法。 3.1 一元回归 3.1.1 一元线性回归【例3-1】近10年来，某市社会商品零售总额与职工工资总额（单位：亿元）的数据见表3-1，请建立社会商品零售总额与职工工资总额数据的回归模型。表3-1 商品零售总额与职工工资总额回归方法建立他们之间的回归模型了，具体实现的MATLAB代码如下：（1）输入数据（2）采用最小二乘回归

据的散点图，这样就可以从图形上判断这些数据是否近似成线性关系。当发现它们的确近似在一条线上后，再用线性回归的方法进行回归，这样也更符合我们分析数据的一般思路。图3-1 职工工资总额和商品零售总额关系趋势图（3）采用LinearModel.fit函数进行线性回归运行结果如下：（4）采用regress函数进行回归

运行结果如下：只要根据自己的需要选用一种就可以了。函数LinearModel.fit 输出的内容为典型的线性回归的参数。关于regress ，其用法多样，MATLAB 帮助中关于regress 的用法，有以下几种： b = regress(y,X) [b,bint] = regress(y,X) [b,bint,r] = regress(y,X) [b,bint,r,rint] = regress(y,X) [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X) [...] = regress(y,X,alpha) 输入y （因变量，列向量），X （1与自变量组成的矩阵）和（alpha ，是显著性水平, 缺省时默认0.05）。输出01 ??(,)b ββ=，bint 是01ββ，的置信区间，r 是残差（列向量），rint 是残差的置信区间，s 包含4个统计量：决定系数2R （相关系数为R ），F 值，F(1,n-2)分布大于F 值的概率p ，剩余方差2s 的值。2s 也可由程序sum(r.^2)/(n-2)计算。其意义和用法如下：2R 的值越接近1，变量的线性相关性越强，说明模型有效；如果满足1(1,2)F n F α--<，则认为变量y 与x 显著地有线性关系，其中1(1,2)F n α--的值可查F 分布表，或直接用MATLAB 命令finv(1-α,1, n-2)计算得到；如果p α<表示线性模型可用。这三个值可以相互印证。2s 的值主要用来比较模型是否有改进，其值越小说明模型精度越高。 3.1.2 一元非线性回归在一些实际问题中，变量间的关系并不都是线性的，此时就应该用非线性回归。用用非线性回归首先要解决的问题是回归方程中的参数如何估计。下面通过一个实例来说明如何利用非线性回归技术解决实例的问题。【例3-2】为了解百货商店销售额x 与流通率（这是反映商业活动的一个质量指标，指每元商品流转额所分摊的流通费用）y 之间的关系，收集了九个商店的有关数据（见表3-2）。请建立它们关系的数学模型。表3-2 销售额与流通费率数据

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。希望能帮到大家。

大数据、人工智能与人类未来

大数据、人工智能与人类未来从古代猿人到现代智人，从小型部落到特大城市，从物物交换到虚拟货币，人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷，一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生，人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。未来人类进化的方向是什么？人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击？它会和人类和谐共处还是会取代人类？智能和意识如果可以分离，他们孰轻孰重？假使技术的发展使得人类大规模失业，我们到时该如何自处？在新技术的冲击下，未来商业形态又会向何处演化？一、人工智能与人类未来《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天，生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则，所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在，人类第一次有可能改变这一生命模式，进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从

人类转移到算法的同时，人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场，使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例，生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至，“一旦那些失业的人真的再无经济价值，无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献，他们便会沦为无用阶层。而到那时候，以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育，他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代，世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本，向数据经济时代的数据和算法演进。商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence）、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。与此同时，随着人工智能和生物技术的发展，社会阶层对于人工智能与人类的未来，以及对社会的影响，已经在人工智能领域研究长

大数据在金融领域的应用研究

前言近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了普惠金融发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用，中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上，成立了金融大数据应用研究组，依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动，充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势，深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来，在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，在广大成员单位的支持和配合下，积极开展市场调研，努力搭建交流平台，探索行业标准建设，开展了许多富有成效的工作，取得了积极成果。其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据创新应用案例，开展重点课题研究。 2

数据是数字经济时代的新型生产资料，基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型，发展大数据已经成为国家战略。十九大报告明确指出，要推动“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。” 金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势。随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中，得到广泛应用。涌现出一大批技术创新、业务突破的应用案例。总结来看，对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。 3

CAESAR ii 数据输入及建模

第一部分支架形式模拟 (2) 1.0 普通支架的模拟 (2) 1.1 U－band (2) 1.2 承重支架 (3) 1.3 导向支架 (3) 1.4 限位支架 (7) 1.5 固定支架 (7) 1.6 吊架 (8) 1.7 水平拉杆 (8) 1.8 弹簧支架模拟 (9) 2.0 附塔管道支架的模拟 (11) 3.0弯头上支架 (13) 4.0 液压阻尼器 (14) 5.0 CAESARII可模拟虾米弯，但变径虾米弯不能模拟 (15) 第二部分管件的模拟 (15) 1.0 法兰和阀门的模拟 (15) 2.0 大小头模拟 (17) 3.0 安全阀的模拟 (18) 4.0 弯头的模拟 (19) 5.0 支管连接形式 (20) 6.0 膨胀节的模拟 (21) 6.1 大拉杆横向型膨胀节 (22) 6.2 铰链型膨胀节 (34) 第三部分设备模拟 (42) 1.0 塔 (42) 1.1 板式塔的模拟 (42) 1.2 填料塔的模拟 (44) 1.3 除了模拟塔体的温度，还需模拟塔裙座的温度 (47) 2.0 换热器，再沸器 (48) 2.1 换热器模拟也分两种情况 (48)

3.0 板式换热器 (51) 4.0 空冷器 (52) 4.1 空冷器进口管道和出口管道不在同一侧 (52) 4.2 空冷器进口管道和出口管道在同一侧 (54) 5.0 泵 (56) 6.0 压缩机，透平 (58) 第四部分管口校核 (59) 1.0 WRC107 (59) 2.0 Nema 23 (62) 3.0 API617 (64) 4.0 API610 (65) 第五部分工况组合 (68) 1.0 地震 (69) 2.0 风载 (70) 3.0 安全阀起跳工况 (72) 4.0 沉降 (74) 第一部分支架形式模拟 1.0 普通支架的模拟 1.1 U－band

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据姓名：学号：班级：指导老师： 2015年11月13日

机器学习与大数据摘要大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起，定位更重要本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊）特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年，一代大师的毕生心血，由他本人亲手创立的特劳特公司，被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司，是全球领先的战略定位咨询公司之一，由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国，在全球24 个国家和地区设有分部，由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务，自2002 年进入中国市场以来，定位理论成功地影响了中国企业界，成为“企业家最值得一读的理论”之一，并成功培养了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前，最后一个工作日，一身深蓝色商务休闲装，新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进行了交流。最近频繁的商务出差，和各种社交活动，丝毫没国最贵战略咨询公司的未来，他心中早已有了构想。有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中，对于这家可能是目前推动第三次生产力革命在邓德隆看来，特劳特的定位理论，

正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮，走入定位绩效时代”。杰克?特劳特的创举是发现了定位理论；然后用一生的时间，把这个理论形成了非常完备的学科；再者是在各地找到了能够掌握定位理论的专家，做广泛的传播和实践；发现-完善- 推广，这是定位1.0 时代的工作。邓德隆口中的定位2.0 时代，一言以蔽之，就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方，特劳特发明的“定位”，就像瓦特发明的蒸汽机，但是只停留在煤矿里抽水，际上对于人类的改变远远不够。站在巨人的肩膀上，作为学生的他，现在是要拿着“定位”这台蒸汽机，去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论，寻找“共同创业伙伴”企业，通过共创行业典范，树立一座座丰碑，改造一个个行业：瓜子二手车，加多宝，东阿阿胶，青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”，蒸汽机一样最终推动工业革命。我们最终的目标，最终的企图心，是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来，定位理论完全具有这样的潜能，目前远远没有释放。为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标，邓德隆将自己执掌的特劳特，重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。我们不是雇佣军”。邓德隆表示，特劳特不再是简单的咨询

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce 的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A.Reduce B. HashC.Clea nD.Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B. MllibC.GraphX D.SparkStreaming 4、在数据量一定的情况下,MapReduce 是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长

B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习

8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C. 移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef 的Metadata 的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据

《探索大数据与人工智能》习题库

《探索大数据与人工智能》习题库单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

人工智能及其在金融领域的应用

人工智能及其在金融领域的应用当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。下载论文网人工智能概述定义人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。主要技术及应用人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的

相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。发展历程按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段：第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发

大数据和人工智能哪个好

大数据时代带或了大数据这个行业，同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看，大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析，商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。随着大数据的发展，可能有些机器人做的特别像人类，那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词，只要它的关节够灵活，表情够丰富，而且它可以24小时给你表情不休息。微博已经出现换脸技术，要是没看过原来的版本，你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的，特别是重复性劳动行业。但是用脑子的行业是不会被淘汰，这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑！因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败

了，是因为围棋有规律可循，有规律的东西机器都好学，无规律的不好学。学数据分析，你肯定要了解一个行业的本质，但是这个本质是会一直变的，可能这个行业今天是这个情况，可能过两三年它又发展到另外一个阶段，这个是机器无法预测的。但假设机器可以预测，假设机器智能到一定程度可以自主学习，机器的特点是往优化的的方向去做，但是人类社会并不是，人类社会是谁厉害就听谁的，就像我们国家出现过那么多的朝代，我们都是听从那个朝代的老大的，我们自己也不知道下一个老大是谁，所以人类的发展是不可预测，它有必然性也有偶然性。说完了数据分析，那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些说起人工智能，人们往往会想到智能家电，智能家居，机器人等。其实，你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说，人工智能是大数据的更深层次的应用。我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人，其实，人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现，在你浏览一些网页的时候，你会发现在页面的某一角落，出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时，页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时，你的页面和其他人的也不一样，系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好，统计了你的浏览记

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用随着移动互联网技术不断向纵深发展，金融科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，在此背景下，银行如何积极参与金融科技创新，打造“智慧银行”，抓住金融科技新机遇，是银行业转型发展关键。本文从加快数据基础设施投入，提升技术开发和数据处理能力，提升组织和运营能力等方面，探讨“大数据+人匸智能”在银行转型发展中的应用。一、“大数据+人工智能”发展背景随着移动互联网技术不断向纵深发展，信息科技从产业基础走向产业核心，以“大数据、人工智能"为代表的现代信息科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，金融科技正在逐步成为催化金融行业改革创新的重要驱动力和牵引力。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向203。年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，标志着人工智能的发展进入全新阶段并上升为国家战略。在此背景下，北京银行持续加快转型步伐，在"科技引领"的战略指导下，提出以“智慧数据”“智慧渠道”“智慧服务”为支撑，着力打造“智慧银行”的建设目标。依托大数据、人工智能技术，深入数据价值链核心，

从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，引领传统业务模式变革，用创新的理念与行动，主动拥抱“大数据”时代，驱动转型发展的引撃全面升级。二、加快“大数据+人工智能”能力建设在战略层面，顺势而为，做到“三个注重”:注重数据分析、注重数据挖掘、注重数据営销；实现“三个提升”：一是提升在战术层面，从数据来源、分析手段、交付模式等方面入手，“以数为尺、聚数为擎、变数为宝”，不断提升银行在当前市场环境下的核心竞争力。一是开渠引水，加强内外部数据的结合运用，实现银行数据资产增值。大数据时代下的企业核心资产就是数据，银行大数据平台在今年构建了外部数据平台。通过对接第三方数据，可以找准实体经济需求的重点领域和关键环节，促进客户需求与金融供给高效对接，解决提供金融服务时信息不对称的痛点。二是开拓创新，探索机器学习算法的落地实现，提升银行风险防控能力。将分类、聚类、时间序列等业内经典机器学习算法应用于行内各业务场景。区别于传统的基于语义规则与业务经验的事后判断，算法模型能够基于历史数据的分布及特征，针对可能发生的风险事件进行事前预警。三是顺应时代，结合大数据客户全景视图，探索精准营销新模式。在利率市场化的环境下，银行需要思考如何

探索大数据和人工智能-97分

以下不是大数据特征的是？ A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快以下不是非结构化数据的项是？ A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？ A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？ A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？ A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解以下哪种学习方法不属于人工智能算法？ A.迁移学习

B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？ A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融以下用到语音识别技术的应用包括： A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有： A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的？ A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？ A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指？ A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型

C.集群计算资源管理框架

探索大数据和人工智能题库

序号题型试题参考答案以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用？ 1单选A. 精准广告 A B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 IBM提出的大数据 5V特征包括（）、更快（Velocity）、更多（ Variety ）、更值钱（Value）和更真实（ Veracity ）。 2单选A, 更有效B B.更大（ Volume） C.更充分 D.更直观下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是（）？ 3单选 A. 100TB 数据中有 50TB有效数据B B.1TB 数据中有 1KB有效数据 C.100PB数据中有 100PB有效数据电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，这两项优化是下列选项中的哪两个？ 4多选A. 网络速度的优化 BC B. 基础设施建设的优化 C. 网络运营管理和优化 D. 并发性的优化世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告（第13版）》，通过该报告，各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有 5多选重大意义？ABCD A. 推动经济发展 B. 改善公共服务 C. 增进人民福祉中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做（） 6单选 A. 九天A B. OneNET C. 移娃自然语言处理难点目前有四大类，下列选项中不是其中之一的是？ 7单选A. 机器性能 A B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 Alpha Go 是第一个击败人类职业（）选手的人工智能程序。 8单选A. 国际象棋 B B. 围棋 C. 中国象棋 D. 五子棋人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发展？ 9多选 A. 健康ABD B. 教育 C. 探索太空人工智能关键技术的基础设施中包含下面哪两项？ 10多选 A. 算法框架AB B. 基础硬件 C. 人员

大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战作者：盛瀚北京银行，长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。摘要：本文对大数据在金融行业的应用发展进行分析，阐述大数据的特征和发展趋势，结合金融行业特性介绍数据类型、技术实现和相关应用及场景案例，同时从数据增长、数据保障、数据标准和数据人才四个方面描述了大数据金融存在的挑战。关键词：大数据，金融 1.大数据概述 1.1.什么是大数据大数据（Big Data）是一个宽泛的概念，业界没有统一的定义，大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日，近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。 1.2.大数据的特征大数据不仅有传统数据定义的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety），还包含了更重要的第四个V，价

值（Value）。阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，在原有4V基础上增加了真实性（Veracity）特征，包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性，如图1所示。图1大数据体系架构框架5V特征 1.3.大数据的发展趋势随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据成为全球IT 支出新的增长点，如图2所示。Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。

人工智能中大数据技术的应用分析

新材料与新技术化工设计通讯 New Material and New Technology Chemical Engineering Design Communications ·64· 第44卷第7期 2018年7月 1 人工智能中大数据技术应用的目的及意义在现代科学技术的迅速发展下，人工智能在目前的人类日常生活中得到了更高的关注热度并被广泛应用。人工智能技术是通过对人类智能活动的规律分析发展而来的，在机器人、控制系统和仿真模拟等领域都有着较高程度的应用，而在这一技术当中应用大数据技术可以挖掘大量数据中的内在规律，通过对数据的分析与总结可以找出一些发展规律，并完成数据转化为知识和知识再转化为大数据，从而推动人工智能技术进一步的发展。 2 大数据技术应用的关键点 2.1 收集数据随着计算机技术的不断发展，数据信息的数量越来越庞大，平均增长速度已经达到了每年50%，这使得数据的收集工作变得相当繁琐，而应用大数据技术则可以解决这些难题，传统信息技术的发展得到了转换，在查找或者分类方面的数据处理工作，应用大数据技术可以节约大量的人力和物力资源，并且通过人工智能来读取所收集的数据，实现数据处理的智能化，可以让人工智能的精准度得到进一步提升。 2.2 存储数据存储大数据主要是通过对并行数据库的应用，这种方法应用广泛，并且性能作用都比较高。通过对人工机器人的利用，可以将原有数据块中比较有价值的信息提取出来，与智能机器人相融合，而没有价值的数据块则可以直接删除，在这样的情况下，就有了更多的存储空间可以利用，并且机器人在吸收了核心数据后让大数据储存的风险也得到了有效的降低。 2.3 表示和检索以及随机访问数据大数据的特性使得数据表示非常的复杂麻烦，在传统的数据管理系统中进行数据检索时，系统会在不同的服务器中对检索的关键词进行平行搜索，但是这并不方便进行对大数据的处理工作，查找出的信息结果也没有达到用户的预期理想效果，为了解决这些问题，必须要转变现有的方式，比如说有些用户会利用HDFS 系统来进行大数据信息开源，这种系统是属于Apache Hadoop 框架之下的，通过这种系统应用可以让大数据的随机访问目标实现。 2.4 使用数据和挖掘数据在使用和发展大数据技术的过程当中，必须要注重对大数据的挖掘，通常的数据库都具有规模大、信息不全面和随机性强的特点，要在这种数据库中提取出一些有价值的信息，可以让企业和个人在行业或者生活当中遇到的风险概率得到有效降低，并且保障企业和个人决断的科学性和正确性。 3 人工智能领域中大数据技术的使用各种数据的涌入使得人们逐渐进入了大数据时代，尤其是在人工智能领域中，大数据发挥着重要的作用[5]。 3.1 智能机器人对人工智能机器人的感知层面、操作层面以及认知层面等进行设计，可以让机器人帮助老人以及儿童找出需要的号码，为用户播放音乐，同时为用户提供与之相关的实时信息等，通过人工智能和大数据的融合，能够让机器人做出类似人类大脑的决策。通过信息传感器收集数据，利用模式识别引擎分析大数据的结构化以及系统化，设定人工智能机器人的学习技能时，采用数据以及学习算法对其进行完善，在操作过程中使得相对应的训练资料数据随之增多，随着神经元节点的增多，加强了智能机器人的语义识别。 3.2 智能制造针对于智能制造而言，其中包含了智能制造系统以及智能制造技术两方面，在进行制造的过程中，可以进行推理、分析以及决策等相关的智能活动，通过智能制造，对自动化的理念进行了创新，使其更加的智能化、高度化以及柔性化。大数据则是制造业的基础，在智能化制造以及定制的相关平台，都离不开大数据的支撑。 3.3 智能电网大数据技术可以应用于各个电网环节，通过对用户用电情况的分析来完善对电网的配电和供电计划，并且让网络监控更加完善，使供电具备更高的可靠性，当智能电网在人民生活当中应用更加广泛时，智能电网大数据服务的发展会更加全面高效，国家的电网效率也能够得到更进一步的提升。4 结束语在大数据时代人工智能技术飞速发展的背景下，应用和推广人工智能技术必须要认识到其现有的局限性，并通过与人们的实际生活生产情况的结合，采取相应的改进和完善措施，找到正确有效的发展人工智能技术的路径，使人工智能技术可以与社会的发展相适应，从而通过对大数据技术的利用来为人类生活提供更优质的服务。参考文献 [1] 闵锐.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新与应用，2016，（36）：98.[2] 陈岭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].环球市场，2016，（32）：34.[3] 李艳旭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].农家参谋，2017，（16）：112. 摘　要：首先分析了人工智能中大数据技术应用的目的和意义，其次阐述了大数据技术应用的关键点所在，然后总结了人工智能领域中大数据的使用，旨在通过对大数据时代人工智能发展的分析与探讨，促进人工智能的发展和应用。关键词：人工智能；大数据技术；技术应用中图分类号：TP18；TP311.13 文献标志码：A 文章编号：1003–6490（2018）07–0064–01 Application Analysis of Big Data Technology in Artificial Intelligence Gao Ta ，Chen Yong-tao ，Meng Lian-xing Abstract ：The article ?rst analyzes the purpose and signi ?cance of the application of big data technology in arti ?cial intelligence.Secondly ，it discusses the key points of the application of big data technology.Then it summarizes the use of big data in the ?eld of arti ?cial intelligence.It aims to pass the era of big data.The analysis and discussion of arti ?cial intelligence development promotes the development and application of arti ?cial intelligence. Key words ：arti ?cial intelligence ；big data technology ；technology application 人工智能中大数据技术的应用分析高?塔，陈勇涛，孟连星（河北农业大学信息科学与技术学院，河北保定?071000）收稿日期：2018–04–12作者简介：高塔（1996—），女，河北廊坊人，本科在读，主要研究方向为人工智能。