一、人工智能应用在金融方面可以有哪些提升？

工作效率大幅度提升，准确率提升，方便丶实用丶灵活快捷，节省了大量的人力物力，使金融系统的效力有了很大的提升。

二、人工智能金融最好的方向？

人工智能在金融领域的发展前景非常广阔。以下是人工智能金融最好的方向：

1. 风险管理和欺诈检测：人工智能可以帮助金融机构更准确地评估和管理风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。同时，人工智能技术也可以用于欺诈检测和预防，提高金融安全性。

2. 个性化金融服务：人工智能可以通过分析大量的数据和用户行为，提供个性化的金融服务和产品。通过智能推荐和定制化建议，金融机构可以更好地满足客户的需求，提高客户满意度和忠诚度。

3. 自动化交易和投资决策：人工智能技术可以用于开发自动化的交易系统和投资决策模型。通过机器学习和大数据分析，金融机构可以利用人工智能算法进行准确的市场预测和交易执行，提高交易效率和投资收益。

4. 金融服务的智能化：随着智能语音助手和聊天机器人的发展，金融机构可以利用人工智能技术提供更便捷和智能化的客户服务。客户可以通过语音或文字与机器人进行交流，查询账户信息、完成交易等。

5. 风险模型和预测：人工智能可以帮助金融机构构建更精确和准确的风险模型和预测。通过机器学习和深度学习算法，金融机构可以识别并预测潜在的风险和市场趋势，提高决策的准确性。

尽管人工智能在金融领域的发展前景广阔，但也面临一些挑战，如数据隐私和安全性、不确定性和解释性等问题。然而，随着技术的不断进步和金融行业对人工智能的不断探索，可以预见人工智能在金融领域的应用将会得到更多的发展和应用。

三、人工智能可以运用在哪些领域？

随着移动互联网进入3.0阶段，“智慧化”移动办公已经成为新的发展趋势和主要需求。AI技术的发展正在不断带来移动办公的新体验，移动终端拥有的丰富传感器也给智能化移动场景带来无限可能，更好提高办公效率。

AI 移动应用4大能力引擎

AI关键领域技术主要包括三大类：智能语音技术（语音识别、语音合成、声纹识别、语音评测等）、自然语言处理（文本分类、信息抽取、情感分析、机器翻译等）、计算机视觉（图像分类、目标检测、目标跟踪、图像分割等），其在智慧政务、智慧教育、智慧医疗、智慧城市、智能汽车等方方面面都有应用，本文主要分享语音识别、图像识别、人脸识别、语音合成这4个能力引擎在政务行业的应用。

语音识别

语音识别是将一段语音信息转换成相对应的文本信息，也是在移动应用中最广泛的AI技术之一。通过移动端的话筒将各种语言信息解码为设备可以理解的文字指令，APP通过对指令的解析来做相应的操作。在政务移动办公领域有唤醒应用、语音输入公文办理意见、自动记录会议纪要等应用场景。

语音合成

语音合成是利用深度学习技术将文字合成音质饱满人声的技术。通过与“语音识别”技术相结合，用户不仅能使用语音向移动应用发送指令，也能听到来自语音合成技术发出的真实人声，实现移动设备和人无缝的沟通。在政务移动办公领域有语音办公助手、语音播报等应用场景。

图像识别

图像识别是利用移动设备对图像理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，通过移动端的前后摄像头采集、识别图像信息。在政务移动办公领域有自动识别公文拟文图片信息以自动填写公文表单、自动提取身份证用户信息等应用场景。

人脸识别

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。移动端摄像头采集人脸信息，通过活体检测鉴别使用者与身份证照信息，杜绝账号冒用现象。在政务移动办公领域有登陆认证、在线签约、实名认证等应用场景。

AI技术赋能移动应用场景

场景一：语音办公助手，让政务办公更便捷

智能语音办公助手主要是通过引入语音识别及语义分析技术，让其能“识别、听懂”我们发出的指令，形成“你说我做”的场景，如语音唤醒、查天气、拨打电话、签到、搜应用等。智能语音办公助手，“让政务办公更便捷”。

场景二：用短语音识别，让公文办理更高效

为解决公文办理中手动书写效率地下、手机键盘输入繁琐的问题，引入短语音识别技术。只需要语音说出公文办理意见、想要搜索的案件，应用会自动输入、查找。用短语音识别，“让公文办理更高效”。

场景三：实时语音识别，让会议记录更轻松

整理会议纪要不仅较为困难而且工作量极大，而引入AI实时语音识别技术可轻松解决此问题，而且实现了全内容记录及实时整理会议纪要。实时语音识别，“让会议记录更轻松”。

场景四：人脸识别核身，让实名核身更可靠

在不动产登记、公共住房租赁等取证、合同签订场景中，为避免不必要的纠纷，需要严格核实当前取证、签约人的身份信息，而人脸识别技术的引入，将有效确保身份真实、真人本人操作。人脸识别核身，“让实名核身更可靠”。

场景五：人脸识别认证，让用户认证更可信

传统用户名+密码及外设U盾的认证方式，存在易破解、难记忆、不便于保存等问题；而人脸识别认证方式是采用生物样本如人脸、虹膜、指纹等具有唯一性的3D特征进行比对识别的认证方式，避免照片欺骗认证，此认证方式具有非接触性、稳定性好、难仿冒等优点。人脸识别认证，“让用户认证更可信”。

四、人工智能运用在K12教育大家怎么看？

注：利益相关者。

2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》中提到：“人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新生态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。”

人工智能遇上教育，会产生什么化学反应呢？

人工智能运用于K12教育，可以分2条思路来看，一是运用人工智能技术，引领教育系统性变革，比如说智能化感知，智能化的教育评价，智能化推荐数字教育资源，实现个性化学习等，即人工智能技术在各类教育场景的应用；二是进行人工智能教育，简单点就是中小学生接受人工智能相关内容的学习，人工智能理论、计算思维、编程等等，即学习与人工智能相关的知识技能。

个人认为，随着人工智能技术的发展，AI+教育是ing了，正在进行中。

（温馨提醒，以下涉及到政策，已经尽量简化但还是会无聊，适合在睡眠前服用。）

一、政策环境：国家强调发展智能教育，主动应对人工智能技术发展带来的新机遇新挑战

教育信息化2.0行动计划是顺应智能环境下教育发展的必然选择，人工智能将深刻改变人才需求和教育形态。纵观教育部发布的各类相关政策，感兴趣的可以看回这几份政策文档，《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》、《国家教育事业发展“十三五”规划》、《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》、《教育信息化“十三五”规划》，当前我国强调发展智能教育，主动应对新技术浪潮带来的新机遇和新挑战。人工智能与教育的深度融合，正在推动教育教学、管理和服务的改革创新，推动教育生态重构，引领教育的系统性变革。

《教育信息化2.0行动计划》中要求构建智慧学习环境，推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用。又如《教育部办公厅关于“智慧教育示范区”建设项目推荐遴选工作的通知》、《关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》等文件中强调要推动应用智能教学助手和智能学伴，提高教与学的效率，创新教育教学。还有教育部各类政策里频繁提到的精准教学、数据治理、精准扶贫等等，其实都离不开人工智能技术。

K12的学生们学习人工智能教育：《新一代人工智能发展规划》明确要在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。9月份教育部“智慧教育示范区”项目启动会，8个示范区汇报了各自的建设重点，明确开设中小学内开设人工智能教育课程的已有2个：

1.广州：7项重点工程中的实施AI+ 新工程，要在全市约100 所学校开展人工智能教育课程实验工作。（没记错的话，7月广州就已经在整人工智能课程实验校的事儿了，中小学共一百多所实验校。）

2.武汉：要实施中小学校课堂改革行动，全市中小学100%开设人工智能课程。

3.北京东城区：建立青少年信息素养教育学院，培养学生创新意识、创新思维和创新能力，搭建学生创新作品展示平台，引领青少年探索人工智能技术领域。

二、市场空间：教育信息化整体市场规模大，人工智能教育企业关注度迎来一波新的增长机会点

根据联合国教科文组织发布的《教育中的人工智能：可持续发展的挑战与机遇》预测，人工智能教育可能在未来10年呈指数性增长。

根据前瞻产业研究院发布的《中国智慧教育行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》，数据显示2013年以来教育信息化行业处于快速发展时期，2018年中国智慧教育市场规模约为5320亿元。智能教育作为教育信息化行业里的一块蛋糕，情况如何呢？

从亿欧智库统计的全球人工智能教育企业融资情况来看，我国对于人工智能教育的总融资金额和融资数量领先全球。

同时，相比于其他国家，中国的人工智能教育企业更年轻化。

三、技术环境：成熟技术不断向教育领域“蔓延”

（这个版块我是最没有话语权的，就不误人子弟了=）

与发展人工智能教育相关的，个人比较关注的技术点：大数据、脑科学等。推荐一个我很喜欢的知乎用户 @YJango

市面上有不少打着人工智能旗号的K12教育科技产品，有硬件，也有软件、服务等。从教育场景的应用情况来看，主要就1.单点的、零散的教学辅助类应用，比如我们耳熟能详的拍照搜题；2.智能化教学分析/评价，相对而言比较系统化吧，收集的基础数据也更多一些；3.更高阶的是实现孔夫子的“因材施教”，比如自适应学习系统。

尽管人工智能教育还有许多问题，但我始终坚信，恰到好处地运用技术，可助推教育更好地发展。与君共勉。

五、人工智能和金融哪个前景好？

人工智能更有发展前景。

伴随着 AI 技术发展，人工智能的应用已广泛渗透到金融行业中且日渐成熟，推动多种金融行业的深刻变革，比如银行业、保险业、资本市场等。

比起其他行业来， AI 技术在银行业的应用更为成熟。近年来国内外多家银行都忍不住试水人工智能， AI 应用早已经贯穿在了庞大的银行业业务体系中，覆盖公司业务与零售业务，从产品开发、营销与销售、风险管控与审核，到客户管理与服务……

六、人工智能与金融科技的关系？

人工智能是金融科技的技术基础，金融科技很大程度上依赖人工智能来推动。

传统金融已经被金融资本玩到了极致，已经很难有创新的空间。在过去很长一段时间里，华尔街们因为缺少新的技术支持，金融服务创新已陷于停滞，直到人工智能的出现。除了行业内那些不为人知的技术应用外，普通人所能接触到的，由人工知能推动的金融创新有电子支付、小额个人信用金融服务等等。

七、人工智能怎样预测金融市场？

人工智能可以通过以下几种方式来预测金融市场：

1. **数据分析**：人工智能可以分析大量的金融数据，包括历史价格、成交量、基本面数据等，以寻找模式和趋势。通过机器学习算法，它可以识别这些模式并进行预测。

2. **自然语言处理**：自然语言处理技术可以用于分析金融新闻、分析师报告和社交媒体等文本来源，以获取有关市场情绪和趋势的信息。

3. **深度学习**：深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），可以处理时间序列数据，例如股票价格走势。这些模型可以学习市场的动态和模式，并进行预测。

4. **模型融合**：人工智能可以结合多种模型和算法，例如基于规则的模型、统计模型和机器学习模型，以提高预测的准确性。

5. **实时监测和更新**：人工智能系统可以实时监测市场数据，并根据新的信息更新预测模型。

然而，需要注意的是，金融市场是非常复杂和不确定的，预测市场是一项具有挑战性的任务。尽管人工智能在预测金融市场方面取得了一些进展，但它并不能完全准确地预测市场的未来走势。此外，市场受到许多因素的影响，如经济和政治情况、突发事件等，这些因素可能超出了人工智能的预测能力。

人工智能在金融领域的应用可以提供有价值的信息和辅助决策，但投资者应该始终保持谨慎，并结合其他的分析和研究方法来做出投资决策。金融市场预测仍然存在风险，并且不能保证准确性。

八、人工智能 金融犯罪

随着信息技术的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到金融领域，为金融行业带来了前所未有的便利与挑战。人工智能的应用为金融交易、风险管理、数据分析等方面提供了新的思路与解决方案，然而与此同时，金融犯罪也在利用人工智能技术加大犯罪分子对金融体系的侵害。

人工智能在金融领域的应用

人工智能技术在金融领域的应用愈发广泛，例如利用大数据与机器学习技术进行风险评估、预测市场走势、自动化交易等。通过深度学习算法的应用，金融机构能够更准确地分析客户行为模式与市场趋势，为投资决策提供更为可靠的依据。

另外，人工智能技术还被应用于欺诈检测领域，通过分析海量数据来识别可疑交易模式，提高金融机构对欺诈行为的识别与防范能力。这种技术的应用不仅提高了金融安全水平，也减少了金融机构的损失。

金融犯罪与人工智能的结合

然而，人工智能技术的发展也为金融犯罪分子提供了新的犯罪手段与机会。利用人工智能技术，犯罪分子能够更为隐蔽地进行欺诈行为，例如利用机器学习算法来伪造交易数据、操纵市场价格等。

金融犯罪分子通过利用人工智能技术的高效性与智能化，不仅使得金融机构的风险管理更加困难，也增加了金融机构遭受损失的可能性。因此，加强对金融领域的人工智能技术应用监管显得尤为重要。

加强金融领域的人工智能监管

为了应对金融犯罪与人工智能技术相结合的挑战，金融监管部门需要加强对人工智能技术在金融领域的监管力度。通过建立完善的监管框架与技术审核机制，监管部门能够更好地监控金融机构的人工智能技术应用情况，及时发现并应对潜在的风险。

同时，金融机构与科技公司也需要加强内部管理与合规意识建设，加大对人工智能技术应用的合规性审核与风险评估力度。只有在全社会共同努力下，才能有效遏制金融犯罪与人工智能技术结合带来的风险。

未来展望

随着人工智能技术的不断发展与应用，金融领域也将面临着更为复杂的挑战与机遇。金融犯罪与人工智能技术的结合将是一个长期的斗争过程，金融监管部门与金融机构需要保持警惕，加强合作与信息共享，共同应对新形势下的挑战。

只有全社会共同努力，才能建设一个更加安全、稳定的金融生态环境，让人工智能技术为金融发展与社会进步提供更大的助力。

九、人工智能 消费金融

随着科技的不断发展和进步，人工智能已经深入到人们生活的方方面面，其中之一便是消费金融领域。人工智能技术在消费金融中的应用正逐渐改变着传统金融服务的模式，为消费者和金融机构带来了诸多便利和效益。

人工智能在消费金融中的应用

人工智能技术在消费金融领域的应用可以说是方兴未艾，从智能风控、智能客服到智能推荐等方面，都取得了不俗的成绩。在智能风控方面，通过人工智能技术的大数据分析和风险识别，可以更精准地评估和控制消费者的信用风险，降低金融机构的不良贷款率。而智能客服则通过智能语音识别和自然语言处理技术，提高了金融服务的响应速度和服务质量，让消费者能够更便捷地获取所需信息。此外，智能推荐系统则可以根据消费者的行为数据和偏好，为其推荐个性化的金融产品和服务，提升消费者的满意度和忠诚度。

人工智能技术带来的益处

人工智能技术在消费金融中的应用不仅提升了金融服务的效率和质量，也为金融机构带来了诸多益处。首先，人工智能技术的应用降低了金融机构的风险成本，通过智能风控和数据分析，减少了不良贷款的风险，提高了贷款的准确性和及时性。其次，智能客服系统的引入，降低了金融机构的人力成本，提高了客户服务的水平和满意度。再者，智能推荐系统的使用，提升了金融产品的销售量和营销效果，为金融机构创造了更多的商机和利润。

除此之外，人工智能技术的引入还为消费者带来了便利和收益。消费者可以通过智能手机App、智能客服机器人等渠道，随时随地获取金融信息、进行交易操作，极大地提升了金融服务的便捷性和灵活性。同时，智能推荐系统的个性化推荐让消费者更容易发现适合自己的金融产品，提高了理财的效率和收益率。

人工智能技术的未来发展

随着人工智能技术在消费金融中的广泛应用，其未来发展前景也备受期待。未来，人工智能技术将在消费金融领域继续发挥更加重要的作用，我们可以期待更多的创新和突破。例如，随着深度学习和增强学习技术的不断进步，智能风控系统将更加精准和智能，金融机构的信用评估和风险管理将变得更加高效和可靠。另外，随着智能推荐技术的不断优化，消费者将能够享受到更加个性化、精准的推荐服务，帮助他们更好地实现理财目标和需求。

总的来说，人工智能技术在消费金融领域的应用正在为消费者和金融机构带来诸多益处和便利，提升了金融服务的智能化和个性化水平，也为金融科技的发展开辟了新的空间。随着技术的不断创新和完善，相信人工智能将继续改变着我们的金融服务，让我们的生活变得更加便捷和智能。

十、金融分析人工智能

金融分析中人工智能的应用

随着金融市场的快速发展，金融分析成为了至关重要的一环。而人工智能技术的应用，为金融分析带来了前所未有的变革。在这篇文章中，我们将探讨人工智能在金融分析中的应用。

背景介绍

金融分析是指通过各种数据和指标，对金融市场和公司进行评估和分析，以制定合理的投资策略。传统的金融分析方法通常基于人力，需要大量时间和精力进行数据收集、整理和分析。而人工智能技术的出现，为金融分析提供了新的方法和手段。

人工智能在金融分析中的应用

1. 量化分析：人工智能可以通过算法和模型，对大量的数据进行分析和挖掘，从而发现隐藏在数据背后的规律和趋势。这为金融分析提供了更加客观、准确的数据支持，有助于提高投资决策的准确性和效率。

2. 风险控制：人工智能可以通过对历史数据的分析和预测，对市场风险进行预警和监控。这有助于投资者提前采取措施，减少风险损失。同时，人工智能还可以通过对交易数据的分析和挖掘，优化交易策略，提高投资收益。

3. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，可以通过不断学习和优化，提高金融分析的准确性和效率。通过机器学习技术，金融机构可以更加精准地识别市场趋势和客户需求，制定更加符合市场需求的投资策略。

结论

人工智能在金融分析中的应用，不仅提高了金融分析的效率和准确性，也为投资者提供了更加多元化的投资策略。未来，随着人工智能技术的不断发展，其将在金融领域发挥更加重要的作用。