大数据金融与金融大数据1

互联网金融与大数据分析

互联网金融与大数据分析现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。作为一个大学生，我想先谈谈我眼中的大数据。最早接触“大数据”这个词，是我在高中的时候，那时候会用空闲时间玩一个名为《英雄联盟》的网游，相信现在大学生也有很多在玩这款游戏。我讲到这个游戏，是因为我在这个游戏里看到了大数据。那时候，有人会利用大数据技术，做个调查，把玩游戏的各个阶段的人，玩游戏用的各种手法统计起来，每周做一次，统计本周各个游戏人物的胜率，登场率，各个物品的使用率，从而来预测下周的打法走势，预测新的战术。这就是我最早接触的大数据技术的应用，当时我就感到很神奇，原来数据还可以这么用，原来通过大量的数据进行就可以进行精准的预测。在接触大数据之前，我想很多同学应该都有和我一样的疑问，为什么网页推广的商品就是我想买的，为什么网页推广的新闻和链接就是我想了解的。通过大数据技术来看，这个现象很容易解释。我们都会用搜索引擎，比如，当我们搜索“什么牌子的花露水好用时”系统就采集的我们的数据，通过数据，了解到我们想要买花露水，这时候网页推广的商品就变成了花露水。相比大数据时代之前，网页推广的广告可能会另我们很烦，但是有了大数据技术，推广的商品正是我们需要的，我们也就对广告的不爽少了很多。《大数据时代》这本书里有一个这样的例子，谷歌可以预测一种流行的传染病在何时何地爆发，而且可以精准到特定的地区和州。谷歌通过搜集2003到2008年期间爆发传染病时当地人用谷歌的搜索引擎留下的数据，整理相关热搜词条。在传染病爆发之前，如果某个区域也有很多人搜索这些词条，就可以预测出该地区将会爆发传染病。大数据时代还对传统的商业模式有很强的冲击，大数据带来的是一场变革，在数据面前，一起规律都有迹可循。利用数据里规律，可以带到意想不到的效果。就如同华尔街的“你开心他就买你焦虑他就抛”利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著——当年第一季度，公司获得了7%的收益率。对于互联网金融，大数据分析的作用也是巨大的。以下我就浅谈一下大数据分析在互联网金融中的应用。

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/488510814.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/488510814.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。

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.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 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

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。

互联网金融的概念与特点

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互联网金融的概念与特点一、概念（1）当互联网企业介入金融行业所开展的业务，包括互联网企业通过互联网平台开展的结算、小微贷款、标准化金融产品销售、信息中介等金融业务，就构成了互联网金融。互联网金融在缓解信息不对称、提高交易效率、优化资源配置、丰富投融资渠道等方面有别于传统金融。互联网金融不是金融与互联网的简单结合，而是现代金融创新与科技创新的有机融合。李博、董亮（中国人民银行金融研究所李博、北京市金融工作局董亮 )将互联网金融分为传统金融服务的互联网延伸、金融的互联居间服务和互联网金融服务三种模式。他们认为，互联网延伸是一种广义上的互联网金融,电子银行、网上银行、手机银行都属于这一范畴；互联居间服务应用模式有第三方支付平台、P2Ｐ信贷、众筹等;金融服务多为互联网企业向金融业的渗透,如小额贷款公司、基金保险销售平台等。互联居间服务和金融服务可划为狭义上的互联网金融。吴晓灵（中国人民银行原副行长、国家外管局原局长，著名经济学家）认为，互联网金融应包括四个方面：一是与电商相结合的结算业务，二是基于销售信息的小微贷款业务,三是基于支付账户的标准化金融产品销售，四是借贷双方的信息平台,目前得到监管的是与货币运动关系密切的结算业务。谢平（谢平,１955年生,中国人民银行研究生部教授、博士生导师，南开大学、南京大学、武汉大学等多家大学兼职教授）按照互联网金融形态，在支付、信息处理和资源配置三大支柱上的差异，将其划分为传统金融的互联网化、移动支付和第三方支付、互联网货币、基于大数据的征信和网络贷款、基于大数据的保险、P2P 网络贷款、众筹融资、大数据在证券投资中的应用等八大类。高汉（2014)根据互联网的主要功能,将互联网金融分为支付结算类、融资类和投资理财保险类等三类。 ——摘自于《金融论坛 2014年第7期（总第22３期)》中国互联网金融的风险与监管研究——魏鹏 (2）互联网金融是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工

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

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客观性问题的重要作用凸显出来。有价值大数据汇聚具备的特点有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键：一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，

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

互联网金融与大数据技术应用

互联网金融与大数据技术应用对于互联网金融，互联网行业和传统金融行业的观点往往大不相同，前者认为互联网是重点，金融不过是下一个即将被颠覆的特定行业而已，只是由于金融行业的高门槛和严监管，颠覆进程会比较曲折；后者则认为金融有自己完全不同的逻辑，信用和风险是难以逾越的门槛，护城河高筑，互联网金融只能在互联网企业的一亩三分地里自娱自乐。但是对于大数据，二者却难得的表现出空前一致。在10月30日召开的IFC1000 全球金融峰会上，金融人士异口同声宣称大数据是互联网金融的最大亮点，因为大数据在解决金融核心问题——信评和风控——上拥有传统方法所不具备的显著优势和光明前景，是金融业“真正”互联网化的必由之路。而随后粉墨登场的互联网人士（多为P2P借贷从业者和网络征信从业者）亦纷纷发表演讲，介绍了自己在大数据审贷与信评方面的切身体验。一时间，星座与IP齐飞，表单共图谱一色。听得笔者终于——睡着了。出现这种惊人的一致毫不奇怪，因为本次会议的主题就是“大金融大数据大战略”，中心思想明确，“大数据”是出现在所有嘉宾发言中的关键词。但是，到底大数据在当前的互联网金融中应处于何种地位，笔者认为颇存在可供探讨之处。任何对数据领域有一定了解的人都知道，大数据不是一个新鲜概念，它曾经被披上各种各样的外衣，有过各种各样的梦想。从最早沃尔玛啤酒与尿片的故事，到最近的精准营销和无人驾驶，数据分析确实存在成功应用的案例，并日益融入日常生活与商业决策。但是数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。数据源于对现象与行为的离散采样，是客观世界的数字化投射，这一投射是否准确取决于我们搜集、获取、整理数据的方式、频率与维度。能否从数据中发现未知的、有价值的信息与规律，并非取决于数据本身和算法，更多取决于“人”，取决于“人”对现象与行为的认识，以及把认识叠加于数据的采集与分析之上获得的数据洞察。绝大多数的算法和模型只是结果，是人的认识与洞察的形式化表现。计算能力和智能技术的发展，为人们提供了更好的数据整理与分析工具。大数据的4个V（或者5个V）突出了数据处理难度的增加，即使它们天然蕴含有更有价值的信息，却不意味着信息获取成本的降低，更不意味着（在当前数据获取与处理能力的制约下）数据就是一切。而无论P2P借贷数据，还是网络征信数据，很难相信它们的体量能有多大，变化速度能有多快，从而能够沾上理论界所谓大数据的边，进而需要动用大数据的技术与手段。

人工智能就是数据分析吗

人工智能就是数据分析吗关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科?我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。人工智能与预测分析的关系让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地适应这些界限。在它的核心，预测分析当然是预测某种东西的。谁会买?某些设备会坏吗?哪种价格能使利润较大化?这些问题中的每一个都可以通过以下熟悉的工作流来解决：首先，我们确定一个希望预测和收集关于该度量或状态的历史信息的度量或状态。例如，确定数百万名顾客中哪些人对过去的营销活动作出了反应。接下来，我们收集可能与预测我们的目标相关的更多数据。例如，每个客户的过去的支出，人口概况，等等。然后，我们通过一个或多个算法传递数据，这些算法试图在目标和附加数据之间找到关系。通过该过程，创建一个模型，如果向其输入新数据，就会产生预测。如果顾客有这份资料，她将有何反应?如果我们在这一点上定价，我们将会有多大的利润? 人工智能过程中遵循的目标和步骤是相同的。让我们看两个例子。以图像识别为例。首先，我们识别了一堆猫的照片。然后，我们拿了一堆非猫的照片。我们通过对图像的深度学习算法来学习准确地预测图像是否是一只猫。当得到一个新的图像

时，模型将以图像是猫的概率来回答。听起来很像预测分析，不是吗? 现在让我们考虑自然语言处理(NLP)。我们收集了各种各样的陈述，这些陈述都包含了我们关心的特定含义。我们还收集了广泛的其他发言。我们对数据运行NLP过程，试图找出如何分辨什么是重要的，以及如何分辨被询问的内容。当我们向过程中输入新的文本行时，它将以概率的方式确定语句的意义是什么。NLP过程将为各种可能的解释分配概率，并将其发回(想想沃森扮演的危险)。这听起来也很像预测。人工智能与嵌入式工业化分析的关系正如我在“分析革命”中所写的，当今的一个主要趋势是将预测分析嵌入到业务流程中，以便在业务决策时以自动化、嵌入式、规定性的方式使用模型。例如，当一个人浏览一个网页时，模型被用来预测下一页上应该出现什么提议。一旦这一进程到位，就不存在人为干预。这一过程提供报价，直到被告知停止为止。今天许多人工智能的应用也需要工业化。例如，当一张图片被发布在社交媒体上时，我们会立即对其进行分析，以确定该图像中的是谁。当我向Siri或Alexa发表声明时，它试图确定我说了什么，什么是较好的答案。虽然这可以说是预测分析的一个更高级的应用程序，进入了嵌入式的、规定性的、自动化的过程，它仍然非常符合预测分析的使用方式。如何在你的组织中核算人工智能看看你的分析和数据科学组织为你驱动人工智能。这就是已经熟悉争论数据的团队做出预测，将这些预测推到业务流程中，并跟踪结果。人工智能所需的思维方式和基本技能集与分析和数据科学团队中的人非常一致。甚至没有其他团队接近。把责任交给最有能力的人。鉴于人工智能的重要性不断上升，它必须包括在您的分析战略，以使该战略是可信和完整的。请注意，这并不意味着您的策略必须包括短期内部署人工智能。在追求人工智能之前，你可能还有其他事情要做。然而，即使人工智能还不是一个优先事项，这一事实至少应该在

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

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

互联网金融行业现状

行业现状互联网金融特点现金贷的风控贷前几个步骤较详细贷中贷后获客获客渠道 1、应用市场推广广告投放？ 2、现金贷导流平台合作贷款超市 3、现金贷平台合作同业互导 4、综合流量平台合作 SEM，即搜索竞价。搜索竞价排名，主要是说P2P公司通过买下某个搜索引擎下的关键词，当有用户在搜索这些关键字或词的时候，其平台的官网链接或平台相关的活动页面就会出现在搜索结果中较为靠前的醒目的位置，大大提高被用户首选的几率。这也成为网站较为重要的流量入口，目前绝大多数的P2P网贷平台都会做搜索竞价，尤其是在百度和360这两个搜索引擎上做，当然，说白了，这种搜索竞价的方式就是在“烧钱”，P2P公司花在这方面的推广费用绝对是一笔不小的数目。那么，不“烧钱”的方式有吗？这就是网站一般都不可缺少的搜索引擎优化，也就是我们常说的SEO，利用搜索引擎的一些搜索的规则来达到自己网站在某个搜索引擎（例如百度）中的自然排名方式，不过相对来说，搜索竞价的效果会来得更快更明显些。 5、用户邀请 1.包括传统的媒体，如楼宇广告、电视广告、报刊、节目冠名等品牌广告等。 2.包括从线上获客户，转向线下，如扫街，和线下商户合作。 3.包括更加创意的玩法，如视频植入，如病毒营销等。

4.甚至包括出海，为海外，特别是东南亚市场提供现金贷服务，因为那里获得成本相当于2年前的现金贷获客成本。获客渠道变化中精准营销是未来趋势从行业发展初期到现在，网贷行业获客渠道大致经历了从线下到线上再到品牌的发展路径。目前来看，线上的流量争夺仍然很重要，主要推广渠道包括应用市场、信息流、SEM、DSP 等。 2016 年4 月份，工商总局部署了对互联网金融广告问题的专项整治。同年8 月份，《网络借贷信息中介机构业务管理暂行办法》出台，对网贷机构的推广宣传活动做了限定，线下推广宣传、推介融资项目的做法被禁止。在此背景下，整个网贷行业都对品牌推广方式进行了调整，以适应监管和法规要求。一方面，流量从PC 端向移动端的转移，将获客竞争从早前百度、新浪、搜狐等主要的PC 端流量，转向了分散、多元的移动端流量，比如微博、微信，或者是流量相对较高的其他行业的App 等；另一方面，随着监管的逐步落地，收窄了行业的获客渠道。同时，网贷监管暂行办法等的落地，加剧了行业对小而分散的资产的争夺，从而也提升了相应获客渠道的竞争压力。 “网贷平台未来的决胜点在于积极响应监管引导、合规发展，同时充分运用大数据技术，有效分析投资人行为，通过精细化运营管理来降低获客成本”，九斗鱼CEO 郭鹏对《证券日报》记者表示。唐学庆也坦言，“目前紫马财行已经放弃了原来的线下地推，转向线上数字化营销，以信息流广告等方式进行营销获客。”不少业内人士表示，大数据和金融科技能做一些精准的营销有助于网贷平台降低获客成本，或将成为未来趋势。黄诗樵认为“不仅仅是获客成本，大数据和金融科技的出现，更会大幅降低平台整体的运营成本。数据化，科技化是未来每一家互联网公司的标配，也是行业的发展趋势。”“利用大数据可以避免羊毛党、提升平台风险防御能力，以及对用户进行信用分析，相信在大数据的帮助下，互联网金融将会向着更好的方向发展。”马宁表示。在许建文看来，“以大数据和金融科技为基础构成的精准营销一定是未来网贷行业发展的趋势，它可以在一定程度上降低获客成本。进行精准营销的前提，是平台需要找到自己的差异化特征，了解自己的客群是谁，匹配相应的营销渠道。获客成本网贷业获客成本主要包括搜索引擎对关键字的竞价排名、推广广告的投放、促销活动、新用红包等。随着互联网金融红利的消失、P2P 行业的负面影响，以及监管趋严加剧了渠道和广告的竞争等原因，平台获客成本不断攀升。 “相比前几年，当前有效获客渠道收窄，优质用户稀缺。整体表现来看，当前网贷平台的获客成本相比几年前的一两百元大概增加了5 倍—6 倍。”黄诗樵对《证券日报》记者说道，与以前相比，要获得同样的投资用户，现在需要在渠道方面投入更多的资金和人力，这也间接提高了获客成本。从宜人贷披露的2016 年第四季度财报中，也能发现获客成本的上升。据财报显示，其第四季度净利润亿元，同比增长356%。看起来增长很迅猛，但营销费用是宜人贷的重要成本支出，这项费用居高不下，占据运营成本的近80%。与

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

互联网金融与大数据

互联网金融与大数据 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

互联网金融与大数据对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值 200 万，那么打个 7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。

长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求

“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

大数据,数据分析和人工智能方向就业前景

大数据，数据分析和人工智能方向就业前景大数据和人工智能是两个联系非常紧密的专业，人工智能必须有大数据的支撑，因为人工智能需要数据建模、分析，再加上机器学习的东西才能做好。那么什么是大数据呢？顾名思义大量的数据。其实大数据并不仅仅是因为大，才称之为大数据，它还有很多纬度，也就是数据的多样性，再加上大量。数据有很多层次，所以在筛选分析数据的时候，需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基础知识，如果你做这个做得很好的话，说明你的计算机相关的知识是很棒的，所以找工作没有任何问题，如果这一块儿只是合格的话，能做的工作像软件方面的，或者是数据分析方面的，或者是算法设计方面都可以找到很好的工作。像人工智能发展的话，相对比较偏向应用这方面，数据是基础，人工智能只是个表象，人工智能还和物联网关联非常紧密，比如说现在有些小的物件，如智能手表，可以做很多手机上能做的事情，添加了很多计算的功能，然后以此为基础电视上也可以做很多东西，吸尘器也可以做很多东西。现在比较好的人工智能产品是一个称之为i robot的扫地机器人，在市场上是非常火热的，它可以自己启动，人不在家的时候打扫卫生，这就避免了它工作时的噪音问题，这就属于人工智能领域，在家庭里面的一个很好的应用。类似产品的开发需要大量的专业人才，如果你是人工智能专业的话，就有很多的就业机会，人工智能这一块儿的发展可以说未来十年甚至20年甚至更长时间都是一个热门的发展。这里面涉及的东西非常多，比如说我们现在用的比较多的刷脸，就是通过摄像头来捕捉你的、

脸，还有指纹输入、身份的信息捕捉等相关的技术，如果有大量数据的话，人工智能的分析可以很快速，比如辨认你是什么人、做哪个行业的等这些相关的信息可以帮你计算啊的，再比如说你的兴趣爱好，你将来的发展规划，可能会给你大体估算出来。你将来要做些什么？这都是人工智能领域。给人类提供了一些帮助，人工智能方面有很多个分支，以上说的都是一些小分支。大的分支像自动驾驶，一个汽车作为一个机器人在大街上出现，可以自主上路，你只需要在手机上按一个按钮，点一辆车让它过来接你。这是非常方便的一种生活状态。以上就是大数据和人工智能的联系，希望帮到你。