前言：中文期刊网精心挑选了人工智能研究报告范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能研究报告范文1
【关键词】人工智能 高校 财务 报账
随着高校的发展，财务报账的业务量也越来越大，办事效率低也成了困扰财务部门和报账人员的共同问题。本文以某本科院校为例，研究将人工智能技术应用到财务报账中，从而解决办事效率低的问题，实现高效率报账的目标。
1 问题分析
通过对某本科院校的人员访谈，了解到以下情况：
1.1 财务人员方面
1.1.1 重复性解释
虽然学校官网公布了《报账流程》等规则性文件，但常有报账人员不清楚规则，财务人员一次次作重复性解释。
1.1.2 超负荷工作
每到年底财务要关账时，报账人员扎堆，人满为患；财务人员还要年底完成当年的财务决算及下一年度的预算编报工作，不得不连续加班加点，超负荷工作。
1.2 报账人员方面
1.2.1 效率低
年底报账人多，常常排队；如果人多没及时办理，还得重新排队。
1.2.2 报账规则不明晰
虽然看过官方规则性文档，但对有些凭证及材料粘贴要求等，还是不清楚，常常跑去财务处问询。
1.2.3 签字难
需要找有关负责人签字时，常常遇到其开会、外出等情况，多走回头路。
1.3 有关负责人方面
办公时陆续有同志需要审核签字，或开会时门口有同志在等待签字，影响工作。
综合分析，发现主要问题是：报账规则不明晰；年底报账人员过于集中；签字负责人的不易找。这些问题，亟待通过人工智能的应用来有效解决。
2 人工智能概述
人工智能，是应用机器来模仿和执行人脑的某些智力能力，应用于自然语言处理、智能检索、智能调度、机器学习、机器人学、专家系统、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络，以及计算智能、问题求解、人工生命等领域。机器人，是一种具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知、规划、动作和协同能力的高灵敏自动化机器；已在工农业、旅游业和国防等领域得到广泛应用 。
人工智能应用成果，不仅有谷歌的AlphaGo、微软的小冰，及我国举世闻名的“神威・太湖之光”超级计算机系统（据2016年11月14日在美国盐湖城公布的全球超级计算机500强榜单，“神威”再次摘取世界超算桂冠）、天宫二号、神州十一号、万米级自主遥控潜水器“海斗号”、“大疆无人机”，还有我们身边的百度搜索、在线翻译、指纹开机、扫地机器人、无人驾驶等等。
3 应用方案
3.1 总体规划
基于某高校财务报账的现实需求，定制一个基于人工智能的财务报账管理系统，及配套的财务报账机器人，为财务报账提供智能服务，从而提高财务报账的办事效率。
3.2 系统结构
财务报账管理系统的主要功能模块，如图1所示。
系统各功能模块简介：
（1）报账规则模块：提供报账流程、经费管理等规则性文档。
（2）机器审核模块：初审报账材料，并能给出初审结果。
（3）报账预约模块：预约有关负责人审核、签字，预约到财务部门现场报账。
（4）报账提示模块：推送报账相关提示信息。
3.3 智能服务
3.3.1 报账规则模块
财务报账管理系统通过网上、或财务报账机器人，提供报账流程、经费管理等官方的规则性文档，供报账人员浏览或下载；并提供一些操作动画、视频，供报账人员浏览；还可通过全息影像技术，实现报账人员与财务部门报账顾问、或财务报账机器人之间进行互动式沟通。2014年7月17日，深圳亿思达集团钛客科技在北京正式takee全息手机，用户能在该手机上看到立体图像。通过这种3D全息投影技术，报账人员就像玩3D游戏一样，进入报账场景，与财务报账顾问或财务报账机器人进行交流，不仅可以获知操作流程，还可以全视角观看操作示范，轻松认知财务报账的规则。
3.3.2 机器审核模块
报账人员通过网上、或务报账机器人，上传账单、发票等材料的电子照片，就能进行报账材料的初审。财务报账管理系统通过图像文字识别等技术，从报账材料的电子照片中，识别出账单、发票等材料上的相关图像、文字信息，结合报账规则，给出审核结果。
3.3.3 报账预约模块
报账人员通过网上、或财务报账机器人，预约有关负责人审核、签字，预约到财务部门现场报账。财务报账管理系统通过整合财务部门、报账人员、及有关负责人的相关数据，建立数据仓库，利用数据挖掘技术，经过数据分析，不仅能推荐合理的预约时间，实现适时找到负责人审核、签字；而且能实现报账人员合理分流。中间环节，还可实现网上审核、电子签注，从而进一步提高办事效率。
3.3.4 报账提示模块
财务报账管理系统能提供短信、微信、电子邮件、语音电话等信息推送方式，根据用户的选择，及时推送提示信息。利用数据挖掘等技术，对报账人员，根据其科研、出差等信息，适时推送报账提示信息，提醒及时报账；根据其前序报账事物，给出下一步报账事物的办事指南；提供预约备选方案，供报账人员选择；推送已处理完毕信息等。对财务部门，根据报账预约等信息，合理推荐值班人员调配方案，并给值班人员推送预约信息。对有关负责人，根据其工作信息，推荐提供接待报账人员的时间，提供给其选择、确认；对已有的预约安排，推送提示信息，提醒接待事务或进行网上审核、电子签注。
4 结束语
人工智能不仅能提升高校的财务报账的办事效率，而且随着人工智能的广泛应用，必将极大地提高我们的工作、生活、学习和科研等各个领域的水平。
参考文献
[1]蔡自兴，刘丽珏，蔡竞峰，陈白帆.人工智能及其应用（第5版）[M].北京：清华大学出版社，2016：2-24.
[2]蔡自兴，王勇.智能系统原理、算法与应用[M].北京：机械工业出版社，2014：254-258.
[3]许.浅析全息影像技术对数字媒体艺术设计的影响[J].艺术科技，2016（07）： 411-412.
[4]黄攀.基于深度学习的自然场景文字识别[D].杭州：浙江大学计算机科学与技术学院，2016.
[5][美]Jiawei Han，[美] Micheling Kamber，[美]Jian Pei 等著.范明，孟小峰 译.数据挖掘概念与技术[M].北京：机械工业出版社，2012：4-22.
作者简介
陈伯华（2000-），男，广西壮族自治区桂林市人。现为衡阳市第八中学学生。研究兴趣为人工智能。
人工智能研究报告范文2
国际趋势科技巨头们在人工智能的战场上厮杀不断。一边积极搭建人工智能平台，成立人工智能研究院，全世界范围内网罗人才，一边通过投资并购扩张自己的人工智能帝国版图，逐鹿中原，雄心勃勃。国际巨头中，谷歌自2012年以来已经收购了11家人工智能公司，接下来是苹果、Facebook 和英特尔，微软、亚马逊、英特尔也不遑多让。
市场调查公司 CB Insights 的研究报告显示，2011 年至 2016 年，近 140 家致力于推进人工智能技术研发的初创企业陆续被知名科技企业收购，仅在 2016 年就有 40 多家相关企业被收购。无论是海外科技巨头，还是国内的阿里、百度、腾讯等公司都在通过并购获取 AI 技术专利，人工智能相关公司的并购新闻也越来越多。
BATJ 的投资版图国内的 BATJ 也大力开辟疆域，雷锋网根据 IT 桔子公开的数据，查找了 BATJ 自 2013 年以来所有的投资记录，从中筛选出他们在人工智能领域的投资和收购事件，由此也可窥见科技巨头在人工智能领域的战略布局。
一、百度：布局深远，领域最广雷锋网去年前盘点过百度收购和投资的人工智能公司，根据列表显示，百度收购了3家人工智能公司（美国 2 家，中国 1 家），投资的公司有 18 家，其中有 5 家美国公司，12 家中国公司，1 家以色列公司。人工智能热门领域 AI 芯片、自动驾驶、语音交互、医疗健康、智能家居等都有所涉及。
百度自身在 AI 领域布局颇深，推出了 Apollo、DuerOS 等平台，而投资和收购的项目更多地是集中于“智能机器平台”和"行业智能化"这两个层次，包括各类智能硬件设备制造和设计商等。
（随时更新，欢迎补充）
二、腾讯：热衷赛道，喜欢出海腾讯在 AI 领域布局稍晚，但后发优势强劲。成立了三大 AI 实验室，分别是 AI Lab，优图实验室和微信 AI。此外，去年腾讯成立 AI 加速器，扶持人工智能创业，使人工智能技术产业化。不管是国内和还是国外投资，腾讯的主流策略是投“赛道”。例如，腾讯看好自动驾驶，既投资了蔚来汽车(NIO)，也投了特斯拉（占 5% 的股份），智能机器人领域也舍得下重注。
从图表来看，腾讯共投资了 21 家人工智能创业公司，其中，美国 6 家，加拿大 1 家，中国 14 家。机器人领域比重最大，有 7 家之多，其他领域有医疗健康、智能硬件、自动驾驶、智能家居等。
（随时更新，欢迎补充）
三、阿里：出手阔绰，偏爱独角兽阿里以阿里云为基础，从家居、零售、出行、金融和智能城市、智能工业 6 大方面展开产业布局，以及从视觉、语音、算法到芯片构建立体合作伙伴生态。阿里的人工智能项目"ET大脑"也升级为开放的 AI 生态，还启动"千里马计划"，通过赛事来招募合作伙伴。
阿里今年收购了先声互联，其他均为投资，共有 15 家，其中美国 2 家，法国 1 家，中国 12 家。阿里热衷独角兽明星创业公司，商汤、旷视、寒武纪、思必驰等皆纳入麾下，投资领域集中在机器人、人脸识别、语音交互、智能硬件、自动驾驶等。
（随时更新，欢迎补充）
四、京东：聚焦自身业务和前三大巨头比起来，京东投资数最少，共 8 家，且均为中国公司。2018 年参投的加推科技对标自家业务，布局微信智能销售。此外，在机器人、自动驾驶、智能家居、智能音响、金融数据服务领域皆有所涉猎。
（随时更新，欢迎补充）
小结：
人工智能研究报告范文3
“人工智能真的无所不能吗？”
“人工智能长得和人一样吗？”
“我能和人工智能谈恋爱吗？”
去年3月以来，借助AlphaGo 4：1战胜韩国名将李世石九段的东风，人工智能席卷了全球的注意力。
不过，时至今日，面对人工智能，公众最常见的表情依然是好奇、迷茫或讶异。我们真的知道什么是人工智能吗？我们真的准备好迎接人工智能浪潮了吗？
AI来袭！
近日，因争夺搜索引擎话语权而有过过节的两位大佬李彦宏和李开复又“杠”上了，这一次，他们争夺的焦点是人工智能的舆论话语权。
不是冤家不聚头。4月下旬，李彦宏的著作《智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》正式出版。紧接着，5月初，李开复的《人工智能》一书开始签售。李彦宏到处宣讲，“互联网的下一幕就是人工智能。”李开复更加干脆，直接说，“我不是李开复，我是人工智能。”
虽然目标不同，但其实两人现阶段做的是同一件事――为人工智能时代的到来摇旗呐喊。
“人工智能来了！”
这句话对不同的人群有着完全不同的意义。计算机科学家将之誉为“第四次技术革命”;社会学家、经济学家将之视为已经或即将对人类经济结构、就业环境发起挑战的“洪荒之力”;商业巨头、创业精英、科幻作家、影视编导们则乐于肆无忌惮地展开想象，将之渲染成为人类未来的天堂或地狱。
不过，对于绝大多数不了解技术细节，或不具备丰富想象力的普通人而言，知道的人多，了解的人少。
什么是人工智能？打开百度百科，人们可以看到这样一段话：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
对于普罗大众而言，百度百科的解释听起来有点过于专业，相比较而言，在人工智能领域的经典教材、出版于2013年的《人工智能：一种现代的方法（第3版）》中，著名人工智能专家罗素和诺威格给出的定义则较为通俗易懂，他们从四个方面对人工智能进行了定义，即：能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动的机器。
人工智能其实不是一个新概念，日前，首都图书馆刚刚举行了一场关于人工智能的科普讲座。据北京师范大学系统科学学院副院长韩战钢介绍，人工智能这一概念正式提出是在1956年的达特摩斯学会上，至今已有60多年的时间。
纵观这60多年，人工智能经历了两次红利期。
上世纪60年代，人工智能迎来了第一个红利期，当时的科学家们自信并且疯狂，“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。
上世纪90年代人工智能迎来第二个红利期，标志性事件是IBM的“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，当时造成的影响丝毫不亚于今天AlphaGo的围棋大战。
当下或是人工智能的又一个红利期。一方面，图像识别、深度学习等人工核心算法日渐成熟，另一方面，人工智能研究走出实验室，科技公司开始成为人工智能的主要推动者。
更重要的是，资本开始对人工智能表现出了前所未有的青睐。据有关机构数据统计，2016年底-2017年初，国内各大机构在关于今年投资方向的98篇讨论中，人工智能的提及次数占48次，是第二位“文化娱乐”的1.8倍。市场火热程度毋庸置疑。 好奇 去年3月以来，借助AlphaGo 4：1战胜韩国名将李世石九段的东风，人工智能席卷了全球的注意力。不过，时至今日，面对人工智能，公众最常见的表情依然是好奇、迷茫或讶异。
不只是炫技
看到“人工智能”这几个字，可能有的人立马会想到围棋、神经网络、深度学习等名词，也有的人会想到大学里的人脸识别、立体视觉建模等研究项目，还有的人会想到终结者、外太空等高大上的内容。但可能98%的人都会有这样的疑问：除了下棋，这些东西研究了到底对我有什么实际用途？
事实上，“人工智能”已经从很多方面对我们的日常生活产生影响。通过梳理乌镇智库、阿里云研究中心、艾媒咨询、麦肯锡等多家机构近期的人工智能专题报告，记者发现，目前人工智能发展较为火热的主要包括以下几个领域：
首先，个人助手。这是目前最为普及的一个领域。如果要诠释这个，看一遍电影《Her》就可以了，其中的人工智能操作系统萨曼莎不仅可以帮助主人公快速处理各种邮件、文件等工作，还能像朋友一样与之互动和交流。
现实中，这样的个人助手也正在在走入我们的生活中，如苹果的Siri、微软的Cortana 以及谷歌的Google Now，国内也有科大讯飞的灵犀、图灵的虫洞语音助手等，这些语音助手现在一般是存在于PC或手机之中，近年随着服务机器人的发展，它们开始有了新的载体。而机器人除了有语音功能外，还具备自主行动的能力，因此有望在其他方面帮助人类。
其次，无人驾驶。谷歌、特斯拉、苹果甚至是宝马，它们目前都在开发自己的无人驾驶汽车，谷歌的车已经在公司附近的山景城测试了无数次，虽然交通事故也发生过十多起，不过基本上都属于小摩擦，尚未造成严重损失。关于这些无人车何时能正式大量地上路载人，业内普遍的说法是2020年，目前它们在物体识别以及交通规则上仍在学习中。
再次，健康医疗。在AlphaGo与李世石比赛前，谷歌就已宣布这个创造出AlphaGo的Google DeepMind实验室将进军医疗技术领域。他们成立了DeepMind Health团队，与英国伦敦帝国理工学院和伦敦皇家自由医院展开合作。他们还推出了一款名为 Streams的移动端应用程序，医疗人员可以利用Streams更快地观察到医疗结果。
第四，金融投顾。“人工智能”的风潮在各行业涌动，金融领域也不例外，“智能投顾”成为金融科技的新宠儿，从华尔街投行到国内金融科技创业公司，纷纷涉足，给自己贴上“智能投顾”的时髦标签。 拥抱 虽然仍存诸多争议，但随着技术的进步，越来越多的人开始相信，人工智能就像很多大师所讲的，未来，将和水和电一样无处不在。
另外，艺术创作一直是人类精神活动的最高级形式，自古以来，人们认为只有人类的智慧才能创作出艺术作品，玄而又玄的艺术风格尤为深奥。但近些年来，人工智能的发展正对艺术创作产生了一些很微妙的影响。去年3月份，伦敦艺术家Memo Akten和谷歌人工智能共同完成的一组GCHQ（英国通信总部的缩写）画作拍出了8000美元的高价;同年9月，索尼音乐的计算机科学研究实验室了两首完全由人工智能作曲的流行歌曲《Daddy's Car》和《The Ballad of Mr Shadow》。而最新消息显示，除了画画、作曲，人工智能创作的第一部诗集《阳光失了玻璃窗》也已于近日正式面市。
虽然仍存诸多争议，但随着技术的进步，越来越多的人开始相信，人工智能就像很多大师所讲的，未来，将和水和电一样无处不在。
中国不容错失的战略机遇
在多家中国科技巨头积极研发的推动下，中国已成为全球人工智能的发展中心之一。众多的人口和完整的产业结构给中国提供了创造海量数据和广阔市场的潜力。随着老龄化的加速，中国提升生产力的要求愈l迫切，因此人工智能技术的运用对中国未来的经济发展至关重要。
据麦肯锡近期的《中国人工智能的未来之路》报告书显示，中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。仅在2015年，两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半。
并且，中国的人工智能发展多由科技企业推动引领。得益于大量的搜索数据和丰富的产品线，一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。这些技术被整合应用于新产品中，如自动化私人助理、自动驾驶汽车等。
麦肯锡表示，中国有充足的理由对其在人工智能领域的潜力感到乐观。庞大的人口基数产生的海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。“范围经济”也是中国的优势所在，广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔市场。
自18世纪工业革命以来，每一次技术革命都重塑着全球竞争格局。中国曾经错失了前几次科技革命的历史机遇，这一次，人工智能是中国绝不能错失的战略机遇。麦肯锡认为，完成中国制造业“从汗水驱动到创新驱动”“从齿轮驱动到智能驱动”的升级，人工智能是中国实现转型升级的战略机遇之一。
对此政府部门已经开始行动，给予了有力的政策支持。3月5日上午，国务院总理发表2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。而在发改委印发的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》中，也已明确了我国人工智能的总体思路、目标与主要任务。该方案指出，到2018年，将在重点领域培育若干全球领先的人工智能骨干企业，初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态，形成千亿级的人工智能市场应用规模。
再加上之前科技部新闻，“科技创新2030―重大项目”或将新增“人工智能2.0”，中国AI人最好的时代已经到来。
然而，目前，我国发展人工智能还存在一些短板，急需补齐。麦肯锡在研究报告中将中国人工智能发展瓶颈归为了数据、算法、计算力三大问题。
数据瓶颈。正如人类通过食物得到能量，人工智能也不能在没有稳定的数据来源的情况下运行。这些系统必须要有大量的数据，以供它们“训练”，不断改进和完善产出的结果。在数据方面，存在几个问题可能阻碍中国的AI发展。首先，中国的大技术公司通过它们专有的平台收集数据，中国在创建数据友好的生态系统方面落后于美国，缺少统一的标准和跨平台的共享。第二，世界各国都发现，开放政府数据有助于私营部门的创新，但中国的公共部门开放的数据相对较少。最后，限制跨国的数据流动也使中国处于全球合作中的不利地位。
算法瓶颈。得益于全球的开源平台，中国企业能够快速复制其他地方开发的最先进的算法。目前，中国的研究者在开发用于语音识别和定向广告的算法方面已经取得突破。然而，中国在基础研究方面落后于美国和英国。一个主要原因是人才短缺，招纳人才对中国的AI发展至关重要。据悉，美国超过一半的数据科学家有10多年的工作经验，而在中国，经验不足5年的研究人员高达40%。
计算力瓶颈。计算力不是中国人工智能商业发展直接的瓶颈。随着微处理在全球市场得到广泛使用，计算能力已经成为可以轻松获得的东西。但中国仍然不能忽视发展自己的先进半导体、微处理器和高性能计算技术的重要性。计算能力是AI的基础之一，具有战略上的重要性。中国历来严重依赖国外的微芯片供应商。对某些类型的高价值半导体，中国几乎完全依赖进口。但是，在2015年，美国政府禁止全球三大芯片供应商Intel、Nvidia和AMD向中国政府销售高端超级计算机芯片。对核心技术供应实现更强的控制有助于提高中国在未来更广泛地部署人工智能系统的能力。
未雨绸缪“全民基本收入”争议中前行
人工智能是中国加速生产力发展的一个重要机遇，也是解决人口老龄化的一个关键。虽然人工智能的崛起非常有可能会创造出新的产品和服务，进而催生出新的职业和生意。正如几十年前，没人可以想象，现在竟然有大量的工作与互联网经济有关一样，人工智能也有类似的变革效应。但是，目前，可预见的现实问题更多的还是就业替代问题。
据李开复估算，10-15年后，全球将有50%的就业被人工智能所取代，包括翻译、记者、助理、保安、司机、销售、客服、交易员、会计、保姆等工作。而中国这一问题将更加严峻。
对此，李开复也提出了自己的一套“解决方案”。首先，他建议所有大学生努力在所学领域垂直纵深发展，深到人工智能无法取代;其次，他认为跨领域发展将成为一种趋势，因为目前人工智能在单领域、大数据方面具有天然优势，但对于需要跨领域的、高深的、需要深度思考的内容，未来十年人工智能也无法完成;再次，由于计算机在艺术、幽默、电影和创造等“感性”领域的“无能”，文科涉及的领域或许会迎来新的发展机会;最后，也是最重要的是，我们需要做好未来走向服务业的准备。
“所谓的服务业，指的是涉及人与人之间的交流，人与人之间的同理心，以及如何自己更有爱、更受欢迎的行业……”李开复强调，“这其实是确保人类对人工智能保有竞争力的一种方法。”
这一问题也引起了经济学界、社会学界的高度关注，多位专家学者呼吁，政策制定者需要充分考虑人工智能可能带来的对劳动力市场的潜在破坏，并为此做好准备。
5月7日，在“中国经济真问题――‘中国的坎’研讨会”上，在谈论中国中等收入陷阱问题时，国务院发展研究中心研究员魏加宁特别强调，“科技创新本身也是拉大收入差距的一个重要因素。尤其是现在人工智能技术、机器人快速发展以后，很多人将会面临失业的问题。”
针对这一问题，目前一些国家已经开始未雨绸缪，其中芬兰的“全民基本收入”方案尤其值得关注。
近年来，“全民基本收入”方案在全球尤其是欧洲进入一些国家的政治议程，一个重要背景就是生产自动化的快速发展，以及失业率在全球金融危机时期居高不下。人工智能近年来的突破性发展，及其在可见未来对生产自动化的强有力推动，使得人们越来越忧虑未来失业率继续攀升的前景。众多研究人工智能及其社会影响的专家，都将“全民基本收入”视为应对人工智能时代就业状况的主要策略之一。
“全民基本收入”方案的关键是，在一国或一个地区之内，所有公民无论贫富，无差别地获得数量相同的基本收入。2016年6月底，芬兰政府宣布就“全民基本收入计划”进行试验。2017年1月，芬兰正式给2000名随机抽选的民众发放每月560欧元的“基本收入”。芬兰政府的试验计划是目前欧洲国家在这一领域走得最远的。
人工智能研究报告范文4
接下来的潮流走向，却出乎许多人的意料。
几年过去，如先驱者余额宝这类产品，其理财属性日趋淡化，用户越来越不把它当成理财工具，而更多地只是现金管理工具；而P2P网贷平台、众筹等更刺激的模式却快速崛起，红得发烫，甚至在很多人眼中，已经成了互联网金融的代名词。
但风口过大，泥沙俱下。时不时总有某P2P公司卷款跑路，某产品提现困难、客服无法联系等新闻见诸媒体，不久前沸沸扬扬的e租宝、中晋系等理财平台的互联网金融风险事件，更是引发了行业性的信任危机。
对于互联网金融行业来说，一个重要的时间节点正在悄然来临。或者说，以野蛮生长为特点的“互联网金融1.0”时代已经结束，马太效应将会逐步凸显，那些具有先发优势、品牌优势、客户资源优势的公司将更容易在接下来的市场格局中占据主导位置。
对普通用户而言，“大理财”元年即将开启，互联网金融行业已经开始显现综合性理财的潮流，移动化、智能化、社交化和一站式的综合性理财将成长为万亿级市场。
“大理财”首先体现为大众理财。传统理财以产品为中心、以销售为导向的模式，会逐步演化成以客户为中心、以为用户创造价值为导向。
其次是智能投资顾问服务的大量引入。在很多业内人士看来，用科技的力量（比如大数据、人工智能）来做传统金融用人工所不能做的业务的智能金融是未来的发展方向。
人工智能研究报告范文5
关键词：中药知识库；建设思路；推理机
中图分类号：TP182
随着信息技术的飞速发展，数据库技术在中医药领域也得到了广泛的应用。目前从以光盘为载体的数据库逐渐过渡为以网络数据库为主的中药数据库存储与处理模式。这种现代信息技术是在中医药信息研究过程中，针对原始资料信息量大、不规范等问题进行分析与整理、补充与完善而逐渐建立起来的[1]，并随着信息技术和计算机技术的进步而不断进步。人工智能和数据库等技术的有机结合，促成了中药知识库的产生和发展。这种新兴的知识库技术，又被称为人工智能数据库，可以理解为是由人工智能和数据库等技术有机结合而成的，是中药知识库建立、发展的激素和基础。
1 中药知识库建设意义
知识库是知识工程中结构化、易操作、易利用、全面有组织的知识集群，是针对某一领域问题求解的需要，采用某种或者某些若干知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。
中药知识库研究，是一项关系到子孙后代，造福人类的工程，也是中医学继承和发展颇具实效的知识工程。意义主要体现在以下几方面：（1）中药知识库有利于古籍的保护、中药文献的保存。通过数字化、复制、转存，可以相对真实、永久地保存古籍原貌。（2）中药知识库将中医药的期刊、会议成果、研究报告、教材等以数字信息化的形式保存在数据库中，提供上传、查询、检索等功能，实现了广泛的资源共享，也避免了信息的冗余与过度重复[2]。（3）完善的中药知识库可以实现基于知识层面的中药知识传播，提高中医药文献的研究和利用水平。有利于中医药资源的传承，是延续民族文化的重要手段。（4）便于普通用户获取中药知识。中药知识库通过方便自然的检索方法不仅可以原文再现，而且可以进一步实现对知识的统计分析和知识控制。用户可以任意地通过知识元概念或属性词进行检索，获取与这个概念或词语相关的完整的一组知识。如方证关系、药证关系规律等。（5）中药知识库可以为学术研究开辟一条新途径。学者可以通过移动终端、电脑、手机等上网工具，随时便携地进行资料检索，也可以采用便携式存储器下载知识库部分内容进行进一步开发和研究工作。（6）有利于利用数据挖掘技术探求中医药诊治疾病的规律、有利于发现中医的诊治规律，并创新诊治模式，提高诊疗水平[3]。（7）推动实现中医现代化。运用现代计算机与信息技术将这些古代文献的知识创造性地转化为数字化知识，使之成为适应时展需要的更具有价值的新资源，以广泛应用于中医药教学、临床、科研与产业开发。（8）为中国传统文化走向世界提供了必要条件。数字化中药知识库工程，可以对传统文化进行全面整理，是对传统文化的再学习，也是为中药传统文化的传播提供了有力武器。（9）相较于传统纸质书籍，成本大大降低。
2 知识库建设原则
中药知识库是专用型知识类数据库，建设的主要目的是实现中药文本内容的规范统一、中药媒体的信息的整合。因此在收集、加工中药知识理论的过程中，必须反复考究，做到准确性、规范性和统一性。在规范统一的基础，中药知识建设的最大愿望便是便于民众的使用。中药知识库根据文献创建时间、空间、文献重要性、流派等进行多种分类归纳整理，首要任务是能够实现交叉索引查找，其次是推理机合理，使不同层次的用户都能够按照需求方便、准确地获取中药知识。
3 中药知识库建设思路
中药学是一个庞大复杂的知识体系，中药知识库的建设更是一个长远的系统工程，需要进行总体总体规划、审核、规范的同时，还需要细致、耐心的计算机技术研究与多学科的支撑，建设思路见图1。
图1 中药知识库建设思路
3.1 中药知识采集。中药知识采集，首先需要数字化，建议首先采集权威期刊、会议成果、研究报告、诊疗经验、中医药教材等中药知识。其次，进行元数据定义。最后运用ETL技术，对采集的知识信息进行数据清洗、规范化处理、格式转化、过滤等，最终沉淀积累形成有组织的知识库。
3.2 分析内容和结构进行中药知识库总体规划。根据中药文献的数量和内容，中药知识库应能够包含几乎所有重要文献与大多数一般文献，包含几乎所有有据可查的中药知识。中药知识库的结构根据中药学总论可分为七大类：（1）中药的起源与中药学的发展；（2）中药的产地与采集；（3）中药的炮制；（4）药性理论；（5）中药的配伍；（6）中药的用药禁忌中药的剂量与用法。
根据具体药用还包含二十一个个类：解表药、清热药、泻下药、祛风湿药、化湿药、利水渗湿药、温里药、理气药、消食药、驱虫药、止血药、活血化瘀药、化痰止咳平喘药、安神药、平肝息风药、开窍药、补虚药、收涩药、涌吐药、攻毒杀虫止痒药、拔毒化腐生肌药等[4]。还应根据论文期刊、会议成果、教材等类别进行结构分块。
人工智能研究报告范文6
智能客服：语音识别与自然语言处理应用
语音识别与自然语言处理等人工智能技术可以为金融机构提供在线智能客服的功能，这种功能一方面代替了人工客服，另外，在很多模式下，如电话、网页在线、微信、短信及APP中都可使用，所以推广得非常快。
金融机构通过具备人工智能的智能客服，不仅可以与客户进行语音或文本的互动交流，理解客户业务需求，语音回复客户提出的业务咨询，还能够根据客户语音导航至指定业务模块。另外，金融机构还可以对传统按键式菜单进行改造，让用户使用自然语音与系统交互功能实现菜单扁平化，提升用户满意度，减轻人工服务压力，降低运营成本。
比如交通银行推出智能网点机器人“交交”，由于电话客服不再受限于菜单，可开展全业务的语音导航服务，所以引发了银行界的广泛关注。“交交”为实体机器人，采用语音识别和人脸识别技术，人机可以进行语音交流，还可以识别熟悉客户，在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。在语言交流过程中，“交交”能回答客户的各种问题，缓解等待办理业务的银行客户潜在情绪，分担大堂经理的工作，分流客户，节省客户办理时间。
平安集团则整合旗下保险、基金、银行、证券等客服渠道为95511热线，应用人工智能技术，用户拨打热线后直接说出服务需求，系统识别客户语音内容后，即可转接相应模块，大幅节省了客户选择菜单的时间。智能客服还可以进行简单问题回复，复杂问题则转人工进行支持，人机结合有效地解决了客户问题。
此外，在语音数据挖掘方面，金融公司通过人工智能技术，软件可自动将海量通话和各种用户单据内容结构化，打上各类标签，挖掘分析有价值信息，为服务与营销等提供数据与决策支持。语音语义分析还可以自动给出重点信息聚类，联想数据集合关联性，检索关键词，并汇总热词，发现最新的市场机遇和客户关注热点。同时，根据金融行业客服与客户的通话情况，可进行业务咨询热点问题梳理统计，由机器进行自动学习，梳理生成知识问答库，并作为后续机器自动回复客户问题的参考依据。
近几年来，包括工、农、建、中在内的多家银行已经通过各种措施进行网点智能化改造升级，打造注重客户体验创新型服务。让银行普通的金融终端产品有了视频互动、语音识别等智能应用。通过语音识别与自然语言处理技术形成的智慧服务模式，紧密地围绕着客户的需求，整合数据、流程以及相关系统，加快了金融与科技的快速融合，也为金融机构开展新的服务提供了新机遇。计算机可以实时语义理解，掌握客户需求，自动推送客户特征、知识库等内容，打造了完美的个人金融助理形象。
服务机器人技术：机房巡检与智慧服务
在金融机构的机房以及运营机构的大厅等核心区域，通过投放服务机器人，不仅可以及时发现处理潜在风险，替代或辅助人工进行监控，还能提升设备运营效率，并提升银行业务离柜转化率。
金融机构的机房巡检是必不可少的，但是在夏天40多摄氏度的高温现场，值班人员经常因此中暑。另外，如果人力检测，值班人员得拿手持设备对接头逐一检查，但这种测量有可能因距x不同造成结果不同。智能巡检机器人就可以发挥出无与伦比的优势。它的两只“眼睛”结合了普通的光相机和红外热成像相机。其中可见光相机可以实现远程实时监控及图像采集；红外热成像相机可实现设备红外热分析及热图采集，采集的图像数据通过云台实时传输到后台电脑，后台电脑通过人工智能计算分析出相关设备是否运转正常。
在我国银行服务过程中，柜台服务排队时间长、人工服务态度与水平参差不齐等问题长时间无法解决。由于很多银行顾客并不熟悉业务流程、也不清楚哪个自助设备能办理哪类业务，面对各种各样的自助设备有时几乎无从下手，因而不少顾客宁可在营业厅排队等上一两个小时等待柜台服务。
为了给顾客提供快速便捷的服务，提升银行营业厅的业务离柜率，很多银行开始运用机器人技术，在网点或机房投放智慧机器人，实现指定区域自动巡航功能，对客户进行迎宾分流，进行语音互动交流，根据客户知识库内容进行标准业务咨询和问答，减少大堂经理的重复性工作。同时通过前端采集客户数据，可开展精准营销工作。
如中国邮储银行最近开始在很多网店使用银行机器人“储储”，该机器人具有拟人化的的形象和相应感情和动作，其搭载了智能语音技术，有着拟人化外型，可自由移动，极富亲和力。有些顾客为了体验其功能，还成为了银行机器人的“铁杆粉丝”，每月光临网点数次。而机器人也正是把握好了这些与顾客良性互动的时机，在解答顾客咨询、与顾客友好沟通的过程中充分了解顾客需求，再据此挖掘顾客的营销价值，适时向他们推介信用卡、理财产品等金融商品或服务，为银行拓展营销空间与场景，创造新的营销价值。
银行网店的服务机器人还能够让无纸化金融和无纸化应用成为可能。服务机器人一般带有“手写电子签名系统”，顾客通过服务机器人就可以办理一些初级业务。顾客只需在机器人“面部”选择好相应的服务，并在电子触摸屏签上自己的姓名即可。未来，银行可以在机器人基础上上建立电子凭证管理系统，提供电子凭证取代纸质凭证的合规性和安全性解决方案，利用人工智能的技术进一步推动无纸化应用。
另外，以智能服务机器人为基础的智慧银行也开始在中国的一线城市建立起来。比如坐落于北京市海淀区西四环的一家智慧银行，行内分为业务办理区、自助服务区、客户体验区，设置了智能服务机器人、自助填单机、智能叫号预处理机、智能导览台、互动营销桌、微信照片打印机等各类智能设备。其中，智能服务机器人能帮助大堂经理识别引导客户，具备解答客户业务问题、引导、人脸识别功能。可根据客户语音语义，在知识库中检索相关信息，进行语音应答，带领有业务需要的客户前往相关区域通过智能终端进行业务办理。智能服务机器人在采集客户数据，开展大数据营销工作，完成查询、开卡、销卡等业务的辅助办理上已经越来越频繁。
计算机视觉与生物特征识别：人像监控与交易安全
计算机视觉与生物特征识别在金融行业中的应用越来越多。计算机视觉的直接应用是人脸识别，随着人脸识别技术的成熟，越来越多的金融商业化应用也浮出水面。尤其是银行领域，包括民生银行、农业银行、中国银行、交通银行在内的各大银行都纷纷布局人脸识别技术。
“人脸识别”自助终端是当前银行应用最为普遍的方向，比如交通银行的自助发卡机、民生银行的VTM、农业银行的超级柜台等都是将人脸识别系统引入到自助设备中，利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对并提供人脸相似值，工作人员即可根据相似值的高低判断是否直接通过或进行人工审核。目前，用户可以在自助终端上实现自助开卡、业务变更、密码重置等个人业务，全流程电子化不仅节约时间和成本，也更加环保。不仅如此，银行工作人员也可以通过人脸识别自助终端实现一对多服务，通过客户自助办理+现场审核授权，原本只能服务一个客户的工作人员可以同时服务6-8人。
人脸识别技术在互联网金融P2P平台以及相关的APP中应用越来越广泛。比如在腾讯与公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作后，微众银行的APP在工作中就可以利用人脸识别技术接入公安部查询服务中心的数据库进行对比。在微众银行开户过程中，当用户绑定两张银行卡以上时，手机应用会提醒为保证账户安全，出现通过人脸识别验证环节。而验证时，用户需要在光线合适的环境下，将脸部对准镜头后，同时跟读数字才可能通过验证。
利用人脸识别功能还能提前监控可疑人员、提示可疑行为动作，识别VIP客户。比如利用人脸识别系统，可以识别网点区域内可疑人员特征，如：是否人脸上有面罩、手持可疑物品、行动速度异常、人员倒地、人员胁迫等，还可以对客户身份进行识别。
人脸识别功能，还能起到监督和跟踪员工行为的作用，并判断员工行为是否合规及是否安全等。通过识别并标记视频监控中发现的员工可疑行为录像片段，提示后台人员进行查看，可以对一线操作人员起到心理震慑作用。通过纸文本读取技术，排查所有交易单据，建立关键字提示技术。人脸识别与语音识别相互结合，通过回访客服问答、柜台对话记录，建立风险模型，可以及时发现可疑交易。
生物特征识别则主要是通过高科技手段利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等以及行为特征包括笔迹、声音、步态等进行身份鉴定。这些生物特征信息的收集主要是为了身份识别，提高风险控制水平。例如传统的办贷款流程：用户提交申请贷款机构审批贷款机构放款用户还款（机构贷后管理），用户需要在贷款机构的网点现场填写申请贷款信息，提交相关材料；贷款机构一般有信审专员人工审核贷款请求。在引入人工智能后，在申请贷款阶段用户可以利用互联网通过活体检测、人脸识别、声纹识别、OCR（光学字符识别）、指纹识别等技术录入、验证与个人相关的材料，以保证是用户本人的申请（避免欺诈行为）。对于贷款机构而言，可以利用互联网实现用户的线上申请，快速提高申请效率，拓展用户群。在信用审核阶段，机构可引入人工智能的大数据风控算法来进行自动化审批。
在生物识别技术中，人脸识别的精准度并非最高，例如指纹和虹膜就可以达到更高的精准度。在一些非常机密的区域，比如集中运营中心、数据中心机房、保险柜、金库等重要场所，金融机构可采用人脸门禁配合指纹和虹膜识别等人工智能技术，对进入人员进行验证，实现银行内部安全管理，有效地防范不法分子的非法入侵，达到安全防范的目标。
大数据：投资决策与融资授信决策
在投资决策方面，基于大数据技术的人工智能技术正在催生行业的变革，并给投资顾问领域带来了全新的视角，从而也催生了一个新的名词――智能投资顾问。花旗银行在2016年的研究报告指出，从2012年到2015年底，依赖人工智能技术的智能投资顾问管理的资产规模从0上升至290亿美元，而且其管理的财产规模还将在未来十年中呈现出几何级数的增长，预计总规模将会高达5万亿美元。目前，在发达国家中，以人工智能为基础的投资公司越来越受青睐，一些可提供资产管理服务的互联网公司已颇具规模，Wealthfront、Betterment、PersonalCapital、FutureAdvisor都是其中的佼佼者。
@些依赖人工智能技术的投资公司提供的主要是在线财富管理服务。其服务特点主要体现在可以根据现代资产组合理论，结合个人投资者的具体风险偏好与理财目标，通过后台算法与用户友好型界面相结合，利用交易所上市股票基金组建投资证券组合，并持续跟踪市场变化，在这些资产偏离目标配置的时候进行再平衡。
比如美国的Betterment设立了两个投资项，其中一个是股票组合，另一个是超安全债券组合。用户的个人银行账户与Betterment网站捆绑之后，用户可通过调整指针来调整两个投资项间的资金分配比例，调险的高低。
美国的另外一家公司Wealthfront则以调查问卷的形式了解用户的风险偏好，然后根据评估结果为用户量身定制投资计划。如果用户接受该计划，平台则随时监控该投资组合的动态，并定期对计划进行更新，以便合理控制风险，使之始终落在用户的容忍范围之内。目前Betterment的投资组合基于13种指数基金（ETF），其中包含了6种股票基金和7种债券基金。相比Betterment，Wealthfront的投资组合类型更加全面，包括了硬资产项目――房地产和自然资源。目前WealthFront和Betterment各自掌控着超过30亿美元的资产，是行业中规模最大的两家公司。
除了这些公司，智能投资顾问的重要性也被越来越多的传统金融机构所意识到。不久前，全球最大的基金管理公司贝莱德协议收购了FutureAdvisor，根据收购协议，这家智能投顾公司的估值达到了2亿美元。此外，美国最大的证券零售商和投资银行之一的美林证券准备引入机器人做财务顾问。据了解，该银行已经投入了部分员工使用自动化模型工具进行投资顾问服务，主要是针对25万美元以下的投资项目。
由于智能投资顾问具有速度快、精度高以及执行交易敏捷的优势，且一个智能交易程序具有同时跟踪上百只证券的能力，能实时盯盘，根据盘中申报单以及高频交易数据的状况，即时拟订最优的交易指令，并精确执行，所以各种跨金融市场、跨交易品种的交易均可以轻松地实现。如纽约公司RebellionRe-search推出首只人工智能投资基金。该公司的交易系统主要基于贝叶斯机器学习，并结合预测算法，通过响应新的外部信息和过去经验而不断自我演化，有效完成了自学习，在全球44个国家成功进行股票、债券、大宗商品和外汇等方面的交易。
