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银行AI的发展与应用
概念背景
AI能力
AI场景
案例浅析
电子化、信息化与数字化
•自“电子化”伊始，数据认知及其实践逐步成为银行运营和发展的关键能
力；进入大数据时代，银行“数字化”变革迎来机遇与挑战。
•数字化
•智慧
决策
运营
电子化数字化
银行人工智能的
背景
人工智能没有统一的定义
三个时间点：（1956-2006-2016）
吴恩达：“还没有人能完全理解人工智
能，包括谷歌和百度”
人工智能的现
状
弱人工智能强人工智能超人工智能
2017《新一代人工智能发
规划》
“人工智能加速发，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操
控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集
成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点。”
大数据理论
跨媒体感知计算理论
客户画像精准推荐
混合增强智能理论
AlphaGo
群体智能理论
人脸识别、语音识别
自主系统控制与优化决策理论
无人机、自动驾驶
高级机器学习理论
群体智能、量子智能
类脑智能计算理论
量子智能理论
AI
行业应用创新平台(百度、阿里、腾讯、科大讯飞…)
专项技术Speech、NLP、Vision、SNA
TensorFlow、Caffe、CNTK、
算法框架Sklearn、Keras、Mllib
基础设施芯片、云
概念背景
AI能力
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