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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