【www.rubber-label.com--党团建设】

人工智能简称为AI。研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统是一门新兴的技术科学。 以下是为大家整理的关于信息化在学前教育领域的应用的文章6篇 ,欢迎品鉴！

信息化在学前教育领域的应用篇1

　　摘要：为落实党中央、国务院和教育部关于做好“停课不停学”工作的部署，特殊时期为规避线下课堂教学带来的风险，为保证教学质量不降低，教育厅和学校希望教师能够根据自己的情况选择最便捷、有效的在线教学形式，尽可能减少特殊时期对正常教学的影响，同时也能进一步提升广大教师信息化课堂教学能力。

　　 关键词：信息化;教学;资源

　　 中图分类号：G642    文献标识码：A

　　 文章编号：1009-3044（2020）32-0149-02

　　 1概述

　　 按照学校党委工作部署要求，我校教师组织学生开展线上教学，这种新的教学模式是特殊时期工作的需要，也是教师对信息化课堂教学应用水平的集中检验和提高。在线教学要充分发挥在线教育的优势，学会利用资源快速建课、制作教学视频，学会同步课堂、直播，提升在线教学的效果。

　　 《通信原理》课程属于电子信息技术类专业的专业知识课程，72课时，是一门必修专业基础课程。该课程的前导课程有高等数学、信号与系统等，因此决定了该课程的特点是理论性较强，同时也是一门理实相结合的课程。该课程的目标包括：知识目标、技能目标和素质目标。知识目标主要是掌握一般通信系统的组成及内在逻辑关系，掌握典型通信系统的工作原理、特性及主要性能指标;技能目标主要是培养学生对通信系统的简单分析能力和使用常见仪器仪表的能力;素质目标主要是培养学生吃苦耐劳、严谨认真，分析问题、解决问题的能力以及善于学习、合作竞争的意识，即通过对课程知识内容的掌握，完成对技能目标的培养，从而提高学生各方面的素质。

　　 2信息化课堂教学过程

　　 为了保障在特殊时期教学计划的正常运行，《通信原理》课程开展了线上课堂教学，在开课前根据《通信原理》课程的定位和目标选取了课程内容，并制订了该课程的信息化课堂教学方案。

　　 在教学期间用到了QQ分享屏幕、超星学习通App、实验工坊、中国大学MOOC在线学习平台、智慧职教在线学习平台、EV屏幕录制软件等信息化教学资源，如图1所示。

　　 根据《通信原理》课程的特点，理论教学环节采用了“1+N”的教学模式，以QQ分享屏幕直播方式为主，结合超星学习通App、在线学习平台、EV屏幕录制等多种方式开展。线上教学前，通过中国大学MOOC、智慧职教等平台提供的相关课程教学资源，结合我校学生实际，进行教学资源整合，将每一讲的教学目标和重难点、教学讲解参考视频、教学PPT、小节测试和相关文档等提前上传至学习通平台，并设置任务点，章节内容设置为闯关模式。在线课堂教学开展过程如下：

　　 （1）课前5分钟，教师在QQ群通知学生上课内容和上课时间，并且在超星学习通发布签到，可以让同学们提前做好上课准备;

　　 （2）上课开始，教师发起QQ分享屏幕，同学们加入在线课堂;

　　 （3）教师引导学生了解本节课学习目标和重难点;

　　 （4）学生观看教学相关视频;

　　 （5）教师针对视频知识点结合PPT进行讲解，并随时提问，选人或抢答，活跃课堂气氛，提升学生的学习兴趣;

　　 （6）教师进行知识点总结;

　　 （7）发起课堂测验（限时5～10分钟），以检验学生对本知识点的掌握情况;

　　 （8）视情况讲解课堂测验;

　　 （9）学生提问，教师答疑和点评;

　　 （10）教师根据学习情况布置课后作业。

　　 课后教师将上课实时录屏上传至学习通供学生复习巩固，通过超星学习通平台查看学生学习情况，包括任务点完成情况、作业完成情况（如图2所示）、学习次数等，对完成较差的同学在超星学习通发出“教学预警”，督促学生完成，以保证在线教学效果。

　　 《通信原理》课程是一门理实相结合的课程，实训教学环节采用QQ分享屏幕直播+实验工坊相结合的方式开展。实验工坊是武汉凌特电子技术有限公司开发的实训平台，该平台结合虚拟仿真和云平台技术，将虚拟仿真移植到互联网平台上，从而实现了学生进行远程操作实验。教师只需要提前创建好课程，发布实训任务，学生就可以登录该平台提前查阅实验相关资料（实验指导书等）。

　　 以“ASK调制与解调”实训任务为例，如图3所示，其信息化课堂教学过程如下：教师首先提前在平台上发布实训任务，并设置时长。在上课时教师通过QQ分享屏幕直播方式给学生介绍该实验的实验目的，让学生知道他要做什么，实现什么。同时教师要引导学生回顾ASK的调制和解调原理，让学生明白怎么做，怎么实现。学生根据实验目的和实验原理判断该实验所需要的实训模块，并结合实验指导书中的步骤完成实验。在调制实验过程中，通过调节输入PN序列频率或者载波频率，对比观测基带信号波形与调制输出波形，观测每个码元所对应的载波波形来验证ASK调制原理。在解调实验过程中，通过对比观测调制输入与解调输出，观察波形是否有延时现象，并验证ASK解调原理。通过对实验结果波形的观察和对比，让学生更深入地理解ASK调制与解调的原理。最后，学生完成教师在平台上布置的作业，提交实验报告。

　　 上课时学生只需要一台能联网的电脑就可以登录到实验工坊并加入课程做实验，做完实验提交实验报告后，教师可以登录自己的账号查阅每个学生的实验情况和时长、批阅实验报告等。在整个实验过程中通过班级QQ群或分享屏幕方式及时解决学生碰到的问题。

　　 3信息化课堂教学课程考核方式

　　 《通信原理》屬于专业基础课，期末为考试科目，结合线上教学的特点，将采用过程性考核方式。具体考核方式及评分办法可以通过超星学习通平台的考核权重进行灵活设置，如图4所示。在学习通前期资源导入的时候，可以将课程视频和章节测验设置为任务点，可以随时查看统计每个学生的任务点完成情况，方面快捷地掌握学生的学习情况。

　　 4信息化课堂教学经验和成效 根据师生不能面对面在线教学的特点，提出“碎、动、减”的教学设计理念，充分应用信息化课堂教学手段，在相对较短的时间段里，采用比校园课堂授课更丰富的交互式手段来吸引学生注意力。网络教学中，每个知识点采用学习目标讲解+播放视频+PPT讲解+随堂测验等多种方式相结合来提升学生的学习兴趣，学生不易困乏。另外，考虑到部分学生的自控能力差，可通过加强考勤纪律，如课前在超星学习通拍照签到;课中随机点名回答问题，并将学生的回复情况记录为课堂表现加分;课后通过设置作业任务点和闯关模式等督促学生学习，从而最大限度地激發学生在线学习的积极性与主动性，让学生更好地掌握知识点。

　　 由于网络、家里事情耽搁等原因没能按时参加线上课堂教学的学生，教师会及时将线上理论和实训教学的授课录屏传至学习通，待学生看完后若有不清楚再通过QQ方式指导和解答，做到对每一个学生都不抛弃、不放弃。

　　 通过调查发现，QQ分享屏幕直播、超星学习通的选人/抢答/课堂测验等教学互动活动以及观看课程实时录屏是学生比较喜欢的教学环节。

　　 5信息化课堂教学存在问题及建议

　　 在《通信原理》课程的教学设计中如何让屏幕吸引学生以及通过互动环节调动学生的积极性显得尤为重要，这也是信息化课堂教学能力进一步提升的关键。但是信息化课堂教学过程中会存在以下几方面的问题：（1）在线教学开展过程中，对于需要板书的部分课程内容实施效果不理想，只能使用PPT中自带的书写笔来进行教学演示，给教师的整个线上教学带来很大不便;（2）实训教学过程中由于部分学生没有电脑或者是网络覆盖不佳等没有办法较好的开展，影响了课程的整体教学进度;（3）部分学生不够自律，经常迟到，学习效率没有在校高，教师隔着屏也无法真正知晓学生的学习情况。另外，线上问题答疑的过程也没有面对面沟通顺畅，这些都是信息化课堂教学急需解决的问题。

　　 教师可以通过信息化课堂教学能力提升的相关培训来丰富自己的在线教学资源，提升学生的学习兴趣，将信息化课堂教学手段有效地利用到线上教学中去。

　　 参考文献：

　　 [1]黄勇，杨清德."停课不停学"——疫情期间线上教学的思考与实施[J].2020年教育信息化与教育技术创新学术论坛（重庆会场）论文集，2020.

　　 [2]网址：http：//dwjsgzb.nuc.edu.cn/info/10112/89226.htm[EB/OL].关于疫情防控期间开展教师信息化教学能力提升.

　　 [3]王运武，王宇茹，李炎鑫，等.疫情防控期间提升在线教育质量的对策与建议[J].中国医学教育技术，2020，34（2）：119-124，128.

信息化在学前教育领域的应用篇2

　　【摘要】随着大数据的不断发展，信息化手段已经成为促进语文教学质量提升的重要手段。本文通过分析信息化手段在语文教学中的优势以及必要性，进而从平台建设、课堂形式以及信息资源的开发等方面论述语文教学在信息化手段下的实现路径。

　　 【关键词】语文;信息化教学;教学资源

　　 【中图分类号】G633        【文献标识码】A         【文章编号】1672-0490（2020）15-0097-02

　　 【本文著录格式】李立峰.语文信息化教学路径分析[J].课外语文，2020，19（15）：97-98.

　　 语文在整个学校学科中占据着重要的地位，与其他学科不同，语文教学涉及的面更广，容量更大，而应用的领域也会更多。基于语文学科的属性，信息化教学手段的运用能够有效提高学生的人文及信息素养，能够更好地培养学生的职业和创新能力，为社会输出适应信息化社会的高层次人才，因此信息化教学手段在语文教学中的应用也是必然的选择。所谓信息化教学手段，指的是在信息化时代下教育者通过运用现代教育媒体，包括相关的信息资源和技术开展教育活动，实现教育者与受教者的双边互动，完成教学内容输出。通过大量的实践证明，语文教学中运用信息化手段教学能够极大地丰富教学形式，使廣大学生能够提高学习兴趣，最终获得良好的教学效果。

　　 一、语文信息化教学资源的开发

　　 语文学科在信息化教学中离不开信息化资源的开发，而这些信息化资源主要包括图文以及音视频，此外多媒体课件、网上教育资源等也属于语文教学的信息化资源范畴。针对语文教学中的信息资源应该进行合理的配置和开发。

　　 （一）音频资源

　　 语文教学中收录的文学作品包含散文、小说、诗歌以及戏曲等，这些作品通常拥有浓郁的抒情色彩，拥有很高的文学鉴赏性。教育者可以通过电视或者网上搜索并录制部分诗歌以及散文的音频资源，通过融入多媒体，让文章更具感染力，提高学生对文学作品的理解深度，进一步将文学作品中呈现的意境和真情以音频的形式灌输给学生。这些录制的音频资料可以当作教材的辅助资料，而这些音频辅助资料的作用就是在教材文本的经典性基础上融入作品的时代性。值得注意的是，在对这类教学资源的开发过程中，不一定要与原有教材完全一样。比如对《永远的校园》这一作品的教学资源开发，并不一定要找到原作品的音频，我们只要找到部分与文本相关的音频即可，也就是说通过一个契合点就可以完成一次信息资源开发。笔者曾经听一位语文老师给学生讲《钗头凤》，该老师在鉴赏拓展时展示了一段资料，资料是外国的一首关于爱情的诗歌，虽然语言不同，内容不同，但是人类的情感却是相同的，学生通过动听的语言以及生动的画面深刻体会到了夫妻被迫分离的痛处，同时也为《钗头凤》这一文学作品的理解奠定了基础，大大提高了学生学习的热情。

　　 （二）图片资源

　　 针对教学资源中的图片资源开发，主要途径有网络、光盘、书籍扫描等，尤其是网络，大量古代作家的作品都能够在网上找到相关图片，而现代作家的作品在网上也可以找到相关的内容和图片。对这些素材能够合理运用，成为活跃课堂，激发学生学习兴趣的有效途径。比如《壶口瀑布》这篇文章，通过细腻而又雄浑的语言对瀑布进行了描写，假如在上课之前能够展示一张清晰的瀑布图片，引起学生的遐想，让学生拥有视觉上的冲击和感受，对于整篇文章的学习一定会起到更好的效果。

　　 （三）影视资源

　　 影视资源的开发和收集对于语文教学具有很好的促进作用。当前很多教材中的文学作品被拍成了电视或者电影。比如《雷雨》，通过影视，生动地展现了在那个特殊年代工人与资本家的深刻矛盾，通过影视迅速捕捉到了每个剧中人物的角色人设，将文本变成真实的舞台，能够给学生带来听觉、视觉上的冲击，提升学习效果。

　　 二、语文常用信息化平台

　　 （一）QQ群教学交流平台

　　 当前手机以及QQ等工具几乎已经普及，每个学生几乎都有自己的QQ。教育者可以建立一个专门用来教学的QQ群，提供给学生进行交流和讨论。在QQ群里师生可以完成话题讨论，资源共享。QQ群的运用可以很好地与传统教学结合，既方便师生沟通，实现资料共享共建，还能对学生进行跟踪式教学。对提高学生的学习兴趣，拓展学生的视野和思维具有很好的促进作用。

　　 （二）PPT教学平台

　　 PPT课件是当前语文信息化教学中重要的手段和工具，也是当前信息化教学手段的主流。PPT具有语言生动、使用方便、容量大等优点，在教学过程中具有很强的表演力。本文认为推进PPT课件教学在语文教学中的运用是加强信息技术教学与语文教学结合的重要部分，应该进一步对以往的教学经验进行思考和总结，并推进PPT教学课件的生成和运用。笔者曾在执教《职业》这篇文章时，通过引用PPT进行教学，以“小时候的理想职业”作为切入点，让学生主动说出小时候对于职业的理想，在学生发言时笔者进行视频录制并链接到PPT中。在教学后期，再要求学生说出自己感兴趣的职业，并要求模仿文本句式的特点进行表达，同时笔者再次录制表达过程。随后笔者通过对比并展示同一位同学前后表达效果，让学生感觉自己表达能力的提升，提升了学生学习的信心。

　　 （三）浏览器教学平台

　　 浏览器作为信息检索的重要工具，语文信息教学离不开浏览器的熟练运用。教育者应该有意识地提升学生对信息的筛选、搜集能力。教师在课堂上可以根据教学的内容以及实际情况，即时运用浏览器和投影仪，搜索相关信息，辅助于教学开展。同时在课后也可以布置相关作业，要求学生自行运用浏览器完成相关教学内容的搜索、筛选和搜集，在下一次课堂进行集中讨论学习，以此提高学生的课外视野。

　　 三、语文信息化课堂形式

　　 （一）对比阅读欣赏课

　　 通过组织阅读欣赏课，根据教材内容，选用相关的视频资料。让学生对文字资料和视频资料进行对比阅读，让学生感受两种形式的区别，而在这个过程中实际上就是让学生在学习过程中将文字形成图像并理解和记忆，同时通过视频将教材中的文字进行挖掘和展示，从而提高学生对作品的深刻理解。

　　 （二）诵读训练课

　　 阅读训练课的开展就是借助信息化资源对学生开展诵读训练的教学形式。对于诵读材料的选择，主要是散文以及诗歌，此外，各种语文学习软件中的诗词、电影和电视剧对白也是诵读材料的重要来源。通过不间断的诵读课堂组织，加强学生的文字表现力，提高学生对于语文课堂的学习热情，也为口语和社交的教学打下良好的基础。

　　 （三）信息化写作课

　　 写作在当前的教学实践中尤其重要，但却是学生比较抗拒和头痛的学习任务，其根源在于学生拥有的写作素材不多，以致难以下笔。针对这样的情况，老师应该不间断地举行信息化写作课，在老师的合理安排下，让学生利用网络进行素材收集，素材收集不局限于文字文本，音视频也应该成为激发学生写作兴趣的重要工具。

　　 语文教学中合理地运用好信息化手段进行教学，能够有效提高学生的学习热情，促进课堂多形式开展，并能够通过丰富的内容、直观的展示让学生迅速掌握教材内容，获得良好的教学效果。但是也需要注意，在信息化教学手段的运用过程中不能“为用而用”也不能盲目使用。应该认识到多媒体只是一种辅助手段，它的目的只是作为一种工具，将教师的教学内容多形式传输给学生，而良好的教学结果最终离不开教师的教学活动。

　　 随着信息化的不断发展，信息化的教学手段逐步运用于语文教学中，在这样的浪潮下，作为语文执教者，我们对信息化教学的认识不能仅局限于信息化在教学手段上的运用，而是应该放宽眼界，深入研究随着信息化的普及带来的教学思想和理念的变化，让信息化真正成为促进语文教学的重要助力。

　　 参考文献

　　 [1]南国农.信息化教育概论[M].北京：高等教育出版社，2004.

　　 [2]邱恒灵.语文教学信息化[J].中学教学参考，2010（1）.

　　 [3]方蓉.浅谈语文信息化教学[J].课程教育研究，2012（5）.

信息化在学前教育领域的应用篇3

　　摘 要：随着信息时代的到来，高校教育教学工作也发生很大改变，积极开展高校信息化建设有助于高校各方面管理水平对提高。文章主要结合高校信息化建设现状，对信息化指标体系下高校信息建设对策展开探讨。

　　 关键词：信息化;指标体系;信息化建设;高校信息

　　 引言

　　 高校信息化是指高校在进行高等教育的过程中将信息化技术引入到高校教育的各项活动中，包括高校的教育管理信息化、决策及科研过程的信息化、财务管理的信息化等。

　　 1高校信息化建设现状

　　 1.1高校教学信息化管理认识不足

　　 信息化技术的高速发展和更新换代的高频率，导致了许多高校跟不上信息化的时代脚步，也就不能够对信息化管理应有的重视，相关的资金支持也随着缺乏。我国传统的高校偏爱于浓厚的学术研究氛围，而新兴高校却对于理工技术的极度偏科，这样的两极分化让信息化建设无处安放。国家下拨的资金都被用到了学校自身的一流学科上，信息化应得到的资金支持缺失。这就制约了教学管理信息化的开展，也不能够充分地发掘信息化技术的潜力[1]。

　　 1.2信息共享交互欠缺，业务系统分散

　　 在各高校进行信息化建设的过程中，不同的业务部分别购买了相应的专业管理系统，以致于各个业务系统之间呈现出相互孤立的现象，难以实现统一的身份认证，并且还有着一人拥有多套密码、账户的情况，继而为学生和教师的学习、工作带来了极大的不便;另外由于高校的各个业务系统无法实现对接集成的问题，从而致使信息孤岛的现象存在，对学校建设共享数据库以及获取其他业务系统信息等工作产生了较大的影响，也难以实现跨部门、扩业务之间的数据实时共享、交互、上报、查询、分析、统计等工作，从而导致高效的管理水平及管理效率均受到的了一定的影响。

　　 1.3信息资源浪费现象严重

　　 在现阶段，高校当中的管理体制是比较固定的，在智慧校园的各类系统当中出现了明显的条块分割现象，权力和职责不清的问题依然存在。例如：高校的财务管理部门在工作开展的过程当中和其他部门在信息化建设层面存在着各自为政的现象，因此这在一定程度上会出现信息资源的浪费，从而形成了资源统一管理模式没有办法得到有效实施的情况，同时管理工作的开展也浪费了比较多的人力、物力和财力，信息的管理水平没有办法获得全方面的提升。

　　 2信息化指标体系指导高校信息化建设的方法策略

　　 2.1加大对校园网络软件的投入

　　 不少高校已经加强了对校园信息化的建设工作，通过大数据技术的支持，学生们的校园生活也变得越发的方便、快捷，但仍有部分高校现有的校园网络软件基础设施难以满足大数据技术的应用需求，造成了大数据技术在校园信息化建设过程中无法发挥出最大的作用。所以，加大对校园网络软件的投入力度，使其能够更好地服务于校园信息化建设，满足大数据应用的需求。高校应该建立相对完善的招生系统、办公系统、教师档案系统等，对校园信息化管理系统加以优化，确保每一项信息化系统都能够发挥出根本的作用，进而对校园信息化的建设工作起到良好的辅助推动作用[2]。

　　 2.2构建教学管理信息化系统

　　 第一，重视信息资源开发与建设工作。建立整合性强的信息流程、规范化的信息标准、统一有序的数据格式与数据接口及共享性较强的资源信息平台，使各管理部门之间能够实现教学管理信息流无缝对接，建立一个集成化的信息流管理平台。第二，建立一个专业的教学管理信息化系统，结合自身需求与实际情况将各模块整合到同一个系统中，进行统一化管理，高校要建立一个专业化团队，致力于系统开发与维护，设立专门的技术人员实时监控系统运行，及时改进系统，不断提升系统实用性。

　　 2.3实现信息资源的优化配置

　　 在日常管理工作当中，促进资源的优化配置和合理使用成为了人们的共识，实际上对于信息资源来说，也要进行进一步的优化配置。高校要注重对各个部门在工作信息方面的需求进行统计，同时也要和本部门的信息化建设要求进行联系，设计一个统一化的系统，确保信息资源能够在这个过程当中得到合理的共享和使用。信息资源的优化配置是一个漫长的过程，在这个过程当中不仅要对各个方面的信息进行及时的统计，还要找到合理的方式对这些信息之间的处理进行计算，从而得到一个最终的信息处理模型，根据模型设计相应的软件和工作模式。因此在工作开展的过程当中，高校需要有一个长远的发展目光，从一个更加长远的角度，对高校智慧校园信息化的建设进行思考，切实实现资源的全方面合理配置和使用[3]。

　　 2.4对开展信息化建设工作的相关人员进行加强教育

　　 目前，各大高校仍存在着重管理轻教学、自建自用等旧思想，需要改变其传统观念，强调引入市场机制的重要性，并对社会资源进行积极的利用，从而可构建开放共享、多方参与的运行管理体系。为了保证信息化建设工作的顺利开展，应建立以校长为主要负责人的委员会，对高校信息化建设工作进行统筹协调;并定期召开专家咨询会、工作沟通会等会议，并对信息化建设项目的审批、论证等工作流程进行严格把关。开展高校信息化建设工作有着很强的业务性，并且还需要大量高学历人才、高水平技术的投入，因此高校可通过职称评审、人员编制、薪酬待遇等方面给予其较好的待遇，为其创造良好的工作环境，以保证信息化建设人才队伍的不断壮大、稳定;同时还可定期组织人员进行培训，以不断提高、完善其知识、技术水平。

　　 结语

　　 综上所述，在信息化的时代下，高校在进行内部控制建设的过程中，必须要提高高校各部门之间的大数据信息共享效率，只有高效率的信息共享，才能保证各部门间能够有效应用内部控制，从而促进高校信息化进程内部控制的实现。当前，我国的高校信息化和内部控制建设处于初级阶段，还不够成熟，需要在未来的发展中，实现高校信息化和内部控制建设的有机结合。只要高校能够把两者进行有机的结合，必然会產生1+1>2的效果，这样才能让高校在快速的信息化时代下立于不败之地。

　　 参考文献

　　 [1] 王思专.浅谈高校信息化管理存在的问题及对策[J].中国信息技术教育，2014（22）：56.

　　 [2] 付智勇，郭文娟.解析高校信息化存在的问题及对策[J].通讯世界，2015（5）：242.

　　 [3] 何凯.高校信息化管理面临的挑战及对策[J].中国新通信，2015（9）：31.

信息化在学前教育领域的应用篇4

　　【摘要】本文以人工智能为研究主体，探究出其在证券投资领域的应用，来分析证券投资领域人工智能对其的影响。并在人工智能的智能投顾、智能交易和智慧经营等几方面做出概述，最后针对完善人工智能在证券市场的发展基础上提出改善对策，为我国证券市场的持续发展指明方向。

　　【关键词】人工智能;金融;证券投资;应用分析

　　一、人工智能+金融在证券投资领域应用的意义

　　（一）提升工作效率

　　在风控中，利用用户数据积累和人工智能技术，评估贷款人贷前还款意愿和还款能力，贷中的异常行为监控以及贷后信用评分的评定;在征信中，基于大数据和人工智能技术可以实现智能征信审批，极大地提高工作效率。证券市场借助人工智能技术对贷款人的还款能力提前做出评估，进而针对性的作出评估，风控在证券市场的应用可以极大的对工作效率做出提升。具体表现在以下方面。

　　第一，人工智能加金融更具智能化，借助智能化工具，可以梳理信息流、社会数据以及各个资金流之间的关联，全面分析金融微观维度，借助智能化项工具，也会第一时间找寻潜在的风险，从而通过跨市场关联探究来强化流动管理，明确风险传播路径，对金融风险进行识别，来提高其具备的系统性。

　　第二更具合规性。例如人工智+金融可以涵盖现有制定的各项条规、法律、流程文件和内部控制制度，利用时下智能和大数据技术来进行分析对比，提升合规以及适用性，在应用程序编程接口向业务流程进行嵌入，通过对合规成本的降低来提高合规能力。

　　（二）帮助市场做好投资决策

　　市场投资决策指的是各个投资主体提前作出论证和调查，为最终的活动投资决策提供参考依据。投资决策在市场活动决策中至关重要，直接决定着企业的未来。有效的做出市场决策可以辅助企业预防风险，未雨绸缪，对应的，错误的投资决策会加大企业面临的金融风险，严重还会影响企业的资金周转。

　　与此同时，人工智能还具备自动投资能力。华夏基金曾指出“现有机器都具备深度学习能力，克服了人性对恐惧和贪婪的弱点，也不会像人类一样受到外部情绪化的影响”。人工智能机器具备自行交易等优势，会总结之前失败的经验，在顺应科技特征基础上提升自主探究学习的深度和广度，也会收集历史数据，拓宽投资者的交易模型，在互相对抗中提出最优质的交易对策。所以人工智能在市场投资决策上属于良好的辅助工具。

　　（三）降低人力成本

　　在大规模知识处理基础下，智能客服衍生而来，它属于一项面向各行各业应用的智能客服，不但可以为企业提供各项管理技术，还能连接企业和用户，创建快捷有效的基于自然语言基础上的技术手段，在为企业提供管理技术的同时，统筹各项分析信息。

　　在金融或商业活动中生成的大量数据，包括结构化和非结构化数据，必须转换为可读、可见和交互式数据，而非人工智能。人工智能为企业转型和产品创新提供了科学的决策，进而推动了金融智能的发展。目前，智慧投资能力是人工智能在金融投资领域的一项重要成就。智能投资是基于投资组合理论，如资本资产定价模型、套利定价模型等。相关算法用于为具有不同风险偏好的用户提供智能化、自动化的投资组合决策或资产配置建议。招商证券市场的“莫杰智能投资”和工商证券市场的“A1投资”都是在人工智能技术的基础上发展起来的，取得了可喜的成绩。中信证券、海通证券、华泰证券等国内大型证券公司也利用人工智能金融技术的东风，在智能投资顾问领域开展了人工智能定量交易，取得了顯著的成就。

　　二、人工智能在证券投资市场上存在的问题

　　（一）人工智能在业务运用方面没有得到实质性的突破

　　现阶段我国证券投资市场工作的主体依旧是传统业务，人工智能的应用被市场看做是“锦上添花”，或者是没有对人工智能做出一定的关注，究其原因是因为第一，在证券市场内部，传统业务依旧属于主要的业务利润来源，很多工作人员因为受到业绩考核以及外部竞争的压力导致在日常经营中无法兼顾其他;第二是因为人工智能的应用还没有基于风险和成本的角度上做出考量，还比较倾向于待同业取得进步之后再继续跟进。因为以上等因素，使得我国证券市场在人工智能创新上没有取得本质性的突破，无法改变传统的生产形式，由此也会对新技术的应用产生一定的影响。

　　（二）缺少专业的研发人员

　　证券市场内部信息技术部门日常的主要职责就是负责内部系统的开发和对人工智能、大数据以及云计算等技术的维护，但是实际发展中这些内部人员缺少对新技术的研发力度，同时内部的信息技术部门人员普遍缺乏对业务的了解，直接导致各大证券市场缺少专业的人工智能改造人员。虽然可以借助技术优势的互联网公司，但是证券市场为了对自身核心内容做出保护，不会将自身业务内容向互联网公司做出告知，一定程度上限制了技术的开发水平。人工智能人才不足，基础层人才储备尤其薄弱，是我国在该领域仍然落后于欧美国家的一个主要原因。

　　（三）监管体系不完善，存在多种安全隐患

　　虽然人工智能支撑能力较强，但是也会加大金融局部性风险，例如一些不成熟的人工智能不但会提升系统风险系数，还会对金融市场的稳定和谐造成影响。在证券金融领域，目前对人工智能监管还存在诸多问题，具体体现在：第一，监管的对象过于复杂，无法有效的界定各个责任主体，主要原因是，在人工智能应用阶段中涉及的参与主体较多，不但包含向证券领域提供人工智能技术的部门、应用人工智能机构以及设计人工智能模型以及系统的公司等等。与此同时，人工智能基于深度学习基础上具备自学习的作用，但是因为在技术创建中不够公开透明，所以，我国人工智能证券应用存在问题时，无法第一时间确定各个责任方。虽然在行业中目前已经构建了有效的监管罚则，但是因为没有确定具体的适用条文，基于法律层面也无法界定各个责任方应当承担的责任。

　　第二，随着近些年金融技术的不断发展，也对目前证券监管队伍提出了更高的标准要求，要求有关监管人员不但要了解人工智能基础知识，明确人工智能系统的运作流程，也要评估人工智能的系统算法，要加深对证券金融领域的认知程度。但是目前我国监管部门有关队伍综合素质还有待加强，在应用中还存在着部分监管人员不清晰人工智能系统算法和基础知识等问题，都对人工智能技术的有效应用造成了危害。

　　三、完善人工智能在证券领域的应用分析

　　（一）适当转变经营策略，不断创新适应时代发展

　　1.开拓新的业务增长点

　　现阶段证券市场重要的利润增长点就是中间业务，针对我国大部分市场来说，资产负债依旧属于中间业务的重要来源， 证券市场与发达国家的55%相比，我国证券市场中间业务占总收入比较低。基于这一背景，我国证券市场就要提高中间业务的创新力度，借助对托管业务、投资证券市场业务的开展，来进行债卷联合承销模式，更好的对中间业务做出创新。

　　其次就要实施混业经营。目前混业经营已经成为了世界金融发展下的主要趋势，对于证券市场来说，贷款利息和股权投资收益之间具有较大的差距，这就使得证券市场一定要加快混业经营的开展速率，借助对客户资源渠道优势和证券市场品牌优势的利用，更好的提升证券市场的营业利润。

　　2.组建大数据库

　　在当代电子商务市场营销环节，应用大数据已经成为了主要的手段，并且随着信息数据的不断发展，证券市场本身已经构建了资源，规模较大的客户数据信息库。对比于互联网企业具备的优势较多。比如构建大数据库，证券市场的客户在网点进行业务时，大数据库就会将客户有关的职业、身份等信息做出保存，为证券市场预留有效的数据资源，同时也会降低大量的成本。因此，对于证券市场来说，如何总结客户资源、深度挖掘客户信息、在调研客户个性化需求基础上展开产品销售也是未来需要关注的话题。在此背景之下，建议我国证券市场要构建大数据库，来拓宽客户资源，提升业务分析能力，将证券市场具备的服务导向作用充分的发挥出来，融合各项数据信息技术，促进金融市场的不断发展。

　　（二）加大人工智能专业人才的培养力度

　　目前，我国还存在着人工智能缺少复合型人才等问题，很多需要的技术人才都需要于外国引进，本国在对高层次人才培养力度有待提升。依据数据显示：全球共计有370所人工智能方向的高校，其中美国有170所，我国仅仅不到30所，而且培养出来的复合型技术人才也无法顺应各个智能企业的需求。

　　当前属于知识引领的时代，归根结底，各个企业，各个行业竞争的主要需求依旧是人才和技术。在世界领域上，针对人工智能复合型高端人才的战争已经打响，不论是国际领域、互联网高科技企业还是传统行业以及多个高校之间，目前对人才的争夺都非常激烈。对于我国高校来说，如何在之后提高人才培养力度，构建完善的培育机制至关重要，为了促进人工智能+金融的长足发展，我国要在之后加大创新投入的资金和保障，为培养复合型高端人才奠定基础。

　　（三）推动政府构建行业标准化规范，加强风险防范力度

　　作为市场的基石，证券市场在之后也要强化和政府之间的沟通力度，和政府部门一起尽快的构建完善规范的金融体制行业标准，在其中融入it审计、评估机制、数据管理以及开发测试等标准内容，帮助金融统计、金融监管以及风险防控部门有标可依。同时，证券市场也要提前对客户实际需求做出调研，结合现实经营现状来开发产品，也要提前评估客户数据，着重分析客户的投资理念、消费理念以及客户资料等，在了解客户实际需求基础上，发展和优化人工智能技术，来为不同客户提供个性化的需求方案。

　　四、结论

　　本文以人工智能为主体，通过对现阶段在证券投资市场应用分析，来分析出存在的问题，最后针对性的提出改善对策，本文的第一部分人工智能在证券市场的应用，介紹了带给市场的积极意义;第二部分找寻出人工智能在市场上存在的问题;第三部分针对存在的问题提出完善对策。通过本文的阐述概述出人工智能在证券投资市场上的应用，进而为有关人员提供发展方向。

信息化在学前教育领域的应用篇5

　　1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。2016年，由于阿尔法狗在围棋人机大战中力压世界冠军，人工智能引起全球的广泛关注。之后因为智能手机上的语音助手、智能机器人等普及，人工智能逐渐走入我们的生活。但这都只是人工智能的“容器”并不是人工智能。

　　人工智能是对人类智能的模仿，并力图实现某些任务。它是研究用计算机来模拟人类学习、思考、推理等思维活动和智能行为的基本理论、方法和技术。当下已经发展比较成熟的人工智能技术包括图像处理、语音识别以及自然语言处理等领域。

　　随着科学技术的不断发展，人工智能、大数据等金融科技技术成为各国关注的焦点。目前，包括我国在内的许多国家都将人工智能发展划入到国家长期战略的规划中，力争抢占该领域制高点。当前各行各业都在探索人工智能的种种可能。其中金融领域由于其科技手段应用广泛、信息化建设起步早、新技术投资回报率高等特性，成为人工智能最好的应用领域之一。

　　近年我国人工智能市场发展非常迅猛，而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段，其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用成熟度方面都处于领先地位。目前，“AI+”主导的行业智能化提升正处于初级阶段，人工智能在各个行业尤其是金融行业中的应用仍具有极大的深度挖掘空间。

　　人工智能与金融强势合作

　　金融科技的重点就是两个:一个是赋能,一个是风控。一方面是注重科学技术在金融领域里面的应用，推动金融业更好地服务实体经济,提高金融产品和金融服务的质量；另一个非常重要的方面就是控制金融风险。

　　1.人工智能+金融投资与服务

　　人工智能目前在金融投资领域和服务领域的应用较多。在金融投资领域，人工智能有智能投顾、反欺诈、投资预测等方向的应用。在服务领域，人工智能有身份识别和智能客服等方向的应用。人工智能技术与金融投资和服务领域相结合，助力金融投资与服务的标准化、模型化、智能化，大大升级优化了金融业现有的服务模式，最大限度的保障了消费者的收益要求，减少了金融风险事件的发生，同时降低了人工投入成本，提高了工作效率。

　　2.人工智能+风控

　　以“互联网+金融”为代表的金融科技发展阶段更多的属于“渠道革命”，那么新一代的“AI+金融”的影响则包括两方面：产品和风控——让产品更加智能，让风控更加安全。

　　人工智能由于其具有的技术属性，使之在识别和应对系统性金融风险中更具优势。目前，国际和国内都积极将人工智能应用于风险控制和金融监管上，以期尽可能的降低金融风险、探索更加有效的监管范式。

　　当前，一些国际监管机构，例如澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）及美国证券交易委员会（SEC），都在使用人工智能进行可疑交易识别，比如从证据文件中识别和提取利益主体，分析用户的交易轨迹、行为特征和关联信息，更快更准确地打击地下洗钱等犯罪活动。

　　在国内，人工智能在风控上的应用主要是数据搜集和处理、风险控制和预测模型、信用评级和风险定价以及实现金融监管的实时监控。在风控与管理上，人工智能依托高维度的大数据和人工智能技术对风险进行及时有效的识别、预警、防识，包含数据收集、行为建模、用户画像和风险定价四个流程。开发神经网络、专家系统、支持向量机以及混合智能等人工智能模型应用在金融风险管理领域。在对于金融监管上，人工智能的应用实现了金融监管实时监控，随时暂停。在实际应用中当某些金融机构的金融活动超过监管部门所规定的红线时，人工智能自动连接监管部门的接口便会识别出不符合规定的业务并且在第一时间叫停此项业务，并且生成相关报告以备使用。当被叫停的金融业务指标回归到正常水平时，系统也可以及时取消锁定、恢复业务办理，这样便实现了实时监控。

　　人工智能的变革和风险

　　人工智能技术越来越成熟，依托语音识别、机器人技术、机器学习、人脸识别等人工智能技术研究成果开始走向产业端。人工智能应用的三要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景，供应链金融领域已具备人工智能快速发展的必要条件，而事实上，主动拥抱人工智能，拥抱人工智能带来的福利，AI在金融中运用具有广阔的市场空间。

　　在经历了1990年代和2000年初的寒冬之后，人工智能正在复苏。人工智能的发展在金融业得到了充分证明。作为新兴技术的早期应用者，银行和其他金融服务提供商正在快速拥抱人工智能。

　　因人工智能的应用，Autonomous预计金融业可节省高达1万亿美元的资金。在金融领域引领人工智能浪潮的是金融科技公司，其中大部分都直接或间接地与金融行业企业合作创建真实的人工智能应用程序。

　　1、人工智能实现信用风控模型。

　　人工智能的核心是大数据风控建模能力。传统征信中，数据依赖于银行信贷数据，而大数据并不仅仅包括传统的信贷数据，同时也包括了与消费者还款能力、还款意愿相关的一些描述性风险特征。利用大数据技术，能搜集许多的数据维度来描述，作为风险评估的重要依据。这样就使大数据征信不单一依赖于传统信贷数据，可以对传统征信无法服务的人群进行征信，实现对整个消费者人群的覆盖。

　　2、人工智能实现风控和反欺诈。

　　在复杂的市场经济中，核心企业与供应商之间的复杂的贸易关系，存在各种不可控的潜在风险。机器学习里的图谱网络很好地解决了这一诉求，基于申请人、手机号、设备、IP地址等各类信息节点构建庞大网络图，并可在此之上进行基于规则和机器学习的反欺诈模型实时识别。其中一个比较普遍的情况，人工智能可监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行了注册、同一设备是否下载多个借贷App，可以实时发现多头贷款的征兆，把风险控制到最低。

　　从整体氛围来看，金融界对于AI技术还并没有彻底的接受。一方面可能是AI在业界的表现并不算好。它使用更复杂得多的模型，却很难做出更好的效果。另一方面还是风险控制问题。金融业，尤其是量化交易，对风险控制极其严格，对模型最重要的要求是稳健、可解释性强。而AI的风险是很难测量和控制的。

　　金融中人工智能的下一次迭代

　　金融中的人工智能是一个广泛且快速发展的趋势。所有这些创业公司中的一个共同点是，他们正在使用人工智能来应对当今金融业所面临的挑战。很明显，人工智能正在帮助简化当前流程并提高效率。

　　人工智能的下一次迭代将会引入全新的服务和解决方案，从而颠覆当前的金融服务。这种颠覆可能包括彻底消除欺诈（颠覆欺诈跟踪服务），即时信贷（颠覆信用模型服务），自主和个性化财务顾问（颠覆金融咨询服务）等。

　　普遍认为人工智能有三个发展阶段：计算智能、认知智能和感知智能。第一个阶段是计算智能，能存会算，比如我们现在使用的个人计算机；第二个阶段是认知智能，能说会听、能看会认，能够对各种类型的输入数据进行感知和处理；第三个阶段也是目前的最高阶段，是感知智能，它要求机器或系统能理解会思考，这是人工智能领域正在努力的目标。

　　目前人工智能在金融行业的应用仅仅停留在算法、数据处理等金融电子化层面（计算智能、认知智能），金融智能化（感知智能）还需要技术更进一步的发展。正如计算机科学家DonaldKnuth所说，“在金融领域的应用主要还是局限于一些认知任务，而对于一些更加复杂的任务，涉及到感知领域的，需要人来进行理解、思考和推理。人工智能已经在几乎所有需要思考的领域超过了人类，但是在那些人类和其它动物不需要思考就能完成的事情上，还差得很远。”

　　未来展望

　　在未来几年，预计会有更多初创公司在金融领域推出这些突破性的人工智能应用程序。

　　AI技术的赋能、全球化企业竞争方式的转变，再加上产业内部转型升级的迫切，新金融无论是在时代发展大势上，还是在社会经济发展驱动上，都将是一项长久不衰的“黄金”产业，毫无疑问，一场掘金新金融盛宴即将到来。得趋势者得天下，未来，中国将成为‘AI+金融’成功落地应用的典型代表。

信息化在学前教育领域的应用篇6

　　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。

　　人工智能概述

　　定义

　　人工智能(ArtificialIntelligence，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展。

　　第三阶段：认知智能。机器具备像人类一样的学习和思考能力，能够独自做出决策和采取行动，能够部分或全部替代人类的工作。认知智能是目前机器与人差距最大的领域，也是目前各大科技巨头都在迫切寻找突破的领域。

　　人工智能的产业链

　　人工智能的产业链包括基础支撑层、技术应用层和方案集成层。基础支撑层是支撑人工智能运行的基础设施，包括数据采集用的传感器，数据处理用的CPU、GPU等硬件，以及实现人工智能算法等软件。技术应用层是在基础支撑层提供的软硬件基础之上，有针对性开发的技术应用，包括语音识别、自然语言处理、图像识别、预测规划和智能控制等。方案集成层是将不同细分领域的技术应用集成、优化、完善，形成更大领域的综合系统解决方案,比如智慧城市、智慧金融、智慧医疗等。完整集成的智能服务是人工智能未来的发展方向。

　　人工智能产业发展情况

　　全球人工智能产业发展情况

　　据赛迪预计，2018年全球人工智能市场规模将达到2700亿元，年复合增长率达17%。2012年至2016年的5年间，全球人工智能企业新增5254家，是2012年的1.75倍;全球人工智能融资规模约达224亿美元，仅2016年的融资规模就达到92.2亿美元。

　　从全球范围来看，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截至2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中：美国拥有1078家，占42%;中国其次，拥有592家，占23%。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。美国在AI产业布局方面全面领先其他国家，在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势。

　　国外科技巨头公司包括谷歌、微软、英特尔、FACEBOOK、IBM等均已经提前布局人工智能产业链。国外科技公司主要聚焦于人工智能基础层，重点研究人工智能的核心算法，并在应用层全面推进人工智能商业化。IBM、谷歌在人工智能核心算法、智能搜索、无人驾驶、医疗诊断等领域率先布局且行业领先;FACEBOOK、微软、苹果侧重于社交应用，重点布局语音识别、图像识别、智能机器人等领域;英伟达、英特尔谋求业务转型，重点研发适合深度学习的AI芯片。

　　我国人工智能产业发展情况

　　据报道，2016年中国人工智能市场规模快速增长，全年达239亿元，预计2018年将达到381亿元，复合增长率达26.3%。《新一代人工智能发展规划》预计：我国2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元;2025年核心产业规模超过4000亿元，相关产业规模超过5万亿元;2030年核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

　　目前，我国起步较早、技术较为成熟的人工智能技术公司主要以百度、阿里巴巴和腾讯三家互联网企业为代表(以下简称“BAT”)。BAT不仅开展人工智能技术的基础性研究工作，而且本身具备强大的智能金融应用场景，因此处于人工智能金融生态服务的顶端。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服在人工智能金融领域的应用最为深化。

　　蚂蚁金服已将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、智能投顾、客户服务等多个领域。根据蚂蚁金服公布的数据，网商银行在“花呗”与“微贷”业务上，使用机器学习把虚假交易率降低了近10倍;基于深度学习的OCR系统使支付宝证件校核时间从1天缩短到1秒，同时提升了30%的通过率。此外，蚂蚁金服联合华为、三星等共同发起了互联网金融身份认证联盟(IFAA)，现已成为国内市场上支持设备与用户最多的互联网金融身份认证行业标准。

　　除BAT等金融智能生态企业外，一些传统金融机构、金融科技公司在人工智能领域加大投入，在人工智能的垂直细分领域得到了快速发展。

　　人工智能在金融领域的应用情况

　　目前，人工智能技术在金融领域应用的范围主要集中在身份识别、量化交易、投资顾问、客服服务、风险管理等方面。

　　客户身份识别

　　客户身份识别主要是通过人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物识别技术快速提取客户特征进行高效身份验证的人工智能应用。技术的进步使生物识别技术可广泛应用于银行柜台联网核查、VTM机自助开卡、远程开户、支付结算、反欺诈管理等业务领域中，可提高银行柜台人员约30%的工作效率，缩短客户约40%的平均等待时间。互联网银行已将人脸识别技术视为通过互联网拓展客户的决定性手段;传统金融机构也开始重视人脸识别技术的应用。

　　智能量化交易

　　量化交易是指通过对财务数据、交易数据和市场数据进行建模，分析显著特征，利用回归分析等算法制定交易策略。传统的量化交易方法严格遵循基本假设条件，模型是静态的，不适应瞬息万变的市场。人工智能量化交易能够使用机器学习技术进行回测，自动优化模型，自动调整投资策略，在规避市场波动下的非理性选择、防范非系统性风险和获取确定性收益方面更具比较优势，因此在证券投资领域得到快速发展。

　　智能投顾

　　智能投顾又称机器人投顾(Robo-Advisor),主要是根据投资者的风险偏好、财务状况与理财目标，运用智能算法及投资组合理论，为用户提供智能化的投资管理服务。智能投顾主要服务于长尾客户，它的应用价值在于可代替或部分替代昂贵的财务顾问人工服务，将投资顾问服务标准化、批量化，降低服务成本，降低财富管理的费率和投资门槛，实现普惠金融。

　　智能客服

　　智能客服主要是以语音识别、自然语言理解、知识图谱为技术基础，通过电话、网上、APP、短信、微信等渠道与客户进行语音或文本上的互动交流，理解客户需求，语音回复客户提出的业务咨询，并能根据客户语音导航至指定业务模块。智能客服为广大长尾客户提供了更为便捷和个性化的服务，在降低人工服务压力和运营成本的同时进一步增强了用户体验。

　　征信反欺诈

　　知识图谱、深度学习等技术应用于征信反欺诈领域，其模式是将不同来源的结构化和非结构化大数据整合在一起，分析诸如企业上下游、合作对手、竞争对手、母子公司、投资等关系数据，使用知识图谱等技术可大规模监测其中存在的不一致性，发现可能存在的欺诈疑点。

　　信贷决策

　　在信用风险管理方面，利用“大数据+人工智能技术”建立的信用评估模型，关联知识图谱可以建立精准的用户画像，支持信贷审批人员在履约能力和履约意愿等方面对用户进行综合评定，提高风险管控能力。

　　主要问题和政策建议

　　主要问题

　　智能金融的应用领域有限。目前人工智能已在身份识别、智能客服、量化分析等金融领域取得了一定进展，但除人脸识别技术成熟度较高，具备大范围推广使用条件之外，其他应用还比较单一、行业大规模应用尚需时日。德勤发布的《银行业的AI数字化银行报告》显示，只有15%的金融机构在使用AI与同行竞争，银行业对AI的部署远远落后于其他行业。

　　计算机处理能力不足。金融行业是智力密集型行业，人工智能在金融行业的模型算法非常复杂，数据训练工作量很大。主流的深度神经网络算法要求计算机具备先进的半导体、微处理器和高性能计算技术，能够并发处理超大规模数据，目前的计算机处理能力虽有长足进步，但应付复杂人工智能应用仍有待提高。尤其是我国人工智能的硬件GPU依赖进口，不仅成本高，还面临着发达国家的贸易壁垒。

　　金融数据共享性不足。机器学习是人工智能的核心技术，需要依靠大量数据训练，训练的准确性与数据量成正比。金融行业的数据积累量较大，但除公开的金融市场交易数据外，各家金融机构出于金融数据安全考虑，很难主动向金融科技公司开放其内部海量数据，在一定程度上制约了人工智能在金融领域的创新应用。

　　政策建议

　　加强智能金融产业创新体系建设，加快推动应用创新。未来可考虑设立一些国家级智能金融创新中心和重点实验室，加强智能金融标准化工作，研究专利合作授权机制和风险防控机制;推动智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等智能技术在智能金融领域的深入应用;促进传统金融机构加大对智能金融的投入，提升人工智能技术创新和应用水平。

　　加快智能金融关键技术研发，夯实基础产业能力。加快研发深度学习、增强学习、迁移学习等基础算法;加强计算机视听觉、生物特征识别、自然语言理解、机器翻译、智能决策控制等共性技术的研发;加快发展面向智能金融的计算芯片、智能传感器、操作系统、存储系统、中间件、重点设备等基础软硬件、开发平台;研发下一代通信网络、物联网、网络安全等关键网络支撑技术。

　　加快智能金融大数据基础设施建设。可考虑由监管部门牵头，协调各方利益，逐步推动建立智能金融大数据系统，为将来人工智能在金融领域的应用推广夯实数据基础。

　　加强智能金融领域的法规政策研究。与其他新技术一样，人工智能技术也是一把“双刃剑”，在促进经济社会发展的同时，也可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题。在大力发展智能金融的同时，必须高度重视可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度地降低风险，确保智能金融走上安全、可靠、可控的发展轨道。未来须围绕人工智能在金融领域的应用可能遇到的法律法规问题开展前瞻性研究，为新技术的快速应用奠定法律基础。加强人工智能在金融领域的应用带来的合法合规性问题的研究。

本文来源：http://www.rubber-label.com/dt/41103/