第一篇：人工智能在信息、云计算、金融行业的商用表现
人工智能在信息、云计算、金融行业的商用表现
从两会到《新一代人工智能发展规划》，AI成了今年科技界最火爆的名词。“AI+”继承“互联网+”，转眼之间，在智能硬件、医疗、物流、企业服务、金融、信息、教育、交通等领域开了花。
从目前来看，大多数“AI+”因为技术手段不成熟或应用不深，还处在营销噱头阶段。不过有三大领域集聚计算、数据和算法三大要素，已经真枪实弹在干，而且商用案例不断增加。搭载人工智能究竟为这几个领域带来怎样的变革？这里我们一起探探。
AI+信息行业：精准推送 打造商业新法则
今年8月，四川九寨沟发生地震。震后25秒内，中国地震网的第一篇新闻报道就发布了。它的作者不是某位资深记者，而是新上任的人工智能写作机器人。从内容、逻辑、文风等方面看，这位AI记者并不逊于常人。知道真相后，很多内容创作者已经在担心失业的问题。
其实不止是新闻内容创作，目前人工智能机器人还深入到了翻译、写歌作曲、内容监控甚至冒充水军回帖发帖的地步。
近期谷歌就依托自己的人工智能平台，开发了一款叫做 Perspective API的工具用于监测发言的合法性。准确性、工作效率比人工操作要翻几番，还能根据时下热点、个人爱憎取向机智地识别灰色内容，嗅觉灵敏度人类都不及。
在互联网高度发达的现在，为了强化网络信息监管，官方、大众媒体、社交应用等纷纷采取动作。实名认证、关键词过滤、信息脱敏处理有一定效果，可很难做到滴水不漏，实时更新维护数据库也很难单靠人工完成。利用人工智能进行干预，将是更省时省力的做法。
比起上面这些，精准推送应该是目前人工智能在信息行业应用最广、最多的一个方面。后来居上的内容媒体平台，比如今日头条，采用人工智能进行新机器算法的优化，实现海量内容的生产和推荐，早已经不是什么稀奇事。
在传统媒体广告江河日下的当下，人工智能的加入，也让媒体和广告商重获商机。比如美国有家内衣品牌就裁掉了自己的传媒部门，利用Albert人工智能平台对外进行品宣和广告投放。结果，品牌ROAS销售额增长336%，收入增加了155%。
AI+云计算：增强盈利 业务扩张
“ABC”放在一起说的次数越来越多，从前期看，AI之于C（云计算，cloud computing），很大程度上扮演了搅局者的角色。
随着AI成为投资新风口，很多云计算创业项目关注度呈断崖式下滑，资本红利被稀释。据红点创投投资人TOMASZ TUNGUZ透露，2016年人工智能元年，SaaS公司整体融资额就缩水近三分之一。
不过这并不影响云计算和AI成为各自的助攻手，最典型的莫过于BAT。
近几年，阿里、腾讯成了横跨云计算和人工智能两大领域的重量级玩家。部分大型云服务商，如理才网（daydao），2017年也签约iPIN，计划将其社会知识图谱玩法引进企业服务，实现对用户画像和行为爱好的深度开掘。早期IaaS服务提供商如浪潮(inspur)则实施战略转型，发布了AI新品。
从目前看，AI对云计算的助攻主要体现在业务扩展和盈利能力强化上。
前期投入大、盈利能力有限，是云计算尤其是企业级SaaS，面临的一大困境。据国外调研显示，一般SaaS公司上市需要10年的酝酿期，且上市前利润正增长的企业仅为29%。这一情况，极大地影响了开发商和资本方的信心，还进一步导致产业发展环境的恶化。而搭档AI，可以很大程度上缓解高产品开发风险、高获客成本、低议价能力等问题，助力云业务创收。
比如采集分析操作者的行为数据，深度捕捉客户心理，从而提升产品开发和优化精度。对比快速试错，及时止损，更能有效控制风险。引入AI，实现产品体验的优化，还能提高用户粘性和满意度，促成交易。
此外，引入AI强化自动化营销，提升盈利能力，也是一大利好行为。目前包括IBM、Salesforce、CloudCraze等已有相应的商用案例。在Salesforce新推出的人工智能插件中，它被用于自动总结文本，精准匹配客户电话号码。CloudCraze还实现了将消费者的浏览和购买习惯与天气预报、区域趋势和作物产量等外部数据融合，从而为供应商提供产品定价、库存补充、促销等方面的决策依据。
从产品、营销、客户层面进行风控，从而开源节流，这方面云计算搭档AI，已经获得初步成果。
AI+金融行业：裁员推手和风控助手
金融行业是人工智能发展最明显的冲击者，也是最大的受益者。
近年来机器代替柜台作业，国内一线银行据传裁员已经超过5万人。花旗集团前CEO潘伟迪（Vikram Pandit）指出：未来5年内，银行业30%的工作岗位或消失。在最新的外媒报道中，因为人工智能和量化投资，有70%的华尔街交易员失去了工作。有人预测：未来的华尔街，低技能者几乎都会被AI取代，大部分数据分析、预测工作也将交由人工智能完成„ 从以上看，人工智能对于金融行业的打击不言而喻。不过，“AI+金融”在带来一定的商业结构的变革的同时，帮助从业者构建起人工智能风控体系。它能做些什么？当下就做成了许多：
比如利用大数据洞察客户的信用，提高银行或金融机构对外借贷款的安全指数； 根据历史及现有数据，实时掌握最新交易状态，并做出准确的预测和判断； 发掘客户深度需求，针对性地推荐理财产品； 按指令运行，不用担心有人暗箱操作或玩猫腻„
金融行业原始数据积累大，在计算能力日臻完善，算法不断演进，还能靠深度学习，完成自我进化的前提下，AI+金融确实是完美的组合。不过为了防止被黑，估计安全水平也得上升几个level。
结语：
不管是信息、金融还是其他特定行业或领域，从AI目前扮演的角色看，很多还处于附属地位，说是锦上添花，其实也可有可无。比如和“好基友”云计算、大数据的关系，因为人工智能需要依靠云计算能力和大数据共同发挥作用，目前ABC合体（Artificial intelligence，Big data, Cloud Computing）中，一般也是：云为“体”，AI为“用”的状态，主体作用不突出。这和人工智能产业成熟度有关，也和它的“万金油”属性密不可分。
不过，连接各个领域，做到软硬件“通吃”，加上从智力到体力同步解放人类生产力，这样的人工智能，蕴藏的潜力无法估量。随着产业慢慢做大，AI所能带来的价值，将或不止是万亿规模这么简单。
第二篇：云计算 人工智能重构产业核心竞争力
云计算+人工智能 重构产业核心竞争力
2017年第十届中国信息主管年会（以下简称“年会”）于12月12日在京盛大召开，聚焦“十年?谋变?成长”这一主题，信息化领域的专家学者以及杰出企业代表应邀相约北京，论道信息化这十年的发展与变革。除上午的高峰论坛之外，年会下午并行举办以“云计算驱动人工智能创新发展”为主题的分论坛，旨在探索基于人工智能的云计算发展趋势。
云计算和人工智能
引领行业变革
新技术革命的驱动成为近年来我国经济增长强劲的内生动能，人工智能在这个环节当中担任着不可或缺的重要角色――为我国经济注入新动能，为产业升级和消费升级找到新方向，成为经济增长新引擎。不论什么行业，云计算是必不可少的趋势。云计算和人工智能正在有效结合，未来的趋势是在云端用人工智能处理大数据。
面对这样的发展态势，农业部信息中心原主任郭作玉在分论坛上发表致辞，他指出，大数据和云计算的风口已到来，后互联网时代逐渐拉开序幕，智能化成为未来趋势。当前全球信息化已进入全面渗透、跨越融合、加速创新、引领发展的新阶段。他认为，伴随着企业将云计算和人工智能引入自己的商业模式，可能会带来职业结构的改变，随之而来的是成本的降低及信息追踪的便捷性，带来有目共睹的机会和效益。在最近的云计算和人工智能热潮中，几乎没有哪个领域可以像云计算一样让企业如此受益。
时至今日，新一轮的科技革命和产业革命与我国加快转变经济发展的方式，形成了历史性的交汇，云计算和人工智能向各个行业不断渗透、深入发展，带来了前所未有的力量。
他指出，在本次分论坛上，行业翘楚分享自身在发展过程中的实践成果，共同探索和交流云计算推动人工智能产业的发展以及企业数字化转型之路，这对我国未来信息化发展和各自企业信息化建设都有着重要意义。
个人数据中心是未来趋势
世纪互联集团副总裁王崇鲁带来了题目是《开启个人数据中心新时代》的主题演讲。他指出，个人数据中心是未来信息基础设施的发展新方向，这一轮的互联网发展已经到了一个新的高峰，超互联未来要从讨论云计算的一元计算空间逐步拓展到人类社会到信息空间以及物理世界的三元计算，未来所有的物理世界，包括个人，都会随着人工智能的发展，映射到网络空间，形成数据。同时他介绍道，世纪互联一直是专注于互联网领域的老兵，专注于IDC运营，服务于我国信息产业的发展。世纪互联也是电信中立的互联网基础设施服务商，并加入清华成为清华系企业，现正积极推动区块链的发展和人工智能领域的创新。
他讲到，个人数据中心虽然叫数据中心，但并不是一般理解的现阶段数据中心的缩小版，理解成新生事物，是去中心化和边缘化的解决方案。个人数据中心有六大要素：边缘化的私人存储，边缘计算能力，区块链认证，高速链接，集中数据库能力，人工智能。个人数据中心的愿景是要重塑个人数据产权，打造个人的数据资产，开启数据中心的卖房时代，建设个人数字人生的美好生活，最终实现个人数据的增值。通过个人数据产权的确立，通过高速网将数据连接，把所有的个人数据中心连接起来，在一个基础设施里，共同实现推动人工智能和“大智物移云”第二轮更高端的发展阶段。
人工智能正当时
在2017年夏季达沃斯论坛上，普华永道发布的最新研究数据显示，到2030年人工智能将带动全球GDP增长14%，这会加速提升生产效率，以及加快经济模式创新，还会带动新一轮技术产业投资。
对于人工智能的概念，航天智芯创始人兼CEO蒋立乾认可可简单归纳为三个概念：弱人工智能、强人工智能和超人工智能。人工智能发展到现在，已经深入各个行业，如智慧医疗、智慧物联、智慧交通、智慧农业、智慧教育和智慧制造等各个方面。从全球范围来看，各个国家都已开始布局人工智能，而我国走在比较前面的位置。
我国人工智能产业已初步形成一定规模――上游基础能力提供商、中游服务以及技术提供商和下游应用提供商已经有很多的互动，一同在推动人工智能发展。现阶段，人工智能已经成为经济发展的新引擎。
对于人工智能，光大银行首席数据科学家大数据实验室组织者田江博士提出了一个问题：“AI距离我们还有多远？”从银行行业角度来看，他认为，银行的信息化发展比较前沿，从银行的角度去理解AI离现实社会有多远很有参考价值。银行从上个世纪90年代开始，从电子化到信息化，目前正在向数字化阶段转型。
现阶段人工智能等价于数据驱动的机器智能，银行AI核心能力建设主要体现在数据、模型和算力三个层面，并且需要有效的IT场景构建以实现生产力转化。
在银行AI应用场景中应明确基础AI和行业AI的区别，并建立从大数据、智能模型到数据产品的良性循环，同时涵盖其他金融科技应用。银行AI应用的目标主要在于提高效率、防控风险和优化产品，可以在风控、反欺诈、营销、产品、运营等多个领域结合实际情况进行AI的创新研究与应用，最终支持银行的智能化转型。总之，传统银行的AI理想与现实之间依然差距巨大，每一位数据从业者都要不断提升自己的认识和能力，积极推动国家战略的实施，迎接新时代的到来。
地平线机器人联合创始人兼副总裁杨铭认为，未来将是万物互联、智能的时代。她表示：“设备要具备智能能力，需要云与端结合，在终端智能化方面，我们希望提供软硬件结合的技术方案，让人工智能、神经网络等技术在嵌入式系统上实现，最终实现智能生活。”
语义人工智能处理环节是实现人机对话的一个关键环节，也是三角兽创始人兼CEO王卓然一直研究的领域。他表示：“人机对话背后一个完整技术架构，包含自然语言处理、机器学习等技术，从词法、句法到篇章，到知识库，再到推理、深度学习、浅层学习等，包罗万象。”
当然，人工智能离不开计算能力、互联能力和智能能力。“我们的价值就体现在为人工智能包括云计算提供底层数据支撑平台。目前，我们提出基于全闪存的架构，能够提供块存储、文件存储等多协议的统一存储架??，是业第首个提出全供应闪存系统的企业。”紫光西部数据产品总监于清淼表示。
所问数据首席数据官郭路从预测性数据分析技术切入，介绍了所问数据在企业级AI应用方面积累的经验和具体案例，致力于让AI为企业发展赋能。
在会上，聚焦“人工智能发展趋势和数字化转型之路”这一主题，轻元科技创始人兼CEO邵长钰、中科云华创始人兼CEO杨钢、微电汇创始人王志国、灵犀科技技术合伙人熊亚军、码隆科技运营副总裁刘念、玉符科技CTO王伟等嘉宾展开了圆桌讨论。
此外，聚焦区块链、人工智能等领域，平安科技与世纪互联，中央财经大学-世纪互联区块链联合实验室、平安科技与航天智芯，中国电信与航天智芯、中国农科院农业经济与发展研究所与航天智芯等单位在会上分别进行了战略签约。
第三篇：云计算和人工智能的三大未来
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云计算和人工智能的三大未来
腾讯2017“云+未来”峰会于6月21日在深圳举行，此次大会上马化腾(腾讯董事会主席兼首席执行官)发表了题为《云时代的新趋势》的演讲。既然是“云+未来”大会，那么本次演讲的主题自然与腾讯云有关。马化腾先是强调了目前全球数据正在从往云上迁移的趋势，进而提出了腾讯云在未来的三个发展趋势：
一、推动传动产业升级。
和摩拜、顺丰、金蝶等企业合作，通过云服务提供的不同AI功能，把物流单号、报销流程等环节接入云端操作，使得传统工作环节更加省时省力，更为高效。
二、提高政府与社会管理效率。
通过云的数字化升级，能够实现高效精确的数字化管理，目前的一些电信诈骗、网络犯罪、身份核实、税务管理等政府公共部门业务都已经开始使用云技术了，未来高度互联的世界将会是可管，可知，可控的。
三、成为人工智能的底层建筑。
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“云+人工智能”是本次大会的主题，也是马化腾演讲的一个重点内容。人工智能=大数据+算法+计算能力，而云可以提供的就是海量的数据和强大的计算能力。目前腾讯围棋AI“绝艺”、癌症图像AI优图团队、在微众银行等机构的人脸识别技术等，都是腾讯云为AI赋能的成果落地。
不过他同时提出，就像电气时代的初期阶段，现在我们也只是云的初级阶段。在云计算的初级阶段，我们一定要把握先机，好好学习云计算的相关知识。为此，千锋推出Linux云计算培训。千锋Linux云计算培训课程实行免费试学两周，不花一分钱，满意后再报名的政策，全心全意为学员提供服务。讲师方面，千锋Linux讲师均是拥有多年经验的老师，并特聘一线名企作为技术顾问;课程体系方面，千锋Linux课程体系是最贴合企业需求的面授课程，并有名企技术顾问定期进行调整;学员福利方面，千锋Linux为首期报名学员减免1000元学费，并赠送5个月阿里云ECS云主机。2017年7月17日，千锋Linux云计算培训等你来战!
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第四篇：阿里云计划为“新制造”提供计算与人工智能
阿里云计划为“新制造”提供计算与人工智能
近日，云栖大会?广东分会在惠州召开，会上阿里云表示将为制造业提供人工智能ET，让厂房里的制造机器以及制造出来的产品也具备ET大脑，通过公共云的普惠计算能力以及物联网技术方案，协助制造业实现关键工序智能化、生产过程智能优化控制等方面的转型升级。
与此同时，阿里云还宣布与制造企业华中数控达成合作，推进新制造发展。另外，阿里云与南凌科技签署战略合作框架协议，共推混合云。比亚迪CIO在会上分享了汽车行业如何利用云计算、人工智能来提升生产效率。
“基于云计算为社会带来的强大计算能力，人工智能将为中国制造业带来25%的生产效率提升，创造额外附加值6万亿。”波士顿咨询在《工业4.0――未来生产力和制造业发展前景》的报告中指出。中国作为世界制造中心，以云计算、大数据和人工智能为代表的工业4.0新技术将成为制造业提升效能的关键。
阿里云在云栖大会?广东分会上提出，为机器装上ET大脑，用人工智能的技术揭开“新制造”时代的面纱。大会上，阿里云和华中数控发布合作，双方将在云计算、大数据、物联网等领域开展合作，从而推动制造装备从“数控一代”向“智能一代”升级。
ET是阿里云研发的人工智能，目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。其优势在于对全局的洞察和实时决策上，在复杂局面下快速做出最优决定。
“阿里云ET下一步将应用到制造业中，用大数据AI技术协助企业分析生产过程中的全链路数据，实现生产效率提高、库存周转率提高、设备使用效率提升等目标。”阿里云副总裁喻思成在大会现场表示。
除了??现工厂的数据化，云计算还为企业内部实现快速创新提供了基础。今年5月，徐工集团与阿里云达成战略合作，共同搭建国内首个“工业云”平台。吉利汽车也在利用阿里云的大数据人工智能技术，设计更符合用户“口味”的产品和服务，未来这一项目还将成长为“吉利大脑”，让吉利可以对市场、研发、制造做实时决策。
“从中国是制造中心，变成中国是计算中心。”喻思成表示，阿里云自主研发的大规模通用计算操作系统“飞天”伴随数据中心的布局走向世界，以在线公共服务的方式为全球提供强大、通用并且普惠的计算能力。
在全球化的云计算基础设施布局之下，如大疆、大拿等中国企业可以使用阿里云的服务来支撑全球化业务发展。此前，企业在出海过程中，需要在全球多个网络的不同系统中来回跳转。
在国际市场竞争中，喻思成认为，阿里云的优势在于自主研发的云计算底层底数体系，并且在安全、人工智能和企业级互联网架构方面有独特的优势。
在产品层面，阿里云宣布推出“竞价实例”，该产品充分利用云计算的规模效应，客户将有机会用低至平时1折的价格做灵活的小时级短期计算，首批产品将定向邀请使用。
“免费套餐”是指获得邀请码的新用户可在半年内免费使用30余款云产品，目前开放的产品类型包括弹性计算、数据库、中间件、安全、云市场等。阿里云表示，希望通过这一计划加速普及云计算技术。
降低云计算的使用成本是阿里云长期的策略，在惠州分会上，阿里云宣布新用户华南区云服务器优惠至7折，中国各大区云数据库全系调价，平均降幅20%。云服务器独享实例最高降幅30%。
第五篇：金融行业信息建设存在问题
1、目前各金融体系的建设标准很难统一，阻碍了金融信息化的进一步发展。在国有商业银行全面实施国家金融信息化标准前，许多银行都已经建立了自己的体系，由于机型、系统平台、计算机接口以及数据标准的不统一，使得各地的差距比较大，系统的整合比较困难，标准化改造需要一段时间。
2、金融信息化建设中，金融企业之间的互联互通问题难以得到解决。如国内众多的银行卡之间要实现互联互通，似乎需要经过一番长途跋涉。其实，为了实现银行卡的互联互通，中国人民银行早就牵头组织各商业银行共同出资成立了银行卡信息交换中心，以解决各银行之间的 ATM和POS机的共享问题。可是真正要实现联通的时候，各银行又都在盘算自己的利益。因为银行卡的联通意味着小银行可以分享到大银行的资源，大银行当然不愿意了。因此，金融企业的互联互通，必须找到一种市场驱动机制来谐调各方的利益，找到最佳的利益平衡点。
3、服务产品的开发和管理信息的应用滞后于信息基础设施的建设和业务的快速发展。目前国内金融企业的计算机应用系统偏重于柜面的负债、核算业务的处理，难以满足个性化金融增值业务的需要。同时，缺乏对大量管理信息、客户信息、产业信息的收集、储存、挖掘、分析和利用，信息技术在金融企业管理领域的应用层次较低，许多业务领域的管理和控制还处在半信息化的阶段。
4、网上金融企业的认证中心建设速度缓慢。目前中国各金融企业的客户很多，都是网上的潜在客户，然而由于国内金融企业在建设认证中心的意见上难以实现统一，使得网上金融的认证标准没有统一。而外资金融企业又虎视耽耽，一旦外资进入，美国标准、日本标准将在中国大地上大行其道。分析人士认为，网上认证中心不解决，那么网上金融将不能成为真正意义上的网上金融。
5、实现数据大集中与信息安全的矛盾。数据大集中意味着统一管理，减少重复建设，数据集中以后，能够有效地提高金融企业的管理水平，加强金融风险的防范，进一步提高资金的流动性和资金营运的效率，有效地改善金融企业的管理机制。而且，数据集中是实现各种新业务和新服务的前提基础。然而，数据大集中虽是金融信息化的一大趋势，但集中从某种角度上讲增加了系统的不安全性，一旦某一地方的系统出了问题，那全国的系统都将受到影响。
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