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AI时代,如何赋监控?

的“听、说、读、写”几项技在机器上的衍生,涉及到信息的获取、接入、表示、处理、输出等技术,主要有语音识别合成、图像识别、自然语言处理等。 在未来技术不断创新变革的趋势下,金融市场也越趋复杂化,纯监控已经力不从心,可以很轻松地进行数据挖掘、监控、预警等作。 因此,为消减这样的信息不对称,金融大数据结合技术的应用显得非常有必要。3、预警。 应用技术,可以有效地对企进行实时跟踪预警,可以从资产状况、现金流向、投资关系、股东变化等诸多维度,进行实时信息汇总、分析、建模,形成企评级体系对企进行预警。 最后,需要指出的是,企的监控涉及因素众多,加上金融市场讯息万变,很难通过的手段去实时进行企监控,通过大数据和的技术,来实现实时化的企监控不仅可以降低力成本,也是目前诸多金融科技公司大力发展的方向之一

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积极赋

■ 深圳特区报记者 张程以、大数据为代表的先进科技正大举进入并改变着各行各,保同样不例外。 记者打开APP看到,购买车、验车、保单查询及理赔、违章查询等务,只要通过扫描车主像信息,够实现足不出户快捷自助办理,一些原本较为复杂的务,10分钟内可以全部完成。 助推保“黑科技”目前,保正在等新兴产不断融合,在提升服务效率和用户体验的同时,正逐步解决传统保中存在的信息不对称、保效率不高等问题。 以蚂蚁金服的“定损宝”为例,它通过远程采集车事故照片,经深度学习图像识别检测技术,对受损位置进行分解定位、角度还原、去反光、云端自主学习比对等操作,几秒钟内可给出准确的定损结果。 保有关士告诉记者,除目前已实现的脸识别自助服务,验车等功外,还有更多技术正处于开发和测试阶段,并有望投入使用。

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    的下一个技术

    题图摄于加拿大Coquitlam 编者:谈到当今技术和商口,除了大数据、云计算和区块链等领域外,当然还少不了这个热点话题。 此前,杨强教授曾提出的五个必要条件,为提供了权威的准入标准。 这是说,逻辑推理,逻辑知识表达,以及在符号空间的搜索的这个分支,在今后几年会和统计学习相结合,会大有发展。 这种发展会也涉及技术和商两个层面。AI的技术口在哪? 第四范式核心产品“先知平台”一直在往这个方向发展,先知把的模块程化、并在一定程度上保证了可靠性,从而让普通用户用来搭建自己的系统。AI的商口在哪? 上面我们考虑了的技术发展。下面我们看看商领域。

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    全球南部的(AI4D):潜力和

    在世界各地的应用越来越广泛。这为解决全球南方可持续发展目标中概述的挑战创造了许多以前无法预见的可性。然而,在这种情况下使用会带来一系列独特的和挑战。 其中包括政府利用此类技术压制本国民的可性,以及将主要在全球北方设计和开发的应用于全球南方迥然不同的社会、文化和政治环境所引发的伦理问题。 本文探讨了全球发展(AI4D)这一新兴子领域中出现的关键问题和问题,以及在全球南方使用此类技术的潜在。 我们建议,尽管使用存在许多,但潜在的好处足以确保对在全球南方设计、开发、实施和使用此类技术的最适当和最有效的方法进行详细研究和调查。 全球南部的(AI4D) 潜力和.pdf

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    监管系统:、挑战、力和策略

    这并不是说,理性行为的系统不会带来公共危。相反,现在学术界对于系统的灾难性的研究,集中于那些妄图最大化的实用功。 越来越多的学者、科技企家以及未来学家认识到,更强大的形式可会抗拒类的一切监管措施,从而给类带来灾难性甚至生存性的。 而且,这种判断在具有自主学习功上,更加难以实现。   法院的反应性特征,还导致了对于新的保守主义。 法官陪审团都不了解的量化分析,他们都倾向于认为,新的比旧的更加严峻和难以克服。 关于这些解决途径的呼声,将会随着的进一步发展以及个感受到的其带来的收益,而有所不同。

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    的“口”和“泡沫”

    Yoshua Bengio说,“我将努力在蒙特利尔大学建立一个‘’生态。”图1 按季度统计的AI初创公司被收购和并购的数量中国的几乎世界同步。 有了这个需求,有了成熟的务流程和高质量的大数据,深度学习技术的突破是“万事俱备、只欠东”的事了。所以,战略方面,我们丝毫不用担心AI否落地、否商化。 概括来说,目前的发展面临六大挑战:一、前沿科研实践尚未紧密衔接:除少数垂直领域凭借多年大数据积累和务流程优化经验,已催生出营销、控、投顾、安防等技术可直接落地的应用场景外 ,大多数传统行务需求的前沿科技成果之间尚存在不小距离。 面向普通消费者的移动互联网应用技术之间的结合尚处在探索阶段。科学家和研究者所习惯的学术语境,者和程师所习惯的产品语境之间还无法快速衔接。

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    大数据和如何赋

    中小保公司在传统务领域很难大型保公司抗衡,必须通过模式创新、产品创新、服务创新等方式走创新发展的道路。于是,大数据和等先进的科技成为保发展的内在要求和新的驱动力。 保和大数据、融合关键在行和数据对于保来讲,从大数据和两个方面需要关注两个融合,首先是行的融合,其次是数据的融合。 行的融合具体指,怎么把保跟大数据和实现有效的融合,这里对保公司提出了一个挑战,我们怎么样够利用大数据,以及的技术,来促进务的增长。 综上,从整个保来看有两个融合,一是行的融合,也是保公司跟大数据、公司的融合;二是数据的融合,保公司内部对外部的数据,以及创公司数据的融合。 同时,挑战机遇并存,最大的挑战是如何打破数据孤岛,这也是前面提到的行融合及数据融合最关键的部分,也是说如果大数据及够驱动我们保公司的发展,一定要打破公司公司之间数据的孤岛,一定要打破保跟其他行之间的数据孤岛

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    麦肯锡邀专家讨论问题

    随着改变了各行各作,公司和政府正面临的压力是如何应对对未来造成的改变。为此,麦肯锡邀请了数位专家讨论了问题。 吴恩达:是全新的“电力”。大约100年前,我们开始在美国推广电力。它改变了每一个主要行,从医疗和文化到运输、通讯和制造,这些行如今都由电力供。 现在,我们又看到了改变每一主要行的路径,清晰得令惊叹。这一变革触及各行各,从更好的医疗到更个性化的教育,从更高效的零售和制造到自动驾驶汽车。 我们也和教育者携手,更好地理解他们所教授的东西如何们求职所需的技联系起来。议题3:让作转型詹姆斯·法洛斯:我没有见证美国的全部历史,但是我也经历了很多,还阅读了很多历史。 所以,(向前发展的道路要求我们)创造新的培训机会,让即将出现的各种技术行的中高收入技作岗位相匹配。

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    关于潜力和,这28个道出了真相

    当谈到(AI)的潜力和潜在,以及无类干预的机器学习和推理过程时,目前尚存在许多不同的观点。 只有时间会告诉我们,这些语录中哪一条是最接近未来的真实情况的。 受到漫长的生物进化历程的限制,类无法之竞争,终将被取代。——史蒂芬·霍金对BBC如是说。 “我设想在未来,我们可相当于机器的宠物狗狗,到那时我也会支持机器的。” 在未来5年的时间里,很有可发生重大的危事件。最长也在10年之内。ElonMusk在对Edge.org的评论中写道。 “带来的巨变将会迅速扩大,它将越来越可怕,甚至带来灾难性结果。” “再没有什么此相提并论。”——EliezerYudkowsky埃利德尤德考斯基 “正在快速成长,机器亦如此,它们的面部表情可以激起们的同感,让你的镜像神经元产生震颤。” 你对有什么看法? 注:BernardMarr是一位畅销书作家和商、技术和大数据领域的演讲者。他的新书是《数据策略》。

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    投资有多大的和多大的回报?

    到2018年,机器将督导300万进行日常作;而到2020年,机器将成为超过30%的企首席信息官(CIO)的首要投资重点。 这点很容易理解,正如信息技术现在几乎对每个行都不可或缺,技术将来也是如此。计算机的未来眼下,大多数AI还只是为了完成某种特定任务而编制好的一套程序,这真正的还有很大的差别。 不久之后,AI模仿类复杂的决策过程,比如提供投资意见或为病提供处方。事实上,随着真正的机器学习不断进步,一些更复杂、更危作(如卡车驾驶)将完全由机器接管,这将导致新的革命。 届时,们将从枯燥的重复性作中被解放出来。不投资的代价既然是投资,其和回报无法准确预测。在商上,所有新事物的已知是不确定性本身。因此,主要来自错误的投资。 所以,对于一些新鲜事物,们已经形成了新的投资理念:相比参新事物所带来的,由于失去先机而落后的更大。

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    欧盟AI监管新规:公共场合脸识别将被限制、甚至禁止!

    1欧盟AI监管法规详情根据欧盟的法规草案,对应用的监管根据等级,主要分为绝对禁止、高、较小最小等四类。1、绝对禁止的:对类的安全、和权利构成明显威胁的AI系统将被禁止。 欧盟新法规要求,提供高技术的公司要向监管机构提供安全证明文件,包括评估解释该技术如何做决策的文档。企还需要保证为监督系统的创建使用方法。 比如,当地时间4月19日,联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)便发文警告企不要出售使用种族歧视算法,或可“剥夺们的,住房,信贷,保或其他福利”的系统。 知名专家投资Mark Minevich认为,强调监管AI是为了提高类的生活水平,但监管不应过度限制AI系统的实验开发。他提到,高AI系统应该始终配有为监管控制。 而用于交互或内容生成的AI系统,无论是否属于高,都应该遵守透明义务。他也认为,这项法规草案会削弱欧洲的技术发展,而此同时,中国美国的技术正在飞跃发展。

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    中诚信征信闫文涛:个征信和企征信未来将走向融合

    图丨中诚信征信总经理 闫文涛“金融科技的价值在于利用大数据、等技术把识别出来,利用区块链技术对进行披露,再利用传统评级、传统金融模型把缓释掉。”闫文涛说。 在互联网时代,数据越来越多,征信机构可以利用数据信用的关联度,深层次挖掘信用数据的价值,并依托新的算法结合模型技术,在一定程度上弥补信息的不对称,从而更好地刻画出用户的违约概率和信用状况。 如今,互联网和移动互联网的发展带动了数据量的增长,IDC预测,2022年全球数据量将超过40ZB(ZB的概念是万亿的GB);大数据、云技术、等新兴技术的应用,使得行之有效的用户画像可以在较短时间完成 “金融科技的价值在于利用大数据、等技术把识别出来,利用区块链技术对进行披露,再利用传统评级、传统金融模型把缓释掉。”闫文涛说。 我们承担了信息中介+信用中介的角色,利用自身独立第三方大数据,通过大数据技术和等技术运用,结合新金融普惠、实时、精准、场景等一系列特点,推动信用评估的化和信用价值的扩大化是我们对管理的理解

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    Clew Medical正在使用对患者进行预测

    一直是2017年的热门词汇,该技术越来越多地用于预测分析营销应用。虽然知道什么时候做重要的商决策是非常重要的,的预测力也可以用来帮助拯救生命。 Clew Medical公司正在推出其预测分析平台,以帮助防止危及生命的并发症。 Clew加入了一批在医疗和医疗环境中使用的初创公司,其中包括Zebra medical Vision,该公司利用从扫描中识别疾病,而该公司也在使用来为癌症患者提供重要的资源。 除了识别最危的患者外,该系统还识别患者预期医疗结果的偏差,帮助确定患者的护理水平是否应该改变,并协助资源分配。 美国和以色列目前正在使用这种新的解决方案,以期尽快扩大行动。“我们最初的部署是针对一线医疗中心的,”所罗门说。

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    发展联盟主席探讨的崛起

    他们讨论了近年来公众和媒体对日益增加的焦虑,分析了的进展并慎重地阐述了各种,强调了和其他计算机科学相关的研究,包括机交互、验证和安全性,并呼吁更多的投资,以更好地了解和解决不同的 的进展及新的基于的自动化系统的前景刺激着们对相关的潜在进行思考。有一些来自非计算机科学领域的杰出才阐述了他们关于系统可类生存造成威胁的担心。 4:共享的自主性建立这样的合作系统带来了第四类,即由参的不确定性及状态和目标的清晰度带来的挑战。创建够随着系统变化而改变控制的实时系统是很困难的。 有几方面的证据显示,基于的自动化技术至少应该对均国内生产总值平均资之间日益加大的差距负部分责任。们需要更广泛地理解和经济的影响。 如果我们发现有很大必须采取有效措施来中和并降低这种。我们应该研究并让社会了解这种关注。

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    中国互联网金融协会信息科技部(数据中心)主任助理戴志辉:数据在互联网金融监测领域的应用

    下面,我结合近年来从事互联网金融行自律的作实践和思考,各位专家共同探讨“数据在互联网金融监测领域的应用”这一重要议题。 大家知道,近年来在新一轮科技革命和产变革的时代背景下,以云计算、大数据、机器学习、等为代表的技术,在不断取得新的突破。 加强统计数据、登记披露数据、银行存管信息间的数据交叉验证,对资金流信息流进行比对,挖掘发现潜在。二是研究使用技术。 应用技术从海量数据中去学习、挖掘、发现可关联的关键特征,并对可出现情况进行预警。三是探索运用区块链具。 我们也愿各界同仁一道共同研究、通力合作,切实提升互联网金融常态化监测和识别水平,真正发挥数据服务金融改革发展和服务实体经济的作用,为促进行规范健康发展做出应有的贡献。

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    在保领域应用的三个重要趋势

    在本文中,我们会看到将推动保公司,经纪和保单持有节省成本的三种关键方式,并将其融入保现有的转型中:1. 全球化的保往往公众的不信任相关联(一项澳大利亚民意调查将性作者列为比保更值得信赖),这可会给通过或其他方式的技术创新带来独特的挑战。 当前保科技中三种应用趋势:我们将逐一分析所有三种主要的趋势,分析当前的技术状况,正在进行的变革以及潜在的行变化。 大多数保高管已经明白会彻底改变他们保。2017年4月埃森哲调查发现,79%的保公司高管认为:“...... 将彻底改变保公司从客户那里获取信息并其互动的方式。” 结论:将成为保领域的标配客户在获得保公司赔付时需要评估保产品,而不是在购买时进行评估。其他产品或服务不同,客户只对发生保事件时保公司的价值形成判断。

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    在打破传统保的“玻璃屋顶” 之前,AI+保还需跨过几道坎

    传统“一刀切”式的车定价不仅让车主困惑,也让保思考,如何才如何让客户的状况保费相匹配? 之后,发挥机器学习的功,搭配模型算法技术,可以从传统历史数据中量化抽取特征指标,建立反欺诈模型。这一模型已经在国外的银行实现了实时在线对交易数据进行欺诈识别。 但事实上,在国内,目前将的深度学习技术反欺诈相结合的应用还比较少,如果未来国内保引入这一技术,无疑将向市场健康化发展迈进一大步。 而的入局将使保更加专化,同时带来中国保市场由粗放走向精细。在帮助保公司细分服务、细分市场、细分群体之后,保这个朝阳产将有望在社会上散发更温暖的阳光。 在此前提之下,相对论(ID:aixdlun)分析师杨苏颖认为解决方案有两种,一是让区块链打配合,在去中心化的数据库世界中从根源打破用户有效信息缺失困局;二是让更像类,美国麻省理的科学家正在打造一个可根据生理讯息

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    李彦宏所说的“秒批”背后:对传统金融产的重塑

    李彦宏坚信不会消灭类,只会解放类,将代替类完成繁琐的作,带来无限可,比如重构传统产。 然而,还要考虑到这个群体经济力往往会比较有限,大学生或刚毕的大学生,还款力有限,今年校园分期平台屡屡出现学生透支严重的恶性事件体现了该群体的。 为什么百度教育贷款够做到秒批?秒批并不难——如果忽视,教育贷款平台甚至可冒做到“无需审批”贷款,例如京东白条务,是被动的审批模式。 百度拥有深度学习等核心技术,同类贷款服务平台并不具备,有了深度学习等技术,大数据的处理效率、力和速度都会有大幅提高。对海量数据进行实时分析,形成用户画像,控模型结合,形成控体系。 百度谷歌不同,对的投入思路是更注重实用性,在此之前已将技术应用到百度搜索、百度糯米、百度外卖、百度地图等平台,现在又开始不断应用在金融领域,或将掀起“金融+”的潮流。

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    AI战略投资全景图:11个行200多家巨头最爱什么样的AI创公司?

    我想分享一下各个行中规模最大的公司是如何投资公司的。观察企投资基金的活动是发现行颠覆的一项关键指标。 我分析了200多家美国最活跃的企投资基金和最有影响力的公司,横跨11个行,目标是找出:哪些子类别在不同行中获得了最多的资金;哪些公司在各个行投资方面处于领先地位;每个行最受欢迎的公司是哪些 )汽车(最大的汽车或零配件制造商)医疗(最大的医院、生物化学或制药公司)我还参考了TechCrunch的2017年十大投资榜单,进行比较。 第一类是水平类,也是开发具的创公司,可以把它想象成锤子或卷尺;第二类是垂直类,也是用一种来创造服务的创公司,可以把它想成是水管或者建筑。 如果要将不同类别公司的融资额也按地点来区分,那会描绘出一幅略微不同的画面。水平类相比,似乎美国的企投资者要么在垂直类中发现了更多的机会,要么是这类企的供应更少。国际社会的情况美国相反。

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    如何用AI控对抗AI黑产?| 2019开发者大会

    在今天召开的2019 AIIA开发者大会上,来自国际领域学术界、产界专家及企界代表一同探讨了AI问题。 会上,腾讯还中国信息通信研究院联合成立“产品安全评测联合实验室”,共同搭建安全评测平台。控2.0时代,你的控策略掉队了吗?受技术的进化影响,企控技术的应用上大致分为两个阶段。 企开始建立画像体系、开始基于机器学习制定的规则式+模型的控策略,开始通过态势感知推动控策略升级。但仍然未占据控的主动,此时面临的层出不穷,需要处处布控。 携手信通院成立联合实验室,共建安全评测平台带来腾讯安全天御控解决方案之外,腾讯还在本次大会上中国信息通信研究院联合成立了“产品安全评测联合实验室”。 联合实验室将引入双方在产品、服务、平台、算法四个方面的优势资源,共同搭建安全评测平台。

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      腾讯云数据安全审计(Data Security Audit,DSAudit)是一款基于人工智能的数据库安全审计系统,可挖掘数据库运行过程中各类潜在风险和隐患,为数据库安全运行保驾护航。

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