人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
就我而言,没有被淘汰的行业,只有选择融合的行业。就像前几年支付宝出现时,甚嚣尘上的银行灭亡论。现在来看,银行还是银行,没有消失,只是发生了改变。人工智能也是如此。至于那些岗位会发生改变?
我认为单调毫无价值附加值的岗位都会被颠覆。比如,客服,前台,柜员等岗位。现在越来越多的无人营业网点以及越来越丰富的网上网点等都预示着这种趋势。
其实改变的是岗位,以及那些无法带来价值的人。与其考虑岗位的变动,不如思考如何在这股浪潮中,改变自己,适应新时代。
人工智能在金融领域的运用可以涵盖以下几个维度:
1.风险管理和欺诈检测:人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法来帮助金融机构识别潜在的风险和欺诈行为。它可以分析大量的数据,检测异常模式和行为,并及时发出警报,帮助金融机构减少损失。
2.信贷评估和授信决策:人工智能可以利用大数据和深度学习算法来分析借款人的信用信息,评估其还款能力和风险水平。这有助于金融机构更准确地做出信贷决策,并提高借贷过程的效率。
3.市场预测和投资决策:人工智能可以分析市场数据、经济指标和其他相关信息,帮助投资者做出更准确的投资决策。它可以识别出潜在的市场趋势和机会,并提供实时的投资建议,从而提高投资回报率。
4.客户服务和用户体验:人工智能可以通过自然语言处理和机器学习算法来提供智能客服和虚拟助手,帮助金融机构更好地与客户互动和沟通。它可以回答常见问题、处理简单的事务,并提供个性化的服务,提升客户满意度和用户体验。
5.金融市场监管和合规性:人工智能可以通过数据分析和模型建立,帮助监管机构监测金融市场的风险情况和违规行为。它可以提供实时的监测和预警系统,帮助监管机构及时采取措施,确保市场的健康和合规性。
这些仅是人工智能在金融领域应用的一些典型维度,随着技术的不断发展和创新,人工智能在金融领域的应用前景将会更加广阔。
AⅠ将先撕裂、再重构传统银行,这已经是确定无疑的。
未来传统银行下岗潮的惨烈,将堪比20年前东三省国有企业的下岗潮。
过去,传统银行一直有“三多”的优势,利差收入多、线下网点多、在职员工多。而现在,“利差收入多”已经一去不复返,在前几年余额宝等互联网货币基金的冲击下,现在,除了极少数对公帐户偶有闲钱趴在帐上让商业银行坐享“利差”,商业银行的存款端成本越来越高,利差空间越来越小,大部分需要通过较高成本的理财或同业拆借解决。
这仅仅是传统银行受冲击的第一步。未来,在不得不接受AⅠ的系统改造之下,传统银行的线下网点将大幅减少,在职员工减少幅度将更甚,不扩张地讲,未来5年,传统银行裁员比例至少达到30%,减少100万人,未来10年,传统银行裁员比例至少达到50%,减少近200万人。
这不是危言耸听,而是大势使然。要知道我国传统银行的在职员工有多少?380万!这是银监会截止2015年底的数据,这相当于中东的科威特人口和大洋洲的新西兰人口。而其中,农业银行和工商银行的在职员工之和就接近100万人。
在这380万银行在职员工的构成中,至少近一半是银行柜员和大堂接待员。而柜员和接待员恰恰是AI最容易取代的群体,因为这一群体的工作程式化、简单化,人工智能(智能机器人)完全可以取代,现在有些商业银行,如交通银行已经尝试推出名为“娇娇”的智能客服机器人。
此外,在移动互联网的普及之下,以及AI(包括区块链技术)对传统支付结算的赋能之下,商业银行的众多传统业务,以后绝大多数只需要在线办理,而勿需去银行线下人工办理。所以,未来人员减少、网点减少,必将成为传统银行向数据银行全面转型的核心标志。
人工智能是机器是工具,金融涉及面就比较广了。要发展任何行业必先发展金融,干什么事首先需要的就是钱,个人认为人工智能取代不了金融,除非智能机器能像算命先生一样能把人算死,当然这是不可能的。两者哪个有前途取决于决策人在哪个方面有兴趣或者天赋。
ai能取代金融的原因是因为其在数据处理和分析方面的优势。首先,ai拥有强大的计算能力和处理速度,能够迅速处理大量的金融数据,提高金融决策的效率。其次,ai可以通过机器学习和深度学习算法,自动发现和分析金融市场中的模式和趋势,帮助投资者做出更准确的预测和决策。此外,ai还可以通过自动化和智能化的方式执行金融交易,减少人为错误和交易成本。最后,ai还可以通过智能风控系统来监测和管理金融风险,提高金融市场的稳定性和安全性。尽管ai在金融领域有很多优势,但仍然存在一些挑战和限制。例如,ai算法的可性和透明性较差,难以其决策的依据,可能引发监管和道德方面的问题。此外,ai的应用也需要考虑数据隐私和安全等问题。因此,在推动ai取代金融的过程中,需要平衡技术发展和风险管理,确保金融系统的稳定和可持续发展。