智能机器人金融作用,人工智能的发展

人工智能在金融领域，2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出通过智慧金融加快金融行业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提高金融多媒体数据处理和理解能力；鼓励金融业应用智能客服、智能监控等技术和设备，建立金融风险智能预警和防控体系。二、人工智能之父JohnMcCarthy说过:人工智能是制造智能的机器，尤其是制造人工智能的程序。

人工智能芯片行业主要上市公司:中科创达()、寒武纪()、华天科技()、北信源()等。本文核心数据:人工智能产业链结构、人工智能企业层级分布、人工智能企业核心技术分布、中国人工智能芯片市场规模等。芯片为人工智能产业奠定基础。人工智能的产业链包括三层:基础层、技术层、应用层。人工智能芯片(AI芯片)所在的基础层是人工智能产业的基础，主要包括AI芯片等硬件设施和云计算等服务平台的基础设施和数据资源，为人工智能提供数据服务和计算能力支撑。

基层企业比例仅为2.3%。从人工智能企业核心技术分布来看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%，其次是硬件、机器学习与推荐、服务机器人。智能芯片占比仅为2.38%。仅观察人工智能企业核心技术在基础层和技术层的分布，大数据和云计算仍是分布最多的领域，占比28.27%；智能芯片占比略有上升，达到8.90%。

人工智能(ArtificialIntelligence)是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。人工智能。它是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。

定义:人工智能是让计算机系统模拟人类的感知、推理、学习、决策等行为。五因素行业分析框架:基础实现、算法、技术方向、具体技术、行业解决方案。金融科技领域的应用属于最终的行业解决方案层。大数据和硬件是人工智能的基础设施，大数据是人工智能的前提。数据就是信息，数据是进一步加工的原材料。有了大数据的基础，就可以用人工智能算法来解决具体问题。

首先，金融领域属于数据导向性很强的行业，有大量的标准化数据，比如公司的财务数据，股票市场和债券市场的历史交易数据等等。其次，金融数据非常注重有效性，对人工智能的要求很高。在海量数据的前提下，海量数据的计算需求随即产生，AI芯片应运而生。目前AI芯片发展的重点是为神经网络等架构实现高速运算的核心硬件，也就是提升计算能力的阶段。算法是人工智能的核心，机器学习是人工智能的一个分支，是指通过模仿人脑来提高特定算法在经验学习中的性能。深度学习也是人工智能的一个分支，是指使用包含复杂结构的多个处理层或多个非线性变换在高层次上抽象数据的算法。