人工智能在消费领域？人工智能在消费领域的应用有哪些

人工智能给生活带来了哪些变化

随着网络的发展，我们现在的生活已经开始逐渐步入人工智能的时代了，无人超市、导航机器人、移动支付、自动驾驶等等，已经悄悄的融入了我们的生活中。

人工智能带给生活的变化，我认为有以下几点：

1）生活便利化

随着移动支付、滴滴打车等新的支付手段，出行方式的变化，我们的生活越来越便利化，无需再随身携带现金银行卡，也无需再傻傻的在路口翘首以盼出租车，只需要一个手机，就可以在生活中来去自如。

2）家居便捷娱乐化

现在智能家居已经普及到生活中的方方面面，只需要你的一个智力，空调就可以调到合适的温度、电视就可以播放你喜欢的节目，还可以陪你聊天，将原来单调的生活通过智能机器人沟通，我们只需要知道我们要什么就可以了；

3）工作轻松化

现在无人叉车、智能物流分拣等自动化设备以及非常成熟，未来我们可能只是做在办公室里输入我们的要求，机器设备就能为我们保质保量的完成，再也不用繁重的体力劳动。

智能化水平会越来越高，通信能力越来越强，随着5G、6G的发展，未来万物互联互通不是梦，可能未来我们只需说出我们想要的，智能工具、设备就会运作起来，送到我们面前。

人工智能是如何改变商业和社会的

人工智能(AI)是一种强大的技术，能够自动化、优化和改进各种商业和社会活动。

自动化生产和服务：AI可以帮助企业自动化生产和服务过程。例如，AI可以通过机器人自动化生产过程、智能客服机器人提供服务等，从而提高效率和降低成本。数据分析和预测：AI可以帮助企业更好地分析和利用数据。AI可以自动处理大量数据，生成数据分析报告，并预测未来趋势。这可以帮助企业更好地了解市场需求，优化营销策略，并制定更好的业务决策。个性化体验：AI可以帮助企业提供更个性化的服务。通过分析客户数据，AI可以了解客户需求，并提供更好的产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。自动驾驶技术：AI可以帮助改善交通系统。自动驾驶技术可以减少车祸和交通拥堵，提高出行效率和安全性。医疗和健康：AI可以帮助医疗行业提供更好的医疗服务。AI可以帮助医生快速诊断疾病、预测病情发展，并提供更有效的治疗方案。

AI已经开始改变我们的商业和社会，并将继续推动未来的变革。虽然AI带来了许多机会和好处，但我们也需要注意AI带来的潜在风险和挑战，例如数据隐私和安全性等问题。

人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用

传统金融如何利用数据？

所谓前事不忘后事之师，在了解AI对传统金融行业带来的影响之前，我们可以借鉴以往的经验，看看传统金融行业对现有数据的利用情况。

在过去的几十年甚至百十年中，无数的银行家，金融工程师，数据分析师，金融从业者为我们设计了很多非常便利方便的金融产品，比如信用卡业务，个人贷款业务，在这些产品迭代的过程中他们形成了非常严谨的迭代和风险控制的方案。

他们所利用数据的特点是针对这些金融产品业务区分能力强，但是覆盖人群相对较低。

就如上图所示的冰山，传统金融行业对数据的利用率只有10%左右，而Fintech公司需要做的就是挖掘那些隐藏在冰山之下的数据，把金融产品带给更广泛的人群。

互联网金融怎么做？

随着大数据解决方案的普及，我们可以搜集更多维度的数据来更精细的进行用户画像，包括利用一些行业数据，用户的互联网浏览数据，司法执行数据，第三方信用数据，出行数据，电商平台的交易数据，电话通讯数据和社交数据。这些数据的覆盖人群会远远超过现有的金融行业所使用的数据。

而AI就是对这些数据进行组合，从而挖掘出有效的特征。

如何利用好这些维度很高的数据，需要一个智能的解决方案。因为这些数据大多是非结构化的数据，可能来自邮件、视频、文本、语音、点击浏览行为、社交网络等多种渠道。数据的量级和清洗是一个重要的环节。

而大数据的一些解决方案为我们提供了较好的基础设施。

关于AI

在此之上人工智能可以带给我们大量的自动的规则学习，同时带给我们更加强大的表达能力，而不仅仅是一些线性模型。当我们加入更多数据的时候，关于人的描述已经上升到更高维度的空间中，这时，我们就需要表达能力更强的模型，比如GBDT的模型，有几千个有权重的子树，比如深度学习网络，多层的神经元通过加工，自动抽取最优组合。

一个传统的贷款业务可能需要2-3天来审批，而一个基于人工智能模型的自动审批方案可能只需要几秒钟就可以完成。同时有些传统风控模型的迭代周期可能要数个月甚至数年，但是人工智能的模型迭代可以非常便捷和自动。

AI所做的就是极大简化这个过程，提高效率，同时可以大大提高模型验证和迭代的速度。

AIinDianrong

在点融，我们应用于风控的人工智能解决方案主要有以下三个部分：

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

便利可扩展的数据存储和处理方案是重要的基础架构。

各种非结构化数据到结构化数据的灵活转换是保证应用的重要一环。

欺诈的识别是风险控制的第一步，如果利用第三方数据高准确度地识别一些有欺诈嫌疑的用户是这一个环节需要解决的问题。

灵活地支持人工智能的风控引擎和规则引擎是保证人工智能应用的业务的重要工具。点融的规则引擎同时可以支持简单的条件规则、也可以支持决策树的规则，以及更加复杂的GBDT和深度神经网络模型。

通过知识图谱我们可以将人群的关系更直接地映射到图数据里，通过这些关系的远近、和异常拓扑结构的识别，我们可以发现更多更深层次的风险模式，通过识别这些模式可以有效地减少团伙欺诈。

在风险级别识别和风险定价的模块里。我们会结合三类打分板:专家打分板，传统的逻辑回归打分板以及人工智能打分板在不同场景下针对用户进行不同级别的人群划分。针对不同级别的人群和不同产品的需求我们会试算出针对于该风险人群的定价。

我们点融也在积极地将人工智能模型作为主要风控手段迭代改进自己的系统中。

同时我们也在应用深度学习解决一些业务冷启动的问题。利用transferlearning我们可以大大加快模型在新业务数据不足的情况下收敛的速度。

总结

最后引用薛贵荣博士的博客中一段话：

“基于实例的迁移学习的基本思想是，尽管辅助训练数据和源训练数据或多或少会有些不同，但是辅助训练数据中应该还是会存在一部分比较适合用来训练一个有效的分类模型，并且适应测试数据。于是，我们的目标就是从辅助训练数据中找出那些适合测试数据的实例，并将这些实例迁移到源训练数据的学习中去。”

人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用

一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。

看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。

其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。

举个栗子。

所有人都熟悉的验证码技术。

就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：

验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。

但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，

不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为‘打码平台”。

一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。

去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。

可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。

我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。

由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。

大体是这个样子：

其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。

在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。

但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：

我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。

加油，我们可以让明天变得更好。