人工智能战略

1、人工智能助力新金融 微众银行 郑文琛 2019.11.25 金融营销中的数据孤岛和用户隐私挑战严峻 金融用户促活：金融机构仅能观察到有限用户偏好 用户？ 有限用户偏好无法获取更多偏好 隐私限制 贷款信用卡保险在线教育家装行业 转化评估指标不止是曝光、点击 点击更后端的转化 挑战 长链高效转化?数据隐私保护? 曝光留资 金融用户拉新：金融产品的转化链路长，转化数据敏感 联邦学习解决金融营销的数据孤岛。

2、指令要求联邦机构优先考虑人工智能 研究与开发（RD）投资，增强对高质量网络基础设施和数据的访问，确保国家在制定人工 智能技术标准方面处于领先地位，并提供为新的人工智能时代准备美国劳动力的教育和培训 机会。
为支持美国人工智能倡议，该国家人工智能研发战略计划：2019年更新确定了联邦投资于人 工智能研发的优先领域。
2019年的更新建立在2016年发布的第一个国家AI研发战略计划的基 础上，考虑了过去三年中出现的新研究，技术创新和其他考虑因素。
此更新由来自联邦政府 的领先AI研究人员和研究管理人员开发，得到了更广泛的民间社会的投入，包括来自美国许 多领先的学术研究机构，非营利组织和私营部门技术公司。
这些主要利益攸关方的反馈肯定 了2016年战略计划各部分的持续相关性，同时也呼吁更加重视人工智能值得信赖，与私营部 门合作以及其他必要措施。
国家人工智能研发战略计划：2019年更新为联邦政府资助的人工智能研究制定了一系列 目标，确定了以下八个战略重点： 策略1：对人工智能研究进行长期投资。
优先考虑对下一代人工智能的投资，这将推动发现和 洞察，并使美国成为人工智能的世界领导者。
战略2：为人工智能协作开发有效的方法。
增加 对如何理解 创建有效补充和增强人类能力的AI系统。
策略3：理解并解决人工智能的道德，法律和社会影响。
通过技术机制研究人工智能系统，包 括道德，法律和社会问。

3、新企业，比我们更早掌握人工智能，结果会怎样？”2019年，45%的受访者认为人工智能会带来一些风险，比例高于2017年的37%。
这种转变表明，企业对竞争对手应用人工智能的意识和担忧与日俱增。
在中国，人工智能带来的风险认知甚至更高。
然而，艰巨的挑战依然存在。
许多人工智能计划无疾而终。
迄今为止，70%的企业表示，人工智能对自己的影响微乎其微，甚至根本没有。
有90%的企业或多或少曾投资开发人工智能，其中只有不到40%自认为在过去三年通过人工智能获得了一些收益。
如果我们把大量投资于人工智能的企业也计算在内，获益的企业占比将提高到60%。
即便如此，这也意味着在人工智能领域进行重大投资的企业中依然有40%未能获得商业价值。
问题的症结在于，尽管一些企业已经找到了明确的制胜方法，但大多数企业还很难通过人工智能创造价值。
结果，许多高管发现自己面临一系列现实问题：人工智能是一种未开发的机遇，但它的存在也是一种风险，很难驾驭。
最重要的是，这个困难迫在眉睫、亟待解决。
高管们应该如何挖掘机遇、管理风险、最大限度地克服与人工智能相关的困难？他们应该如何在这三个要素间做到游刃有余？我们对2,500多位高管展开问卷调查，并采访了17位领先专家，从数据的角度，分析了成功应用人工智能的企业正在做的事情以及成功的表现形式。
真正实现人工智能价值的企业自有一套独特的组织行为。
具体表现如下：将人工智能战略。

4、术必将成为新一轮科技革命和产业变革的重要的驱动力量。
然而作为一项颠覆性的技术，人工智能对人类社会的各方面尤其是知识产权制度提出了新的挑战。
针对这些挑战，由中国人工智能产业发展联盟（Artificial Intelligence Industry Alliance，AIIA）学术与知识产权工作组组织，在上海交通大学苏州人工智能研究院的牵头下，联合各会员单位、法学界、人工智能产业界、知识产权服务机构等在内的专业团队组建了人工智能产业知识产权研究课题组。
课题组对人工智能产业的知识产权保护现状进行跟踪分析，对人工智能产业的知识产权热点问题进行深入的研究探讨，并以系列报告的形式于每年持续发布人工智能产业相关白皮书，以期引导、鼓励、并保护人工智能企业技术创新，促进成果转化和产业化，为人工智能产业的整体发展提供智库和智力支持，为我国人工智能产业的发展保驾护航。
课题组于 2018 年发布了 2018 人工智能产业知识产权与数据白皮书（以下简称“2018 白皮书”），从基本法律概况（保护端）、专利分析（创新端）和专利价值评估（运营端）三个具体角度，呈现了 AI 领域的知识产权现状，并通过既有争议和案例的展示，对数据相关权利的几个主要问题进行了梳理。
2018 白皮书一经发布，就在社会各界引起了强烈反响，在此基础上，2019 年，课题组征集更多单位参与，扩大研究范围，加大讨论力度。

5、 人工智能全球最具影响力女性学者报告 Report of Women in AI 2000 Most Influential Scholar Award 主 办 单 位：清华中国工程院知识智能联合研究中心 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 战略合作单位：北京市科学技术委员会人才交流中心 数 据 提 供：AM 技 术 支 持： 智谱.AI 2020 年 3 月 。

6、率和速度进行交互时。
因此，金融行业可能不得不采用新的治理方式，其中可能包括应对人工智能风险事件所采取的例如检测及预防等保障措施，风险发生时的补救机制和提供必要干预手段的流程。
此外，针对每个案例，系统自身可能需要具备某种形式的审核机制。
合理扩大人工智能在未来金融系统中的应用。
人工智能的应用正推动多个行业重新审视竞争政策、隐私权和运营弹性。
这一过程中的共同关注点是什么？答案是数据。
金融机构之间的数据交互日益频繁。
大型数据存储为亟需数据的人工智能系统提供了“赢家通吃”的环境。
与此同时，客户也逐渐意识到个人数据的价值。
上述动态变化将决定金融机构如何部署人工智能，以及采用何种战略。
而潜在的影响不仅包括数据的应用，还包括市场参与者、适用的商业模式和法规等方面的变化。
行业的领导者应当积极地参与相关决策，以确保相关政策能对金融机构产生正面的影响。
激发具备可靠人工智能技术的金融系统的潜力。
审慎应用人工智能不仅可规避风险，还可以推动行业向善。
某些机构已使用人工智能打造金融产品，从而更好地服务于客户和社会。
金融服务严监管的特性对于人工智能而言反而是“一线生机”。
消费者愈加关注其数据权利和数字主权，这导致科技巨头的优势被逐步削弱，而金融机构则有机会利用更高客户信任度这一优势，实现客户全新的价值主张。

7、显示了AI已经如何破坏健康和护理。
随后，报告提出了一个路线图，以帮助各国使用人工智能，并将各国的卫生系统从被动转变为主动，进而对健康情况进行预测甚至预防。
低收入和中等收入国家（LMIC）应对系统性卫生挑战，例如卫生工作者短缺，人口服务不足，城市化进程迅速和信息虚假等，从人工智能中受益最大，但也遭受了最大的损失。
对COVID-19大流行的反应只是一个例子，这个例子也说明了全球健康状况现在如何依赖数据。
但是，大多数国家仍需要建立这些数据的可使用性和可操作性，并且不投资风险的政府会进一步扩大其人口中的医疗不平等现象。
低收入和中等收入国家的许多案例已经将人工智能用于健康方面处于世界领先地位。
例如，卢旺达的虚拟健康咨询服务已经覆盖了三分之一的成年人口，并且印度的医院正在使用人工智能来预测心脏病发作的风险，即可以提前七年。
高收入国家在健康方面也可以从人工智能中受益匪浅。
例如，医护人员短缺是一项全球性挑战，到2030年，全球缺口预计将达到1800万。
这增加了对支持性人工智能工具的投资的必要性，该工具可以帮助护士和社区医护人员诊断和治疗传统上被认为有疾病的人。
人工智能不应取代人类，而应通过执行诸如处理大数据的任务来增强人类的能力，以加速和使健康问题的诊断更加准确。
“除了现有的传染病负担和不断增加的慢性病潮流之外，许多国家还没有做好应对新出现的疾病的准备，例如COVID-。

8、人工智能 无处不在 人工智能在五大行业的人工智能在五大行业的 成就与挑战成就与挑战 随着人工智能算法在商 业决策过程中的作用变 得越来越重要，我们需 要保证所作决策是可信 赖的。
要实现这一点， 我们必须确保人工智能 模型安全可靠、公平公 正、可解释、可适应。
毕马威人工智能、创新与企 业解决方案主管翠希格希尔 （TraciGusher） 2020毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙)、毕马威企业咨。

9、了自己的作用 随着金融犯罪领域的不断发展，人工智能正在为银行提供一种更快、更智能的方法，以减少误报，获得对客户行为更全面的认识，并在此过程中降低成本。
全球研究发现，金融服务机构每年在金融犯罪调查上的支出为180.9亿美元，其中62% 用于欧洲、中东和非洲地区的劳动力支出。
根据联合国的数据，所有这些只能追回不到1% 的犯罪所得。
尽管银行一直在寻求通过简单在现有系统上加倍下注，来更有效地采用这种技术，但反洗钱过程往往保持着严重的“孤立”状态，系统和部门之间缺乏凝聚力。
人工智能遗留技术是一种很好的抑制剂，在开放源码技术使罪犯能够更快地适应和发展的时候，减缓了银行的速度。
银行必须找到更广泛、更智能地寻找系统脆弱性的方法，同时促进各部门之间更密切的协调。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：Raconteur：2020年人工智能商业报告。
点击下载PDF报告。

10、的作用，意味着政府在这些领域干预的全新途径。
此外，NSAI强调需要一个健全的生态系统，以促进前沿研究，不仅解决这些社会问题，并作为人工智能创新的试验台，同时使印度能够通过在全球范围内扩展这些解决方案，以取得全球战略领先地位。
2.基于技术的人工智能系统管理方法：人们对使用技术和统计方法来解决人工智能相关问题的兴趣越来越大，这不仅增加了该领域的研究主体，也促进了学术界和业界解决方案开发者的责任感。
下图图显示，在过去十年中，在人工智能、机器人和计算机科学相关的会议上，“伦理”主题的论文数量正在增加。
该领域的进展尚处于萌芽阶段，必须加以推进，以跟上人工智能领域一些经典和热门话题的总体增长步伐。
人工智能领域关键词与“伦理”主题相关的论文数量：人工智能领域关键词涉及“经典”、“热门”和“伦理”主题的论文数量：世界各地的私营部门、学术机构、政府组织和国际机构都为负责管理人工智能系统的技术工具的研发做出了贡献。
国防高级研究计划局(DARPA)致力于可解释人工智能(XAI)，确保人工智能抗欺骗(GARD)的稳健性，理解群体偏见(UGB)和机器常识(MCS)。
世界经济论坛启动了全球人工智能行动联盟，以加速在全球和跨部门采用可信任、透明和包容的人工智能。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：印度国家研究院(NITI Aayog。

11、人工智能之人工智能之知识知识表示学习表示学习 报告报告顾问：刘知远顾问：刘知远 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清华-中国工程院知识智能联合研究中心 2020 年 7 月 rQnQpOrRtOnMqPtRtOmMpQ6M8Q7NsQmMoMmMeRoPoOiNtRoQ9PpPwPNZrMzRMYpPqP I 目录目录 报告说明.。

12、年，北美人工智能博士毕业生中有65%进入了产业，高于2010年的44.4%，凸显了产业已开始在人工智能发展中发挥更大的作用。
3.创造一切：人工智能系统现在可以以足够高的标准合成文本、音频和图像，以至于人类很难分辨出合成和非合成输出的区别，因为这项技术的某些应用受到限制。
4.人工智能面临着多样化的挑战：相比之下，2019年，45%的美国居民人工智能博士毕业生是白人，2.4%是非裔美国人，3.2%是西班牙裔。
5. 中国在人工智能期刊引文方面超过了美国：几年前，中国在期刊出版物总数上超过了美国，现在在期刊引文方面也领先于美国；然而，过去十年，美国的人工智能会议论文(也被大量引用)一直显著多于中国。
6.大多数美国人工智能博士毕业生来自国外，且留在美国：2019年，北美新的人工智能博士中，国际学生的比例继续上升，达到64.3%比2018年增加了4.3%。
在外国毕业生中，81.8%留在美国，8.6%在国外工作。
7.监视技术快速、廉价，而且越来越普遍：大规模监视所需的技术正在迅速成熟，图像分类、人脸识别、视频分析和语音识别等技术都在2020年取得重大进展。
8. 人工智能伦理缺乏基准和共识：尽管许多团体在人工智能伦理领域产生了一系列定性或规范性的产出，但该领域通常缺乏可用于衡量或评估关于技术发展的更广泛社会讨论与技术发展之间关系的基准它自己。
此外，研究人员和民间。

13、由诺华基金会和微软牵头的一份重要新报告显示，对数据和人工智能的投资对于推动应对和应对COVID-19大流行以及全球其他最大医疗挑战所必需的卫生系统改进至关重要。
2020年9月由Broadband Commission健康数字和AI工作组发布人工智能重塑全球健康：人工智能成熟度路线图，该委员会由诺华基金会和微软共同主持。
这个报告基于对300多个现有的AI在健康方面的使用案例的综述，报告中显示了AI。

14、智能会议上提出的与伦理学相关的研究，以及世界各地大学的计算机科学(CS)系正在提供什么样的伦理学课程。
报告关键摘要自2015年以来，提交给人工智能会议的标题中包含伦理相关关键词的论文数量有所增长，尽管在主要人工智能会议上匹配伦理相关关键词的论文标题平均数量多年来仍然较低。
2000-19年在人工智能会议上提及伦理关键词的论文标题数量2020年，与人工智能的道德使用相关的五个最受关注的新闻话题是：欧盟委员会关于人工智能的白皮书的发布、谷歌解雇道德研究人员蒂姆尼特盖布鲁、联合国成立的人工智能道德委员会、梵蒂冈的人工智能道德计划以及IBM退出面部识别企业。
按主题分列的2020年人工智能伦理新闻报道(占总数的%)文本由云闲 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：人工智能研究所(HAI)：2021年人工智能指数报告。

15、Conversational AI is reshaping the human-machine interaction November 2020 2 Contents What is CAIWhat is CAI 02 01 Customer Customer e experiencexperience04 03 05 06 CAI CAI d developmentevelopment Im。

16、 人工智能之人工智能之数据挖掘数据挖掘 Research Report of Data Mining 2020 年第 9 期 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清华中国工程院知识智能联合研究中心 2020 年 12 月 人工智能之数据挖掘 Research Report of Data Mining I 摘要摘要 数据挖掘（Data Mining）旨在从大规模、不完全、有。

17、二二年十二月 NVIDIA JetsonNVIDIA Jetson助力助力 智能车辆装备领域的人工智能应用智能车辆装备领域的人工智能应用 Dedicated to AI Fundamental Research and Applicatio。

18、pnbsp;全脑功能连接组：高通量全脑成像辅助预测斑马鱼决策行为nbsp;brpp由于技术上的挑战，以往对生物脑的研究多集中在局部脑区。
随着光学成像技术的兴起，结合斑马鱼幼鱼这样一种神经网络规模适中，且脑组织高度透明的模式生物，使得高通量的。

19、p 在消费者C 端应用场景方面，围绕会议办公场景，公司推出了智能办公本录音笔讯飞听见会议系统等产品，实现办公场景的全栈产品系列构建，通过将日常办公过程中形成的声音图文等原始非结构化数据，快速处理成为可以方便保存检索的文本数据，实现会议等办公。

20、在企业能力评价中，选择了企业规模和企业创新能力 2 项二级指标和 5 项三 级指标。
其中企业规模指数由人工智能企业数量企业平均估值市值 2 项三级 指标构成。
企业数指标使用 2205 家人工智能企业在各地区的分布情况进行测度。
企业 平均。

21、机器学习是让计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人 类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构 使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能核心技术，是使计 算机具有智能的根本途径。
基于处理数据种类的不同，可以分为有 监督学。

22、人工智能人工智能开源开源与与标准化标准化研究报告研究报告国家人工智能标准化总体组国家人工智能标准化总体组二零一九年四月二零一九年四月I目录目录第一章 概述.11.1 背景及目的.11.2 本报告的价值.21.3 本报告的脉络梳理与导读.3第。

23、 中国中国人工智能系列人工智能系列白皮书白皮书 可拓学可拓学 中国中国人工智能学会人工智能学会 二二一一六六年年九九月月 中国人工智能系列白皮书可拓学 2 目 录 第 1 章 可拓学概述 . 1 1.1 可拓学的学科体系 . 1 1.1.1。

24、目 录CONTENTS第一章 国内外人工智能行业发展概况 21. 1 人工智能产业进入快速发展期 21.2 人工智能成为国家战略制高点 31.3 IT 巨头抢滩人工智能产业 41.4 人才是人工智能竞争关键要素 51.5 人工智能专利的中国。

25、 电信网络人工智能应用电信网络人工智能应用 白皮书白皮书 2018 年年 中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟 2018年年9月月AIIA 电信网络人工智能应用白皮书2018 年 引 言 1956 年， 在达特茅斯学院举行的一次。

26、人工智能应用需求报告新冠抗疫篇人工智能应用需求报告新冠抗疫篇中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组2020 年 5 月目录目录1.前言1.前言. 12.大数据智能分析医疗大数据大数据智能分析医疗大数据.42.1应用的背景.42.2在。