波士顿咨询报告深度解读：资产管理如何依靠先进智能技术实现变革？-低调大师

波士顿咨询报告深度解读：资产管理如何依靠先进智能技术实现变革？

2017-08-01 640

日前，波士顿咨询发布《资产管理如何借助先进智能技术完成变革》最新报告，分析了机器学习、自然语言处理等人工智能技术在资产的预测推理中的贡献和实现方法。

资产管理公司一直努力地想要为客户做出有杰出收益表现的投资决定。为帮助客户管理资产，他们研究出各种策略、模型，但传统理财业来说，工具和分析理论都大同小异。然而，随着数字化技术的出现以及向传统发起的挑战，资产管理行业开始面临着变革。机器学习、人工智能、自然语言处理等数字技术让许多以这类技术为基础的金融公司——简称金融科技公司能够更高效地创建起场景模型，以前所未有的投资分析精确度和处理速度倒逼传统投资分析的进步变革。

而这些被认为具有巨大前景的资产管理创新案例包括，可以挖掘大量结构化和非结构化数据的机器学习平台；可以对重要证券投资组合进行预测推理的人工智能平台；能够对大规模事件进行研究和相关分

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数据洪流驱动人工智能发展

从智能检索、智能游戏到智能机器人，从人机围棋大战到无人驾驶汽车……毫无疑问，人工智能已是当下非常火热的话题。在万物智能互联的新时代，互联的物体越来越多、越来越智能，并由此产生出汹涌而来的数据洪流。作为分析、挖掘数据价值的创新方法，人工智能可以充分利用、释放数据价值，带来前所未有的增值效应。这也是为什么大家如此关注人工智能的原因。迈向人工智能，关键在于如何驾驭数据洪流。我们预计到2020年将有500亿台相互连接的智能设备，万物的智能互联引发数据巨变，数据从数量和类型上都与以往不同。“人联网”时代，我们使用手机、电脑等终端设备，每人平均每天产生1.5 GB的数据量。而到了物联网时代，一家智能医院每天产生3,000 GB的数据量，一辆无人驾驶汽车每天产生4,000 GB的数据量，一家智能制造工厂每天将产生1,000,000 GB的数据量，可谓是巨大的海量数据。而中国拥有世界上最大规模的互联网用户，未来也将拥有世界上最多的智能互联设备。面对如此庞大而复杂的数据，人工智能如何充分挖掘、释放数据价值？其中一个重要的因素在于端到端的计算。从终端数据的产生、采集，数据的高速传输与存储，到云端数据...

2017-08-02

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虽然在不同场合听过多次科大讯飞的演讲，但这次是我第一次参加科大讯飞的发布会，让我诧异的是人工智能的火热程度远超我的想象，有如人工智能这只堂前燕早已飞到寻常百姓家的感觉。在发布会上展示语音转写其实早有先例，这次科大讯飞不仅展示了中文语音识别，还同时做了多语种实时翻译。科大讯飞到现在为止在单机情况下，已经可以做到90%的准确率。其实人工智能并不是一个新事物，在60年前它就存在，但是技术和应用场景的缺失让人工智能并不能走到台前。在AlphaGo的出现后仿佛一夜之间，大街小巷都在谈论人工智能。在人工智能第三次浪潮下，产业大潮已经不是概念的泡沫，进入到行业应用中，在未来5-10年将成为生活的必需品。人工智能深入行业的创新 “以语音和语言为入口的认知计算，是人工智能的必由之路。”科大讯飞董事长刘庆峰说。科大讯飞把人工智能进化路径分为三种情况，第一、信息完全输入，得到输入就可以充分准确的得到相应的输出；第二、通过输入进行判断，辅助人和机器产生耦合；第三、创意类，现在的人工智能还远远达不到艺术的层面。科大讯飞董事长刘庆峰但现在80%的应用还集中在第二阶段，还在不断学习的过程中，未来机器可以做...

2017-08-02

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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