導(dǎo)語：如何才能寫好一篇人工智能研究報(bào)告，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

瓊斯在接受CNBC采訪時(shí)說：“如果機(jī)器學(xué)習(xí)真的可以接手人類的所有工作并創(chuàng)造新的思想，那么經(jīng)濟(jì)增長速度將發(fā)生翻天覆地的變化?！暗嬲膯栴}是，AI能夠接手人類所有的工作嗎？”

本月初，瓊斯，斯坦福大學(xué)的乍得·瓊斯和法蘭西學(xué)院的Philippe Aghion發(fā)表了題目為“人工智能和經(jīng)濟(jì)增長”的文章，表達(dá)了自己的觀點(diǎn)。

如果人工智能的飛速發(fā)展可以為市場創(chuàng)新注入新動(dòng)力，改善工作環(huán)境，部分工作的工資會(huì)猛增，但也有一些工作會(huì)被淘汰。

隨著世界頂尖科技公司的發(fā)展，AI技術(shù)也取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展。例如，自駕車就是一個(gè)非常受歡迎的研究課題。包括Nvidia在內(nèi)的芯片制造商也改進(jìn)了產(chǎn)品，以更好地適應(yīng)人工智能計(jì)算系統(tǒng)，亞馬遜長期以來也在使用AI推廣電子商務(wù)業(yè)務(wù)。

Jones和他的研究團(tuán)隊(duì)研究了不同的場景。第一個(gè)場景中，他們使用AI代替所有人力，并研究了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)增長變化。而在其余場景中，他們只使用自動(dòng)化代替部分人力。結(jié)果顯示，數(shù)字層面來說并有沒多大變化。其實(shí)，這項(xiàng)研究的目的是為了了解人工智能如何帶來經(jīng)濟(jì)增長，就像19世紀(jì)早期蒸汽機(jī)和20世紀(jì)中期的電腦芯片。

用AI代替人力的場景表明，創(chuàng)造出新的想法只需要AI和經(jīng)濟(jì)資本。

有些人認(rèn)為，AI可以快速循環(huán)，自我完善，每次循環(huán)過后，AI都比上次更加智能。如果任其這樣發(fā)展下去，人類的生活方式會(huì)發(fā)生天翻地覆的變化。

Jones說，如今經(jīng)濟(jì)學(xué)家們就AI是否能夠創(chuàng)造新的想法存在分歧。他們從研究中得出的一個(gè)教訓(xùn)是，經(jīng)濟(jì)增長可能不受人類因素的控制，一些難以攻克卻至關(guān)重要的問題才是影響經(jīng)濟(jì)增速的關(guān)鍵。

例如，在農(nóng)業(yè)中，短期內(nèi)，化肥和結(jié)合物可以促進(jìn)農(nóng)作物生長，但是有限的可開墾土地才是限制產(chǎn)量的關(guān)鍵。

Jones解釋說：“關(guān)鍵在于瓶頸。“比起100年前，我們種植農(nóng)作物的技術(shù)飛速發(fā)展。但是由于自動(dòng)化的飛速發(fā)展，現(xiàn)在農(nóng)作物只占國內(nèi)生產(chǎn)總值的2%。”

瓊斯補(bǔ)充說：“現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度驚人。然而，經(jīng)濟(jì)增長速度卻不見起色，這也許是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長速度受限，不是因?yàn)橛?jì)算機(jī)速度不夠快，對吧？限制經(jīng)濟(jì)增速的仍然是我們無法突破或解決的某些問題。

此外，還存在另一個(gè)瓶頸，研究人員稱之為“搜索極限”。

意思是，一開始，最淺顯的創(chuàng)新想法是最容易發(fā)現(xiàn)的，之后，獲得新的想法越來越難。雖然AI可以加快搜索速度，但最終還是因?yàn)闆]有新的想法而原地踏步。

不過，瓊斯說自己仍然對這項(xiàng)研究結(jié)果感到非常興奮。他說，“有趣的是，表面上看來，AI正在接近感知智能的邊緣?！?/p>

篇2

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫AI）是一門研發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的新的技術(shù)科學(xué)。人工智能早在1956年就已被提及。隨著近幾十年來計(jì)算方法的革新、硬件水平的提高和云計(jì)算大數(shù)據(jù)的共同驅(qū)動(dòng)，人工智能得到了各行業(yè)的廣泛關(guān)注和研究。尤其是在2016年Google的Alpha Go戰(zhàn)勝李世石，隨后Alpha Go升級版Master持續(xù)挑戰(zhàn)人類頂尖圍棋高手，保持了60場不敗的紀(jì)錄，使得人工智能名噪一時(shí)。

根據(jù)艾媒咨詢的《2017中國人工智能產(chǎn)業(yè)報(bào)告》顯示，2016年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模以43.3%的增長率達(dá)到100.6億元，預(yù)計(jì)2017年將達(dá)到152.1億元，并于2019年增至344.3億元。

二、人工智能在金融領(lǐng)域的變革情況

一直以來，金融行業(yè)差別化的服務(wù)都是基于“人”的服務(wù)。然而，近年來，機(jī)器人的出現(xiàn)在一定程度上模擬了人的功能，批量而且更個(gè)性化的服務(wù)正嘗試取代人的位置。依托互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，計(jì)算機(jī)視覺、自然語音處理、機(jī)器人、語音識別等人工智能技術(shù)在金融行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。在“第二屆中國金融科技大會(huì)”中，百度高級副總裁朱光指出金融是人工智能最好的落地場景，因?yàn)樗暮诵木驮谟跀?shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理。

（一）人工智能在銀行服務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用

第一，征信助手。從傳統(tǒng)金融到“互聯(lián)網(wǎng)+金融”，無論是傳統(tǒng)的信貸審批還是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，如P2P、現(xiàn)金貸等征信的搜集，風(fēng)險(xiǎn)防控一直是銀行類金融機(jī)構(gòu)的重要課題。在過去，對貸款人貸前識別、貸中監(jiān)控、貸后反饋，一般會(huì)單純地依靠大量的信貸工作人員的實(shí)地考察，這就極大地增加了信用風(fēng)險(xiǎn)評估的片面性和失誤性。目前，借助人工智能和大數(shù)據(jù)搜集和認(rèn)證客戶信息。通過多渠道、多維度地獲取客戶信息數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能化征信和審批，可極大地加快銀行信貸速度和限制增量風(fēng)險(xiǎn)，減少信息不對稱。傳統(tǒng)銀行信貸風(fēng)控模型中，變量覆蓋只有20～30個(gè)，而基于用戶數(shù)據(jù)累計(jì)和人工智能技術(shù)建立的智能化風(fēng)險(xiǎn)控制體系模型可超過萬級單位。澳大利亞證券及投資委員會(huì)（ASIC）、新加坡貨幣當(dāng)局（MAS）、美國證券交易委員會(huì)等多家機(jī)構(gòu)已將AI引入風(fēng)險(xiǎn)管理。

第二，客戶服務(wù)。在銀行客戶服務(wù)中，用戶的咨詢問題具有重復(fù)性特征。人工智能利用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過前端客戶數(shù)據(jù)搜集，如用戶信息、行為動(dòng)態(tài)等方面進(jìn)行捕捉，而后結(jié)合客戶性別、年齡、愛好等進(jìn)行多維度、標(biāo)準(zhǔn)化營銷。首先，各大銀行通過推出可互動(dòng)的高科技機(jī)器人代替大堂經(jīng)理，提升客戶體驗(yàn)，降低成本。例如，交通銀行的“嬌嬌”、民生銀行的“ONE”、農(nóng)業(yè)銀行的“智慧小達(dá)人”。其次，近年來建設(shè)銀行、中國銀行等多家銀行先后建立“智慧銀行”，顛覆了傳統(tǒng)的銀行模式。客戶將在智能機(jī)器人的引導(dǎo)下辦理各項(xiàng)業(yè)務(wù)，增強(qiáng)銀行的科技感和服務(wù)的體驗(yàn)感。

（二）人工智能在投資顧問中的應(yīng)用

相比傳統(tǒng)的投資顧問，智能顧問通過機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，能夠通過數(shù)據(jù)分析處理、構(gòu)建和完善模型，利用采集的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)提供更加快速、可信、客觀、可靠的投資方案。同時(shí)，人工智能還可以通過搜集資料，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)撰寫各類報(bào)告。比如，招股說明書、行業(yè)研究報(bào)告、盡調(diào)報(bào)告和投資意向書等。投資顧問先行者Ken-sho能夠在兩分鐘內(nèi)基于歷史數(shù)據(jù)判斷歷年來美聯(lián)儲(chǔ)加息前，標(biāo)準(zhǔn)普爾和道瓊斯指數(shù)的趨勢，判斷利好行業(yè)和潛力公司，而過去依靠人類分析師幾天幾夜都是很難達(dá)到的?；ㄆ煦y行數(shù)據(jù)顯示2012―2015年年底，智能顧問管理資產(chǎn)規(guī)模從0發(fā)展到290億美元，未來將高達(dá)5萬億美元。北京資配易投資顧問公司人工智能系統(tǒng)（SIAI）可根據(jù)市場信號判斷買賣時(shí)機(jī)和倉位規(guī)模。除此之外，國內(nèi)外還有京東金融推出的智投、小金所的機(jī)器人投資顧問。2016年下半年，全球最大的資產(chǎn)管理公司――萊德基金（Black Rock）花費(fèi)1.5億～2億美元收購理財(cái)初創(chuàng)公司“未來顧問”（Future Advisor）、德意志銀行推出的機(jī)器人投顧“Anlage Finder”等。

（三）人工智能在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

近年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，保險(xiǎn)業(yè)進(jìn)入了一個(gè)更高效、更快捷的時(shí)代。首先，一直以來在傳統(tǒng)保險(xiǎn)行業(yè)中，如何存儲(chǔ)大量的紙質(zhì)或者影像的保單、證照、票據(jù)等數(shù)據(jù)是保險(xiǎn)公司的一大難題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，一個(gè)100人的數(shù)據(jù)錄入團(tuán)隊(duì)一年的人力成本在200萬元～600萬元。然而，人工智能通過參與大數(shù)據(jù)和深度算法，數(shù)據(jù)構(gòu)造后，存儲(chǔ)空間可節(jié)約90%。其次，如何對存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸、搜索和剖析的問題也日益突出。而人工智能通過數(shù)據(jù)積累和算法迭代，就可以為保險(xiǎn)公司的產(chǎn)品定價(jià)提供精確數(shù)據(jù)。同時(shí)，通過機(jī)器識別參與保險(xiǎn)理賠，可降低風(fēng)險(xiǎn)。目前，國內(nèi)外多家保險(xiǎn)公司已經(jīng)開始布局人工智能。例如，泰康人壽保險(xiǎn)智能機(jī)器人“TKer”、平安人壽“智能機(jī)器人”、合眾人壽人工智能“小Ai”、太平洋保險(xiǎn)智能運(yùn)維機(jī)器人、弘康人壽引入“人臉識別技術(shù)”、日本富國生命保險(xiǎn)人工智能平臺“Watson Explorer”、臺灣國泰人壽的“Pepper”等。

（四）人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)金融作為傳統(tǒng)金融的補(bǔ)充，通過依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和工具提供資金融通和支付結(jié)算等業(yè)務(wù)行為。目前，我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展經(jīng)歷了兩個(gè)階段。最初階段，互聯(lián)網(wǎng)金融僅僅只是為傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)提供網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)，即把保險(xiǎn)、理財(cái)、基金、信托等金融產(chǎn)品搬到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行營銷?，F(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)金融則覆蓋第三方支付、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、大數(shù)據(jù)金融、眾籌和第三方金融服務(wù)平臺等多種模式。首先，人工智能提高了互聯(lián)網(wǎng)金融的效率。通過自動(dòng)問答機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能客服，在過去兩年的“雙十一”期間，螞蟻金服95%的客服均由智能機(jī)器人通過語音識別完成了遠(yuǎn)程客戶服務(wù)、業(yè)務(wù)咨詢和辦理。其次，隨著《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》《非銀行支付機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)支付業(yè)務(wù)管理辦法》和《最高人民法院關(guān)于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規(guī)定》等一系列政策的出臺，不難發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融在理財(cái)顧問、征信助手、智能風(fēng)控和防范金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等方面被逐步規(guī)范化和法制化。例如，長期以來，由于缺乏有效的管理，信息安全、風(fēng)險(xiǎn)控制、資金調(diào)節(jié)等問題日益突出。根據(jù)《2016年全國P2P網(wǎng)貸行業(yè)快報(bào)》，僅2016年12月，“跑路”的平臺就有69家。人工智能的出現(xiàn)可有效地進(jìn)行監(jiān)管，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)阿里巴巴螞蟻金服的數(shù)據(jù)顯示，網(wǎng)上銀行在花唄和微貸業(yè)務(wù)中，將虛假信貸交易降低了10倍。利用OCR系統(tǒng)，支付寶證件審批由1天降低到1秒。百度利用大數(shù)據(jù)和人工智能實(shí)現(xiàn)教育信貸秒批。

篇3

在中國東部水鄉(xiāng)小鎮(zhèn)浙江烏鎮(zhèn)舉辦的第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，來自五大洲110多個(gè)國家和地區(qū)的政府代表、國際組織負(fù)責(zé)人、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)領(lǐng)軍人物、專家學(xué)者，圍繞“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)

造福人類――攜手共建網(wǎng)絡(luò)空間命運(yùn)共同體”的主題，深度聚焦互聯(lián)網(wǎng)這一中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新基因。

剛剛過去的中國網(wǎng)購狂歡節(jié)“雙11”中，阿里巴巴集團(tuán)旗下電商平臺最終交易額定格在1207.48億元人民幣，在邁入“千億時(shí)代”的同時(shí)也刷新了單日全球零售的歷史記錄。許多與會(huì)嘉賓認(rèn)為中國的實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)結(jié)合已釋放出巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

除了在電商領(lǐng)域迅速成長，中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也越來越多地投入到高端前沿科技的自主創(chuàng)新中去，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及人工智能領(lǐng)域逐步探索出新的市場。

作為“云經(jīng)濟(jì)”的基礎(chǔ)設(shè)施，中國自主研發(fā)的超大規(guī)模云計(jì)算操作系統(tǒng)“飛天”，已實(shí)現(xiàn)10億GB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，可以為35%的中國網(wǎng)站提供防御，保障其經(jīng)受住來自“雙11”等極端消費(fèi)應(yīng)用場景的挑戰(zhàn)。

在本屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會(huì)上，以物流見長的中國電商企業(yè)京東展示了由無人機(jī)、無人車、無人倉共同構(gòu)成的“智慧物流”場景，為消費(fèi)者提升物流體驗(yàn)度的整套解決方案――無人倉提高了物流后方倉儲(chǔ)運(yùn)轉(zhuǎn)效率與存儲(chǔ)效率，無人車優(yōu)化了城市配送“最后一公里”體驗(yàn)，無人機(jī)則為緩解鄉(xiāng)村配送“最后一公里”難題帶來新的方法。

德勤中國與中國連鎖經(jīng)營協(xié)會(huì)最新的《2016中國網(wǎng)絡(luò)零售市場發(fā)展研究報(bào)告》顯示，中國占全球網(wǎng)絡(luò)零售市場的比重約為20%，對全球行業(yè)整體增長的貢獻(xiàn)高達(dá)37%，并有望在2019年成為全球最大的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)市場。

在此背景下，中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)也帶動(dòng)制造業(yè)實(shí)體部門積極運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級改造，加快開拓新的市場藍(lán)海。

如果說電子商務(wù)是當(dāng)前中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)最火熱的亮點(diǎn)，人工智能則逐步成為中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的下一個(gè)風(fēng)口。從曾經(jīng)的PC互聯(lián)到移動(dòng)互聯(lián)，再到即將全面降臨的人工智能時(shí)代，中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)正燃起雄心，通過徹底改變?nèi)藗兩詈凸ぷ鞣绞剑_啟互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)新生態(tài)。

大會(huì)期間的《烏鎮(zhèn)指數(shù)：全球人工智能發(fā)展報(bào)告2016》等數(shù)據(jù)顯示，過去幾年中國創(chuàng)立的人工智能企業(yè)已超過500家，僅北京、深圳、上海3個(gè)城市的人工智能企業(yè)數(shù)量就占到了全球總數(shù)的7.4%，并且中國人工智能領(lǐng)域的投資案例數(shù)已位居全球第三。

在本屆互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，不少基于人工智能的產(chǎn)品走出實(shí)驗(yàn)室，近距離呈現(xiàn)在人們面前，勾勒出未來智能生活的生動(dòng)畫面。

一款手語翻譯手套，借由手指位置的傳感器及手背位置的芯片來識別手語動(dòng)作，再通過藍(lán)牙匹配手機(jī)APP進(jìn)行文字展現(xiàn)和語音播放，實(shí)現(xiàn)手語的實(shí)時(shí)翻譯。經(jīng)過半年左右的研發(fā)，該翻譯手套已能識別300至500個(gè)日常手語。

百度的無人車也是本屆大會(huì)的“明星”，在烏鎮(zhèn)的街道上，它實(shí)現(xiàn)了國內(nèi)首次全開放城市道路復(fù)雜路況下，全程無人干預(yù)的自動(dòng)駕駛技術(shù)。

根據(jù)中國國家發(fā)改委、工信部等政府部門2016年5月的《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》，2018年中國將形成千億級人工智能市場應(yīng)用規(guī)模，人工智能將拉動(dòng)更多新興產(chǎn)業(yè)成為助推中國經(jīng)濟(jì)的新增長極。

在引領(lǐng)技術(shù)升級推動(dòng)經(jīng)濟(jì)效率提升的同時(shí)，中國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)本身已成為全新的“關(guān)鍵生產(chǎn)要素”，為優(yōu)化創(chuàng)新資源配置開辟了新的空間。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速進(jìn)步，創(chuàng)新活動(dòng)所需的物質(zhì)與信息資源快速流動(dòng)，加速中國創(chuàng)新資源更為平滑地匯聚、融合與共享。

篇4

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 人工智能 云計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 機(jī)器人 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）11（c）-0030-02

1 什么是大數(shù)據(jù)

1.1 大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)體量和數(shù)據(jù)類別都十分龐大的數(shù)據(jù)集。這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)集，我們今天還無法用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫工具對它的內(nèi)容進(jìn)行獲取和處理。整體概括起來，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)真實(shí)性高、數(shù)據(jù)處理快等四大特征。

大數(shù)據(jù)的特征：第一，是指數(shù)據(jù)類型非常多，它的數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，而非單一的一種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)的格式日漸豐富；第二，是指數(shù)據(jù)規(guī)模非常大，通常在10TB左右，規(guī)模非常龐大；第三，是指數(shù)據(jù)的真實(shí)性非常高，一些新的數(shù)據(jù)源漸漸興起，打破了之前傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，今天的企業(yè)愈發(fā)需要這些有效的信息，以確保其真實(shí)性及安全性；第四，是指數(shù)據(jù)處理的速度非?？欤軌蜃龅綌?shù)據(jù)的及時(shí)快速處理。

1.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程

“大數(shù)據(jù)”一詞最早提出的是麥肯錫研究院于2011年的研究報(bào)告《大數(shù)據(jù)》。之后，經(jīng)美國高德納公司和美國一些科學(xué)家的宣傳推廣，漸漸地大數(shù)據(jù)概念開始流行起來。

大數(shù)據(jù)發(fā)展的萌芽期，是20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初，此時(shí)處于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)階段。這一時(shí)期，隨著數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)的一步步成熟，已開始有一些與商業(yè)相關(guān)的智能工具開始被人們所應(yīng)用，如專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫和知識管理系統(tǒng)等。

大數(shù)據(jù)發(fā)展的突破期，是2003―2006年，此時(shí)處于自由探索非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)階段。這一時(shí)期，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展帶動(dòng)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展。此時(shí)，可以以2004年Facebook的創(chuàng)立為標(biāo)志，此時(shí)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的突破期。

大數(shù)據(jù)發(fā)展的成熟期，是2006―2009年，此時(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)形成并行運(yùn)算與分布式系統(tǒng)。

到了2010年，智能手機(jī)開始大量涌現(xiàn)，其應(yīng)用日益廣泛。此時(shí)，數(shù)據(jù)的碎片化、流媒體、分布式等特征更加凸顯，移動(dòng)數(shù)據(jù)開始急劇增長。

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展十分迅猛，開始不斷向社會(huì)各行各業(yè)步步滲透，從而導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的技術(shù)領(lǐng)域和行業(yè)邊界越來越不明顯，也越來越模糊，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用創(chuàng)新已經(jīng)超越了大數(shù)據(jù)技術(shù)的本身，越來越受到各行各業(yè)的熱捧和青睞。

今天，可以毫不夸張地說，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠改變一個(gè)領(lǐng)域，為每一個(gè)領(lǐng)域帶來變革性和創(chuàng)新。

2 什么是人工智能

2.1 人工智能的定義

人工智能是一門新的技術(shù)科學(xué)，它主要研究和開發(fā)用于模擬人類的智能的理論、方法和技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)，它同樣也是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)重要分支。人工智能的終極目的是掌握智能的根本實(shí)質(zhì)，從而生產(chǎn)出一種全新的能以人類智能相似和相近的方式快速做出反應(yīng)的智能機(jī)器?？梢哉f人工智能的發(fā)展與計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展緊密相連，密不可分。

2.2 人工智能的發(fā)展歷程

“人工智能”一詞最初是在1956年美國達(dá)特茅斯學(xué)院提出的。

人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了半個(gè)多世紀(jì)，它的發(fā)展歷程十分曲折，大致可分為三個(gè)發(fā)展階段：

20世紀(jì)40年代中期到50年代中期為第一階段，被稱為人工智能啟蒙探索時(shí)期。1950年，英國數(shù)學(xué)家圖靈發(fā)表了《計(jì)算的機(jī)器與智能》，提出了機(jī)器可以思維進(jìn)而幫助人類的問題，直接推動(dòng)了現(xiàn)代人工智能的發(fā)展。

20世紀(jì)50年代中期到80年代末期為第二階段，被稱為人工智能經(jīng)典符號時(shí)期。人工智能與認(rèn)知科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等三門學(xué)科開始了相依為命的發(fā)展歷程。

20世紀(jì)80年代末期到現(xiàn)在為第三階段，被稱為人工智能聯(lián)結(jié)主義時(shí)期。這一時(shí)期，主要采用分布處理的方法通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦的智力活動(dòng)。

3 大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系

大數(shù)據(jù)和人工智能，近年來這兩個(gè)領(lǐng)域的研究相互交叉促進(jìn)，產(chǎn)生了很多新的方法、應(yīng)用和價(jià)值。

今天，人類擁有了對數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)快和數(shù)據(jù)真實(shí)性高的大數(shù)據(jù)進(jìn)行存取、檢索、分類和統(tǒng)計(jì)的能力，完全得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。而且，人工智能領(lǐng)域的一些理論和方法，已經(jīng)開始用于大數(shù)據(jù)分析方面，并取得了一定的效果。

研究發(fā)現(xiàn)，解決人工智能的擴(kuò)展性和成長性問題，離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)。

以前，人工智能技術(shù)還不能實(shí)現(xiàn)與人類相似的學(xué)習(xí)研究能力。原因在于，人工智能看似簡單，實(shí)際上是一件非常繁瑣和復(fù)雜的事情，產(chǎn)生人工智能的兩個(gè)必要條件要有海量數(shù)據(jù)的支撐和對這些數(shù)據(jù)的極強(qiáng)處理能力，而以前的機(jī)器都不具備這兩個(gè)條件。

人工智能其實(shí)就像人類一樣，是需要擁有大量的知識和豐富的經(jīng)驗(yàn)。在這些知識和經(jīng)驗(yàn)的背后是需要大量的數(shù)據(jù)支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，為儲(chǔ)存、分析大量的數(shù)據(jù)提供了一定的技術(shù)支持，使機(jī)器得到的數(shù)據(jù)量和擁有的數(shù)據(jù)處理能力，與形成人工智能所需要的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)處理能力相匹配。只有這樣，人工智能才能得到發(fā)展。人工智能的發(fā)展，反過來進(jìn)一步推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的向前發(fā)展，形成有效的相互推動(dòng)作用。

與其說人工智能的發(fā)展依靠大數(shù)據(jù)，不如說大數(shù)據(jù)開啟人工智能新篇章。人工智能領(lǐng)域的一些理論和方法，能夠有效地提升大數(shù)據(jù)的使用價(jià)值。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展也將在為人工智能提供一個(gè)用武之地。

4 未來人工智能的發(fā)展

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，未來人工智能的發(fā)展主要會(huì)在以下幾個(gè)方面：模式識別、專家系統(tǒng)、符號計(jì)算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。

4.1 模式識別

模式識別，顧名思義，是指通過計(jì)算機(jī)采用數(shù)學(xué)計(jì)算的方法來研究模式的自動(dòng)判讀、處理等識別功能。

可以斷定，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷向前發(fā)展，人類一定能對復(fù)雜的信息處理過程做深入的進(jìn)一步的研究。與此同時(shí)，模式識別功能也為人類認(rèn)識自身智能創(chuàng)造了可行的線索和提供了必要的幫助。

在現(xiàn)實(shí)生活中，對人類來說最重要的是對光學(xué)信息以及聲學(xué)信息的判斷和識別。大家知道，準(zhǔn)確、高效是計(jì)算機(jī)識別的最大特點(diǎn)。例如，今天已經(jīng)應(yīng)用很廣的指紋識別功能就是一個(gè)典型的案例。

人類每個(gè)人的指紋獨(dú)一無二，具有唯一性。早在很多年前，我國有關(guān)專家就對數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進(jìn)行了深入的觀察和研究，進(jìn)而建立了從人類指紋的灰度圖像精確計(jì)算紋線局部方向，從而提取了人類指紋特征信息的相關(guān)理論與算法。

這一研究發(fā)現(xiàn)，隨后就被用于全自動(dòng)指紋鑒定系統(tǒng)，從而開創(chuàng)了我國指紋自動(dòng)識別系統(tǒng)應(yīng)用的先河。

4.2 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)，是未來人工智能發(fā)展的一個(gè)重要方向。專家系統(tǒng)在今天的生活中已被廣泛應(yīng)用。其實(shí)，專家系統(tǒng)是指一個(gè)具有大量的行業(yè)或領(lǐng)域?qū)ｉT的知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。它主要利用計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，先根據(jù)某一行業(yè)或領(lǐng)域一些權(quán)威專家或多個(gè)專家所提供的一些相關(guān)知識和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，再進(jìn)行深入推理和判斷，進(jìn)而可以模擬人類專家的判斷決策過程。通過這個(gè)過程，從而來幫助人們解決現(xiàn)實(shí)中一些需要人類專家來處理的一些復(fù)雜的問題。

實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)必須要有兩個(gè)條件：一是要擁有類似于該領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制，二是建立一個(gè)完善的存儲(chǔ)有該領(lǐng)域中經(jīng)過專家事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識庫。這兩個(gè)條件缺一不可，否則無法進(jìn)行專家識別。

研究發(fā)現(xiàn)，專家系統(tǒng)能對人類輸入的信息進(jìn)行快速處理，并運(yùn)用相關(guān)的行業(yè)和領(lǐng)域知識進(jìn)行推理判斷，進(jìn)而作出相應(yīng)的判斷和決策。

科學(xué)家們對專家系統(tǒng)的研究由來已久，一直以來被科學(xué)家們所重視。今天，各種各樣的專家系統(tǒng)已遍布了各行各業(yè)的不同領(lǐng)域，并且取得巨大的成功。

目前，專家系統(tǒng)可以分為十種類型：教育型、預(yù)測型、解釋型、維修型、規(guī)劃型、診斷型、調(diào)試型、設(shè)計(jì)型、控制型等。

4.3 符號計(jì)算

科學(xué)計(jì)算是計(jì)算機(jī)發(fā)明以來最基本和主要的用途之一?？茖W(xué)計(jì)算可分為兩類：一類是純數(shù)值的計(jì)算，另一類是符號計(jì)算。符號計(jì)算與傳統(tǒng)的純數(shù)值計(jì)算不同，它是一種智能化的計(jì)算，主要通過處理相應(yīng)的符號來進(jìn)行的計(jì)算。

在符號計(jì)算中，符號可以代表的種類非常非常多，如實(shí)數(shù)、復(fù)數(shù)、整數(shù)、有理數(shù)等，還可以用符號來代表函數(shù)、多項(xiàng)式、集合等。

很久以前，人類就希望能有一個(gè)可以進(jìn)行符號計(jì)算的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)來幫助人們進(jìn)行計(jì)算?？梢宰匪莸?0世紀(jì)50年代末，人們就開始對此進(jìn)行研究。今天，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，已相繼出現(xiàn)了多種可以進(jìn)行符號計(jì)算的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)軟件。

這些符號計(jì)算軟件功能齊全，且具有共同的特點(diǎn)：一是人機(jī)界面友好，命令輸入方便靈活，反應(yīng)快捷，操作便捷；二是在操作界面上，一般都支持交互式處理，人通過鍵盤輸入命令，計(jì)算機(jī)處理后即顯示結(jié)果。

雖然計(jì)算機(jī)只是在執(zhí)行人給它的指令，具有一定的局限性，但是在符號計(jì)算中已經(jīng)有了相當(dāng)大的突破，相信在未來的符號計(jì)算領(lǐng)域會(huì)有更大的進(jìn)步和發(fā)展。

4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感

計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展到今天，人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到應(yīng)用。未來人工智能應(yīng)用最重要的一個(gè)新領(lǐng)域就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

研究表明，情感屬于智能的一部分，而并不是與智能相分離的。因此，可以斷言人工智能未來發(fā)展的下一個(gè)突破就是要賦予計(jì)算機(jī)情感能力，讓智能情感化。

人工智能進(jìn)入21世紀(jì)的今天，正醞釀著新的突破，創(chuàng)造新的奇跡。

未來人工智能的應(yīng)用將會(huì)為人類創(chuàng)造出更多更高級的智能“產(chǎn)品”來服務(wù)人類自身，而且人工智能將會(huì)在越來越多的領(lǐng)域會(huì)超越人類智能。

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，相信人工智能將會(huì)得到長足的發(fā)展，更多的發(fā)現(xiàn)、發(fā)明和成果將會(huì)出現(xiàn)在大家面前。仿佛可以看到，與人類水平相同甚至超越人類自身智能就快要實(shí)現(xiàn)。

相信這一刻就在不遠(yuǎn)的將來，讓大家拭目以待。

參考文獻(xiàn)

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[3] （美）庫茲韋爾.奇點(diǎn)臨近[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2011.

篇5

 

第一，看一看狗A和狗B之間高水準(zhǔn)的戰(zhàn)斗棋譜，它們是當(dāng)世真正的高手。這就如金庸小說里嗜好武功的人，一窺更高的武學(xué)境界，是畢生的福分。越是九段超一流，越是心癢難忍。

 

第二，Deep Mind 宣布，阿爾法狗不參考人類棋譜，完全自我演化三個(gè)月。三個(gè)月之后，機(jī)器會(huì)是什么水準(zhǔn)，與人類幾千年經(jīng)驗(yàn)積累的比較，會(huì)有什么不同，相信只要懂一點(diǎn)兒圍棋，就會(huì)知道這事情是多么令人激動(dòng)。

 

第三，圍棋是透明游戲里的圣杯，在占領(lǐng)這一高地之后，人工智能科技還將尋找哪一個(gè)對手?麻將嗎?德?lián)鋯?

 

前面兩個(gè)問題，都是圍棋弈者關(guān)心的，而最后一個(gè)問題，卻是所有人都在討論的。確實(shí)，圍棋是一種透明的策略游戲，對手不隱藏、不欺騙、不作弊，雙方較量的是公開透明的智力，但是麻將、德?lián)涞葏s是不透明的策略游戲，充滿了人類的欺騙、設(shè)局、隱瞞的技巧，看上去，人工智能毫無優(yōu)勢可言。

 

其實(shí)，阿爾法狗這樣的人工智能，已經(jīng)完全有能力從已有信息中捕捉概率，做出抉擇，譬如麻將，人工智能從已經(jīng)出的牌，分析出可能的胡局，譬如德?lián)淅锏姆N種心理戰(zhàn)，人工智能能從以往的數(shù)據(jù)中，判斷出牌的可能性。

 

在接受《衛(wèi)報(bào)》的專訪時(shí)，Hasssabis表示，人工智能有興趣繼續(xù)深入“信息不對稱”的游戲，譬如撲克——其中含義是，這是繼續(xù)優(yōu)化算法的道路，屬于1到100，并非不可逾越的障礙。學(xué)界也早有共識，無論透明還是不透明游戲，只要是有確定的規(guī)則和邊界，人工智能(互聯(lián)網(wǎng)、電腦、機(jī)器，不管你怎么稱呼)必將勝出。

 

十年以后，再回看這一次世紀(jì)大戰(zhàn)五局棋，很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，這是人類從互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)向人工智能的一個(gè)標(biāo)志性事件?；ヂ?lián)網(wǎng)重點(diǎn)解決的是“人際交流”，人工智能將重點(diǎn)解決“人機(jī)交流”。

 

從整個(gè)技術(shù)史來看，一條貫穿于歷史長河的規(guī)則正越來越清晰——人類社會(huì)的各種信息交換，無論人際之間(互聯(lián)網(wǎng))，還是人機(jī)之間(人工智能)，正朝著更快捷、更簡單、更明確的方向，越來越快地推進(jìn)。也就是說，消除信息的不對稱，讓一切決策變得更透明簡單，正是技術(shù)發(fā)展史的前進(jìn)目標(biāo)。

 

讓買賣雙方直接見面

 

互聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)解決“人際”交流

 

互聯(lián)網(wǎng)改變的是“人際之間”的信息溝通模式，電話、手機(jī)、Twitter、微信，等等，無不在加速人與人之間的信息溝通。商業(yè)世界里翻天覆地的變化，也已證明了這一點(diǎn)——不管哪個(gè)行業(yè)，只要內(nèi)部信息的溝通還不夠清晰，不夠快捷，不夠確定，互聯(lián)網(wǎng)就一定會(huì)來更新和顛覆。

 

Uber是一個(gè)很好的例子?；诨ヂ?lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，Uber在司機(jī)和乘客之間建起了一條信息的橋梁。乘客可以通過手機(jī)定位快速清楚地找到Uber司機(jī)，同時(shí)司機(jī)也無需漫無目的地掃馬路。既節(jié)省了時(shí)間，又利于環(huán)保和交通。宰客、拒載、繞路，以及失物無處尋找，原來出租車的種種陋習(xí)，都因?yàn)镚PS定位、司機(jī)身份綁定、支付閉環(huán)確認(rèn)等，變得無處逃遁。原來復(fù)雜的信息溝通模式，在技術(shù)變革下變得透明。

 

Airbnb也是一個(gè)好例子，原來的供應(yīng)商(房東)和需求方(房客)之間根本沒有信息交流的通道，現(xiàn)在房東在網(wǎng)上掛出自己的房子，房客直接下單，彼此的信息溝通非常透明。這種新的信息溝通路徑創(chuàng)造了新的價(jià)值，房東獲得了額外的收入，而房客增加了選擇性——這意味著社會(huì)整體福利的增加。

 

房產(chǎn)租售行業(yè)里，也有一種好例子。最近鏈家出事，雖然最終聚焦在金融環(huán)節(jié)，但是房屋租售中介的黑亂差，才是行業(yè)的真正問題所在。因?yàn)橐粋€(gè)行業(yè)的信息溝通越透明交易成本越低，但是這個(gè)行業(yè)只要以中介公司為核心，就擺脫不了原來的中介弊病，擺脫不了原來的門店基因，擺脫不了原來的業(yè)務(wù)思維。

 

最近新崛起的房多多、互助買賣等互聯(lián)網(wǎng)平臺，就顯示了一種信息透明化的趨勢——讓買賣雙方直接見面!平臺幫助辦理過戶手續(xù)。這意味著買賣雙方可以節(jié)省巨大的時(shí)間和金錢成本。去年以來，這類“買賣直接見”的交易模式，在上海變得越來越流行。

 

醫(yī)療領(lǐng)域的變化也很相似。優(yōu)醫(yī)是一個(gè)好例子，它推出的“優(yōu)醫(yī)在線服務(wù)”，聚集了將近2000個(gè)國內(nèi)外的腫瘤專家，一開始是醫(yī)生之間的線上業(yè)務(wù)交流，逐步發(fā)展成為腫瘤病人的咨詢、分流平臺，目前已經(jīng)聚集了越來越多的腫瘤病人。

 

處理所有復(fù)雜數(shù)據(jù)

 

人工智能重點(diǎn)解決“人機(jī)”交流

 

在人工智能出來之前，機(jī)器都是用于人與人之間的交流，但是之后，人不得不面對與機(jī)器的交流。而這種交流，也同樣遵循信息的不斷透明、優(yōu)化、迅捷的趨勢。

 

根據(jù)FB的人工智能研究員田淵棟的文章，阿爾法狗的模式有四個(gè)模塊，分別是下棋網(wǎng)絡(luò)、快速走子、估值網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡洛搜索。用這四種辦法的組合，處理巨量棋譜數(shù)據(jù)，包括人類已有的，以及左右互搏形成的，最終獲得一種足以挑戰(zhàn)人類的能力。

 

人類大腦顯然是無法處理這種巨量的棋譜，同樣也無法處理這個(gè)世界千變?nèi)f化的數(shù)據(jù)量。人機(jī)信息交流，換一句話說，就是人在人工智能的幫助下，優(yōu)化處理物質(zhì)世界的信息。Deep Mind顯然不會(huì)止步于圍棋，他們已經(jīng)宣布和醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作。

 

Hassabis說，未來人工智能將和癌癥、氣候變遷、能源、基因組學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)、金融、物理學(xué)等等專家合作。無一例外，這些都是屬于復(fù)雜領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量太大，難以提煉和總結(jié)，缺乏解釋方式，甚至干脆就難以理解。人工智能的自我進(jìn)化，將幫助人類理解這些領(lǐng)域。

 

從人際到人機(jī)，看上去是跨越，其實(shí)依然是一種信息溝通規(guī)則的延續(xù)。Uber的進(jìn)化，是無人駕駛;房多多的進(jìn)化，是根本不需要自己去一個(gè)個(gè)挑選房子，大數(shù)據(jù)分析會(huì)幫助你匹配和提出建議;優(yōu)醫(yī)的進(jìn)化，是醫(yī)生在參考人工智能的建議之后提出治療方案，就像今后圍棋手在對局中會(huì)帶上一條阿爾法狗。這個(gè)邏輯是，互聯(lián)網(wǎng)只是解決人類社會(huì)里人與人之間的溝通方式，而人工智能則是解決人與物之間的溝通方式。所有的信息溝通，都將變得更加迅捷、簡明、優(yōu)化。

 

技術(shù)一直不斷定義著人類自己。從原始時(shí)代、農(nóng)耕時(shí)代、工業(yè)時(shí)代、信息時(shí)代，到現(xiàn)在的智能時(shí)代，工作種類因?yàn)榧夹g(shù)的變遷常常斷崖式地更替興衰，而人類在這個(gè)過程中，再一次發(fā)現(xiàn)了自己——我究竟是誰。

 

2014年3月，在美國德克薩斯州奧斯汀的一個(gè)音樂節(jié)上，著名的互聯(lián)網(wǎng)思想家KK邂逅了一場IBM的現(xiàn)場秀。IBM公司著名的“沃森”智能機(jī)器人利用網(wǎng)上的各類菜譜、FDA關(guān)于食物營養(yǎng)的成分表，以及對于食物配方可口的研究報(bào)告，形成一種烹飪的數(shù)據(jù)庫。

 

然后，“沃森”根據(jù)這個(gè)數(shù)據(jù)庫，在現(xiàn)場創(chuàng)造新菜品——一種營養(yǎng)可口但前所未見的菜譜?，F(xiàn)場的廚師則根據(jù)“沃森”提供的菜譜，立即烹飪出這些創(chuàng)新菜。KK和現(xiàn)場的人們一起品嘗了這些人類歷史上第一次出現(xiàn)的佳肴，英國招牌式的“魚和薯?xiàng)l”在這里變成了“酸橘汁腌制的魚”和“油炸車前草”的搭配，而另一道菜是泰式蘆筍混合做成的瑞士乳酪蛋糕，將亞洲和歐洲的文化糅雜在了一起。這些味道，用KK的話說，“怎么看都不像是人類能想到的”。

 

“怎么看都不像是人類的?！边@是一句非常重要的總結(jié)。當(dāng)阿爾法狗五局里四次擊敗李世石之后，我們?nèi)祟悓⒉坏貌涣?xí)慣這句話，就像東方人與西方人第一次接觸的時(shí)候，必須習(xí)慣異類的文化。因?yàn)?，它雖然出自人類之手，卻并不是人類心智的復(fù)制。這就像飛機(jī)并不是飛鳥，潛水艇并非游魚一樣，它并非簡單的“肉身拷貝”，而是另一種獨(dú)立發(fā)展出來的心智。這種心智正在顛覆整個(gè)世界。如果將互聯(lián)網(wǎng)作為一種心智來看，它已經(jīng)大幅度改變了整個(gè)社會(huì)的面貌。在信息交換上不夠透明的行業(yè)，交易成本高的領(lǐng)域，都將被一卷而空。

 

就像五百年前人們無法理解巨大的鋼鐵怎可能飛上天，怎可能不按照小鳥的方式來飛上天。然而，飛機(jī)確實(shí)上天了，而且它是按照自己的方式飛上天的。人工智能會(huì)重新定義我們，定義人類究竟應(yīng)該站在什么位置?，F(xiàn)在，我們就站在了這個(gè)時(shí)代的門檻前。

篇6

一場圍棋比賽讓全世界都在關(guān)注人工智能的發(fā)展，而這場比賽背后的技術(shù)力量正在帶來互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的革命。據(jù)《投資者報(bào)》記者了解，積木盒子、人人貸、懶財(cái)網(wǎng)、錢景財(cái)富、聚愛財(cái)?shù)榷嗉抑幕ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)正在致力于智能投顧業(yè)務(wù)的發(fā)展。

智能投顧在國外已有先例，但在中國剛剛起步。通過智能機(jī)器為客戶提供在線顧問服務(wù)，就他們的財(cái)務(wù)狀況回答各種問題，這種服務(wù)方式不僅降低了人工成本，而且提高了理財(cái)服務(wù)的受眾范圍。行業(yè)人士表示，智能投顧的不斷成熟與普及，無疑讓目前的投資顧問們面臨被“搶飯碗”的壓力。但囿于國內(nèi)投資者教育的水平，智能投顧從小眾走向大眾，將是一段漫長的過程。

投資新選擇

如今，大多數(shù)投資者對于如何投資非常頭疼。曾經(jīng)高收益的P2P 平臺收益普遍下降，且負(fù)面纏身；股市不時(shí)上演過山車的戲碼，獨(dú)不見企穩(wěn)之勢；寶寶類產(chǎn)品年化收益持續(xù)走低，吸引力下降。多重問題在前，智能投顧成為互聯(lián)網(wǎng)金融公司著重發(fā)展的新業(yè)務(wù)，以期通過新方向來應(yīng)對行業(yè)日益激烈的競爭。

業(yè)內(nèi)人士分析稱，智能投顧在國內(nèi)有著良好的發(fā)展土壤。首先，中國近年來財(cái)富增長迅猛，但財(cái)富管理行業(yè)起步晚，2007年才開始有首家私人銀行，投顧隊(duì)伍參差不齊；其次，中國的互聯(lián)網(wǎng)金融已經(jīng)深入人心，投資者愿意通過更為便捷的網(wǎng)絡(luò)及手機(jī)APP進(jìn)行理財(cái)投資；另一方面，在中國的投資市場中，散戶占絕對主流，而智能投顧是非常適合散戶進(jìn)行資產(chǎn)配置的一種方式。

所謂智能投顧，即一種在線財(cái)富管理服務(wù)。具體指根據(jù)現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論，結(jié)合個(gè)人投資者的具體風(fēng)險(xiǎn)偏好與理財(cái)目標(biāo)，通過后臺算法與用戶友好型界面相結(jié)合，利用交易所上市股票基金組建投資證券組合，并持續(xù)跟蹤市場變化，在這些資產(chǎn)偏離目標(biāo)配置的時(shí)候進(jìn)行再平衡。

據(jù)《投資者報(bào)》記者了解，挖財(cái)旗下的“錢管家”在做智能化的自動(dòng)資產(chǎn)管理和配置。挖財(cái)會(huì)根據(jù)用戶的記賬數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)以及資產(chǎn)診斷報(bào)告，通過大數(shù)據(jù)運(yùn)算及專業(yè)理財(cái)顧問的介入，形成個(gè)性化的資產(chǎn)配置建議，為用戶提供實(shí)時(shí)、便捷、專業(yè)的資產(chǎn)配置服務(wù)。

此外，人人貸的WE理財(cái)以產(chǎn)品+服務(wù)的形式為用戶提供全新的理財(cái)體驗(yàn)，充分發(fā)揮了人+機(jī)的優(yōu)勢。智能體現(xiàn)在依托大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的新型量化算法和資產(chǎn)配置模型，實(shí)現(xiàn)用戶需求與產(chǎn)品的精準(zhǔn)匹配。

另外，積木盒子的智能投顧服務(wù)正在內(nèi)測中。據(jù)悉，積木盒子將接入 10 個(gè)大類資產(chǎn)，覆蓋國內(nèi)和國外，涵蓋了現(xiàn)金類、債權(quán)類、股票類、黃金類等資產(chǎn)類別，用戶可以對這些資產(chǎn)進(jìn)行一攬子投資。理財(cái)機(jī)器人將根據(jù)用戶的特點(diǎn)決定可配置的資產(chǎn)類別和各類資產(chǎn)的配比。

實(shí)際上，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)開始參與到智能投資的開發(fā)中。阿里的螞蟻聚寶、騰訊的微眾銀行等在一些功能設(shè)置上，都有智能投顧的雛形。

投顧服務(wù)門檻降低

據(jù)《投資者報(bào)》記者了解，目前國內(nèi)傳統(tǒng)理財(cái)顧問服務(wù)會(huì)有100萬元的投資門檻，并且會(huì)產(chǎn)生1%的服務(wù)傭金，普通投資者很難享受到專業(yè)的投資顧問服務(wù)。智能投顧的發(fā)展方向很可能是傳統(tǒng)理財(cái)服務(wù)和智能理財(cái)通力合作而服務(wù)更多的“低凈值客戶”。

據(jù)某平臺負(fù)責(zé)人介紹，智能投顧相比于傳統(tǒng)投顧在咨詢時(shí)不會(huì)流露出不耐煩而使客戶反感；在投資時(shí)，不會(huì)帶有自身的投資偏見與壞情緒，避免了人為的干擾因素；在投資后，會(huì)實(shí)時(shí)管理、跟蹤投資標(biāo)的，根據(jù)經(jīng)濟(jì)周期的變化調(diào)整組合，從而降低投資風(fēng)險(xiǎn)。

最近花旗集團(tuán)的一份研究報(bào)告指出，在短短兩年時(shí)間里，智能投顧所掌握的資產(chǎn)從2012年的幾乎為零增加到了2015年年底的187億美元，無疑這種高科技金融服務(wù)的受歡迎度正在日益上升。

聚愛財(cái)CEO任衡表示，中國投資者長期重儲(chǔ)蓄、輕投資、輕配置，非金融類資產(chǎn)占比50%以上。除此之外，很多中國投資者缺少把握投資機(jī)會(huì)的能力，由于缺少全面操作投資資產(chǎn)配置的能力，使他們選擇的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)較高，而收益卻不盡如人意。未來，這種局面或?qū)⑼ㄟ^機(jī)器人投顧獲得改觀。

有分析人士指出，傳統(tǒng)投資顧問限于成本和精力不能服務(wù)于那些低凈值客戶，智能理財(cái)則基于人工智能技術(shù)可以更好的向“長尾客戶”提供咨詢服務(wù)。

離不開人工協(xié)助

近日，畢馬威公司的一份報(bào)告指出，智能投顧提供低投資下限、低費(fèi)用的投資組合，通常更吸引不怎么富裕的投資者們。畢馬威稱，數(shù)字財(cái)富管理正改變著投資的局勢。

智能投顧雖然有著顯著的優(yōu)勢，“要取得長足發(fā)展，智能理財(cái)卻離不開傳統(tǒng)投資顧問所掌握的客戶資源及客戶本身對‘真實(shí)的人’的感性信任?！币晃环治鋈耸勘硎?。

篇7

關(guān)鍵詞：機(jī)電控制技術(shù)；現(xiàn)狀；發(fā)展

中圖分類號：TH-39文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、機(jī)電控制技術(shù)的發(fā)展歷史

（一）20世紀(jì)60年代以前為第一階段,這一階段稱為初級階段。在這一時(shí)期,人們自覺不自覺地利用電子技術(shù)的初步成果來完善機(jī)械產(chǎn)品的性能。特別是在第二次世界大戰(zhàn)期間,戰(zhàn)爭刺激了機(jī)械產(chǎn)品與電子技術(shù)的結(jié)合,這些機(jī)電結(jié)合的軍用技術(shù),戰(zhàn)后轉(zhuǎn)為民用,對戰(zhàn)后經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)起到了積極的作用。那時(shí),研制和開發(fā)從總體上看還處于自發(fā)狀態(tài)。由于當(dāng)時(shí)電子技術(shù)的發(fā)展尚未達(dá)到一定水平,機(jī)械技術(shù)與電子技術(shù)的結(jié)合還不可能廣泛和深入發(fā)展,已經(jīng)開發(fā)的產(chǎn)品也無法大量推廣1。

（二）20世紀(jì)70―80年代為第二階段,可稱為機(jī)電控制技術(shù)蓬勃發(fā)展階段。這一時(shí)期,計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)、通信技術(shù)的發(fā)展,為機(jī)電控制技術(shù)的發(fā)展奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。大規(guī)模、超大規(guī)模集成電路和微型計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),為機(jī)電控制技術(shù)的發(fā)展提供了充分的物質(zhì)基礎(chǔ)。大約到20世紀(jì)80年代末期在世界范圍內(nèi)得到比較廣泛的承認(rèn); 機(jī)電控制技術(shù)和產(chǎn)品得到了極大發(fā)展;各國均開始對機(jī)電控制技術(shù)和產(chǎn)品給予很大的關(guān)注和支持。

（三）20世紀(jì)90年代后期,開始了機(jī)電控制技術(shù)向智能化方向邁進(jìn)的新階段, 機(jī)電控制技術(shù)進(jìn)入深入發(fā)展時(shí)期。一方面,光學(xué)、通信技術(shù)等進(jìn)入機(jī)電控制技術(shù),微細(xì)加工技術(shù)也在機(jī)電控制技術(shù)中嶄露頭腳,出現(xiàn)了光機(jī)電控制技術(shù)和微機(jī)電控制技術(shù)等新分支;另一方面,對機(jī)電控制系統(tǒng)的建模設(shè)計(jì)、分析和集成方法, 機(jī)電控制技術(shù)的學(xué)科體系和發(fā)展趨勢都進(jìn)行了深入研究。同時(shí),人工智能技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及光纖技術(shù)等領(lǐng)域取得的巨大進(jìn)步,為機(jī)電控制技術(shù)開辟了發(fā)展的廣闊天地。

二、國內(nèi)外機(jī)電控制技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

我國從20世紀(jì)80年代初開始進(jìn)行機(jī)電控制技術(shù)的研究和應(yīng)用，國務(wù)院成立了機(jī)電控制技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)小組并將其列為“863計(jì)劃”。在制定“九五”規(guī)劃和2010年發(fā)展綱要時(shí)充分考慮了國際上關(guān)于機(jī)電控制技術(shù)技術(shù)的發(fā)展動(dòng)向和由此可能帶來的影響。許多大專院校、研究機(jī)構(gòu)及一些大中型企業(yè)對這一技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用做了大量的工作。雖然目前國內(nèi)機(jī)電控制技術(shù)技術(shù)與日本、歐美等先進(jìn)國家相比仍有一定差距。但隨著新技術(shù)革命的迅猛發(fā)展，我國加大了機(jī)電控制技術(shù)技術(shù)的研究力度并將其確定為國家高技術(shù)重點(diǎn)研究領(lǐng)域，給予優(yōu)先支持并取得了一定的成績2。

1989年在日本東京召開的第一屆國際先進(jìn)機(jī)電控制技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議是機(jī)電控制技術(shù)向縱深發(fā)展的標(biāo)志各國政府也開始有計(jì)劃地推動(dòng)和發(fā)展機(jī)電控制技術(shù)技術(shù)和產(chǎn)品。目前日本和美國在機(jī)電控制技術(shù)產(chǎn)品開發(fā)和應(yīng)用方面處于世界領(lǐng)先地位。美國商務(wù)部曾發(fā)表過一份關(guān)于日本機(jī)電控制技術(shù)的研究報(bào)告。對日美兩國機(jī)電控制技術(shù)技術(shù)的基礎(chǔ)研究、超前開發(fā)與形成產(chǎn)品等三方面進(jìn)行了比較，結(jié)論是除機(jī)器視覺與軟件外，日本的基礎(chǔ)研究與美國是可以比擬的。當(dāng)前他們都將智能傳感器、計(jì)算機(jī)芯片制造技術(shù)、具有觸覺和人機(jī)對話功能的人工智能工業(yè)機(jī)器人、柔性制造系統(tǒng)等列為高技術(shù)領(lǐng)域的重大研究課題，并投入大量資金支持發(fā)展相關(guān)技術(shù)。

三、機(jī)電控制技術(shù)的發(fā)展趨勢

機(jī)電控制技術(shù)朝著以下幾個(gè)方向發(fā)展：

1.綠色化

機(jī)電控制技術(shù)產(chǎn)品的綠色化主要是指使用時(shí)不污染生態(tài)環(huán)境,報(bào)廢后能回收利用。

2.智能化

智能化是21世紀(jì)機(jī)電控制技術(shù)技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要發(fā)展方向。人工智能系統(tǒng)是一個(gè)知識處理系統(tǒng), 它包括知識表示、知識利用和知識獲取三個(gè)基本問題。

3.網(wǎng)絡(luò)化

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起和飛速發(fā)展給科學(xué)技術(shù)、工業(yè)生產(chǎn)、政治、軍事、教育等人們?nèi)粘Ｉ疃紟砹司薮蟮淖兏锿瑯右步o機(jī)電控制技術(shù)技術(shù)帶來了重大影響。

4.模塊化

機(jī)電控制技術(shù)產(chǎn)品和技術(shù)可分為機(jī)械、電子和軟件三大部分。模塊化技術(shù)是這三者的共同技術(shù)。模塊化技術(shù)可以減少產(chǎn)品的開發(fā)和生產(chǎn)成本提高不同產(chǎn)品間的零部件通用化程度，提高產(chǎn)品的可裝配性、可維修性和可擴(kuò)展性等。

5.微型化

微型化興起于20世紀(jì)80年代末，是機(jī)電一體化向微型機(jī)器和微觀領(lǐng)域發(fā)展的趨勢。微機(jī)電一體化產(chǎn)品體積小、耗能少、運(yùn)動(dòng)靈活，可進(jìn)入一般機(jī)械無法進(jìn)入的空間，易于進(jìn)行精細(xì)操作，因此在生物醫(yī)療、軍事、信息等方面具有不可比擬的優(yōu)勢。因此在生物醫(yī)學(xué)、航空航天、信息技術(shù)、工農(nóng)業(yè)乃至國防等領(lǐng)域，都有廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)：

篇8

這是達(dá)雷爾?韋斯特在最近的研究報(bào)告《如果機(jī)器人奪走了工作會(huì)怎樣？――新興技術(shù)對就業(yè)和公共政策的沖擊》中講的一個(gè)小故事，“艾米”實(shí)際上是人工智能機(jī)器人。他說，機(jī)器人取代部分工作已不再是天方夜譚，而是當(dāng)前現(xiàn)實(shí)。隨著機(jī)器人、人工智能等新興技術(shù)逐漸應(yīng)用于人們的生活和工作中，未來經(jīng)濟(jì)可能不需要那么多人類勞動(dòng)力。而在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)模式下，醫(yī)療保險(xiǎn)、退休金、社會(huì)保險(xiǎn)等社會(huì)福利基本和工作掛鉤，那么被長時(shí)間排除在就業(yè)之外的人們?nèi)绾潍@取社會(huì)福利？達(dá)雷爾?韋斯特試圖創(chuàng)新地回答這一問題。

“藍(lán)領(lǐng)”崗位減少 “白領(lǐng)”岌岌可危

我們處于一個(gè)信息技術(shù)變革的時(shí)代。機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)、算法、機(jī)器對機(jī)器通訊、3D打印、無人駕駛汽車……這些新技術(shù)都有廣泛的應(yīng)用范圍，且能讓商業(yè)和個(gè)人生活隨之發(fā)生顛覆性變化。

機(jī)器人正在地球上“大肆擴(kuò)張”。達(dá)雷爾?韋斯特的研究報(bào)告說，2013年，全球大概有120萬工業(yè)機(jī)器人投入使用，到2014年，這一數(shù)字已增至150萬，估計(jì)到2017年將增長到190萬。目前，日本的機(jī)器人最多，為306700，北美地區(qū)排名第二，為237400，中國排在第三，為182399，韓國和德國分別排在第四、五位?？傮w而言，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)將在10年內(nèi)增長3倍，從現(xiàn)在的150億美元增長到2025年的670億美元。

機(jī)器人數(shù)量增長的同時(shí)，價(jià)格也在下降。以前，因?yàn)槌杀咎?，工業(yè)機(jī)器人僅應(yīng)用于汽車行業(yè)。近年來，機(jī)器人的平均成本已經(jīng)下降。在亞洲一些重要行業(yè)，使用機(jī)器人的單位成本與使用人工成本相當(dāng)，甚至更低。機(jī)器人現(xiàn)在已是一支充滿活力的勞動(dòng)力大軍。

按勞動(dòng)性質(zhì)，機(jī)器人大概可分三類：工業(yè)機(jī)器人我們司空見慣，是自動(dòng)化的延伸，如機(jī)器臂等;服務(wù)機(jī)器人是從事服務(wù)行業(yè)的機(jī)器人，既可端茶倒水，還會(huì)陪人聊天，甚至能撰寫新聞，操作金融交易;特殊機(jī)器人是指執(zhí)行某種特殊任務(wù)的機(jī)器人，如中國登月車“玉兔”。

我們已習(xí)慣了機(jī)器人取代“藍(lán)領(lǐng)”工人的現(xiàn)象?？墒牵P(guān)鍵的問題是，未來“白領(lǐng)”的飯碗也可能不保。雖然工業(yè)機(jī)器人是最早出現(xiàn)的，但如今作為后起之秀的服務(wù)機(jī)器人卻正在冉冉升起。如果說，20世紀(jì)七八十年代，工廠里的“藍(lán)領(lǐng)”工人工作最沒保障的話，今天中產(chǎn)階級從事的“白領(lǐng)”工作也正在被服務(wù)機(jī)器人侵占。

德勤最近的一份報(bào)告預(yù)計(jì)，未來20年內(nèi)幾乎近一半的工作將被機(jī)器人取代。金融投資顧問、會(huì)計(jì)和稅務(wù)專業(yè)人士、銀行和柜臺服務(wù)人員、文秘等中產(chǎn)階級通常喜歡的崗位，被機(jī)器人取代的可能性在40%～95%之間。

避免“永久失業(yè)下等階層”誕生

新興技術(shù)迅猛增長的速度越快，對就業(yè)的沖擊也越大。今天，很多大型技術(shù)公司規(guī)模很大，但雇傭人數(shù)并不多。例如，谷歌公司的市值在3700億美元左右，大約雇傭員工55000人，僅是AT&T（美國電話電報(bào)公司）在1960年代達(dá)到高峰期時(shí)雇傭員工數(shù)量的1/10。 目前，日本的機(jī)器人最多，為306700，北美地區(qū)排名第二，為237400，中國

排在第三，為182399，韓國和德國分別排在第四、五位。

機(jī)器人將如何影響就業(yè)？一般來說，存在三種觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為，機(jī)器人會(huì)奪走人類就業(yè)崗位，大量人員會(huì)失業(yè)。美國前財(cái)長薩默斯?勞倫斯就持此種觀點(diǎn)。他認(rèn)為，如果當(dāng)前趨勢繼續(xù)，今后一代人的時(shí)間里，1/4的中年人將分分鐘失業(yè)，未來如何提供充分就業(yè)將是世界經(jīng)濟(jì)面臨的最重要挑戰(zhàn)。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，雖然技術(shù)將導(dǎo)致一些就業(yè)崗位減少，但也會(huì)創(chuàng)造一些新崗位。例如，倉庫里的揀貨崗位可能被機(jī)器人取代，但是大數(shù)據(jù)分析、信息挖掘等新崗位會(huì)出現(xiàn)。長期來看，就業(yè)崗位的增減會(huì)趨于平衡。第三種觀點(diǎn)更為激進(jìn)，認(rèn)為當(dāng)前的技術(shù)革命遠(yuǎn)比不上之前的電氣革命。西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特?戈登是此類觀點(diǎn)的典型代表。他認(rèn)為，計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化所體現(xiàn)的技術(shù)進(jìn)步遠(yuǎn)沒有電、汽車、無線通訊等發(fā)明所起到的顛覆作用大，因此新技術(shù)不會(huì)對就業(yè)造成太大沖擊。

達(dá)雷爾?韋斯特引用美國勞工局和皮尤民意調(diào)查中心的數(shù)據(jù)，認(rèn)為機(jī)器人將對就業(yè)造成較大沖擊。美國勞工局預(yù)計(jì)，從2012～2022年，美國將產(chǎn)生1560萬新崗位，相當(dāng)于每年就業(yè)增加0.5%，醫(yī)療和社會(huì)救助領(lǐng)域的崗位增加最多，占新增崗位的約1/3，信息技術(shù)、制造業(yè)等領(lǐng)域?qū)⒚媾R崗位減少的局面。皮尤民意調(diào)查中心調(diào)查了1896名專家對新興技術(shù)影響的看法，48%的專家認(rèn)為，機(jī)器人將顯著取代藍(lán)領(lǐng)和白領(lǐng)工人，其中很多還認(rèn)為，這種情況將導(dǎo)致收入不平等增加，甚至社會(huì)秩序崩潰。

這正是達(dá)雷爾?韋斯特所關(guān)心的。他認(rèn)為，如果技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致就業(yè)崗位減少，勢必會(huì)造成一個(gè)長期找不到工作的群體。在醫(yī)保、退休金等社會(huì)福利一般依附于工作的情況下，政府必須考慮如何將社會(huì)福利覆蓋到這個(gè)永久失業(yè)的“下等階層”。

達(dá)雷爾?韋斯特提出了避免這一狀況出現(xiàn)的短期和長期政策建議。短期政策建議包括：第一，將工作和社會(huì)福利分開，建立普惠的社會(huì)安全網(wǎng)絡(luò);第二，建立基本收入制度，基本收入不同于基本工資，人們無需勞動(dòng)即可獲得維持基本生活的收入;第三，重新重視所得稅抵免政策，以此促進(jìn)收入再分配;第四，建立終身學(xué)習(xí)和培訓(xùn)制度，所有費(fèi)用由政府承擔(dān);第五，激勵(lì)志愿活動(dòng)，既然經(jīng)濟(jì)不再需要那么多勞動(dòng)力，無工作的人可以為社區(qū)多做貢獻(xiàn)。

篇9

[關(guān)鍵詞] 智能學(xué)習(xí)環(huán)境； 新涌現(xiàn)技術(shù)； 學(xué)習(xí)方式配置

[中圖分類號] G434 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡介] 楊娟（1979―），女，四川成都人。副教授，博士，主要從事人工智能與認(rèn)知、分布式人工智能及e-Learning研究。E-mail： 。

一、 背景及相關(guān)研究

信息科技的日新月異，總是讓教育界有不斷的驚喜。雖然技術(shù)本身并不能使教育發(fā)生翻天覆地的變化，但只有跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，教育才能不斷地突破，做好人類知識傳承的重要工作。從信息技術(shù)產(chǎn)生至今，信息技術(shù)成功運(yùn)用于教育領(lǐng)域的成功案例仍在不斷增多，例如從多媒體技術(shù)帶來的互動(dòng)教學(xué)到Internet網(wǎng)絡(luò)技術(shù)所帶動(dòng)的LMS（學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)），都是信息學(xué)與教育學(xué)結(jié)合的典范。當(dāng)Russell在1999年提出了“無顯著差異現(xiàn)象（the No Significant Difference Phenomenon）” [1]的研究報(bào)告以后，信息技術(shù)所帶動(dòng)的新教育模式的推廣更是達(dá)到了巔峰。其結(jié)果是使得由信息技術(shù)輔助的新興學(xué)習(xí)模式如雨后春筍般產(chǎn)生，例如分布式學(xué)習(xí)和CSCL（計(jì)算機(jī)輔助的協(xié)作學(xué)習(xí)模式）已成為現(xiàn)代教育模式中一個(gè)不可或缺的組成部分。

今日，許多學(xué)生生活在可以通過移動(dòng)設(shè)備24小時(shí)無間斷訪問信息資源的社會(huì)中，這些技術(shù)允許他們創(chuàng)造并與全世界分享各種多媒體資源，允許他們參與到匯集全世界智慧的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，與他人協(xié)作，并學(xué)習(xí)新知識。在學(xué)校外，學(xué)生可以更自由地以自己的方式建立自己的知識空間。在這樣一個(gè)新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的環(huán)境中，機(jī)會(huì)是無限、無界且隨處可得的。因此，當(dāng)今教育系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)在于如何在學(xué)習(xí)科學(xué)與新技術(shù)之間取得平衡，為每個(gè)學(xué)習(xí)者提供可反映其日常生活和真實(shí)未來的個(gè)性化學(xué)習(xí)經(jīng)歷。

在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，隨著信息化的普及與深入，新信息技術(shù)正在不斷地被引入教育領(lǐng)域，以期達(dá)成使更多普通人受惠于教育的目標(biāo)。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)環(huán)境已經(jīng)從傳統(tǒng)教室轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘣闹悄軐W(xué)習(xí)環(huán)境，[2][3][4]而學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)的目標(biāo)也產(chǎn)生了相應(yīng)轉(zhuǎn)換，從單純的知識學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換到了能力學(xué)習(xí)。美國在其2010年的教育技術(shù)規(guī)劃草案《轉(zhuǎn)換美國教育：技術(shù)促進(jìn)的學(xué)習(xí)》報(bào)告中就提出，新涌現(xiàn)技術(shù)對于學(xué)習(xí)者的幫助已經(jīng)不僅僅是局限在傳統(tǒng)的知識傳授上，而更多的是可以幫助其獲得21世紀(jì)必備的綜合能力，包括決策思維、復(fù)雜問題解決、協(xié)作、多媒體通信等能力。[5]而學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方式也必須適應(yīng)智能環(huán)境的需求，為達(dá)到復(fù)合學(xué)習(xí)目標(biāo)而產(chǎn)生變革。

從信息技術(shù)產(chǎn)生至今，已有許多將信息技術(shù)成功運(yùn)用于教育領(lǐng)域的案例，例如基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）。雖然這些成功的傳統(tǒng)遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)在全球范圍內(nèi)已取得了顯著的成效，但隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的LMS已不能滿足當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的需求，新的學(xué)習(xí)模式必然會(huì)產(chǎn)生。當(dāng)前教育領(lǐng)域中的新涌現(xiàn)技術(shù)大都與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相關(guān)，如云計(jì)算技術(shù)、社會(huì)網(wǎng)技術(shù)、RFID（物聯(lián)網(wǎng)）技術(shù)、普適計(jì)算以及移動(dòng)計(jì)算等。而由此則產(chǎn)生了一系列與之相配套的學(xué)習(xí)方式概念，例如云學(xué)習(xí)、社區(qū)學(xué)習(xí)、泛學(xué)習(xí)、普適學(xué)習(xí)以及移動(dòng)學(xué)習(xí)等等。除了基于網(wǎng)絡(luò)的新技術(shù)，新媒體技術(shù)也在不斷滲入教育領(lǐng)域，例如手勢識別技術(shù)、增強(qiáng)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)以及由此產(chǎn)生的體驗(yàn)式學(xué)習(xí)等學(xué)習(xí)方式概念。無論是什么樣的新技術(shù)，其共同的特征便是使得學(xué)習(xí)環(huán)境更加智能化和便捷化。因此新涌現(xiàn)的學(xué)習(xí)方式也必然需要滿足智能學(xué)習(xí)環(huán)境的特點(diǎn)，基于智能學(xué)習(xí)環(huán)境的學(xué)習(xí)方式研究在全球范圍內(nèi)都在開展。例如澳大利亞教育和早教發(fā)展部門在2010年了使用Web2.0進(jìn)行教育和學(xué)習(xí)的研究報(bào)告，其中包括了對社會(huì)網(wǎng)、維基百科等Web2.0工具的技術(shù)特征分析、使用方式配置等內(nèi)容，并通過試運(yùn)行項(xiàng)目提供了大量的在Web2.0學(xué)習(xí)環(huán)境下變革學(xué)習(xí)方式的指導(dǎo)意見。[6]澳大利亞在2008年提出了“靈活學(xué)習(xí)框架”項(xiàng)目，[7]項(xiàng)目通過對新涌現(xiàn)技術(shù)，包括移動(dòng)學(xué)習(xí)、RFID、QTI、虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、智能筆、HTML5等19項(xiàng)新技術(shù)所產(chǎn)生的智能學(xué)習(xí)環(huán)境進(jìn)行了技術(shù)特征分析，并通過試用案例給出了新型學(xué)習(xí)方式模型。而新媒體聯(lián)盟（NMC）的地平線項(xiàng)目則對新涌現(xiàn)技術(shù)在教育領(lǐng)域可能的前瞻性應(yīng)用進(jìn)行了客觀分析，其每年的《地平線報(bào)告》則成為智能學(xué)習(xí)環(huán)境趨勢變化的一個(gè)重要參考。[8]

對于智能學(xué)習(xí)環(huán)境中產(chǎn)生的新涌現(xiàn)學(xué)習(xí)方式，我國北京師范大學(xué)[9][10]、華東師范大學(xué)[11][12]、華南師范大學(xué)[13]等眾多高校的知名學(xué)者都給予了大量關(guān)注，其中文獻(xiàn)[9][10]對新涌現(xiàn)技術(shù)在構(gòu)建智慧學(xué)習(xí)環(huán)境上進(jìn)行了量化分析，在分析典型智能學(xué)習(xí)環(huán)境特征的基礎(chǔ)上提出了使用新技術(shù)構(gòu)建典型智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的技術(shù)指導(dǎo)，這為研究智能學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)方式變革提供了啟發(fā)式線索。除此之外，國內(nèi)的關(guān)于智能學(xué)習(xí)環(huán)境下新涌現(xiàn)學(xué)習(xí)方式的研究相對較少，特別是深入到技術(shù)特征和使用方式配置上，缺乏有效的可考評量化分析模型。因此，這方面的研究亟待展開。

二、智能學(xué)習(xí)環(huán)境中的學(xué)習(xí)方式新需求

智能學(xué)習(xí)環(huán)境的產(chǎn)生必然對學(xué)習(xí)方式提出了更高的要求，[14]在知識建構(gòu)上以突出群體協(xié)同的知識建構(gòu)為目標(biāo)，在認(rèn)知目標(biāo)上以高階認(rèn)知為重點(diǎn)，評價(jià)方式上轉(zhuǎn)換為多元化評價(jià)，學(xué)習(xí)活動(dòng)則從以教師為中心轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生為中心。因此，智能學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)習(xí)方式必須具備以下三個(gè)新涌現(xiàn)特征：

（一）學(xué)習(xí)方式間必須無縫對接

根據(jù)美國在其2010的教育技術(shù)規(guī)劃草案《轉(zhuǎn)換美國教育：技術(shù)促進(jìn)的學(xué)習(xí)》報(bào)告中就學(xué)習(xí)所提出的要求，學(xué)習(xí)應(yīng)隨時(shí)、隨地（Any Time，Any Where），學(xué)習(xí)方式要橋接學(xué)校內(nèi)學(xué)習(xí)和學(xué)校外學(xué)習(xí)，因此，學(xué)習(xí)方式間必須要能無縫對接，例如校內(nèi)集中授課學(xué)習(xí)方式中產(chǎn)生的學(xué)習(xí)資源，必須能夠被課堂外學(xué)習(xí)方式（移動(dòng)學(xué)習(xí)）共享。在智能學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)習(xí)已經(jīng)不再單純是學(xué)校的事，而是貫穿于學(xué)習(xí)者的整個(gè)生活。學(xué)習(xí)所需要使用到的資源、所產(chǎn)生的成果、學(xué)習(xí)評價(jià)分析數(shù)據(jù)，都應(yīng)該在各種學(xué)習(xí)方式間進(jìn)行共享和交換。

（二）學(xué)習(xí)方式應(yīng)具備群體交互特征

隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的虛擬化，人與人之間建立連接不再是件復(fù)雜的事。根據(jù)六度分離原理，世界上任意兩個(gè)人之間最多只需要6步就能建立鏈接，因此，將社會(huì)網(wǎng)運(yùn)用于教育是必然趨勢。文獻(xiàn)[5]詳細(xì)分析了在Web2.0學(xué)習(xí)環(huán)境下新型學(xué)習(xí)方式的群體互特征。NMC在2012《地平線報(bào)告（高校版）》中則提到社會(huì)網(wǎng)在教育領(lǐng)域的更深入運(yùn)用，例如通過草根學(xué)習(xí)網(wǎng)站平臺，建立向任何人學(xué)習(xí)任何事的點(diǎn)對點(diǎn)新型學(xué)習(xí)方式。實(shí)際上，無論新涌現(xiàn)學(xué)習(xí)方式是基于互聯(lián)網(wǎng)的，或者是基于互動(dòng)媒體技術(shù)的，群體互特征都必不可少。在智能學(xué)習(xí)環(huán)境中的新學(xué)習(xí)方式如果沒有考慮群體互特性，則會(huì)產(chǎn)生信息孤島、資源孤島等現(xiàn)象，會(huì)影響學(xué)習(xí)方式間的無縫對接。

（三）學(xué)習(xí)方式應(yīng)滿足個(gè)性化需求

1937年奧爾波特《人格： 心理學(xué)的解釋》以及1938年默瑞《人格探究》的面世標(biāo)志著人格心理學(xué)成為心理學(xué)領(lǐng)域中的一門獨(dú)立的學(xué)科。人格心理學(xué)是需要從整體上研究人的動(dòng)機(jī)、情感、認(rèn)知、意志和行為等元素之間的相互作用和相互關(guān)聯(lián)。

近幾十年來，人格心理學(xué)家發(fā)展了多種研究范式，采取各種途徑對人格進(jìn)行了研究。隨著研究的深入和需要，人格研究的多種傳統(tǒng)趨于整合，相互取長補(bǔ)短。自20世紀(jì)50年代認(rèn)知心理學(xué)從心理學(xué)領(lǐng)域崛起以來， 心理學(xué)家開始用實(shí)驗(yàn)認(rèn)知心理學(xué)的方法研究人格， 用人們加工信息和解釋事件的方式和過程描述來定義人格。具有不同人格特征的人其事物認(rèn)知方式和過程也是不同的。例如，威特金（Witkin）在用棒框測驗(yàn)研究知覺的過程中發(fā)現(xiàn)，知覺過程存在個(gè)體差異，而這種差異和人格組織的差異有關(guān)。在此基礎(chǔ)上，威特金區(qū)分出場依存性（FD）和場獨(dú)立性（FI）兩種經(jīng)典的認(rèn)知方式（很多文獻(xiàn)又稱之為認(rèn)知風(fēng)格），從而開創(chuàng)了關(guān)于人格的認(rèn)知方式差異的研究。[15]

對學(xué)生進(jìn)行因材施教是智能學(xué)習(xí)環(huán)境要達(dá)到的另一教育目標(biāo)，因此，新的學(xué)習(xí)方式必然也要滿足個(gè)性化學(xué)習(xí)的需求。對每一個(gè)學(xué)習(xí)者來說，學(xué)習(xí)就是個(gè)性化的學(xué)習(xí)經(jīng)歷和體驗(yàn)，智能學(xué)習(xí)環(huán)境中的學(xué)習(xí)方式都需要為學(xué)習(xí)者提供實(shí)現(xiàn)這一體驗(yàn)的可行途徑。

三、 新涌現(xiàn)技術(shù)與學(xué)習(xí)方式配置框架

智能學(xué)習(xí)環(huán)境對學(xué)習(xí)方式所提出的更高的要求使得新技術(shù)支持的學(xué)習(xí)方式設(shè)計(jì)和開發(fā)都處于探索階段。如何在現(xiàn)有新技術(shù)支持的條件下設(shè)計(jì)出適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)方式是本文要解決的核心問題。本文提出了一個(gè)關(guān)于新涌現(xiàn)技術(shù)與學(xué)習(xí)方式的配置模型框架，這個(gè)配置模型框架的核心思想在于通過對已有研究成果的系統(tǒng)分析建立新涌現(xiàn)技術(shù)和可行學(xué)習(xí)方式的映射關(guān)系。通過這個(gè)框架的運(yùn)用，可以很好地為學(xué)習(xí)方式設(shè)計(jì)者提供指導(dǎo)和幫助。

在這個(gè)框架中，所有基于新涌現(xiàn)學(xué)習(xí)技術(shù)的成功學(xué)習(xí)案例都將被分解成由“智能學(xué)習(xí)環(huán)境”、“學(xué)習(xí)者”、“教師”、“學(xué)習(xí)資源”、“學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)”5個(gè)對象所組成的系統(tǒng)（如圖2所示），其學(xué)習(xí)過程通過這5個(gè)對象間的交互來進(jìn)行形式化的描述。配置模型框架的根本目的是希望通過對成功案例的學(xué)習(xí)，找到一個(gè)可行的學(xué)習(xí)方式設(shè)計(jì)方案提供給需要在智能學(xué)習(xí)環(huán)境中學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者或教師。

（一）新涌現(xiàn)技術(shù)與學(xué)習(xí)方式配置框架的總體設(shè)計(jì)

圖1是新涌現(xiàn)技術(shù)與學(xué)習(xí)方式配置模型的總體設(shè)計(jì)。從圖中可看出，配置模型首先需要將基于新涌現(xiàn)技術(shù)的成功學(xué)習(xí)案例分解為學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)方式兩部分，并將學(xué)習(xí)環(huán)境中的各要素作為設(shè)計(jì)前提，學(xué)習(xí)方式的形式化描述作為結(jié)果存儲(chǔ)為樣本。配置模型由兩部分構(gòu)成，第一部分是樣本優(yōu)化過程，在這個(gè)步驟中，主要是篩選掉重復(fù)樣本，使樣本具有典型性。優(yōu)化后的樣本被作為案例保存在配置模型中。配置模型的第二個(gè)部分是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)通過對案例的學(xué)習(xí)，形成推理規(guī)則，當(dāng)輸入新的智能學(xué)習(xí)環(huán)境要素時(shí)，輸出基于案例的學(xué)習(xí)方式配置方案。

（二） 智能學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)過程形式化描述

新涌現(xiàn)技術(shù)與學(xué)習(xí)方式配置模型首先要對由新涌現(xiàn)技術(shù)構(gòu)成的智能學(xué)習(xí)環(huán)境（Intelligent Learning Envrionment，縮寫為ILE）進(jìn)行對象抽象，其次再通過對象間的交互來形式化描述學(xué)習(xí)過程。如圖2所示，ILE由各種新涌現(xiàn)技術(shù)（Emergent Technology，縮寫為ET）組成，學(xué)習(xí)過程中可能參與的對象分為學(xué)習(xí)者（Student）、教師（Teacher）、數(shù)據(jù)（Data）和資源（Resource）。而他們與ILE的交互都通過操作符O（Operator）實(shí)現(xiàn)。

操作符分為C（Communicating）、P（Processing）、I（Integrating）和U（Use）4類。操作符的調(diào)用如圖3所示，4類操作符描述了對象間不同的交互，使用“對象（O）對象”就可以形式化地描述智能學(xué)習(xí)環(huán)境中的學(xué)習(xí)過程。例如澳大利亞教育和早教發(fā)展部門在2010年的使用Web2.0進(jìn)行教育和學(xué)習(xí)的研究報(bào)告[16]中所描述的一個(gè)關(guān)于使用流媒體技術(shù)的成功案例――Hawkesdale 學(xué)院的“TechnoChinese項(xiàng)目”，其中關(guān)于使用流媒體進(jìn)行中文教學(xué)的學(xué)習(xí)過程則可對應(yīng)地被分解為表1的形式化描述。

四、 基于案例推理的機(jī)器學(xué)習(xí)配置模型

篇10

在金融市場的演化歷程中，技術(shù)向來扮演著重要驅(qū)動(dòng)力的作用。在更趨成熟的2016年市場，人工智能與傳統(tǒng)金融市場的諸多功能緊密結(jié)合，提高效率，降低業(yè)務(wù)成本。其中“智能投顧”成為繼“寶寶”、“P2P”又一個(gè)新興理財(cái)關(guān)鍵詞。

智能投顧，即 Robo-Advisor，又被稱為“智能理財(cái)”、“機(jī)器人理財(cái)”、“數(shù)字化資產(chǎn)配置”等。泛指基于大數(shù)據(jù)搭建金融模型并不斷優(yōu)化，從而根據(jù)用戶的收益和風(fēng)險(xiǎn)偏好提供個(gè)性化資產(chǎn)配置方案，并提供交易執(zhí)行、資產(chǎn)再平衡、稅收籌劃等增值服務(wù)。

2016年，市場將“眾創(chuàng)”的核心路徑瞄準(zhǔn)了“互聯(lián)網(wǎng)+財(cái)富管理”，中國版智能投顧也在此背景下托出水面，誕生了以宜信財(cái)富投米RA、彌財(cái)、藍(lán)海智投、京東“智投”等為代表的一批新興服務(wù)平臺。

“新中產(chǎn)”的理財(cái)空白

智能投顧早先興起于美國市場。于2011年才創(chuàng)立的Wealthfront，在短短三年內(nèi)資產(chǎn)管理規(guī)模已達(dá)20億美元。另一智能投顧的領(lǐng)頭羊Betterment更于2016年成為首家資管規(guī)模突破50億美元的初創(chuàng)智司。

傳統(tǒng)的私人財(cái)富管理服務(wù)可以為高凈值用戶提供一對一的管家式理財(cái)咨詢，但投資門檻低則100萬元，高則上千萬元。“智能投顧服務(wù)就是把門檻降低，并且將原本由人工提供的投資顧問服務(wù)自動(dòng)化、產(chǎn)品化。”宜信公司創(chuàng)始人、CEO唐寧在接受《中國經(jīng)濟(jì)信息》記者采訪時(shí)指出。今年5月份宜信財(cái)富推出“投米RA”這一智能投顧業(yè)務(wù)，成為其全球資產(chǎn)配置能力重要組成部分。

根據(jù)國際著名的科爾尼管理咨詢公司（A.T. Kearney）發(fā)表的報(bào)告，美國智能投顧行業(yè)的資產(chǎn)管理規(guī)模將從2016年的3000億美元增長至2020年的2.2萬億美元，占屆時(shí)全球的資產(chǎn)管理比例將超過2.2%，年均復(fù)合增長率更將達(dá)到68%，可見智能投顧增長之高速。與美國相比，中國智能投顧市場目前雖處于起步階段，但發(fā)展勢頭迅猛。

在中國，智能投顧的誕生，是財(cái)富管理行業(yè)對于社會(huì)新崛起階層――新中產(chǎn)人群的積極回應(yīng)。與傳統(tǒng)“中產(chǎn)階層”的定義不同，“新中產(chǎn)”是深受互聯(lián)網(wǎng)浸潤的一代。他們在生活態(tài)度、消費(fèi)觀念和理財(cái)方式上，崇尚個(gè)性、注重品質(zhì)又理性。他們有明確而又強(qiáng)烈的投資偏好。

宜信財(cái)富聯(lián)合彭博商業(yè)周刊的《中國新中產(chǎn)智能投顧研究報(bào)告》顯示：76%的新中產(chǎn)希望能夠通過自動(dòng)化顧問工具等數(shù)字化渠道，獲得投資推薦；73%新中產(chǎn)偏好穩(wěn)健性投資產(chǎn)品；62%的新中產(chǎn)追求個(gè)性化理財(cái)產(chǎn)品；61%追求性價(jià)比高的理財(cái)產(chǎn)品。

同時(shí)，這一群體在理財(cái)市場上面臨著“十萬美元困境”，即對于普遍還沒有邁入高凈值門檻的新中產(chǎn)來說，投資額多在10萬美元上下，因其產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值較低，傳統(tǒng)的財(cái)富管理服務(wù)機(jī)構(gòu)不愿意服務(wù)于這類投資人群。因此，新中產(chǎn)投資需求和目前財(cái)富管理機(jī)構(gòu)可提供的服務(wù)之間存在錯(cuò)配，需要單獨(dú)為其量身打造加以解決。

“智能投顧最大的優(yōu)勢是低成本。加上開戶款項(xiàng)要求亦低，幾乎沒有起投門檻，因此目標(biāo)用戶范圍十分廣；其次是步驟簡單，操作方便，適合總資產(chǎn)較少的年輕上班族?！鳖I(lǐng)航 （Vanguard） 投資香港有限公司大中華區(qū)總裁林曉東對《中國經(jīng)濟(jì)信息》記者分析道。

智能投顧一般透過網(wǎng)上問卷了解投資者的投資需求，提供以目標(biāo)為本的投資計(jì)劃，并利用ETF作為主要的投資工具，為投資者制定資產(chǎn)配置方案，由科技模型執(zhí)行管理投資組合。同時(shí)也提供稅收建議及評估用戶風(fēng)險(xiǎn)承受能力等服務(wù)?！耙环矫?，由于資產(chǎn)配置透明公開，投資組合類型全面，這亦有助增加投資者的信任。另一方面，對投資者而言，智能投顧亦可避免情緒化影響投資決策?！绷謺詵|如是評價(jià)智能投顧營造的雙重“投資安全感”。

兩種張力的博弈

英國脫歐的“黑天鵝”，公開數(shù)據(jù)顯示，如果你投資的是意大利指數(shù)資金，當(dāng)天的跌幅是12%，其損失比中國股市的跌停更甚；如果你投資的是納斯達(dá)克，當(dāng)天的損失也達(dá)到了4.12%……

但宜信財(cái)富投米RA首席技術(shù)官胡金輝博士向《中國經(jīng)濟(jì)信息》記者透露，英國脫歐當(dāng)日宜信財(cái)富投米RA的最高風(fēng)險(xiǎn)等級只有-2.73%。胡金輝分析其中原因：“投米RA配置了不同國家的資產(chǎn)，脫歐的時(shí)候，歐洲影響是最大的，歐洲的股市跌得是最慘的，但是美國的股市跌得稍微的小一些，而中國亞洲的股市基本上沒怎么跌，這就是跨地域、國別進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)分散。”

2016年，F(xiàn)intech對于傳統(tǒng)金融的改造和完善，將賦予投資者，尤其是原本被忽略的中小投資者更多選擇的權(quán)利。談及智能投顧的核心是金融還是科技，唐寧說：“通過大家的共同努力，科技已經(jīng)成為金融的一部分，驅(qū)動(dòng)金融發(fā)展的內(nèi)生的組成部分?！?/p>

“由于中國智能投顧平臺無法為客戶代持資產(chǎn)，其實(shí)無法體現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資的優(yōu)勢，低成本、高效率也就無從談起。”一位不愿具名的證券業(yè)人士向《中國經(jīng)濟(jì)信息》記者透露。

在政策層面，與投資顧問業(yè)務(wù)相關(guān)的法律法規(guī)均基于人對人的服務(wù)，受《證券投資顧問業(yè)務(wù)暫行規(guī)定》、《證券、期貨投資咨詢管理暫行辦法》等法規(guī)約束，未界定機(jī)器人投顧是否具備合法性。

此外，國內(nèi)對投資顧問業(yè)務(wù)和資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)分開監(jiān)管，適用不同的法律法規(guī)。按照規(guī)定，證券公司、證券投資咨詢機(jī)構(gòu)可以接受客戶委托，輔助客戶作出投資決策，但不能接受全權(quán)委托，從事資產(chǎn)管理服務(wù)。2015年3月證監(jiān)會(huì)的《賬戶管理業(yè)務(wù)規(guī)則（征求意見稿）》體現(xiàn)出證券公司投顧人員可以“客戶執(zhí)行賬戶投資或交易管理”的可能性，但顯然證券公司以外的業(yè)務(wù)平臺不能參與該類業(yè)務(wù)。