现在人工智能前景好不好？12月初，腾讯研究院和BOSS直聘联合发布了一份《全球人工智能人才白皮书》，报告显示，全球AI领域人才约30万，而市场需求在百万量级。其中，高校领域约10万人，产业界约20万人
现在人工智能前景好不好？
12月初，腾讯研究院和BOSS直聘联合发布了一份《全球人工智能人才白皮书》，报告显示，全球AI领域人才约30万，而市场需求在百万量级。其中，高校领域约10万人，产业界约20万人。全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，每年毕业AI领域的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。在人工智能领域方面，美国、中国《繁体：國》、日本和英国是全球最领先的四大国家，以色列和加拿大也重点规划。英国在AI“道德和澳门新葡京合法化”方面做的最好，而日本在机器人应用AI领域领先。美国是全球当之无愧的AI技术领导者，也拥有全球最多的AI初创公司。中国的AI发展则已经纳入政策重点扶持对象，中国政府希望在2030年在AI技术领域可以成为世界领导者。
但[练：dàn]是全球的AI领域yù 在人才方面共同面临着巨大的紧缺，据白皮书报告全球AI领域人才约30万，而市场需求在百万量级，由于人才紧俏，拥有数年经验的AI工程师的年薪可以达到30万-50万美元的水平。
现在很多机构都说是智能风控、大数据风控，能否通俗的解释下？
谢邀，大数据风控使普惠金融成为可能，传统风控模式审批流程长，作业成本高，致使很多传统金融机构没有兴趣服务小额借款人。而大数据风控全流程线上，能够实现“小额大量”的快速作业。规模效应形成规模收益，大数据风控的应用使得金融机构降低坏账率的同时，借款人的融资成本也大幅降低真正实现【pinyin：xiàn】了“普及”和“优惠”。大数据风控可以{读：yǐ}说就是为普惠【练：huì】金融而生的。
实操中，大数据风控[练：kòng]就是以大数据风控建模的方式来审批借款。主[pinyin：zhǔ]要包括三方面。
一是【拼音：shì】基本信息的判断
即判断“你就是你”，而不bù 是冒用别人身份的欺诈行为。在传统风控模式下，判断是否本人贷款主要[练：yào]靠“面签”，借款人要到金融机构的网点，现场接受审核。在大数据风控模式下，活体识别[繁体：彆]技术的应用就解决了这个问题。对着手机张张嘴、眨眨眼，金融机构就能够基本判断借款用户的身份真实性。
二是还款能力的【pinyin：de】判断
还款能力主要由收入水平决定，在传统风控模式下，金融机构会要求你提供收入证明，甚至是银行流水，但(读：dàn)大数据风控有更多的维度可以进行更准确的判断，例如电商背景的小贷公司在给C端客户贷款时，会根据客户的历史购买行为来推断用户的收入水平，外卖平台背景娱乐城的小贷公司在给B端商户贷款时会根据该商户的外卖流水来推断营业收入。
三【练：sān开云体育】是还款意愿的判断
在还款能力充足的情况下，还款意愿差一般包括欺诈和信用意识差这两种情况。反欺诈工作主要基于白名单和黑名单。白名单就是“好人名单”，这个名单内的就可以批贷；黑名单就是“坏人”名单，这个名单内的就拒贷
黑白名单的确定(练：dìng)主(拼音：zhǔ)要依靠的就是评分卡，高于某个阈值就进白名单，低于某个阈值就进黑名单。而评分卡的有效性主要依靠的是大量的数据积累。
除此之外，各家金融机构由于数据来源的不同，在大数据风控具体建模方面，还应用了很多差异化的策略，例如通过获取设备数据（一般是手机），来判断用户是否为批量操作【pinyin：zuò】借款，或者通过人工智能分析用【练：yòng】户的APP操作数据进而对用户的欺诈风险进行评分等。
商业银《繁：銀》行的智能风控解决方案
大数据风控的优势是显而易见的，但打造大数据风控的能力却并不容易，尤其对于传统商业银行来说，因为缺少互联网基因，在零售信贷领域频频受到挑战。但挑战也是机遇，在转型零售银行，创新金融服务的过程中，很多银行选择与数据科技公司合作，由成熟的智能风控方案供应商提供高效的解决方案。在大澳门新葡京数据风控方面，京东数科以金融科技【拼音：jì】为驱动力，深度契合场景，提供全流程风控解决方案，专业风控团队提供全面咨询支持，覆盖贷前反欺诈、贷前审核、贷中、贷后持续监控，AI催收等，为商业银行金融场景输出智能风控分析服务。
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