“从2013年到2018年第一季度，中国在人工智能领域的投融资占到全球60%，成为全球最‘吸金’的国家。”最新发布的《中国人工智能发展报告2018》（以下简称“报告”）指出，2017年中国人工智能市场规模达到237亿元，同比增长67%，预计2018年市场增速将至75%。

1997年5月11日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天。计算机“深蓝”在比赛中首次击败了排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫。 机器的胜利标志着国际象棋历史的新时代。从“深蓝”到“阿尔法狗”，其实不只是棋牌，我们身边各行各业早就被AI入侵了。

对于银行来说，如何判断信贷业务申请人的信用水平，怎样的授信方式才能更好地风险控制？当下，人工智能技术正在这一领域发挥越来越重要的作用。中科聚信信息技术（北京）有限公司副总裁兼首席风险官李莉告诉经济日报记者，通过对社会网络分析、模糊匹配、聚类分团等分析智能技术的有机结合，帮助企业“勾勒”出基于社会网络关系的多维度客户画像，将客户属性标签化，可以精准描摹企业的“信用面孔”。

人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处？它们有什么共同点吗？它们是否相似？能进行有效的比较吗？

来自美国加州理工学院、西达斯-西奈医学中心和萨莱诺大学的研究人员指出，最新设计的人工智能系统可以基于大脑活动休眠状态时功能性磁共振成像(fMRI)的扫描数据，准确预测一个人的智力等级。

随着云计算、大数据、物联网等产业不断发展，内网和外网的边界逐渐模糊，摄像头、智能家居等更多设备接入网络意味着更多潜在攻击点，全球威胁不断增长。面临新挑战，需要用新的方式来应对越来越艰巨的战斗。

在企业级应用中，客服和电话销售，是智能语音主要应用的场景。无论是金融、房地产还是教育、咨询、催收等需要进行产品销售的行业中，电话销售和呼叫中心，从来都是企业中的人口密集型岗位，员工流动性大、成本高、电话接通和达成销售意向的效率却相对较低。而要培训一个合格的营销和咨询服务人员，则需要耗费大量的成本。

近两年，全球IT巨头纷纷布局人工智能领域：谷歌相继收购DeepMind、Kaggle为代表的人工智能公司、IBM打造Watson平台、百度进军无人汽车、阿里联合杭州市政府打造“城市数据大脑”、腾讯成立AI实验室……

大数据、云计算、深度学习的产业化发展，带来了人工智能的规模化突破。从一战成名的AlphaGo到全民AI热潮，人工智能从科技圈“新锐”迅速成为了各行各业争相拥抱的“网红”。人工智能在垂直领域的创新应用层出不穷，现阶段运营商该如何搭上高速发展的AI快车，灵活解决数字化转型之路上的痛点和问题?

近几年来，人工智能（AI）代替了80%多客服人员的工作量。8月23日，在浙江省杭州市举行的新客服高峰论坛上，人工智能发展的的相关情况说，人工智能完成5轮问答所需要的时间约1秒钟，比人工客服效率高出30至60倍。除此之外，它还能充当“保镖”，判断风险，紧急情况下启动一键挂失、一键报案等功能。