一、人工智能怎样影响我们的生活

1、人工智能可以使我们的生活变得更加便利，减轻人们的负担。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富会快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。

2、人工智能让生活更舒适。在未来，马路上不需要红绿灯，无人驾驶汽车在公路上奔驰，快速平安的把主人送到家，刚到门口，并亲切的说了句：“欢迎回家。”，走进房门，机器人空调变自动开机把室温调节到舒适。厨房里，厨师机器人早已开始了做饭，香气飘满了整个房间。人工智能让这些不再是梦。

1、失业率增加。人工智能的发展，会导致很多人失业。据人力资源和社会保障部2016年新闻发布会介绍，2016年末中国失业率达4.05%，机器人拥有者不会疲劳的属性，这将代替很多劳动力导致失业率的增加。

2、人工智能机器人具有一定的危险性。如果在未来人工智能自我意识觉醒反过来攻击人类，我们该如何应对？毕竟我们没有机器人聪明，没有它们强壮的力量，更没有它们**的学习能力，似乎机器人的出现意味着人类将会被淘汰。著名科学家史蒂芬·霍金更是认为：未来一百年内，人工智能将比人类更聪明，机器人将控制人类。

二、人工智能都有哪些应用领域

人工智能大致有10个方向的应用：1、个性化推荐；2、人脸识别；3、无人驾驶汽车；4、智能客服聊天机器人；5、机器翻译；6、医学图像处理；7、图像搜索；8、声纹识别；9、智能外呼机器人；10、智能音箱。

1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速**，找准用户群体与定位，做好产品营销。

2、人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。

iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以**答题。人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。

三、银行如何搭建场景化营销体系

客户细分与分层对众多银行从业者来说已经不是一个新鲜的事情了，客户的细分与分层是差异化营销制定的关键核心基础，长期以来，银行是以客户在银行的资产对客户进行分层，就像意大利经济学家提出的“二八定律”成为银行业黄金利润的分割点，20%的利润来源于优质客户，80%的利润来源于普通客户，多数银行将这20%的客户区分为**银行客户和财富管理。

分层细分的好处在于便于制定和实施差异化的进阶式服务策略，对于优质客户来说，分层细分帮助客户享受到更多的金融服务，从而有利于吸引客户不断收拢、沉淀在银行外的资金，对于零售客户来说，客户分层是将客户分为不同的维度，从客户的盈利、时间和特征三方面入手，充分考虑彼此的相互作用，银行还可以根据忠诚度、人口属性、客户价值、客户消费、现金流等特征对客户进行细分，形成客户的特征化标签，使得银行的数据沉淀和分析变得更为丰富，打造线上线下营销，拓宽营销渠道，疫情的原因，也改变了部分中老年人的群体消费习惯，必然使得后续线上营销的目标客群被扩大，这一机会银行也是需要抓住的，在银行积极推动线上营销的时候，客户细分就显得格外重要。

2、自建场景，将场景化与客户细分相结合

在场景化营销概念中，强调“销售即场景”，通过制造场景的方式，重构零售的人、货、场，从场景选择上来说，自建场景的第一步就是筛选细分市场，根据上述的细分原则针对不同的群体构建不同的场景，然后对现有的渠道进行清洗再利用，努力挖掘新的场景，以客户需求作为依据，重新审视和挖掘场景的资源和作用，完善场景的效果问题，抓住需求更高频的场景，同时对现有场景不断细分，才能带来新的场景价值。

千篇一律的单刀直入式营销已经让客户心生厌倦，因此对于营销人员来说，不如换一种营销思路，抛开金融产品的利益功能，从客户其他的需求入手，寻找情感的链接点，通过情感链接的方式获取客户信任，面对我们推出的产品，形成一种与客户之间的情感递进式链接，倾听客户对产品的意见以及客户需要什么产品的诉求，尊重客户意见，与客户之间搭建信任基础，比如面对中老年妇女的客户群开展一场营销活动，除开产品的金融特性外，很多银行想到了“广场舞拓客”的方式给阿姨们创造了表达金融需求的条件，通过服务加礼品的模式去打开关口，从而成功营销。

以往银行为客户提供的金融业务总是自成体系，无论是营销、服务还是创新都在自有渠道、自有产品的范围内展开。但随着互联网金融的快速崛起，再加上金融机构竞争日趋白热化，原先的获客方式已经行不通了，因此银行必须转变策略，获取金融服务的“入口”开始逐步散落到需求场景中，转变为“客户本位”的服务模式。把金融服务融入到外部环境，成为生态中的一个组成单元，与众多参与方共同服务客户，“共享客户”成为基本共识。例如越来越多的银行以更加开放的态度寻求第三方合作，将过去独立的金融服务分散的嵌入到一个个生活应用场景之中，再通过各种APP，人工智能等技术的发展，更是为融合外部服务边界打下坚实的金融基础。作为一站式数字化服务解决方案提供商，金易联可以为金融机构提供开放的数字化技术能力、帮助企业打造行业级生态、实现多机构链接。

四、人工智能如何实施

1、人工智能在人们的日常工作和生活中越来越普及，企业依赖人工智能完成一系列任务，IT团队实施人工智能面临的风险越来越高.实施成功与否的结果可能很深.如果没有正确实施，人工智能可能会带来更多的偏见，也可能会带来更多的破坏性后果.接下来，金投小编将介绍人工智能的实施方法

2、随着人工智能需求越来越强烈，围绕人工智能应用的广泛宣传和炒作，人们很容易把注意力集中在技术和代码上，即人工.但是，数字连接世界的智能不可能存在，更不用说没有数据所提供的功能了.尽管大部分管理人员、业务人员、IT专业人员都熟悉业务模式的人员、流程和技术能力，但他们不会流利地讲数据.但数据是人工智能实施过程的基础之一.

3、要正确实施人工智能，组织必须倡导数据素养成为人工智能创作者和消费者的新核心能力.负责实施人工智能计划的首席信息官们，建议正确构建人工智能，正确使用人工智能，正确维持人工智能.

4、在试图正确构建人工智能之前，必须首先构建人工智能的基本词汇.人工智能是说数据人员使用的技术方言.首席信息官至少要确定用于描述人工智能系统或解决方案的主要术语、开发解决方案的原因以及与解决方案中使用和从解决方案中收集的不同类型数据相关的其他关键术语.

5、除了模型和算法，数据是实施任何人工智能过程的基础.采用人工智能消耗和产生数据.人工智能数据设计需要企业理解和处理人工智能算法分析的数据集.CEO和数据分析负责人负责建立和维护人工智能的数据管理.要想取得成功，在全过程中开发数据管理专业知识很关键.

6、无论是规划范围还是组织成熟程度，IT语言障碍都可以在本地或系统地存在.解决障碍需要改变思维方式，有意识的认可和干预正确的路线.有些人可能意识到数据在业务变革中发挥的基本作用，但很多人没有意识到.因此，需要熟练的**和有目的的的转型管理学科，首先要承认信息是数字革命的新方言.

7、数据素养是在场景中读写和传递数据的能力.包括对数据源和结构的理解、应用的分析方法和技术、描述用例、应用程序和结果值的能力.是数字灵活性的基础组成部分，是员工利用现有和新兴技术推动更好业务成果的能力和愿望.

8、随着组织越来越受到数据驱动，缺乏数据素养将成为增长的抑制因素.为了提高组织整体的数据素养，首席信息官必须制定数据素养计划，实施以下步骤.

9、采用熟练掌握数据语言的人.流利地表达数据语言的人要精通描述场景化的用例和_果，运用于分析技术性，及其涉及到的基础数据源、实体和关键属性.

10、?采用熟练的翻译人员.IT信息信息的翻译通常是企业数据或信息设计者、数据科学家、信息管理者或相关程序管理者.

11、确定数据和分析计划的有效性是交流障碍的重要领域.特别注意业务IT差距、数据分析差距、老手和初学者的差距.

12、积极倾听未明确表达的业务成果.了解哪些业务时刻可以通过增强的数据和分析功能来实现，哪些运营决策正在改进等问题

13、·确定需要专业翻译的重要利益相关人员.为了评价数据素养水平，关键利益相关人员要求在业务成果方面明确数据作为战略资产的价值，包括业务时间、货币化和风险缓解.

14、.编译并维护关键词和短语列表.让数据和分析团队确定如何更好地表达这些短语.

15、通过所有人工智能解决方案，出现了好人工智能和坏人工智能的概念.但这些术语并没有单一或全面的定义.不同方面的选择可能会产生重大影响.即使是成功的公司，也应该避免陷入错误的安全感，因为他们相信他们不会受到人工智能道德错误的影响.需要进行广泛而集中的讨论，以辨别公司可能面临的道德问题和困境种类，以及可能采取的实际道德立场.首席信息官应用数字伦理和数字连接主义指导和明确采用人工智能的业务决策和选择.

16、展望更广阔的前景，以数字伦理和数字连接主义为改善数字业务(以及更广泛的数字社会)的理念.数字社会是由数字市民之间的交流形成的.它是自己设计的，而是有机地出现的.但是，数字**可以很好地决定它是什么样子的.

17、积极寻求与人工智能数据使用相关的道德案例研究，因为企业很少面临新的道德问题.其机会包括竞争差异化和卓越的价值主张，其风险包括声誉风险、监督问题、财务损失.

18、使用人工智能算法和数据交换作为数字交互的推进者，不是作为特定的过程控制，而是使利益相关者参与生态系统的方式.企业需要鼓励在人工智能环境中贡献数据的人员成为互利生态系统的积极参与者.