一、大数据在税务的应用
随着信息技术的迅猛发展，大数据在税务的应用逐渐成为各国税务部门的重要工具，极大地提升了税收管理的效率和精准度。本文将探讨大数据技术在税收领域的应用现状以及未来发展趋势。
大数据技术在税收管理中的地位
在传统的税收管理中，税务部门需要处理大量的纳税人信息、税收数据以及申报表格，传统手段往往效率低下且容易出现错误。而引入大数据技术后，税务部门可以更加高效地从海量数据中提取有用信息，通过数据挖掘和分析技术实现对纳税人的精准识别和风险评估。
利用大数据技术，税务部门可以快速进行税收征管工作，及时发现纳税人的异常行为和违法情况，提高对涉税风险的预警能力，减少税务管理中的漏洞和失误。因此，大数据技术在税收管理中的地位日益重要，被视为税收征管现代化的重要手段之一。
大数据在税收数据分析中的应用
税收数据的分析对于税务决策和政策制定具有重要意义，传统方法往往需要耗费大量人力物力，而引入大数据技术后，可以极大地提高数据处理的效率和准确性。
大数据技术可以通过对大规模数据的快速处理和分析，帮助税务部门更全面、准确地了解纳税人的经济状况，发现潜在的税收风险和漏洞。同时，大数据还可以帮助税务部门优化税收管理流程，提升征管效率，实现智能化执法和风险提示。
通过大数据在税收数据分析中的应用，税务部门可以更好地把握税收政策的实施效果，及时调整税收政策和征管措施，为国家财政稳健发展提供坚实的数据支撑。
大数据技术在税务风险识别中的作用
税收征管过程中，纳税人的风险识别是至关重要的，传统的手段往往需要耗费大量人力和时间，且容易出现疏漏。而借助大数据技术，税务部门可以实现对纳税人风险的智能识别和预警。
大数据技术能够通过分析纳税人的历史数据、申报情况、财务信息等多维度数据，构建起纳税人的信用评级和风险模型。一旦发现纳税人存在异常情况或风险趋势，税务部门可以及时采取相应措施，防范税收风险的发生。
通过大数据技术在税务风险识别中的作用，税务部门可以更加精准地对纳税人进行监测和评估，有效防范和打击各类涉税违法行为，保障税收的稳定和持续增长。
大数据技术在税收征管中的未来发展
随着大数据技术的不断发展和完善，未来在税收征管中的应用前景十分广阔。大数据技术将继续深化在税务部门各个环节的应用，包括税收数据分析、风险识别、征管流程优化等方面。
未来，大数据技术还将与人工智能、云计算等前沿技术相结合，实现税收管理的智能化、自动化，进一步提升税务部门的工作效率和服务水平。同时，大数据技术也将为税收政策的制定和调整提供更加科学的依据，为国家财政的稳健发展提供有力支持。
总的来说，大数据在税务的应用不仅提升了税收管理的效率和准确性，也为税务部门的现代化转型提供了有力支持。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，大数据技术将在税收管理中发挥越来越重要的作用，为税务部门的发展带来新的机遇和挑战。
二、大数据在税务应用
大数据在税务应用
随着大数据技术的不断发展，其在税务领域的应用也越来越广泛。大数据技术可以帮助税务部门更好地管理税收数据，提高税收征管效率，降低税收风险，同时也能够为纳税人提供更加便捷、高效的纳税服务。首先，大数据技术可以帮助税务部门更好地管理税收数据。通过收集、整理和分析大量的税收数据，税务部门可以更加准确地掌握纳税人的纳税情况，及时发现和解决税收问题。同时，大数据技术还可以帮助税务部门预测税收趋势，制定更加科学的税收政策。
其次，大数据技术可以提高税收征管效率。传统的税收征管方式往往需要人工操作，容易出现误差和疏漏。而大数据技术可以通过自动化处理和分析数据，快速准确地完成税收征管工作，提高工作效率和准确性。
此外，大数据技术还可以帮助税务部门降低税收风险。通过对税收数据的分析，税务部门可以及时发现异常数据和可疑行为，及时采取措施加以处理，避免潜在的税收风险。
对于纳税人来说，大数据技术也带来了许多便利。纳税人可以通过互联网和移动终端等途径，方便快捷地查询自己的纳税信息，及时缴纳税款，并享受到更加人性化的纳税服务。
总之，大数据技术在税务领域的应用具有重要意义。它不仅可以提高税务部门的征管效率和管理水平，降低税收风险，同时也能够为纳税人提供更加便捷、高效的纳税服务。相信随着大数据技术的不断发展，其在税务领域的应用将会越来越广泛。
三、大数据在税务中的应用
大数据在税务中的应用正变得日益重要。随着数字化时代的到来，大数据分析已经成为许多行业的关键组成部分之一，税务领域也不例外。通过利用大数据技术，税务部门能够更高效地管理和监测税收情况，提高税收征收的精确度和效率。
大数据分析在税收征收中的作用
大数据分析可以帮助税务部门更好地了解纳税人的行为模式，预测税收趋势，发现潜在的逃税行为，并采取相应的监管措施。通过分析海量的数据，税务部门能够快速识别可能存在的税收风险，及时采取措施防范税收漏洞。
此外，大数据分析还可以帮助税务部门优化税收征管流程，提高工作效率。通过自动化数据收集、处理和分析，税务部门能够减少人为错误的发生，降低征管成本，提升征管质量。
大数据在税务风险管理中的应用
税务部门可以利用大数据分析技术对纳税人的风险进行评估和监控。通过建立风险模型，识别高风险纳税人，并对其进行重点监测和审查，从而提高查缴比和征管质量。
大数据还可以帮助税务部门更好地应对税收风险事件。通过实时监测税收数据和行为模式的变化，税务部门能够及时发现异常情况，并采取相应的应对措施，避免税收损失。
大数据在税收政策制定中的作用
大数据分析可以为税收政策的制定和调整提供重要参考依据。通过分析税收数据和趋势，税务部门能够了解不同政策的实施效果，及时调整政策措施，以实现税收制度的优化和完善。
与此同时，通过大数据分析，税务部门还可以更好地了解纳税人的需求和诉求，制定更加符合实际情况的税收政策，促进税收征管的公平和有效。
大数据在税收征管中的挑战与发展
尽管大数据在税务中的应用带来了诸多好处，但也面临着一些挑战。数据安全、隐私保护、数据质量等问题仍然是税务部门在应用大数据时需要重点关注的方面。
随着技术的不断发展和完善，大数据在税收征管中的应用将会不断深化和扩展。税务部门将更加依赖大数据分析技术来提升征管水平，实现税收征管的精细化和智能化。
总的来说，大数据在税务中的应用正在成为税收征管的重要助力，为税务部门提供了更多的思路和工具，帮助其更好地实现税收征管的精准化、高效化和智能化。
四、大数据在税务上的应用
大数据在税务上的应用
随着信息技术的快速发展，大数据已成为各行各业的热门话题，税务领域也不例外。大数据技术的应用为税务管理带来了革命性的变化和重要的机遇。本文将探讨大数据在税务上的应用，以及它所带来的影响和挑战。
大数据技术在税收征管中的作用
大数据技术可以帮助税务部门更好地管理税收征管工作。通过大数据分析，税务部门可以更准确地了解纳税人的经济情况，及时发现纳税人的风险行为，从而提高税收征管的效率和准确性。同时，大数据技术还可以帮助税务部门建立起更完善的数据体系，实现税收信息的共享和整合，提高跨部门数据协作的效率，推动税收征管工作向智能化、精细化的方向发展。
大数据在税务风险识别和预警中的应用
大数据技术可以帮助税务部门实现对风险的及时识别和预警。通过对海量数据的分析和挖掘，税务部门可以快速发现潜在的违法行为和风险点，及时采取有效措施加以应对，降低税收征管的风险。与传统的手工审核相比，大数据技术能够更加全面地分析数据，发现隐藏的规律和异常情况，提高风险识别的准确性和效率，为税务部门提供更可靠的决策依据。
大数据在税收征管中的挑战和应对措施
尽管大数据技术在税收征管中具有许多优势，但也面临着一些挑战。首先，大数据技术对税务人才的要求较高，税务部门需要拥有一支具备数据分析和处理能力的专业团队，以确保数据分析结果的准确性和可靠性。其次，大数据技术的应用还需要保障数据的安全性和隐私性，税务部门必须建立起完善的数据安全管理体系，加强对数据的保护和监控。此外，大数据技术的应用还需要完善的法律法规支持，确保税务部门在数据处理和应用过程中合法合规。
结语
大数据技术的应用为税务管理带来了前所未有的机遇和挑战。通过充分利用大数据技术，税务部门可以提高税收征管的效率和准确性，改善纳税人的服务体验，推动税收征管工作向智能化、精细化的方向发展。然而，在应用大数据技术的过程中，税务部门也需要意识到其中存在的风险和挑战，采取相应的措施加以应对。相信随着大数据技术的不断发展和完善，税务部门在税收征管工作中将迎来更加美好的未来。
五、人工智能理财在我国的应用趋势？
人工智能理财又被称为智能投顾、智能资产管理、机器人理财等，它起源于欧美，目前在美国发展的更为成熟，在亚洲则是韩国发展较快。我国的人工智能理财于2015年兴起，2016年凭借Fintech的东风正式进入大众视线，并快速进入发展期。与传统理财业务相比，带着人工智能光环的智能理财模式有着许多优势，但由于其在我国尚处于发展初期，发展趋势尚不明朗，技术水平、法律法规等方面都存在着不足，这给金融监管带来一定的压力和挑战。
人工智能理财与传统理财服务相比的优势
(一)门槛低。财富管理一直是高净值客户才能享受到的服务，即使是在理财市场较为发达的美国，也仅有20%左右的大众富裕人群才拥有财富顾问，国外知名私人银行对客户投资资产的最低限额通常在百万美元以上；即便是国内，招商银行私人银行的门槛也高达1000万元人民币。而大部分人工智能理财网站对客户投资门槛的要求很低，部分网站甚至没有投资金额的限制。
(二)费用少。由于智能理财系统上线后只需要后台的技术团队、风险管控团队等维持运营即可，前台营销和后台投资运作都可由计算机完成，因此大大节省了人力成本，从而可以在价格上给予客户更多的优惠。与传统理财服务1%的管理费用相比，人工智能理财网站只收取0.15%至0.5%的管理费。
(三)操作易。客户若采用人工智能理财，一旦完成开户和授权，并通过简单的在线问卷风险测评后，就可以交由网站负责投资管理和动态调整。同时，借助在线和移动渠道，投资者可以随时随地通过简洁明了的图表，查看投资情况。与传统理财业务依靠理财经理个人能力和经验的方式相比，人工智能理财不仅操作更为简单，且分析处理能力更强，反应更快。
(四)智能化。人工智能理财的投资建议完全依据后台的模型和算法给出，能够有效避免非理性行为，严格按照预先设计的投资策略进行运作，并根据市场变化及时止损和止盈。与传统理财服务相比，人工智能理财排除了情绪波动和人性贪婪等人为干扰因素，投资方式更为直观、透明。
人工智能理财在我国的发展趋势
我国人工智能理财的快速崛起，一方面是由于个人理财需求的爆发，另一方面是固定收益类市场的下滑。以销售为导向的理财顾问往往针对的是固定收益类产品，而对于浮动类收益产品，理财管理能力才是核心。对于我国已经进入跑马圈地阶段的人工智能理财市场，未来可能会呈现以下特点:
（一）供给产品更加丰富。我国的人工智能理财市场尚处于起步阶段，目前市场上出现的，主要是传统银行和互联网集团旗下的智能理财服务独立的科技初创公司提供的智能理财服务以及部分转型的网贷平台提供的智能理财服务。相较美国上千只ETF的规模，我国市场主体单一、产品供给有限，百余只的ETF供给限制了投资组合的灵活性。随着市场的逐渐拓展和运营模式的逐渐成熟，人工智能理财市场上的供给产品将更加丰富。
（二）介入资本趋向多元。2016年被称为我国人工智能理财的“资本元年”，仅京东金融（智投）、拿铁财经、慧理财、弥财金融、财鲸等五家智能理财平台就获得了约67.9亿元的投资。从投资方看，不仅有红杉资本、创新工厂等专业风投机构，嘉实基金、中国太平等金融机构，还有联想创投基金及分众传媒等传媒行业参与。随着发展前景的逐渐明朗，更多的资本将介入智能理财行业，而多元化的投资方也必将推动行业加速发展。
（三）技术发展逐步成熟。目前我国人工智能理财提供的大多是短期理财产品，而实际上消费者更需要能够带来长期财富增值的产品。随着数据的积累、技术的进步和模型算法的不断修正，智能理财在客户需求理解、产品组合策略、市场跟踪调整、风险管理预警等方面将逐步完善成熟。在财富管理领域，依托金融科技基础，通过逐步打造量化投资平台，为客户提供长期资产配置方面的服务将是我国人工智能理财未来发展的主要方向。
（四）模式差异渐次显现。随着跑马圈地阶段的结束，人工智能理财行业的竞争也将逐渐加剧。为摆脱同质化的竞争，人工智能理财平台将各展身手开发自身独有的优势，如：深耕海外市场、联手社交网络平台、搭建策略出售者和购买者之间的桥梁等诸多手段。因此，人工智能理财平台的差异化运营模式随着行业发展将渐次显现。
（五）监管环境或将趋严。人工智能理财行业刚刚兴起，尚没有明确的法律定位。尽管2015年证监会发布的《账户管理业务规则（征求意见稿）》允许取得证券投资咨询业务资格的机构接受客户委托，就证券、基金、期货及相关金融产品的投资或交易做出价值分析或投资判断，代理客户执行账户投资或交易管理，扫清了投资顾问和资产管理业务必须分开的部分法律障碍。但在目前大环境下，理财是强监管的重点，也是金融稳定发展委员会成立后功能最集中的领域之一，随着传统理财监管的持续趋严，互联网行业要实现规范化和可持续化的发展，其监管环境必将不再宽松。
六、人工智能 税务
人工智能（AI）和税务领域的结合，正在成为当今商业世界的一个重要议题。随着技术的不断进步和创新，人工智能正渗透到各个行业，税务领域也不例外。
人工智能在税务领域的应用
税务领域通常以复杂的法规和繁琐的数据处理著称，这给税务专业人士带来了许多挑战。但是，随着人工智能的出现，税务机构可以利用这一技术来加强税务管理和处理税务事务。
人工智能在税务领域的应用可以涵盖以下方面：
- 智能纳税申报：人工智能可以通过识别和解析大量的税务法规和规定，自动帮助纳税人填写纳税申报表，减少了人工操作的错误和繁琐度，提高了工作效率。
- 风险识别和预警：人工智能可以通过分析和挖掘大量的数据，识别和预测潜在的税务风险，帮助税务机构及时采取措施来避免潜在的违规行为。
- 智能税务咨询：人工智能可以通过对税务法规和规定的深度学习，提供智能化的税务咨询服务，帮助纳税人正确理解税务政策并做出合规决策。
- 自动化报表生成：人工智能可以通过自动提取和整理数据，生成符合税务要求的报表，减少了人工处理数据的工作量，提高了报表的准确性和一致性。
人工智能在税务管理中的优势
人工智能在税务管理中带来了许多优势，对税务机构和纳税人来说都具有重要意义。
提高准确性和效率：人工智能可以自动化处理大量繁琐的税务数据，减少了人工处理的错误率和时间成本，提高了处理效率和准确性。
风险预测和管理：人工智能可以通过分析大数据，识别潜在的税务风险，并在风险发生之前提供预警，帮助税务机构及时采取措施来避免潜在的违规行为。
增强合规性：人工智能可以通过深度学习和分析，提供智能化的税务咨询服务，帮助纳税人正确理解税务政策并做出合规决策，减少了违规的风险。
降低成本：人工智能可以代替人工处理繁琐的税务工作，减少了人力资源的投入和相关成本，提高了工作的效率和经济效益。
人工智能对税务专业人士的影响
人工智能的发展对于税务专业人士来说既是机遇又是挑战。
机遇：人工智能可以帮助税务专业人士提高工作效率和准确性，释放人力资源，使他们能够更多地参与到策略性的工作中，提升自身的专业水平和价值。
挑战：随着人工智能在税务领域的应用越来越广泛，传统的税务工作可能会受到一定的影响。税务专业人士需要不断学习和适应新的技术，提升自身的技能和竞争力，以应对人工智能带来的挑战。
总之，人工智能在税务领域的应用将为税务机构和纳税人带来许多优势和便利。然而，也需要谨慎应对其中的挑战，合理规划和管理人工智能的应用，以实现税务管理的现代化和高效化。
七、人机交互在人工智能的应用？
深海探测机器人，火山爆发检测机器人，一些危险领域的，不适合人类直接去的，都可以利用人机交互让机器人去探测
八、人工智能的应用？
1. 无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，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。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。
美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。
2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。
Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。
2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。
近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。
但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。
2. 人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是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。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。
2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;
2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。
3. 机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
4. 声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。
5. 智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。
智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。
随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。
而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
6. 智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。
基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。
7. 智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech，TTS)技术。
在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。
8. 个性化推荐
个性化推荐是一种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，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐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引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。
个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
9. 医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
10. 图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。
九、卷积神经网络在人工智能的应用？
卷积神经网络可以用于图像识别
十、人工智能应用？
1、无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。
2、智能音箱
智能音箱是传统有源音箱智能化升级的产物，是指具备智能语音交互系统、可接入内容服务以及互联网服务，同时可关联更多设备、实现对场景化智能家居控制的智能终端产品。智能音箱集成了人工智能处理能力，能够通过语音识别、语音合成、语义理解等技术完成语音交互。
智能音箱是智能家居的组成部分之一，智能音箱的功能延伸与智能家居产生了密切联系。如果把智能家居看作是一个智能生活系统的话，那智能音箱就是人工智能管家，是核心操控者。
3、人脸识别
人脸识别，是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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
4、智能客服机器人
近年来智能机器人技术不断发展和成熟，智能机器人被应用于金融、财务、客服工作等领域，其中，智能机器人在客服工作中的应用效果最为显著。它通过自动客服、智能营销、内容导航、智能语音控制等功能提高了企业客服服务水平。
智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业 。相较于传统人工客服，智能客服可以 7 X 24 小时在线服务，解答客户的问题、降低客服人力成本和提升用户网站活跃时长。
5、医学成像及处理
AI在快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能化工作流图等方面均有突出表现。随着医学影像大数据时代的到来，使用计算机辅助诊断技术对医学影像信息进行进一步的智能化分析挖掘，以辅助医生解读医学影像，成为现代医学影像技术发展的重要需求。