未来人工智能设备替换人工，建行员工该怎么做

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

建行top+分别代表什么

“Top+”战略是中国建设银行推出金融科技从科技驱动、能力开放、平台生态、机制文化等方面推动金融科技转型。

目前科技革命带来了巨大的变化,；科技革命使商业逻辑从“二二八论”转变为“长尾原理”；竞争形势也发生了变化,；在小额支付领域；第三方支付份额达到94.7%；因此中国建设银行也对自身的服务模式提出了更高的要求；根据当前形势,中国建设银行改变了技术驱动的服务模式；2018，中国建设银行启动了金融科技战略；称为“TOP+”

拓展资料：

1、 9月17日，在第五届中国金融技术创新大会上，中国建设银行首席信息官金磐石表示，近年来，中国银行业在金融技术领域的投资大幅增加。

2、 金攀石透露，2021年初，建行深化和扩大了2018年度提出的“金融科技+”金融技术战略的内涵和外延，推出了“顶+ 2”，深化了核心技术的带动和带动。坚持技术和数据作为金融技术的双重要素。在具体技术方面，我们应该关注“abcdmix”等前沿技术（a人工智能、B区块链、C云计算、D大数据、M移动计算、I物联网、X等一些尚未商用的前沿技术，如5g和量子计算），Mix是进一步拓展“X”的内涵，深化多种前沿技术的融合。在容量开放方面，已经从业务开放扩展到业务、数据和技术的全面开放。

3、 业务开放主要强调实体渠道向本土化网点生态运营的演进，生态服务向周边高频生活服务的吸收和整合，金融服务嵌入生态场景，延伸到实体银行。在数据开放方面，在安全合规的前提下，与外部生态合作，与合作伙伴共同挖掘生态价值，深入洞察客户需求，提供前瞻 *** 。在技术生态方面，开放发展环境和服务界面，引导中小科技企业融入建行技术生态系统，提升业务整体科研供给能力。在平台生态方面，一方面要优化现有生态布局，推进生态平台深入建设。另一方面，加强平台整合，开放平台之间、平台与金融服务之间的用户系统和营销体系，广泛连接全球用户，实现跨生态高效协作。同时，平台建设与运营并重，推动平台从建设到使用，在运营中挖掘客户需求，及时改进和跟进，提高生态运营效率和产品创新效率，提升价值创造能力。在体制机制方面，继续深化“鼓励创新、包容创新”机制文化，优化创新能力布局；进一步加强科技人才队伍建设，加强科技人才库和领军人才建设；深化集团整合，进一步推进业务、数据、技术深度融合。

人工智能在未来玩的过黑客吗

这得具体看什么类型的AI了，如果是那种能自我进化自我吸收的AI，那么恐怕未来的黑客将远远不是对手，地球上千年的文明都是未来AI的养分，这么一个强大的对手，我们连它的高度都达不到，又怎么能打赢。 当然如果只是拥有高智能固定程序的AI，那么就算是很精密也会被攻破，因为越是精密复杂的东西，漏洞越多。

最近建行信用卡积分换现金诈骗

您好，积分兑换一直是很多人喜欢的银行活动，因此有些不法分子将目标瞄准了这里。我们也有一些小 *** 可以防范银行积分兑换诈骗短信。

1.市民收到类似可疑陌生短信，切记不要点开、不要回复，要马上删除。中国各个银行都有其官方网站，其它网址链接均为非法，请勿点击登陆。

2.不要给任何陌生人进行任何形式的转账汇款，不要轻信 *** 搜索提供的 *** *** ，特别是来源不明的帖子，一定要登录官方网站了解情况。

3.大部分银行积分兑换主要以兑换礼品或冲抵信用卡年费为主，可以跟银行 *** 打 *** 进行确认。

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人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的？具体技/术和场景如何？

一、什么是消费金融行业的反欺诈？

说起“反欺诈”，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。

近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。

其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险：欺诈风险和信用风险。欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。在我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。

对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过："金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。没有好的风控，金融机构很难生存下去。所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。"

二、数据 技术能否满足反欺诈系统？

面对形形 *** 的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问题。反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：

1、检测（Detect）。 从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；

2、响应（Response）。对异常行为采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；

3、预防（Prevention）。将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。

举一个例子，银行的反欺诈 *** 是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。

但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的速度可能会很快。因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。

消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。

三、人工智能与反欺诈

说起人工智能，美国 *** 曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够更大化自身的价值。

人工智能最重要的技术手段之一，就是机器学习。我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。

机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。

国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。”

国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。

四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践

京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：

1、数据驱动的模型体系——“四大发明”

2、技术驱动的风控体系——“四重天”

△来源：零壹财经

天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。

天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系 *** 、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈 *** ，极大地增加了恶意用户作案成本。

京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。

五、人工智能反欺诈的未来

人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：

首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；

其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；

最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。

可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。

人工智能会被黑客攻击吗

目前不会，目前人工智能的输入数据都是语音识别、图像识别、或者实验性的机器学习训练数据，这些类型的数据不会被包含进攻击代码，加上现在现在人工智能程序的交互方式，也表明它现在是安全的，如果将来随着人工智能程序类型越来越多，有可能可以利用某些类型数据来进行攻击。

智能家居遭黑客入侵突然说话，对AI类发展有什么影响？

智能家居遭黑客入侵突然说话，对AI类发展影响应该挺大的，会加速AI类的发展，促使专业人员研究更安全的产品。

为什么高级黑客攻入银行系统，却只黑了一分钱？

这个是因为如果黑的全拆了的话，是会受到银行的最终追究的，所以才不找的。