다운로드 전체 2017 테크 매거진: 언제 techs 공격 (7.3 미주리) 이러한 발전을 활용 하 여 대부분의 판매 측면 및 구매 측면 플레이어 단지 10 년 전 범위를 넘어 했을. 그러나 기술 behemoths 및 fintech 지금은 온디맨드를 사용할 수 있도록 하 고 있습니다. 몇 가지 이름을: 마이크로 소프트 인지 툴킷 및 Azure; 구글 tensorflow; 아마존 AI 서비스와 AWS 딥 학습 아미, 세일즈 포스 아인슈타인과 IBM 왓슨. 그러나 연구의 엄청난 양의 기계 학습에 1940 년대 이후 실시 되었습니다/신경망 기법, 구현은 원래 연구 논문에 한적한 되었고 대학에서 프로토 타입. 최신 기술 교대 덕분에 모든 변경 사항: 하드웨어 비용 감소, 클라우드 기술, 빅 데이터, 그리고 자연 언어 처리 몇 가지 이름을 지정 합니다. 이러한 게임 체인저, 효과적으로 개방, IBM의 CEO로 서 4 년 전 명시 된 바와 같이, “컴퓨팅 기술의 세 번째 시대 [...], 어디 기계 학습 빅 데이터를 충족 [...] 그리고 결정은 예측 분석 및 데이터를 사용 하 여 이루어집니다 “(4). (1) s3. 아마존 닷컴/디지털 동향-업로드-생산성/2014/01/artificial-intelligence. jpg (2) 위 키 피 디 아의 정의, “인공 지능”: 엉.

위키백과. org/위 키/Artificial_intelligence (3) y. meguebli, m. kacimi, b. doan, f. Popineau: ` 어떻게 숨겨진 측면을 향상 시킬 수 있습니까? (4) ginni rometty (IBM의 CEO), 외교 관계 협의회, 2013 (그리고 당신의 전투를 고안 하는 것을 잊지 마세요 우리의 미래에 대 한 계획/내가 overlords). 힘 드는 무역 화해는 과거의 일이 될 수, 다시 전체 트랜잭션의 양쪽에 인공 지능 로봇과 함께, 중간 및 프런트 오피스는 모든 일을 하 고 분쟁의 드문 경우에만 인간을 경고. (또는 때) 퀀텀 컴퓨팅은 모든 거래, 투자 및 유통 결정은 봇과 자산 관리자는 고객의 관계와 비즈니스 전략에 더 많은 초점을 무료로 떠나는 통해 할 수 있는 경우. 물론, a/I 이니셔티브는 여전히 큰 내기를 할 수 있습니다. 비즈니스 케이스는 여전히 상대적으로 높은 항목 비용, 가파른 학습 곡선, 불확 실한 시너지 효과/이익, 데이터 및 개인 정보 보호 규정에 대 한 질문으로 인해 판매 하기 어렵다.

그리고 더 높은 시장 변동 또는 더 적은으로이 모든 이어질 것인가? 어떤 새로운 이익 메커니즘이 발생할 수 있을까요? 오직 시간이 말해 줄 것 이다. 그러는 동안, 당신이 무슨 생각을 알려주십시오. 자산과 자산 관리에 A/I의 가능한 응용 프로그램은 무한 하 고 전체 가치 사슬에 영향을 미친다. , 판매 및 마케팅 상호 작용과 클라이언트 서비스, 예측 시장 모델링 데이터 테라플롭의 즉석 처리를 기반으로, 자기 완전 한 가격 투명성과 교류를 만드는의 지 각, 실시간 최적화 상상해 보세요.

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