在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。国际人工智能人才的领域分布比较集中，主要集中在算法机器学习等领域。全球人工智能细分领域人才需求排名见下图。人工智能主要应用在以下领域。从中美在人工智能细分领域的人才分布对比来看，中美在算法和机器学习两个基础领域的人工智能人才分布比例较大，美国占56.5%，超过人工智能人才总数的一半，略高于中国的45.6%。人才分布排名第二的领域是属于应用层的机器人领域，排名第三的领域是属于基础层的硬件GPU智能芯片领域，而中国和美国是在图像识别/计算机视觉和自然语言处理。
人工智能人才分布在哪些领域？
国际人工智能人才的领域分布较为集中，主要分布于算法机器学习等领域。全球人工智能细分领域人才需求量排名见下图从中美人工智能细分领域人才分布对比来看，中美在算法和机器学习这两大基础层领域分布的人工智能人才占比均较大，其中美国占比达56.5%，超过其人工智能总人才数量的一半，略高于中国的45.6%，人才分布占比排名第二的领域是属于应用层的机器人领域，排名第三的则是属于基础层的硬件GPU智能芯片领域，而中美在图像识别/计算机视觉和自然语言处理等技术层领域分布的人工智能人才数量则远低于基础层领域。
总的来说，人工智能的基础层是人工智能技术要求相对较高的领域，也是人工智能发展的核心基础。基础层吸引了主要的人才，有利于人工智能行业的长期发展，也可为技术层和应用层的后期爆发做好技术积累，相比于基础层和技术层的高技术门槛，应用层则相对更趋向于商业化的解决方案，处于风口之中的应用领域对人才的需求量也较大。
目前，人工智能能被用于哪些行业？
目前人工智能主要有以下领域的应用范围1作为个人助理的应用 比如语音识别语音输入输出等2车辆的自驾领域领域比如智能汽车智能公交系统智能快递配送车等等3在安防领域比如智能监控安防机器人等4在电商零售服务行业领域比如智能导购自动应答客服智能无人餐厅等5在医疗保健健康领域比如智能医疗设备智能辅助检测诊断等6在金融领域比如金融监管智能投顾，无人银行等7在教育领域比如个性化辅导智能评测儿童学习互动等。
人工智能在金融领域有哪些应用场景和作用？
据AI 应用前沿长期的行业观察，人工智能在金融领域的应用场景和作用 如下智能信贷信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。
如移大数据征信基于机器学习技术开发信用风险量化模型通过拍照视频移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样与时俱进，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化专业化国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。
在此趋势下，机器学习模型专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展，尤其在知晓客户Know Your Customer)方面能够避免重复劳动，加速审核流程，并加强交易监控的工作效率。自动化理赔保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点，概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多，效率低下。
人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容，大幅提高理赔，审查等工作中的数据审核效率。保险定制化由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险，在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。
基于人工智能技术对数据的多维度利用，保险公司可以结合人们的生活习惯、年龄、健康记录、投保经历等信息，挖掘投保人的偏好和需求，设计有针对性的产品和保险方案，从而提供个性化服务。反欺诈保险理赔案件往往涉及大量信息，如查看信息、保单信息等。传统的保险赔付流程高度依赖人的经验和知识，容易被惯性思维误导，无法有效分析案件中的所有信息。
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