根据《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:智能信贷是银行业的典型业务场景。人工智能已经广泛应用于保险理赔的各种场景。01如何查询个人信用信息首先，我觉得非常有必要给大家科普一下，查询个人信用信息的正确方法是什么。
ipfs可落地哪些应用？
我们知道，IPFS项目已经发布五年了，迄今为止已经被多家企业和机构采用，内容编辑平台peerpad是一个开源项目，由IPFS社区创建，做会议笔记无论是使用纯文本Mark down还是副文本，你都可以实时的与同事分享会议记录，peerpad有一个内置的代码编辑器，可以在编辑同一个文件时，使用它与同事协作。
您可以分享发布一个peer pad快照到IPFS上，使其在internet上可用，通过共享解密内容的读取密钥来选择与谁共享，网络视频平台Dtube，Dtube是一个搭建在Steem区块链上的去中心化的YouTube平台，在Dtube平台上传视频文件，经过IPFS协议进行存储，允许内容上传者因他们的上传而获得奖励，传统在线视频网站采用的是中心化存储服务，这需要高额的存储费用和带宽费用，而Dtube使用了IPFS作为主要的存储方式，大大降低了相同资源的冗余，同时节约了大量用户播放视频时产生的带宽成本。
IPFS解决了区块链项目数据存储难题，ETH、BTC、EOS等区块链项目都将海量数据存储在IPFS网络上，亚历山大（Alexandria）是由Block tech开发的去中心化内容发布平台，亚历山大（Alexandria）集成了IPFS，Bitcoin、Florin coin三项技术，目标是通过消除中心化，在全球范围内激励用户的数字内容发布和分享。
举个例子，集中化存储图书的亚历山大图书馆的烧毁，让众多珍贵文物付之一炬，今天的信息框架同样容易受到攻击，因为他高度依赖集中式集线器来存储和分发信息，而亚历山大（Alexandria）使用分布式技术来消除中心故障点，亚历山大（Alexandria）旨在让几乎每个行业的开发者，都能够轻松的构建自己的应用程序，由内容创建者确定其内容，如何在互联网上产生收入，并可以在受众喜欢的任何前端内容浏览器中使用，IPFS的应用场景还有很多，涉及到多个行业，在这里我就不一一举例了，鉴于IPFS出众的优势特点，IPFS在未来将会有更加广阔的应用空间，更能够贴合我们的日常生活，让我们的生活更加便捷和高效。
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，保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录，投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求，并设计具有针对性的产品与保险方案，从而提供个性化的服务。保险反欺诈保险理赔案件中往往涉及大量信息，如查看信息、保单信息、出现信息等等。传统保险赔付流程对人的经验知识依赖较高，容易被惯性思维所误导，无法做到对案件中所有信息进行有效分析。
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