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法律研究知识工程 – 定义、应用及示例
在人工智能 (AI) 中，知识工程是该科学的一个分支，它开发规则应用于数据以模拟人类专家的思维过程。它检查工作的结构或选择以确定结果是如何得出的。
开发并提供了一系列问题解决技术以及辅助信息作为系统诊断的问题。由此研究开发的软件将用于帮助人类诊断、故障排除和解决问题。
要点概述
人工智能 (AI) 有一个子集称为知识工程，它创建规则，这些规则被该领域的专家使用。
知识工程的早期阶段仅关注解决问题的能力，后来侧重于个人在给定相同数据的情况下解决问题的能力。
转移处理有其局限性，因为它从未考虑过基于直觉的类似推理，而这种推理也可能是正确的。
知识工程的主要目的是像金融、医疗保健等领域的专家一样做出决策。
有人可能会争辩说，大多数专家已经在实施知识以做出更好的选择。
在金融方面，知识工程到底是什么？
金融中的知识工程是人工智能的一个分支，它利用数据开发规则来模拟金融专家的思维过程。人工智能可以使用大型电子库识别手头的任务，并从可用选项中选择最佳的逻辑结果。
机器学习在金融中的应用
以下是人工智能在当今金融领域的一些应用示例：
**DataRobot** 是一家软件公司，它帮助金融机构和公司开发预测模型，这些模型可用于改进特定决策情境，例如欺诈性信用卡交易和贷款决策。
**Scienaptic Systems**——该公司提供了一个信贷机构和银行承销平台，该平台提高了透明度，同时降低了损失风险。
**Kensho** – 一些金融界的大公司（如摩根大通和美国银行）都在使用它。它主要提供数据分析和机器学习服务。
**Alphasense**——金融机构最喜欢的搜索引擎之一，为用户提供交互式功能，例如市场趋势和最新研究。
**Kavout**——这可能是金融投资者最重要的工具之一，因为它通过其人工智能引擎提供实时金融数据。
金融行业需要人工智能专业知识的职位
随着时间的推移，企业越来越多地参与知识管理系统和人工智能。以下是需要人工智能解释的金融职业：
具有高度责任感的商业信贷产品经理（Capital One）
申请者必须具备人工智能专业知识，熟悉自动化和机器学习，以便评估潜在风险（大约薪资范围：每年 55,000 美元 - 105,000 美元）。
高级体验设计师（美国运通）
申请要求包括营销和人工智能专业知识，以便为其动态程序开发以用户为中心的体验（估计薪资范围：77,000 美元 - 115,000 美元）。
人工智能后端工程师（摩根大通）
申请要求包括人工智能 (AI) 专业知识，并负责开发能够处理数据并响应机器学习需求的后端 AI 系统（大约薪资范围：90,000 美元 - 130,000 美元）。
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