上世纪90年代，那些凭借头脑在资本市场上掀起血雨腥风的“华尔街金融大亨”们怎么也想不到，今天会出现取代他们的机器，甚至每秒可以完成千万笔交易，还可几毫秒内判断金融欺诈活动是否存在。在这背后正是AI在发挥作用，AI已经深入到算法交易、风险管理、欺诈识别等各种业务场景。

近年来，作为新一代人工智能的关键技术，深度学习展现出了巨大的创造力，在机器视觉、语音识别、自然语言处理等经典的人工智能问题上取得突破性进展，同时也在为各行各业深度赋能。

众所周知，金融科技是AI场景中发展最为迅速的领域之一，人工智能已成为金融科技行业的重要驱动力。深度学习技术也在与行业进行更深层次的融合，不断推动着行业一连串的技术变革。

比如，金融行业通过利用人工智能进行风险防控已经取得实践成效。信贷机构利用人工智能可以快速处理大数据内容，在多个维度上对风险进行评估，已经将数据挖掘、机器学习等大数据建模与分析方法运用到贷前信用评审、反欺诈、反洗钱等风控管理环节。

再比如，文字识别、图像识别、自然语言处理等人工智能领域研究的技术除了应用在信贷风控管理之外，还可以用在保险定损等场景，应用深度学习图像识别技术，用AI充当眼睛和大脑，通过算法识别照片，与保险公司连接后，几秒内就能给出准确的定损结果。

深度学习技术得到广泛应用的背后，除了大数据、大算力、预训练模型的加持，高效便捷的深度学习框架也给开发者带来很多助益。对企业AI开发者而言，开源开放的深度学习框架可以大幅降低AI开发门槛，避免企业在AI技术上重复造轮子。飞桨是国内最早的产业级深度学习开源开放平台，已凝结320万开发者，服务12万家企业，基于飞桨平台创建了超过36万个模型，在工业、电力、金融等行业都有飞桨在发挥作用。

AI能为金融行业做什么？AI产业落地的机会与关键要素有哪些？金融行业如何快速实践人工智能？飞桨在金融业如何落地？

7月9日，百度飞桨中国行·上海站将走进上海张江人工智能岛，邀请百度飞桨产品团队负责人、中国财产再保险创新实验室高级承保师、上海金仕达软件科技AI技术专家等嘉宾与现场企业AI开发者、合作伙伴面对面分享交流。届时，我们将现场聆听：
从学习到应用，企业如何跨上AI的战车！作为“新基建”的七大领域之一， AI不断深入到各行各业。企业AI产业落地的机会在哪里？关键要素有哪些？如何解决AI技术在企业实际业务中快速落地，如何把AI更好应用在业务和战略中等。
飞桨在新能源车险管控的应用实践。在无人车、无人船场景下，需要通过油液检测来快速预判载具的轴承、齿轮、主机是否发生了较为严重的损伤，从而发出警报，避免事故的发生。如何通过PaddleCV模块及相关模型调优，提高实验室情景下的检测精度和速度，从而保证无人车、船的油液分析实时检测。
金融科技行业如何进行风控安全管理。借助PaddleOCR如何实现反洗钱信息录入、审核系统中智能文档页面导航与信息抽取的功能，帮助企业大幅度缩减手工信息录入及审核的时间，提升业务人员工作效率。

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7月9日下午，飞桨中国行·上海站，我们不见不散。