知识工程——定义、应用和示例
在人工智能(AI)中，知识工程是科学的一个分支，它开发应用于数据的规则，以模拟人类专家的思维过程。它检查工作或选择的结构，以确定如何获得结果。
一系列解决问题的技术以及辅助信息被开发出来，并作为系统诊断的问题放弃。根据这项研究开发的软件将用于帮助人类诊断、排除故障和修复问题。
要点简述
人工智能(AI)有一个称为知识工程的子集，它创建规则，这些规则被这些领域的专家遵循。
知识工程的早期阶段只关注解决问题的技能，后来关注个人在给定相同数据的情况下解决问题的能力。
传输处理有其局限性，因为它从未考虑过基于本能的类似原理，而这些原理也可能是正确的。
知识工程的主要目的是像金融、健康等领域的专家一样做出决策。
人们可能会争辩说，大多数专家已经在实施知识以做出更好的选择。
说到金融，知识工程究竟是什么？
金融知识工程是人工智能的一个分支，它利用数据来制定模仿金融专家思维过程的规则。使用大型电子图书馆，人工智能可以识别手头的工作并从可用选项中选择最佳逻辑结果。
机器学习在金融中的应用
以下是当今如何在金融中使用人工智能的一些示例-
DataRobot是一家帮助金融机构和公司开发预测模型的软件公司，这些模型可用于改善特定的决策情况，例如欺诈性信用卡交易和贷款决策。
ScienapticSystems—该公司提供了一个信贷机构和银行承销平台，可提高透明度，同时降低损失风险。
Kensho–被金融界的一些知名人士使用，如摩根大通和美国银行。它主要提供数据分析、机器学习服务。
Alphasense—金融机构最喜欢的搜索引擎之一，为用户提供市场趋势和最新研究等互动功能。
Kavout—这可能是金融投资者最重要的工具，因为它通过其AI引擎提供实时、实时的金融数据。
需要人工智能专业知识的金融部门职位
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。以下是需要解释人工智能的金融专业-
高度责任的商业信贷产品经理（资本一）
申请人必须具备人工智能方面的专业知识、自动化知识和机器学习知识才能评估可能的风险（大概的薪酬范围：每年55,000美元至105,000美元）。
具有高级角色的体验设计师（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（估计薪酬范围：77,000-115,000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)的专业知识以及负责开发可以处理数据和响应机器学习需求的后端AI系统（大约薪酬范围：90,000美元至130,000美元）。