最準(zhǔn)一肖一碼一子|新技術(shù)推動(dòng)方略解釋

　　摘要：
在數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)、人工智能及區(qū)塊鏈技術(shù)迅速發(fā)展，對(duì)于提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，制定合理預(yù)測(cè)策略具有重大意義。本文將從技術(shù)原理、應(yīng)用實(shí)踐，技術(shù)選擇與問(wèn)題風(fēng)險(xiǎn)等四個(gè)方面具體分析了新技術(shù)如何構(gòu)建預(yù)測(cè)分析模型、提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率及應(yīng)對(duì)預(yù)測(cè)過(guò)程中的常見(jiàn)性問(wèn)題，以期為行業(yè)應(yīng)用前景提供參考。

一、技術(shù)原理

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，我們已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)大數(shù)據(jù)的年代。據(jù)估計(jì)，到2025年，全球每天新增數(shù)據(jù)量可達(dá)450億GB，目前全球的數(shù)據(jù)約90%全是近三年產(chǎn)生的。數(shù)據(jù)表示的是一個(gè)個(gè)現(xiàn)象，包含著無(wú)數(shù)的信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)處理、分析這些數(shù)據(jù)來(lái).提取寶貴的信息，為其使用提供了可行性。

2. 人工智能技術(shù)

　　人工智能（Artificial Intelligence, AI）簡(jiǎn)稱(chēng)AI，它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支， 是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、 方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新技術(shù)科學(xué)。隨著深度學(xué)習(xí)等AI算法技術(shù)的快速發(fā)展，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)可以通過(guò)算法模型對(duì)特征進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、模擬，并達(dá)到對(duì)情境的分析判斷與決策。

3. 區(qū)塊鏈技術(shù)

　　區(qū)塊鏈這一術(shù)語(yǔ)最早源于區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N由多方共同維護(hù)，使用密碼學(xué)保證傳輸和訪問(wèn)安全，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)一致存儲(chǔ)、信息可驗(yàn)證、可溯源的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、數(shù)據(jù)不可篡改、可追溯等特點(diǎn)，在許多領(lǐng)域都有所應(yīng)用，信息安全與確保預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的真實(shí)性上的優(yōu)勢(shì)尤為突出。

二、應(yīng)用實(shí)踐

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用

　　其一，在人口預(yù)測(cè)中，充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是實(shí)施人口預(yù)測(cè)的必備要素，如國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策、對(duì)城市人口體系的政策限制、區(qū)域的自然環(huán)境等，更能滿(mǎn)足不同數(shù)據(jù)的需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、整合及分析挖掘這些指標(biāo)變量之間的關(guān)系，從而形成預(yù)測(cè)模型。

　　其二，大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能技術(shù)相互交織，在金融預(yù)測(cè)、氣象預(yù)測(cè)、農(nóng)業(yè)預(yù)測(cè)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等方面都有所滲透應(yīng)用，同時(shí)可在預(yù)測(cè)誤差的產(chǎn)生上做出有效規(guī)避和調(diào)整，形成預(yù)測(cè)解析的數(shù)據(jù)鏈實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的最大限度地進(jìn)行。

2. 人工智能技術(shù)的應(yīng)用

　　人工智能以數(shù)據(jù)為依托，并隨著數(shù)據(jù)積累的豐富，預(yù)測(cè)也開(kāi)始定向化、精準(zhǔn)化。行業(yè)內(nèi)應(yīng)用最多的是以分類(lèi)算法、回歸算法、聚類(lèi)算法等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的AI智能系統(tǒng)。從互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和大規(guī)模數(shù)據(jù)的積累，到計(jì)算能力的提升和深度學(xué)習(xí)等AI算法的有效性驗(yàn)證，在金融預(yù)測(cè)、交通預(yù)測(cè)、天數(shù)預(yù)測(cè)等方面都有諸多應(yīng)用。隨著深度學(xué)習(xí)等AI算法技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，AI技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法局限性的弊端起到了有效的彌補(bǔ)與改進(jìn)，達(dá)到了對(duì)情境的預(yù)測(cè)分析判斷與決策的目的。

3. 區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用

　　區(qū)塊鏈技術(shù)以鏈結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)特點(diǎn)確保了數(shù)據(jù)的真實(shí)性與完整性，同時(shí)，其分布存儲(chǔ)確保了數(shù)據(jù)的防篡改。對(duì)準(zhǔn)確性強(qiáng)調(diào)的食品制造、金融領(lǐng)域以及公共衛(wèi)生領(lǐng)域都有所滲透。在預(yù)測(cè)分析領(lǐng)域，其防篡改的特性在真實(shí)數(shù)據(jù)識(shí)別上的優(yōu)勢(shì)就尤為突出，為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)提供安全有效結(jié)構(gòu)保障。

三、技術(shù)選擇

1. 技術(shù)融合

　　新技術(shù)對(duì)于提供預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性具有極大地影響。隨著時(shí)代的變化，技術(shù)的融合成為必然。就拿大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能技術(shù)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)可以借助其海量數(shù)據(jù)積累的優(yōu)勢(shì)，可以拓展人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)資源，提升對(duì)模型的泛化能力。另一方面，人工智能技術(shù)則可以依托其強(qiáng)大的算法模型的功能，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的提升。 當(dāng)然，和區(qū)塊鏈技術(shù)的融合更是錦上添花，這在安全領(lǐng)域、數(shù)據(jù)鏈治理領(lǐng)域都是難能可貴的。

2. 技術(shù)差異化應(yīng)用選擇

　　技術(shù)之間在實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)中有不同的適用場(chǎng)景，不同的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)不同的應(yīng)用方向。在預(yù)測(cè)真實(shí)性與評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度的選擇上，對(duì)于不同領(lǐng)域有不同的解決需求。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于更愿意追求高頻數(shù)據(jù)、高時(shí)效而導(dǎo)致的高誤差的問(wèn)題，人工智能技術(shù)有其天然的優(yōu)勢(shì)， 例如在金融行業(yè)的股票預(yù)測(cè)領(lǐng)域。深入考慮不同的應(yīng)用場(chǎng)景可以?xún)?yōu)化技術(shù)選擇，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)分析框架在性能上的最大程度的優(yōu)化。

3. 技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的鏈接

　　隨著時(shí)代的發(fā)展，技術(shù)越來(lái)越注重與產(chǎn)業(yè)的對(duì)接，物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展迅速，在實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)與反饋環(huán)節(jié)中，充分體現(xiàn)其融合性。技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的融合，充分實(shí)現(xiàn)了以數(shù)據(jù)為核心與基礎(chǔ)的交互過(guò)程，讓預(yù)測(cè)更多地依賴(lài)于數(shù)據(jù)，更加科學(xué)與可行。技術(shù)融合以及產(chǎn)業(yè)鏈接對(duì)預(yù)測(cè)的發(fā)展有著巨大的推動(dòng)性作用。

四、問(wèn)題與風(fēng)險(xiǎn)

1. 技術(shù)應(yīng)用的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)

　　首先，技術(shù)融合為預(yù)測(cè)分析提供了更多可能的同時(shí)，多重技術(shù)的交織使得潛在風(fēng)險(xiǎn)叢生，不可預(yù)見(jiàn)的技術(shù)問(wèn)題在實(shí)際操作中有所增加。對(duì)技術(shù)安全性有效性尚未完全攻克的情況下，對(duì)于其定期檢驗(yàn)與更新升級(jí)顯得尤為必要。其次，技術(shù)實(shí)施過(guò)程中，外部環(huán)境會(huì)對(duì)其造成一定的影響，包括工程團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平參差不齊、對(duì)技術(shù)模糊的預(yù)見(jiàn)性。這些問(wèn)題都可能產(chǎn)生技術(shù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)與學(xué)科發(fā)展的滯后。

2. 預(yù)測(cè)模型問(wèn)題

　　在進(jìn)行預(yù)測(cè)分析時(shí)，預(yù)測(cè)模型的選擇會(huì)直接對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響。而模型的選取也存在一定的風(fēng)險(xiǎn)性，比如模型可能過(guò)于復(fù)雜化，無(wú)法實(shí)現(xiàn)狀況分析的直觀可視性?；蛘吣Ｐ蛯?duì)條件因素的敏感度不協(xié)調(diào)導(dǎo)致模型泛化能力的下降。因此，合理的選擇模型并在數(shù)據(jù)驗(yàn)證中加以實(shí)現(xiàn)是整體技術(shù)實(shí)施的必要環(huán)節(jié)。

3. 數(shù)據(jù)治理問(wèn)題

　　數(shù)據(jù)的治理也逐漸受到了越來(lái)越多的重視，其也直接相關(guān)到了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)安全隱私、數(shù)據(jù)整合都會(huì)為預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性帶來(lái)不確定性。而且對(duì)數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用要符合各國(guó)法律規(guī)范，要結(jié)合法律法規(guī)的規(guī)定，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)。幫助理解并合理設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和安全邊界，維護(hù)相關(guān)數(shù)據(jù)安全。

　　新技術(shù)的快速進(jìn)行正不斷推動(dòng)社會(huì)各領(lǐng)域由以前的經(jīng)驗(yàn)形式預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)向越來(lái)越完備的預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步與發(fā)展成熟。我們?cè)谙硎芗夹g(shù)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)的同時(shí)也應(yīng)充分審視預(yù)測(cè)與分析技術(shù)的可能風(fēng)險(xiǎn)。維護(hù)各領(lǐng)域的對(duì)智慧發(fā)展的天然需求，堅(jiān)守道德底線的同時(shí)，為預(yù)測(cè)分析領(lǐng)域的發(fā)展保駕護(hù)航。