摘要：大数据时代下，数据资源的利用价值进一步突显。但是海量的数据规模、快速的数据流转和多样的数据类型，导致数据资源的利用难度较大，无形中造成了严重的浪费。近年来人工智能（AI）的理论研究和技术创新逐渐成熟，将AI应用于大数据处理，可以提高计算机网络风险识别能力、合理配置计算机网络资源、优化计算机网络服务水平。首先概述大数据与AI之间的关系，随后基于AI在计算机网络中的应用优势，分别选取网络安全管理、模式识别、网络代理3个角度，就AI的实践应用展开了简要分析。
关键词：大数据；计算机网络；人工智能；神经网络系统
中图分类号：TP393
文献标志码：A
0引言
近年来，大数据、云计算、AI、5G等许多新名词不断涌现，推动信息技术发展进入了新纪元。在金融科技的推动下，各大券商也相继开始了人工智能项目的研发，将券商业务与AI相融合，已经成为时下的一门热点话题。从现阶段部分证券公司推出的一些APP来看，人工智能主要在智能服务、量化交易、精准分析等方面，展现出了明显的优势。通过开展人工智能在证券领域的应用研究，目的在于人以大数据、物联网为依托，进一步提高“智慧证券”的成熟度，在为客户提供个性化服务，精准化预测等功能的基础上，探索大数据时代券商行业发展的新路径[1]。
1大数据与人工智能的关系
1.1人工智能是大数据技术应用的基础
大数据时代，数据的海量化特征，导致有效数据的筛选和提取难度增加。AI技术的应用，能够通过人工设置筛选条件的方式，以极高的速度对数据库中的数据进行过滤，其中符合筛选标准的数据会被留下来，存储在数据库的一个独立单元内，而其他不符合使用需求的，则被视为无效数据被清除。这样既可以释放更多的存储空间，同时也进一步提高了有效数据密度，为下一步数据的整合、利用奠定了基础。AI还具有自主学习功能，随着应用时间的延长，应用领域的扩展，智能化程度也会不断提升，在支持大数据技术应用方面也会发挥更大的作用。技术人员可以深化AI研究与开发，利用其强大的学习能力，在提升客户服务体验、增强券商风险防控能力上，发挥大数据技术的应用价值。
1.2大数据让人工智能得到进一步成熟
《新未来简史》一书中将大数据的应用分成3个层次，其中最高层次就是对核心数据的深度挖掘和利用。而AI的特征之一就是“深度学习”，在这一方面大数据与AI有着共同之处。AI要想得到持续的发展，就需要利用海量的数据作为学習样本，在不断的学习过程中，提高其智能化程度。大数据不仅可以提供AI深度学习所需的数据样本，而且还能够基于客户的个人信息，为其提供个性化产品。例如近年来许多券商都推出了服务应用类APP，提供全景行情、超级账户、严选理财等功能，智能化程度更高，客户反馈更好[2]。在“智慧证券”背景下，证券公司的信息技术部门，也要熟练掌握大数据、云计算等技术，在开发人工智能产品、深化人工智能应用等方面做出更多成绩。
