小李：最近我在研究校友管理平台，发现可以结合人工智能来优化资助流程。你有什么想法吗？
小王：确实，AI可以帮助我们更精准地识别需要资助的校友。比如，通过分析他们的学习背景和职业发展情况。
小李：对，我们可以用机器学习模型来预测哪些校友可能需要帮助。比如，利用他们毕业后的收入水平、工作稳定性等数据。
小王：那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：我可以给你一个简单的例子，使用Python和Scikit-learn库进行分类预测：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设我们有一个包含校友信息的数据集
data = [[25, 50000, 1], [30, 60000, 0], [28, 45000, 1]]
labels = [1, 0, 1] # 1表示需要资助，0表示不需要
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, predictions))
小王：这个例子不错，但实际中数据会更复杂。我们还需要考虑隐私问题。
小李：没错，数据脱敏和加密是关键。同时，AI还能帮助我们自动筛选符合条件的资助申请，提高效率。
小王：看来人工智能在校友管理平台的资助应用潜力很大，值得深入研究。