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Chancen und Herausforderungen von Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Finanztechnologie
Chancen und Herausforderungen von Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Finanztechnologie
Künstliche Intelligenz wird mittlerweile häufig in der Datenanalyse und -verwaltung im Finanzbereich eingesetzt. KI spielt eine Schlüsselrolle bei Kreditentscheidungen, der Bereitstellung von Kundensupport, der Betrugsprävention, der Kreditvorhersage, der Risikobewertung und vielem mehr. Viele moderne Fintech-Unternehmen sind sich der Vorteile von KI bewusst und möchten KI-Technologie nutzen, um ihre Effizienz zu verbessern.
Im Finanzdienstleistungssektor nimmt der Grad der Prozessautomatisierung und digitalen Transformationsaktivitäten stetig zu. Die Technologie der künstlichen Intelligenz entwickelt sich in der globalen Finanzbranche rasant. Laut Branchendaten prognostizieren Experten, dass der weltweite Markt für künstliche Intelligenz in der Finanztechnologie 26,67 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Im Folgenden werden die Chancen und Herausforderungen der Technologie der künstlichen Intelligenz in der Finanztechnologiebranche vorgestellt.
Arten der künstlichen Intelligenz in der Finanzbranche
Die Technologie der künstlichen Intelligenz ist bei der Erkennung von Mustern in Daten viel effizienter als der Mensch. Aus diesem Grund bevorzugen Finanzunternehmen Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Es gibt zwei Arten künstlicher Intelligenz, die in der Finanzbranche beliebt sind:
(1) Schwache künstliche Intelligenz
Schwache künstliche Intelligenz, auch als schmale künstliche Intelligenzsysteme bekannt, sind auf die Erledigung bestimmter Aufgaben oder die Lösung spezifischer Probleme spezialisiert. Die Technologie der künstlichen Intelligenz unterliegt einer Reihe von Regeln und liefert die bestmögliche Arbeit, ohne über die Regeln hinauszugehen. Der Siri-Assistent von Apple ist das beste Beispiel für schwache künstliche Intelligenz.
(2) Starke künstliche Intelligenz
Starke künstliche Intelligenz wird auch als vollständiges künstliches Intelligenzsystem bezeichnet. Wie der Name schon sagt, soll sie vielversprechender sein als schwache künstliche Intelligenz. Anwendungen, die vollständig auf künstlicher Intelligenz basieren, verfügen über eine enorme Leistungsfähigkeit und Funktionalität. Es hat auch Verständnis und Bewusstsein. Daher glauben viele Menschen im Allgemeinen, dass das gesamte System der künstlichen Intelligenz das menschliche Gehirn nachahmt.
Anwendung künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen
Algorithmen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, werden in fast allen Finanzbranchen in Finanzdienstleistungen implementiert. Hier sind einige wichtige Anwendungsszenarien künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen:
(1) Persönliche Finanzen
Moderne Verbraucher bevorzugen finanzielle Unabhängigkeit und suchen die Möglichkeit, ihre finanzielle Gesundheit durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu verwalten. Aus diesem Grund sind Finanzunternehmen gezwungen, künstliche Intelligenz in ihre persönlichen Finanzen einzuführen. Unternehmen bevorzugen es, Kunden rund um die Uhr durch KI-Chatbots zu unterstützen und Verbrauchern personalisierte Vermögensverwaltungslösungen anzubieten.
Eno, eine Tochtergesellschaft der US-amerikanischen Capital One Bank, hat bereits 2017 einen SMS-basierten Assistenten für Kunden eingeführt. Dieser SMS-basierte Zusatzdienst bietet zwölf proaktive Dienste, darunter die Benachrichtigung von Kunden über Betrugsverdacht oder Preiserhöhungen.
(2) Finanzverbrauch
In Geschäftsfällen ist die Verhinderung von Betrug und Cyberangriffen die wichtigste Fähigkeit der Technologie der künstlichen Intelligenz. Verbraucher sind immer auf der Suche nach Banken, die eine hohe Sicherheit für ihre Konten bieten. Nach Angaben von Forschungsinstituten wird im Jahr 2023 mit Online-Betrug im Wert von etwa 48 Milliarden US-Dollar gerechnet. Banken bevorzugen KI, die in der Lage ist, unregelmäßige Muster in Finanzdienstleistungen zu analysieren und zu finden.
JPMorgan Chase & Co. hat für alle seine Kontoinhaber erfolgreich eine wichtige Anwendung zur Betrugserkennung mit künstlicher Intelligenz implementiert. Jedes Mal, wenn ein Kunde eine Kreditkartentransaktion durchführt, erkennen KI-gestützte proprietäre Algorithmen Betrugsmuster.
(3) Unternehmensfinanzierung
Technologie der künstlichen Intelligenz ist für Unternehmen die erste Wahl, um Kreditrisiken vorherzusagen und zu ermitteln. Neben der Reduzierung des finanziellen Risikos reduziert die KI-Technologie durch die Einführung fortschrittlicher Betrugserkennungsvorgänge auch die Finanzkriminalität.
Um Geldwäsche zu verhindern und schlechte Kunden zu identifizieren, nutzt die Bank of America in ihren Middle- und Back-End-Operationen Technologien der künstlichen Intelligenz. KI-gesteuerte Anwendungen werden kundenbezogene Daten durch Deep Learning erschließen und analysieren.
Echte Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche
Im Finanzbereich nutzen einige Unternehmen eine große Anzahl künstlicher Intelligenzanwendungen auf praktische Weise, um ihre Probleme zu lösen und Zeit und Geld zu sparen. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, in denen Unternehmen Anwendungen der künstlichen Intelligenz nutzen, um effektiv zu arbeiten.
- Apps mit künstlicher Intelligenz-Technologie wie virtuelle Finanzberater und Chatbots werden Kundensupportdienste automatisieren. Verbraucher interagieren jetzt mit Chatbots, um die Antworten zu finden, die sie wollen.
- KI-gestützte Anwendungen wie „Contract Analyzer“ erkennen Betrug durch Anomalien. Wenn ein Kunde innerhalb weniger Minuten mehrere identische Kredite beantragt, wird dies von der KI-Anwendung erkannt und als verdächtig gekennzeichnet.
- Die Datenanalyse wird durch KI-gesteuerte Anwendungen wie „Churn Prediction“ durchgeführt. Dadurch entfällt für Analysten ein Großteil der mühsamen Arbeit, sodass sie sich auf die wichtigen Themen konzentrieren können. Unterdessen arbeitet es im Hintergrund weiter daran, ähnliche und kleinere Probleme zu identifizieren. Darüber hinaus hilft der Einsatz künstlicher Intelligenz-Technologie Unternehmen dabei, große Datenmengen effizient und in Echtzeit zu analysieren.
- Technologie der künstlichen Intelligenz wird im Finanzsektor häufig eingesetzt, um die Kreditwürdigkeit einer Person zu ermitteln. Die App mit künstlicher Intelligenz hilft dabei, Über- oder Unterberechnungen bei der Kreditvergabe zu vermeiden, indem sie die Bonität gefährdeter Kunden in Echtzeit überprüft.
Analyse der Herausforderungen und Lösungen, mit denen die Fintech-Branche im Jahr 2022 konfrontiert ist
(1) Datenschutzverletzung
Primär für Finanzdienstleistungsunternehmen Die Die Mission besteht darin, ihre sensiblen Daten vor Cyberkriminellen-Angriffen zu schützen. Im Vergleich zu anderen Branchen ist die Finanzbranche 300-mal mehr Cyberangriffen ausgesetzt.
Lösungen: Durch die Implementierung innovativer Lösungen, wie z. B. Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, wird sichergestellt, dass Finanzdienstleistungen Cyberkriminellen immer einen Schritt voraus sind.
(2) Halten Sie sich an die Regeln
Die von Regierungsbehörden für Finanzdienstleistungen festgelegten Vorschriften und Bedingungen nehmen weiter zu. Finanzdienstleister sind gezwungen, erhebliche Summen auszugeben, um sicherzustellen, dass ihre Geschäftstätigkeit all diesen Vorschriften entspricht. Darüber hinaus müssen sie ihre Systeme häufig ändern, um mit den sich entwickelnden Vorschriften und Standards Schritt zu halten.
Lösung: Durch die Anpassung der KI-Technologie können Finanzdienstleister erhebliche Kosten bei der Einhaltung sich ändernder Vorschriften vermeiden. Die KI-Technologie bietet Unternehmen die nötige Flexibilität, ihre eigenen Regeln zu definieren.
(3)Verbrauchererwartungen
Moderne Verbraucher haben steigende Erwartungen an Finanzdienstleister wie personalisierte Finanzdienstleistungen.
Lösung: Die Einführung von Chatbots mit künstlicher Intelligenz wird Unternehmen dabei helfen, die Bedürfnisse der Verbraucher zu verstehen und genau die Dienstleistungen anzubieten, die sie suchen.
Vorteile der Einführung künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche
Die KI-Technologie ermöglicht es Finanzunternehmen nicht nur, Aufgaben zu automatisieren, Betrug zu erkennen und personalisierte Finanzdienstleistungen für wertvolle Verbraucher bereitzustellen eine Vielzahl von Vorteilen für die Finanzbranche.
Die perfekte Implementierung der Technologie der künstlichen Intelligenz in den Front- und Middle-Offices des Finanzsektors wird erhebliche positive Auswirkungen auf dessen Geschäftstätigkeit haben. Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Vorteile, die Finanzunternehmen aus KI-gesteuerten Anwendungen ziehen können.
- Vermeiden Sie Zeitverschwendung durch doppelte Arbeit.
- Menschenfehler durch Automatisierung deutlich reduzieren.
- Hohe Qualität, reibungslose Kundeninteraktion rund um die Uhr.
- Compliance und Betrugserkennung.
- Helfen Sie, Betrug zu verhindern.
- Kosten sparen und mehr.
Darüber hinaus bietet die Technologie der künstlichen Intelligenz der Fintech-Branche einzigartige Lösungen zur Lösung aller modernen Probleme. Die Fähigkeit, Muster und verdächtiges Verhalten zu erkennen, hilft Finanzunternehmen, sensible Finanzdienstleistungen effektiv bereitzustellen.
Die Zukunft von Fintech ist künstliche Intelligenz
Der Finanzsektor hat in den letzten Jahren ein erhebliches Wachstum erlebt. Um moderne Probleme zu lösen und ihren Kunden intelligentere Dienstleistungen anzubieten, müssen Finanzunternehmen die Vorteile innovativer Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz voll ausschöpfen. Durch die vielfältigen Vorteile bietet die KI-Technologie Finanzunternehmen die Möglichkeit, innovative Finanztransaktionen durchzuführen, ohne die traditionellen Bankintermediäre zu wechseln.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
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