


Wie Finanzinstitute die Technologie der künstlichen Intelligenz einführen
Künstliche Intelligenz ist bereits ein fester Bestandteil vieler Finanzinstitute und hat enorme Fortschritte gemacht.
Es wird angenommen, dass keine Technologie im letzten Jahrzehnt einen größeren Einfluss auf die Welt hatte als künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz verleiht Robotern die Fähigkeit, datenbasiert zu lernen und wird in den Arbeits- und Lebensalltag der Menschen integriert.
Da KI zeitaufwändige Aufgaben automatisiert, die Effizienz auf die nächste Stufe hebt und strenge Sicherheits- und Schutzstandards einhält, spielt sie eine wichtige Rolle bei der Verbesserung bestehender Branchen, die vom Gesundheitswesen, dem Transportwesen, dem Bildungswesen, dem Management, dem Marketing usw. reichen. Wie groß ist die Branche der künstlichen Intelligenz und wie viele Orte auf der Welt haben diese Technologie in ihre Arbeitsabläufe integriert?
Laut einer Studie des Forschungsunternehmens Gartner haben 37 % der Unternehmen auf der ganzen Welt diese Technologie bereits integriert Umfang: Künstliche Intelligenz ist in ihren Arbeitsablauf integriert. Der weltweite Marktwert künstlicher Intelligenz wird bis 2021 auf 87 Milliarden US-Dollar geschätzt, bis 2030 soll der Marktwert bei 1.597,1 Milliarden US-Dollar liegen.
Allerdings spielt künstliche Intelligenz in der Finanzbranche eine besonders wichtige Rolle. Dieser Artikel konzentriert sich speziell auf künstliche Intelligenz im Finanzwesen. Wir werden die vielfältigen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz (KI) das Finanzwesen in den letzten Jahren verändert hat, von der Bereitstellung überlegener Betrugserkennung und finanziellem Risikomanagement bis hin zur Revolutionierung der Bankenbranche.
Vorteile der künstlichen Intelligenz im Bankwesen
Angesichts des Erfolgs der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahrzehnten ist es keine Überraschung, dass Banken versuchen, künstliche Intelligenz in jeden Aspekt ihres Geschäfts zu integrieren. Dies verschafft ihnen einen Vorsprung gegenüber ihren Mitbewerbern und rationalisiert verschiedene Prozesse.
Durch die Integration künstlicher Intelligenz in das Banking eliminieren sie nicht nur mühsame Aufgaben und sparen Zeit und Geld, sondern verbessern auch das Kundenerlebnis durch die Bereitstellung von Service-Chatbots, 24-Stunden-Zugang zu Finanzberatern, überlegene Sicherheit und Betrugserkennung usw. Erfahrung.
Treffen Sie fundierte Entscheidungen
Einer der größten Vorteile der künstlichen Intelligenz im Bankensektor ist ihre Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage umfassender Datenanalysen vorzuschlagen. Die Idee hinter einer solchen Anwendung besteht darin, dass KI-Modelle umfangreichere Datenmengen, darunter frühere Kreditzahlen und finanzielle Vermögenswerte der Kunden, besser analysieren können, um künftige Kreditoptionen vorherzusagen, während sich Bankmanager möglicherweise in erster Linie auf persönliche Vorurteile und menschliche Erkenntnisse verlassen.
Algorithmen der künstlichen Intelligenz können eine Vielzahl von Daten analysieren, darunter Kredithistorie, Einkommens- und Konsummuster, um eine genauere Einschätzung des Kreditrisikos einer Person anhand spezifischer Parameter zu erstellen. Finanzinstitute können diese Informationen nutzen, um fundiertere Kreditentscheidungen zu treffen und Risiken zu reduzieren.
Entdecken Sie neue Einnahmequellen
Ähnlich wie bei der Kreditfinanzierung kann künstliche Intelligenz Banken neue Einnahmequellen eröffnen. Das KI-Modell geht einen ähnlichen Schritt, indem es Millionen historischer Einnahmequellen durchsucht, um die zuverlässigsten und lohnendsten zu finden. Mithilfe von KI können beispielsweise Kundendaten analysiert werden, um Muster zu erkennen und Verhalten vorherzusagen. Diese Informationen können genutzt werden, um fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung, Marketingstrategie und Risikomanagement zu treffen. Künstliche Intelligenz kann auch zur Analyse von Markttrends und zur Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten eingesetzt werden und hilft Unternehmen dabei, datengesteuerte Investitionsentscheidungen zu treffen.
REDUZIERTE GESCHÄFTSKOSTEN
Ein wesentlicher Vorteil der künstlichen Intelligenz sind die potenziellen Kosteneinsparungen durch die Automatisierung zeitaufwändiger Prozesse wie Kundenservice und Backoffice-Vorgänge. Laut einer Analyse von Insider Intelligence werden Banken im nächsten Jahr voraussichtlich Kosten in Höhe von 447 Milliarden US-Dollar einsparen. Dies liegt daran, dass immer mehr Banken künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe integrieren und sogar neue und einzigartige Möglichkeiten erfinden, diese Technologie in ihren Dienstleistungen zu nutzen.
Vorteile künstlicher Intelligenz bei der Betrugserkennung
Eine weitere Möglichkeit, wie künstliche Intelligenz das Risikomanagement unterstützt, besteht darin, die Betrugserkennung zu verbessern. Betrug gibt es seit der Erfindung des Geldes, daher ist es wichtig, sich gut dagegen zu verteidigen. Bankkreditkarten können vom Karteninhaber verwendet werden oder von Kriminellen gestohlen oder erraten werden, was sowohl für den Kontoinhaber als auch für das Bankinstitut eine Gefahr darstellt.
Banken sind für Betrug verantwortlich, der Einzelpersonen widerfährt, um Anreize für die Sicherheit von Geldern zu schaffen. Niemand möchte über eine Transaktion im Wert von Tausenden von Dollar stolpern, und Banken möchten nicht für den Verlust durch Diebstahl verantwortlich gemacht werden. Durch den Einsatz der Betrugserkennung können illegale Transaktionen abgebrochen werden, was beiden Parteien wertvolle Zeit und Kosten spart.
Die Betrugserkennung hat sich in den letzten Jahrzehnten erheblich verbessert, was zu einem langwierigen Krieg zwischen Unternehmen und Betrügern geführt hat. Mit jedem Schritt, den Unternehmen unternehmen, um ihren Finanzzugang zu sichern, entwickeln Betrüger immer neue und immer kreativere Wege, um an Finanztransaktionen zu gelangen. Dennoch ist es keine Überraschung, dass Bankinstitute und Finanzinstitute künstliche Intelligenz nutzen: 58 % des Finanzsektors nutzen sie als neueste Verteidigungslinie gegen Betrug.
Laut einer Studie von Statista Research verursachte Cyberbetrug im Jahr 2021 allein in den Vereinigten Staaten Verluste in Höhe von 756 Millionen US-Dollar. Alle Finanzsektoren geben jedes Jahr erhebliche Geldbeträge für die Modernisierung von Betrugserkennungssystemen aus.
Wie kann künstliche Intelligenz helfen, Finanzbetrug zu verhindern?
Die bisherige Betrugserkennung durch künstliche Intelligenz wurde manuell von Ermittlerteams durchgeführt. Eine gängige Technik besteht darin, Benutzerdaten mit mehreren Datenbanken zu vergleichen und nach potenziellen Übereinstimmungen zu suchen, was sehr zeitaufwändig sein kann.
Diese Methode ist nicht nur langsam, sondern auch anfällig für menschliche Fehler. Um dieses Problem zu lösen, wurden Unternehmenslösungen entwickelt, um Prozesse zu beschleunigen, indem mehr Informationen aus einem breiteren Spektrum von Quellen gesammelt und schneller verarbeitet werden, als es einem menschlichen Team möglich wäre.
Betrugserkennung in Echtzeit
Durch die Integration künstlicher Intelligenz in das Betrugserkennungssystem können wir betrügerische Transaktionen schnell erkennen und blockieren. Verhindern Sie betrügerische Transaktionen von vornherein, um ernsthafte Schäden zu verhindern. Das Modell ist dann in der Lage, verschiedene Muster und Erkenntnisse zu untersuchen, um zwischen dem, was als normales Kaufverhalten der Kunden gilt, und dem, was als verdächtig gilt, zu unterscheiden.
Transaktionsort, Kaufgewohnheiten, plötzliche große Transaktionen usw. sind alles Faktoren, die Betrug verhindern. Banken werden automatisierte Textnachrichten an Karteninhaber senden, die versuchen, an verschiedenen geografischen Standorten Kreditkarten zu kaufen. Beispielsweise ist es für einen Karteninhaber unmöglich, einen normalen Einkauf in einem örtlichen Lebensmittelgeschäft zu tätigen und gleichzeitig am anderen Ende der Welt eine Transaktion durchzuführen.
Exponentielle Daten verarbeiten
Mit künstlicher Intelligenz können wir mehr Transaktionen in kürzerer Zeit verarbeiten. Dies ermöglicht es Institutionen, Millionen täglicher Transaktionen mit weniger menschlichem Eingreifen auf Betrug zu prüfen. Mit dem Einzug der künstlichen Intelligenz in den Finanzbereich, insbesondere der Betrugserkennung, können Banken mithilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz jeden Tag verdächtige Finanztransfers unter Millionen von Überweisungen erkennen. KI kann sogar winzige Details erkennen, die menschliche Bediener normalerweise vermasseln würden. Betrügerische Überweisungen werden dann vollständig eliminiert oder gefiltert und an einen menschlichen Bediener weitergeleitet oder mit einer 2-Faktor-Authentifizierung integriert, um die Gültigkeit der Transaktion zu überprüfen. Wie genau werden Betrugserkennungsalgorithmen ursprünglich erstellt?
Die Betrugserkennung basiert auf maschinellem Lernen, einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, durch die Nutzung großer Mengen organisierter und gekennzeichneter Daten zu lernen. Bei der Betrugserkennung werden maschinelle Lernmodelle trainiert, indem große Mengen früherer Finanztransaktionen absorbiert werden. Diese Datensätze umfassen sowohl betrügerische als auch nicht betrügerische Transaktionen, mit vielen Randfällen dazwischen. Beim überwachten maschinellen Lernen wird jede Transaktion als wahr (betrügerische Transaktion) oder falsch (nicht betrügerische Transaktion) gekennzeichnet, manchmal mit menschlichem Eingreifen.
Die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Betrugserkennung
Wie bei jedem maschinellen Lernmodell gilt: Je mehr Daten Sie ihm zuführen, desto besser wird es seine Aufgabe erfüllen. Im Falle der Betrugserkennung kann das Modell weiterhin aus den Tausenden neuen Transaktionen lernen, die jeden Tag eingehen, sodass sich das Betrugserkennungsmodell im Laufe der Zeit weiter verbessern kann. Das Modell speichert dann das als normal angesehene Verhalten und vergleicht alle Kundentransaktionen damit. Wenn eine Anfrage abnormal ist, markiert das Modell sie direkt als verdächtig und verhindert so, dass solche Transaktionen stattfinden.
Die Betrugserkennung ist zu einem entscheidenden Bestandteil der Strategie jedes Finanzinstituts geworden. Die Datenexplosion macht die Betrugsbekämpfung schwieriger denn je. Allerdings reicht es nicht aus, nur über neue Tools und technische Fähigkeiten zu verfügen – Behörden müssen wissen, wie sie diese am besten einsetzen können, um die neuesten Bedrohungen aus der effektivsten Perspektive zu erkennen. Man geht davon aus, dass künstliche Intelligenz bald in der Lage sein wird, Finanzbetrug zu erkennen, bevor er auftritt.
Nachteile künstlicher Intelligenz im Finanzwesen
Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei helfen, Daten zu nutzen, Risiken zu verwalten und bessere Entscheidungen zu treffen. Obwohl künstliche Intelligenz viele Perspektiven bietet, weist sie auch bestimmte Einschränkungen und Mängel auf, die anerkannt werden müssen. Alles in allem ist jede Branche anders, daher gibt es keine einheitliche Lösung, die für alle funktioniert. Die Entscheidung eines Unternehmens zur Implementierung von KI hängt von seinen wichtigsten Zielen, seiner Strategie und seinen Fähigkeiten ab.
Datenqualität
Daten sind eine der wichtigsten Komponenten eines maschinellen Lernmodells, da die Leistung des Modells in direktem Zusammenhang mit der Qualität der Eingabedaten steht. Wenn es um die Anwendung künstlicher Intelligenz im Finanzwesen geht, ist es von entscheidender Bedeutung, den Vertrauensfaktor in die Modellleistung zu verbessern, indem sichergestellt wird, dass die verwendeten Daten umfangreich, vielfältig und regelmäßig aktualisiert werden. Der Prozess der Datenerfassung sollte nicht auf die leichte Schulter genommen werden, da der Aufbau eines qualitativ hochwertigen Datensatzes viel Zeit und Mühe erfordert.
Datensicherheit
Eine der größten Herausforderungen für künstliche Intelligenz im Finanzbereich ist die Datensicherheit. Dies liegt daran, dass die großen Datenmengen, die in diesen Modellen verwendet werden, als hochsensibel angesehen werden können. In diesen Daten können Namen, Alter, Adressen, Kreditkartennummern, Bankkonto und andere Informationen der Kunden enthalten sein. In diesem Fall würde eine Datenschutzverletzung die Privatsphäre der Kunden gefährden und Angreifern gleichzeitig den Zugriff auf deren finanzielle Vermögenswerte ermöglichen. Um dieses Problem anzugehen, müssen weitere Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, um zu verhindern, dass sensible Daten in die falschen Hände geraten.
Der Einfluss künstlicher Intelligenz auf Finanzdienstleistungen
Wenn man künstliche Intelligenz im Finanzbereich aus historischer Perspektive betrachtet, ist es offensichtlich, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen seit den 1980er Jahren weit verbreitet sind. Künstliche Intelligenz im Finanzwesen begann als hochtheoretische Forschung, hat aber in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und ist zu einem festen Bestandteil vieler Finanzinstitute geworden.
Künstliche Intelligenz eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten, von der Bereitstellung der Möglichkeit für Banken und Finanzinstitute, ihre Dienstleistungen in einem sich ständig ändernden und mehrdeutigen Umfeld zu maximieren und ihnen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern zu verschaffen Bereitstellung vollautomatischer Dienste wie Chatbots und persönlicher Finanzberater, wodurch die Anzahl der Betrugsspuren bei allen Finanztransaktionen drastisch reduziert und bessere Einblicke in bevorstehende Kreditvergabe- und Finanzrisiken ermöglicht werden.
Ohne den Beitrag künstlicher Intelligenz wäre die Finanzwelt ganz anders als heute. Die Grenzen der künstlichen Intelligenz sind noch nicht bekannt, umgekehrt sind die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz jedoch noch nicht ausgeschöpft. Eines ist jedoch klar: Die Welt hat sich durch künstliche Intelligenz grundlegend verändert.
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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

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

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

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

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

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

In der Welt der Front-End-Entwicklung ist VSCode mit seinen leistungsstarken Funktionen und seinem umfangreichen Plug-in-Ökosystem für unzählige Entwickler zum Werkzeug der Wahl geworden. In den letzten Jahren sind mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz KI-Code-Assistenten auf VSCode entstanden, die die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert haben. KI-Code-Assistenten auf VSCode sind wie Pilze nach einem Regen aus dem Boden geschossen und haben die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert. Es nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um Code intelligent zu analysieren und eine präzise Code-Vervollständigung, automatische Fehlerkorrektur, Grammatikprüfung und andere Funktionen bereitzustellen, wodurch Entwicklerfehler und mühsame manuelle Arbeit während des Codierungsprozesses erheblich reduziert werden. Heute werde ich 12 KI-Code-Assistenten für die Frontend-Entwicklung von VSCode empfehlen, die Sie bei Ihrer Programmierreise unterstützen.
