Besprechen Sie den Einsatz von Chatbots im Finanzbereich
Von der Interaktion mit Kunden bis hin zur Überwachung von Zahlungen und Transaktionen heben Chatbots das Finanzmanagement auf die nächste Ebene.
Obwohl sich die Entwicklung künstlicher Intelligenz in vielen Bereichen als vorteilhaft erwiesen hat, wird es noch einige Zeit dauern, bis leistungsstarke Anwendungen künstlicher Intelligenz erreicht sind. Der Einsatz künstlicher Intelligenz hat sich in vielen Bereichen als vorteilhaft erwiesen. Ein solcher Bereich ist der Umgang mit menschlichen Interaktionen. Zu diesem Zweck werden in vielen Branchen zunehmend Chatbots eingesetzt, die menschliche Kognition und Kommunikation simulieren. Die Einführung von Chatbots im Finanzdienstleistungsbereich ist nur natürlich, da sich Chatbots im Finanzdienstleistungsbereich als erfolgreich und nützlich erwiesen haben.
Chatbots in Finanzdienstleistungen
Hier sind die fünf Funktionen, die Bots im Finanzmanagement und bei Bankinstituten ausführen:
1. Bereitstellung von Kundensupport
Die häufigste Anwendung von Bots im Finanzbereich oder einem verwandten Bereich ist der Kundensupport und Beteiligung. Chatbots sind zu einem festen Bestandteil vieler CRM-Programme (Enterprise Customer Relationship Management) geworden, darunter Banken, Apple Bank und Capital One Bank, die nur einige der vielen Finanzinstitute sind, die Chatbots für die Interaktion mit Kunden verwenden. Der Einsatz von Chatbots für den Kundenservice stellt sicher, dass Kundenkommunikation unabhängig von der Uhrzeit zeitnah beantwortet wird. Chatbots können außerdem schnell auf große Mengen an Informationen zugreifen, um präzise Lösungen für Kundenprobleme bereitzustellen. Die Gesamtkosteneffizienz solcher Chatbots im Vergleich zum regulären Kundenservice macht die Wahl zu einer Selbstverständlichkeit.
2. Bieten Sie Anlageberatung an
Wenn Sie ein Finanzdienstleister sind, ist Ihnen das Konzept des „Robo-Advisors“ nicht fremd, einer Chatbot-Anwendung mit künstlicher Intelligenz, die Anlegern Anlageberatung nahezu ohne menschliches Eingreifen bietet. Es sammelt auf personalisierte, interaktive Weise Informationen von Benutzern und nutzt seine ständig wachsende Informationsdatenbank, um hochrelevante Anlageberatung bereitzustellen. Einige Robo-Berater können sogar das Vermögen des Benutzers in seinem Namen anlegen. Obwohl KI-Anwendungen noch nicht weit genug entwickelt sind, um völlig unabhängige und genaue Ratschläge zu geben, ist die Vorstellung, dass dies irgendwann möglich sein wird, nicht weit hergeholt.
3. Verhindern Sie betrügerische Transaktionen
Menschen können Betrug erkennen, indem sie Trends und Anomalien im allgemeinen Verhalten erkennen. Künstliche Intelligenz, die auf maschinellem Lernen basiert, um Anomalien in Verhaltens- und Statistikmustern zu erkennen, die Menschen nicht erkennen können. Diese Anwendung wird immer häufiger verwendet und einige von uns haben sie vielleicht schon in Aktion gesehen, wenn auch in einer sehr einfachen Form. Darüber hinaus erhalten Sie automatisch Benachrichtigungen von der Bank, wenn Sie sich im Online-Banking-Portal anmelden oder Ihr Ausgabenverhalten vom Normalzustand abweicht. Hierbei handelt es sich um eine Art Bot, der automatisch auf bestimmte Ereignisse reagiert, beispielsweise auf den Zugriff auf ein Online-Banking-Portal von einem neuen Gerät aus.
4. Buchhaltung und Rechnungswesen
Bei Finanzdienstleistungen sind Buchhaltung und Rechnungswesen wichtige Aspekte. Diese beiden Funktionen sind zwar wichtig, können jedoch zeitaufwändig sein und routinemäßig wirken. Darüber hinaus müssen sie mit einem sehr hohen Maß an Genauigkeit durchgeführt werden, da dies sonst schwerwiegende Folgen haben kann. Die Zuverlässigkeit und hochentwickelte Rechenleistung von KI-Robotern kann Finanzdienstleistern und Einzelpersonen dabei helfen, diese Funktionen auszuführen.
5. Zahlungen
PayPal hat mit dem Konzept experimentiert, Chatbots zur Durchführung von Peer-to-Peer-Zahlungen (P2P) zu verwenden, sodass Benutzer über Chat-Nachrichten bezahlen können. Die Anwendung macht Zahlungen für Benutzer komfortabler. Eine weitere Anwendung künstlicher Intelligenz im Zahlungsverkehr sind Spracherkennungstools. Die App ermöglicht es Nutzern, Zahlungen per Sprachbefehl in Alltagssprachen zu tätigen.
Der Einsatz von Chatbots im Finanzdienstleistungsbereich ist nur der Anfang einer ganzen Welt voller Innovationen, die die Branche revolutionieren könnten. Durch kontinuierliche Investitionen und Entwicklung kann KI nicht nur den täglichen Betrieb von Finanzinstituten verbessern, sondern auch bei der Entwicklung und Umsetzung langfristiger Strategien helfen.
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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

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

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

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