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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Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
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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
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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
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
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SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
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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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