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Est-il difficile de mettre en œuvre l'IA financière ? Gartner : Quatre étapes pour tripler les cas d'utilisation de l'IA
Est-il difficile de mettre en œuvre l'IA financière ? Gartner : Quatre étapes pour tripler les cas d'utilisation de l'IA
L'utilisation correcte de l'intelligence artificielle dans le domaine financier ne consiste pas seulement à investir le plus de temps ou d'argent.
Selon une étude de Gartner, quatre comportements de mise en œuvre sont essentiels à la réalisation rapide de certains plans d'intelligence artificielle financière (IA), y compris les plans visant à atteindre ou dépasser les effets attendus et à atteindre des résultats financiers et commerciaux clés.
Jacob Joseph-David, directeur de recherche de Gartner's Finance Practice, a déclaré : « L'utilisation de l'intelligence artificielle dans les services financiers en est encore à ses balbutiements, la plupart des gens n'ayant commencé à l'utiliser qu'au cours des deux dernières années. réaliser rapidement les attentes de tels projets. Retours. »
Avec l’IA à ses balbutiements dans la finance, les directeurs financiers manquent d’une définition claire et d’une stratégie pour réussir. Gartner identifie quatre actions clés pour que les directeurs financiers réussissent dans le domaine de l'intelligence artificielle financière (voir la figure ci-dessous).
Joseph-David a déclaré : « Les départements qui prennent ces quatre mesures ont deux fois plus de cas d'utilisation de l'IA que les départements qui ne prennent pas ces mesures. Le résultat est des résultats commerciaux plus importants comme de nouveaux produits »
. Quatre actions pour favoriser le succès de l'IA financière (Source. Gartner, juin 2022)
Gartner : Quatre actions pour favoriser le succès de l'IA en finance
Recruter une expertise externe en IA
En général, il existe trois options pour sécuriser les talents possédant des compétences et une expertise en IA : embaucher de nouveaux talents, perfectionner les talents existants ou emprunter des talents au service informatique. Les organisations qui concentrent leurs stratégies de gestion des talents sur l’embauche de personnes externes possédant des compétences en IA sont beaucoup plus susceptibles de devenir des organisations financières de premier plan en matière d’IA. Pourtant, environ la moitié des organisations financières considèrent le perfectionnement des compétences comme une stratégie essentielle en matière de talents.
Les professionnels de l'IA peuvent apporter une expérience précieuse dans la gestion des nuances de l'IA, ce qui peut permettre aux organisations de surmonter l'inertie liée au travail avec des applications d'IA et de raccourcir la courbe d'apprentissage technologique. À l’inverse, le perfectionnement du personnel financier, bien que potentiellement moins coûteux, risque de ralentir les progrès et d’introduire potentiellement d’importantes erreurs potentielles. De plus, les nouveaux professionnels de l’IA peuvent offrir des opportunités d’aller au-delà des processus et modes de pensée traditionnels en termes de soutien à de nouvelles idées pour le déploiement de l’IA.
Investissez dans des logiciels d'intelligence artificielle embarqués et réalisez des bénéfices rapides
Certaines entreprises utilisent la méthode d'achat de logiciels de fonction d'intelligence artificielle embarquée. Ces entreprises peuvent plus facilement expérimenter l’IA et l’appliquer à davantage de cas d’utilisation financière. Ces cas d'utilisation facilitent également le lancement de projets pilotes pour des problèmes métiers uniques. En revanche, la création d’une solution d’IA interne pour tous les processus financiers créerait plus de travail et réduirait la possibilité pour la finance d’explorer de nouveaux projets pilotes ou cas d’utilisation.
Réaliser des projets pilotes le plus tôt et le plus largement possible
Les principales organisations financières d'IA adoptent une approche expérimentale du déploiement de l'IA en essayant plusieurs fois sans crainte d'échec, plutôt que de faire de gros paris. Avec davantage de projets pilotes à un stade précoce, il y aura davantage de cas d'utilisation de l'IA et un déploiement plus rapide, car les organisations pourront se concentrer sur les projets pilotes les plus réussis.
En règle générale, les organisations les plus performantes explorent toujours les mêmes cas d'utilisation que les organisations les moins performantes, les trois cas d'utilisation les plus courants étant les processus comptables, le traitement back-office et la prévision des flux de trésorerie. Une exception est la prévision des paiements des clients, où environ la moitié des cas d'utilisation explorés par les grandes organisations incluent la prévision des paiements des clients, mais les organisations moins performantes abordent rarement la prévision des paiements des clients.
Choisissez un responsable de la mise en œuvre de l'IA analytique
Les directeurs financiers doivent sélectionner les bonnes personnes responsables du déploiement de l'IA pour tirer parti des avantages de l'IA. Par exemple, cela pourrait impliquer de sélectionner le responsable de la planification et de l’analyse financières (FP&A) ou le responsable de l’analyse financière pour diriger la mise en œuvre de l’IA, plutôt que de sélectionner un cadre supérieur au sommet.
Le succès du responsable de la planification et de l’analyse financières et de l’analyse financière dans la direction de l’IA est dû à sa solide expérience en matière d’analyse et de données. Ils s’appuient moins sur une compréhension des processus financiers traditionnels que sur une compréhension des complexités de l’IA dans un environnement commercial.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
