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Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique remodèlent-ils la fintech SaaS ?
Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique remodèlent-ils la fintech SaaS ?
Traducteur | Cui Hao
Critique | Sun Shujuan
1. Ouverture
Comme toute industrie leader, le marché de la technologie financière (FinTech) a connu une évolution à long terme en raison de l'évolution de la demande du marché et des progrès technologiques. Parce que de nombreuses entreprises qui s’appuient sur la technologie financière ont transformé leurs modèles opérationnels pour participer à cette fête du changement technologique.
Cette évolution a sans aucun doute façonné plusieurs tendances passionnantes, de l'enregistrement sur papier des transactions financières quotidiennes à la construction d'appareils informatiques analogiques, du développement des ordinateurs de première génération à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans les produits numériques technologiques financiers. , l’industrie a connu une croissance sans précédent.
Il existe plus de 30 000 sociétés SaaS de technologie financière dans le monde, et nombre de ces marques s'appuient désormais entièrement ou partiellement sur la technologie de l'IA et du ML.
À travers cet article, examinons de plus près comment l’IA et le ML remodèlent la technologie financière SaaS d’aujourd’hui, et ce que ces changements signifient pour nous.
2. Que sont l'IA et l'apprentissage automatique ?
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des mots à la mode qui font constamment la une des journaux en ce moment. Ils ne semblent peut-être pas familiers puisque la plupart des gens les utilisent de manière interchangeable, alors définissons-les d'abord.
L'intelligence artificielle (IA) est l'abréviation d'intelligence artificielle, qui utilise l'intelligence humaine pour créer des systèmes ou des mécanismes autosuffisants en équipant les ordinateurs de différentes informations, et elle peut également imiter les actions humaines dans le monde physique.
Un simple robot d'intelligence artificielle est Siri sur votre iPhone ou Alexa sur vos appareils domestiques numériques. Ces programmes d'intelligence artificielle sont conçus pour résoudre des problèmes générés par les humains et les ordinateurs ; leur fonction principale est d'accomplir n'importe quelle tâche donnée et d'atteindre l'objectif dans un laps de temps donné.
L'apprentissage automatique est une technologie qui permet aux ordinateurs de comprendre de nouveaux scénarios et d'améliorer leurs capacités de prise de décision face à des situations plus complexes. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes informatiques et des méthodes analytiques pour créer des modèles prédictifs qui aident à résoudre différents problèmes, notamment dans le secteur financier.
3. L'impact de l'IA et de l'apprentissage automatique sur la fintech SaaS
Comme mentionné précédemment, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent un rôle important dans les outils fintech SaaS d'aujourd'hui en développant des analyses prédictives qui facilitent la prise de décision. La valeur ajoutée de cette intelligence artificielle se ressent dans des domaines variés, depuis les opérations professionnelles jusqu’aux utilisateurs ordinaires. Voici quelques-uns des impacts de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique sur la technologie financière SaaS.
1. Gestion des risques financiers
Les banques et autres organisations de technologie financière sont toujours à la recherche de modèles pour minimiser les risques. L'approche d'arbre de décision basée sur l'IA fonctionne en développant des règles simples et traçables pour des situations financières complexes et non linéaires, utilisant ainsi ces règles pour avoir un impact sur la gestion des risques. Dans le même temps, les techniques de vecteurs de support permettent de déterminer le risque de crédit important d'un prêt.
2. Prévision des revenus
De nombreux secteurs de services financiers emploient des consultants en apprentissage automatique qui utilisent des techniques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique pour développer des modèles prédictifs pour leurs organisations.
3. Détection de la fraude
La fraude est un problème auquel de nombreuses banques sont confrontées car la sécurité des consommateurs et financière ne peut être complètement garantie. L’intelligence artificielle peut contribuer à réduire la fraude en analysant d’énormes quantités de données de transaction pour découvrir des schémas de fraude cachés. Il peut détecter ce modèle en temps réel et l’empêcher de se produire. De plus, l’algorithme de « régression logistique » du machine learning peut aider à comprendre les modèles de fraude et à les empêcher de se produire.
PayPal est un exemple typique d'utilisation de l'intelligence artificielle pour la détection des fraudes. PayPal utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données de sa plateforme et identifier les transactions potentiellement frauduleuses.
Le système d'intelligence artificielle examine divers points de données tels que l'emplacement de la transaction, l'appareil utilisé pour effectuer la transaction, le montant de la transaction et l'historique de l'utilisateur sur la plateforme.
Par exemple, si la transaction est effectuée à partir d'un appareil qui n'est normalement pas associé au compte de l'utilisateur, ou si le montant de la transaction est beaucoup plus élevé que d'habitude, le système peut signaler la transaction pour examen. Le système d'intelligence artificielle de PayPal s'est avéré très efficace pour détecter les fraudes. Selon l'entreprise, son système peut détecter les transactions frauduleuses et le taux de fraude ne représente que 0,32 % des revenus de l'entreprise. Cela permet à PayPal d'éviter des millions de dollars de pertes liées à la fraude chaque année.
4. Service client
L'intelligence artificielle peut garantir que les clients obtiennent les bonnes informations financières au bon moment. En étudiant les données clients et des analyses significatives, l’IA peut créer des réponses clients basées sur les préférences ou les exigences des clients. Des exemples typiques de marques SaaS utilisant l'IA et le ML sont Zendesk et Salesforce. Leurs outils, AnswerBot et Einstein, comprennent l'intention du client et fournissent des réponses pertinentes en temps réel. L’algorithme apprend également de chaque interaction et devient plus intelligent au fil du temps.
5. Gestion d'actifs
Comme tous les autres secteurs, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont également eu un impact sur la façon dont les professionnels gèrent ou gèrent les actifs financiers. Grâce à l’IA, les gestionnaires d’actifs peuvent automatiser les rapports et la documentation clients, fournir des relevés de compte détaillés et exécuter de nombreuses autres fonctions avec précision.
4. Les principaux avantages de l'IA et du ML dans la technologie financière SaaS
L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la technologie financière SaaS a apporté de grands avantages à l'ensemble du secteur. Voici quelques points clés pour intégrer l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML).
1. Améliorer la précision
Avant l'introduction de la technologie d'apprentissage automatique, un petit nombre de transactions financières étaient enregistrées chaque jour dans le grand livre. Des volumes élevés de transactions et une compréhension limitée ont entraîné des erreurs et des comptes déséquilibrés. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique offrent une marge de précision pour les tâches de calcul répétitives, notamment l'équilibrage et l'analyse des comptes, et garantissent l'exactitude de ces calculs. Grâce à ces nouveaux développements, les résultats sont plus précis et les pertes peuvent être réduites.
2. Efficacité accrue
Un autre avantage de l'utilisation de l'IA et du ML dans la technologie financière SaaS est une efficacité accrue, une productivité améliorée et une réduction du temps nécessaire pour accomplir les tâches. L’utilisation de chatbots IA pour traiter les demandes des clients peut contribuer à améliorer l’efficacité globale du support client.
3. Améliorer les capacités de prise de décision
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique fournissent une aide à la prise de décision sur la technologie SaaS. Les analystes financiers peuvent facilement analyser des milliards de données, étudier les modèles et les tendances des actions et utiliser la technologie pour prendre des décisions stratégiques et bénéfiques.
4. Abordabilité
Il y a quelques années, seuls les riches pouvaient se permettre des conseillers financiers personnels qui pouvaient les aider à gérer leur patrimoine et à réguler leurs dépenses. Cependant, à l’ère actuelle des applications basées sur l’IA, le suivi des factures, les prévisions du cours des actions, l’analyse du marché ou des cryptomonnaies peuvent être effectués par n’importe qui, dans le confort de son foyer.
5. Défis et risques de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la fintech SaaS
Bien que les avantages de l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la fintech SaaS soient évidents, il convient de noter qu'ils comportent également des défis.
Comprend les risques suivants :
1. Investir
pour développer des applications de technologie financière d'intelligence artificielle coûte de l'argent. Afin de récupérer ces coûts, les applications développées doivent être utilisées par le public. Cependant, les gens sont plus susceptibles de dépenser 50 $ pour une application de fitness ou de rédaction de recettes que pour une application fintech.
2. Confidentialité des données
Il est assez difficile de trouver un équilibre entre la valeur de l'application, les informations personnelles et la confidentialité des données. Les clients sont conscients des problèmes de confidentialité des données et souhaitent fournir le moins d’informations personnelles possible lors de leur inscription. Si vous posez trop de questions ou avez besoin d’accéder à trop d’appareils, les clients risquent de partir. Comment entraîner l’IA à développer des fonctionnalités plus personnalisées si vous n’obtenez presque aucune information ?
3. Algorithme et biais de données
Le succès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique est souvent remis en question par le biais de données. La plupart de ces préjugés proviennent de groupes minoritaires qui n’ont pas accès à la technologie financière, ou d’humains qui entraînent l’intelligence artificielle, et leurs jugements sont biaisés. Les biais sont souvent générés par les humains et se propagent dans les algorithmes une fois entrés.
VI. Conclusion
L'incident du COVID-19 et les initiatives gouvernementales associées ont entraîné d'énormes changements sur le lieu de travail, accélérant l'adoption de technologies de pointe dans le monde entier. Pendant le confinement, les entreprises axées sur l’IA ont non seulement constaté une augmentation de leur productivité, mais ont également lancé de nombreux nouveaux produits et logiciels d’IA dans tous les domaines et ont utilisé la fusion des deux.
L'espace de la technologie financière SaaS est susceptible de subir une transformation dans les années à venir en raison du développement continu de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Ce changement permettra à davantage d'entreprises d'acquérir un avantage concurrentiel, d'améliorer leurs performances financières et, à terme, d'atteindre leurs objectifs commerciaux en matière de gestion financière.
Lien original :https://www.php.cn/link/63ceea56ae1563b4477506246829b386
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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
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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.
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
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.
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
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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
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