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Opportunités et défis des applications de l'intelligence artificielle dans la technologie financière
Opportunités et défis des applications de l'intelligence artificielle dans la technologie financière
L'intelligence artificielle est désormais largement utilisée dans l'analyse et la gestion des données dans le domaine financier. L'IA joue un rôle clé dans la prise de décisions en matière de prêt, l'assistance client, la prévention de la fraude, la prévision du crédit, l'évaluation des risques, etc. De nombreuses entreprises fintech modernes sont conscientes des avantages de l’IA et souhaitent exploiter la technologie de l’IA pour améliorer leur efficacité.
Dans le secteur des services financiers, le niveau d'automatisation des processus et d'activités de transformation numérique est en constante augmentation. La technologie de l’intelligence artificielle se développe rapidement dans le secteur financier mondial. Selon les données du secteur, les experts prédisent que la taille du marché mondial de l’intelligence artificielle dans les technologies financières atteindra 26,67 milliards de dollars.
Ce qui suit présente les opportunités et les défis de la technologie de l'intelligence artificielle dans le secteur des technologies financières.
Types d'intelligence artificielle dans le secteur financier
La technologie de l'intelligence artificielle est beaucoup plus efficace que les humains pour identifier les modèles dans les données. C'est pourquoi les sociétés financières préfèrent les applications basées sur la technologie de l'intelligence artificielle. Il existe deux types d'intelligence artificielle qui sont populaires dans le secteur financier :
(1) Intelligence artificielle faible
L'intelligence artificielle faible, également connue sous le nom de systèmes d'intelligence artificielle étroites, est spécialisée dans l'exécution de tâches spécifiques ou la résolution de problèmes spécifiques. La technologie de l’IA est régie par un ensemble de règles et permet d’obtenir le meilleur travail possible sans aller au-delà des règles. L’assistant Siri d’Apple est le meilleur exemple d’intelligence artificielle faible.
(2) Intelligence artificielle forte
L'intelligence artificielle forte est également appelée système d'intelligence artificielle complet. Comme son nom l’indique, elle est conçue pour être plus prometteuse qu’une intelligence artificielle faible. Les applications alimentées par une intelligence artificielle complète ont une puissance et des fonctionnalités immenses. Il a également de la compréhension et de la conscience. Par conséquent, de nombreuses personnes pensent généralement que l’ensemble du système d’intelligence artificielle imite le cerveau humain.
Application de l'intelligence artificielle dans les services financiers
Des algorithmes basés sur l'intelligence artificielle sont mis en œuvre dans les services financiers dans presque tous les secteurs financiers. Voici plusieurs scénarios d'application clés de l'intelligence artificielle dans les services financiers :
(1) Finances personnelles
Les consommateurs modernes préfèrent l'indépendance financière et recherchent la possibilité de gérer leur santé financière en adoptant la technologie de l'intelligence artificielle. C’est pourquoi les sociétés financières sont obligées de mettre en œuvre l’intelligence artificielle dans leurs finances personnelles. Les entreprises préfèrent accompagner leurs clients 24 heures sur 24 grâce à des chatbots IA et fournir aux consommateurs des solutions de gestion de patrimoine personnalisées.
Eno, une filiale de la banque américaine Capital One, a lancé un assistant client par SMS dès 2017. Ce service annexe basé sur SMS propose 12 services proactifs, notamment la notification aux clients de soupçons de fraude ou d'augmentation de prix.
(2) Consommation financière
Dans les analyses de rentabilisation, la prévention de la fraude et des cyberattaques est la capacité la plus importante de la technologie de l'intelligence artificielle. Les consommateurs recherchent toujours des banques offrant une haute sécurité pour leurs comptes. Selon les données publiées par les instituts de recherche, la fraude en ligne devrait atteindre environ 48 milliards de dollars en 2023. Les banques préfèrent l’IA, capable d’analyser et de détecter des tendances irrégulières dans les services financiers.
JPMorgan Chase & Co. a mis en œuvre avec succès une application critique d'intelligence artificielle de détection des fraudes pour tous ses titulaires de compte. Chaque fois qu’un client effectue une transaction par carte de crédit, des algorithmes propriétaires basés sur l’IA détectent les schémas de fraude.
(3) Corporate Financing
La technologie de l'intelligence artificielle est le premier choix des entreprises pour prédire et obtenir les risques liés aux prêts. En plus de réduire les risques financiers, la technologie de l’IA réduit également la criminalité financière en introduisant des opérations avancées de détection des fraudes.
Pour éviter la lutte contre le blanchiment d'argent et identifier les mauvais clients, Bank of America utilise la technologie de l'intelligence artificielle dans ses opérations middle et back-end. Les applications basées sur l'IA débloqueront et analyseront les données relatives aux clients grâce à l'apprentissage en profondeur.
Cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle dans le secteur financier
Dans le domaine financier, certaines entreprises utilisent un grand nombre d'applications d'intelligence artificielle de manière pratique pour résoudre leurs problèmes et économiser du temps et de l'argent. Voici quelques exemples concrets d’entreprises tirant parti des applications d’IA pour fonctionner efficacement.
- Les applications dotées d'une technologie d'intelligence artificielle telles que les conseillers financiers virtuels et les chatbots automatiseront les services de support client. Les consommateurs interagissent désormais avec les chatbots pour rechercher les réponses qu’ils souhaitent.
- Les applications basées sur l'IA telles que « Contract Analyzer » détectent la fraude grâce à des anomalies. Si un client demande plusieurs prêts identiques à quelques minutes d’intervalle, l’application d’IA le détectera et le signalera comme suspect.
- L'analyse des données est effectuée par des applications basées sur l'IA telles que la « prédiction du désabonnement ». Cela élimine une grande partie du travail fastidieux des analystes, leur permettant de se concentrer sur les questions importantes. Pendant ce temps, il continue de travailler en arrière-plan pour identifier des problèmes similaires et plus mineurs. De plus, l’application de la technologie de l’intelligence artificielle aide les entreprises à analyser efficacement de grandes quantités de données en temps réel.
- La technologie de l’intelligence artificielle est largement utilisée par le secteur financier pour identifier la solvabilité d’une personne. L'application dotée de la technologie d'intelligence artificielle aidera à éviter les surfacturations ou les sous-facturations lors de l'octroi de prêts en vérifiant en temps réel les cotes de crédit des clients à risque.
Analyse des défis et des solutions auxquelles le secteur Fintech sera confronté en 2022
(1) Violation de données
La priorité absolue des sociétés de services financiers est de protéger leurs données sensibles contre les attaques cybercriminelles. Comparé à d’autres secteurs, le secteur financier est soumis à 300 fois plus de cyberattaques.
Solutions : la mise en œuvre de solutions innovantes, telles que des applications basées sur la technologie de l'IA, garantira que les services financiers garderont une longueur d'avance sur les cybercriminels.
(2) Respecter les règles
Les réglementations et conditions fixées par les ministères pour les services financiers continuent d'augmenter. Les prestataires de services financiers sont obligés de dépenser des sommes importantes pour garantir que leurs opérations sont conformes à toutes ces réglementations. De plus, ils doivent fréquemment modifier leurs systèmes pour suivre l’évolution des réglementations et des normes.
Solution : l'adaptation de la technologie de l'IA aidera les prestataires de services financiers à éviter des coûts importants liés au respect des réglementations changeantes. La technologie de l’IA offre la flexibilité nécessaire aux entreprises pour définir leur propre ensemble de règles.
(3)Attentes des consommateurs
Les consommateurs modernes ont des attentes croissantes à l'égard des prestataires de services financiers tels que les services financiers personnalisés.
Solution : l'introduction de chatbots alimentés par l'intelligence artificielle aidera les entreprises à comprendre les besoins des consommateurs et à fournir exactement les services qu'ils recherchent.
Avantages de l'adoption de l'intelligence artificielle dans le secteur financier
En plus de permettre aux sociétés financières d'automatiser leurs tâches, de détecter la fraude et de fournir des services financiers personnalisés à de précieux consommateurs, la technologie de l'IA offre également un large éventail d'avantages au secteur financier.
La parfaite mise en œuvre de la technologie de l'intelligence artificielle dans les front et middle offices du secteur financier aura un impact positif significatif sur ses opérations. Jetons un coup d’œil à quelques-uns des principaux avantages que les sociétés financières peuvent tirer des applications basées sur l’IA.
- Éliminez la perte de temps liée au travail en double.
- Réduisez considérablement les erreurs humaines grâce à l’automatisation.
- Interaction client de haute qualité, sans friction, 24h/24 et 7j/7.
- Conformité et détection des fraudes.
- Aidez à prévenir la fraude.
- Économisez des coûts et plus encore.
De plus, la technologie de l'intelligence artificielle offre à l'industrie Fintech des solutions uniques pour résoudre tous les problèmes modernes. La capacité d’identifier les modèles et les comportements suspects aide les sociétés financières à fournir efficacement des services financiers sensibles.
L'avenir de la fintech est l'intelligence artificielle
Le secteur financier a connu une croissance significative ces dernières années. Pour résoudre les problèmes modernes et fournir des services plus intelligents à leurs clients, les sociétés financières doivent tirer pleinement parti des technologies innovantes alimentées par l’intelligence artificielle. En offrant un large éventail d’avantages, la technologie de l’IA offre aux sociétés financières la possibilité de réaliser des transactions financières innovantes sans changer les intermédiaires bancaires traditionnels.
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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
