Maison Périphériques technologiques IA L'IA et la technologie cloud facilitent la demande d'assurance-chômage

L'IA et la technologie cloud facilitent la demande d'assurance-chômage

Apr 17, 2023 pm 06:10 PM
人工智能 首席信息官 疫情

Selon une enquête réalisée en 2021 auprès des responsables de l'information au niveau des États américains, l'épidémie a mis en évidence la valeur de la technologie et son importance pour la fourniture de services gouvernementaux et la productivité des employés de l'État. L'enquête a également montré que le principal moteur des gouvernements des États est le besoin de numérisation : « pour offrir aux citoyens une meilleure expérience en ligne ».

L'IA et la technologie cloud facilitent la demande d'assurance-chômage

De nombreux États ont d'énormes problèmes pour traiter les demandes de chômage pendant la pandémie. Les raisons en sont diverses, notamment l'incapacité d'effectuer le travail requis à distance, les anciens systèmes obsolètes incapables de gérer un volume de réclamations sans précédent, les systèmes téléphoniques surchargés, l'incapacité de détecter de grands volumes de demandes frauduleuses et le manque de personnel. et le financement de la mise à niveau du système.

Depuis le début de l'épidémie en 2020, les États ont travaillé dur pour rattraper leur retard et préparer l'avenir, mais cela reste un défi. Un article paru dans un journal du Nevada indiquait que l'État n'avait pas encore terminé le traitement des réclamations d'il y a près d'un an.

Le besoin est urgent car une nouvelle série de demandes de chômage pourrait s’accompagner de craintes d’une aggravation de la récession.

Les États tentent de procéder aux mises à niveau nécessaires, mais le talent et le financement sont souvent des obstacles. Il s’agit d’un défi de taille, car les agences publiques de chômage doivent passer des systèmes existants à de nouveaux modèles alimentés par le cloud et pilotés par des technologies disruptives comme l’intelligence artificielle (IA).

Les systèmes modernes peuvent aider les agences de chômage et d'autres organismes du secteur public en tirant parti des technologies du cloud, de l'intelligence artificielle, de la blockchain et de la gestion des données. Les systèmes basés sur l'IA sont particulièrement importants pour les agences gouvernementales afin de répondre au mieux aux besoins des citoyens, de répondre automatiquement aux questions des utilisateurs en temps réel, de distribuer les chèques plus rapidement et d'identifier les réclamations complexes pour faciliter leur examen humain. Les progrès des logiciels d’intelligence artificielle sont désormais capables de transformer l’expérience de l’assurance-chômage – du dépôt d’une demande au téléchargement hebdomadaire d’une preuve d’emploi actif – quel que soit l’appareil à partir duquel un demandeur se connecte. Ces systèmes de nouvelle génération peuvent également aider les chômeurs à trouver un nouvel emploi. New York a récemment mis en œuvre une nouvelle plateforme d'intelligence artificielle pour créer un réemploi rapide et permettre une planification de carrière à long terme.

Bien que la vraie solution soit de remplacer le système existant par une technologie moderne. Mais il y a aussi des dilemmes à affronter. Certains États peuvent choisir de construire le leur, mais manquent de talent et de temps. Ainsi, certains endroits sont mieux réussis avec des applications commerciales exécutées dans le cloud public, conçues par des personnes expertes dans la conception et la mise en œuvre de solutions publiques de chômage. En fonctionnant nativement dans le cloud, ces systèmes seront pratiquement évolutifs et pourront être gérés lors de futurs événements extrêmes. L'expansion de l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'automatisation dans ces nouveaux systèmes de chômage permettra aux États de mieux gérer les contraintes de main-d'œuvre, d'améliorer l'efficacité ainsi que les services et soutiens aux parties prenantes.

Avant d'aider les gens à trouver un nouvel emploi, le système de chômage mis à jour informera et mettra à jour de manière proactive les demandeurs d'aide pour garantir qu'ils connaissent toujours l'état actuel de leur demande : progrès dans le processus de demande et délais de décision et de paiement. Les systèmes modernes offrent également un haut degré de libre-service, de sorte que les candidats ne peuvent pas uniquement soumettre leur candidature en ligne. Ils peuvent également vérifier l'état de leur réclamation à tout moment et obtenir des réponses à leurs questions via le chat ou d'autres ressources pour éliminer toute confusion et toute inquiétude. Parallèlement, ces systèmes utiliseront l’intelligence artificielle pour identifier les demandes frauduleuses afin de faciliter le traitement des réclamations légitimes et de réduire le gaspillage.

Exploiter les dernières technologies pour proposer un système de chômage moderne, évolutif, réactif et évolutif est désormais possible. Le remplacement du matériel et des logiciels existants par des applications cloud natives modernes basées sur l’IA sera très bénéfique si la société espère éviter l’effondrement du système de perte d’emplois provoqué par la pandémie. Il est rapporté que le Congrès américain a adopté l'« American Rescue Plan Act » de 2021 pour fournir 2 milliards de dollars de fonds de secours « en cas d'épidémie » au ministère du Travail afin d'aider les États à améliorer leurs plans de chômage. La préoccupation est de savoir si une récession plus profonde se produira avant que ces nouveaux plans ne soient mis en œuvre, ce qui exercerait une pression accrue sur les systèmes existants.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Où trouver la courte de la grue à atomide atomique
1 Il y a quelques semaines By DDD

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA 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 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 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 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. 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 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 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 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

See all articles