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Quelles innovations disruptives l'IA générative apportera-t-elle au secteur financier ?
Quelles innovations disruptives l'IA générative apportera-t-elle au secteur financier ?
McKinsey a souligné dans « Today's Technology Reshaping Tomorrow's Finance: Seven Technologies Impacting the Future Pattern of the Global Financial Industry » publié il n'y a pas si longtemps qu'il existe quatre tendances majeures dans la technologie financière qui méritent une attention particulière :
- La technologie est de plus en plus mature et applications Pénétration approfondie, du pilote à l'application à grande échelle
- Des technologies émergentes ont émergé, élargissant la connotation technique et injectant une nouvelle vitalité dans le domaine financier
- Le la superposition de plusieurs technologies exerce un effet multiplicateur et injecte de l'innovation dans la finance Momentum
- Éveil de la protection de la vie privée, sécurité de l'information à valeur ajoutée, devenant un nouveau point de croissance pour la technologie financière.
Sur la base des quatre tendances majeures, McKinsey a identifié sept catégories : l'intelligence artificielle, le cloud computing, le métaverse et la technologie virtuelle complète, la blockchain et le Web3.0, les communications de nouvelle génération, le développement intégré de nouvelle génération et l'architecture de confiance et l’identité numérique. La technologie est répertoriée comme une nouvelle technologie qui va remodeler le futur paysage du secteur financier.
Dans le « Financial Technology Trend Outlook 2023 » publié au début de cette année, il proposait l'IA générative, l'inférence causale, le calcul graphique, la gouvernance de l'éthique technologique, les applications financières distribuées en chaîne, l'informatique confidentielle, l'informatique graphique et technologie numérique virtuelle, apprentissage automatique automatique et mises à niveau des capacités cloud et autres dix principales tendances technologiques.
Explosion de l'IA générative
Bien que les institutions aient des points de vue légèrement différents sur les tendances technologiques, il ne fait aucun doute que la technologie de l'intelligence artificielle est en tête de liste. 2023 est l'année de l'explosion de l'IA générative. Dans le domaine financier, la génération de différents styles de texte, de voix et de vidéo via des instructions, ainsi que la génération de contenu similaire aux cibles d'actifs financiers, constituent l'application la plus élémentaire de l'IA générative dans le monde. domaine financier. Dans la pratique des affaires financières, l'intelligence artificielle générative a une certaine valeur auxiliaire car elle a une certaine nature créative du point de vue du processus et des résultats générés.
Les technologies clés n'existent pas isolément, mais sont entrelacées, intégrées et intégrées les unes aux autres, libérant ainsi une énergie puissante et déclenchant l'innovation de l'industrie. À l'heure actuelle, ces combinaisons technologiques de base ont progressivement approfondi leur application pratique dans les subdivisions financières, et refléteront une plus grande valeur à l'avenir et affecteront le modèle de concurrence sur le marché de la technologie financière et même du secteur financier.
Zhou Ganghui, membre du comité du Parti et vice-président de Xingye Digital Finance, estime que les produits d'IA générative tels que ChatGPT et Wen Xinyiyan sont en fait l'entrée vers un nouveau monde virtuel.
Lu Dayin, directeur de l'information d'Orient Securities et président d'Orient Securities Futures, estime que le marché à terme ne compte que quelques centaines de milliers de clients et a été difficile à mettre à l'échelle, principalement parce que le marché des dérivés de titres et de contrats à terme est assez complexe et la plupart des investisseurs ne peuvent pas le comprendre. La différence entre des concepts complexes tels que les contrats à terme et les options, "L'IA générative peut abaisser le seuil du trading programmé et apporter une croissance explosive à la clientèle
Li Chi est le chef du." laboratoire du Taikang Insurance Artificial Intelligence Research Institute , il s'est montré optimiste quant aux perspectives de l'IA générative et a fait des suggestions sur les orientations de développement futures. Selon lui, l’intelligence artificielle générative semble actuellement être généraliste, mais pour être véritablement appliquée dans des scénarios commerciaux, une formation ciblée est nécessaire.
Comment la technologie financière innove-t-elle ?
Pour le secteur financier, adopter la technologie est devenu un « cours obligatoire ». Depuis son développement, l’intégration approfondie de la finance et de la technologie a non seulement créé des synergies mais a également entraîné des changements. À l’avenir, quels nouveaux changements la technologie financière apportera-t-elle en termes de tendances politiques, d’innovation technologique et de transformation des résultats ? Dans quels scénarios financiers la nouvelle génération de technologies financières sera-t-elle mise en œuvre et apportera-t-elle de nouvelles opportunités d’innovation ?
51CTO a spécialement mis en place un sujet spécial "Innovation en technologie financière" lors de la conférence mondiale sur l'innovation technologique WOT qui se tiendra à Pékin du 16 au 17 juin pour fournir des informations plus approfondies à la majorité des sociétés de technologie financière et des sociétés financières. Personnel de R&D technologique.
À cette époque, des experts techniques seniors dans le domaine de la technologie financière tels que Zhang Wei, directeur technique de la division financière de Zhongguancun Kejin, Li Yifan, responsable de la technologie financière du centre de développement de logiciels ICBC, Li Xin, CTO de Debang Fund Management Co., Ltd., offrira un partage passionnant.
Pour en savoir plus sur les thèmes passionnants de WOT, veuillez cliquer pour lire le texte original ou scanner le code QR ci-dessous pour afficher les détails de l'événement. La période de réduction de 10 % pour la conférence WOT est sur le point de se terminer et il existe désormais de nombreuses réductions pour l'achat de billets.
Zhang Wei se concentrera sur le domaine du crédit à la consommation, partagera et interprétera la valeur d'application et les technologies clés de l'IA conversationnelle dans les services bancaires vidéo à distance, et s'appuiera sur l'innovation technologique pour réaliser l'expansion des activités de services financiers en ligne et l'efficacité des processus. amélioration et mises à niveau de l'expérience client.
Li Yifan utilisera le thème « Exploration et pratique de la plateforme de la Banque industrielle et commerciale de Chine » pour aider le public à comprendre l'expérience pratique des équipes de R&D à grande échelle du secteur financier dans l'amélioration de l'efficacité de la R&D.
Li Xin partagera les dilemmes, les défis et les points de rupture de la transformation numérique des petites et moyennes entreprises financières, et présentera les moyens techniques utilisés dans le processus d'exploration de la transformation numérique, les résultats obtenus, les problèmes rencontrés et les solutions, etc.
La conférence mondiale sur l'innovation technologique WOT est l'un des plus grands sommets technologiques au monde. Elle se tiendra à Pékin du 16 au 17 juin. En plus de l'innovation en matière de technologies financières, il couvre également des sujets techniques d'actualité qui sont à la fois innovants et abordent la valeur et les perspectives de développement, notamment : AIGC, pratique multi-cloud, évolution de l'architecture d'entreprise, infrastructure d'IA, grand front-end, etc. Les étudiants intéressés peuvent scanner le code QR ci-dessous pour s'inscrire.
Read le texte original: Producer Détails | WOT 2023 - Conférence sur l'innovation technologique - 51CTO.com - La technologie rend les rêves réalité - le site Web de technologie informatique de la Chine
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Cet article vous suffit pour en savoir plus sur la conduite autonome et la prédiction de trajectoire !
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La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p
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Avez-vous vraiment maîtrisé la conversion des systèmes de coordonnées ? Des enjeux multi-capteurs indispensables à la conduite autonome
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Le premier article pilote et clé présente principalement plusieurs systèmes de coordonnées couramment utilisés dans la technologie de conduite autonome, et comment compléter la corrélation et la conversion entre eux, et enfin construire un modèle d'environnement unifié. L'objectif ici est de comprendre la conversion du véhicule en corps rigide de caméra (paramètres externes), la conversion de caméra en image (paramètres internes) et la conversion d'image en unité de pixel. La conversion de 3D en 2D aura une distorsion, une traduction, etc. Points clés : Le système de coordonnées du véhicule et le système de coordonnées du corps de la caméra doivent être réécrits : le système de coordonnées planes et le système de coordonnées des pixels Difficulté : la distorsion de l'image doit être prise en compte. La dé-distorsion et l'ajout de distorsion sont compensés sur le plan de l'image. 2. Introduction Il existe quatre systèmes de vision au total : système de coordonnées du plan de pixels (u, v), système de coordonnées d'image (x, y), système de coordonnées de caméra () et système de coordonnées mondiales (). Il existe une relation entre chaque système de coordonnées,
DualBEV : dépassant largement BEVFormer et BEVDet4D, ouvrez le livre !
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.
Le premier modèle mondial de génération de vidéos de scènes de conduite autonomes multi-vues DrivingDiffusion : nouvelles idées pour les données et la simulation BEV
Oct 23, 2023 am 11:13 AM
Quelques réflexions personnelles de l'auteur Dans le domaine de la conduite autonome, avec le développement de sous-tâches/solutions de bout en bout basées sur BEV, les données d'entraînement multi-vues de haute qualité et la construction de scènes de simulation correspondantes sont devenues de plus en plus importantes. En réponse aux problèmes des tâches actuelles, la « haute qualité » peut être divisée en trois aspects : des scénarios à longue traîne dans différentes dimensions : comme les véhicules à courte portée dans les données sur les obstacles et les angles de cap précis lors du découpage des voitures, et les données sur les lignes de voie. . Scènes telles que des courbes avec des courbures différentes ou des rampes/fusions/fusions difficiles à capturer. Celles-ci reposent souvent sur de grandes quantités de données collectées et sur des stratégies complexes d’exploration de données, qui sont coûteuses. Valeur réelle 3D - image hautement cohérente : l'acquisition actuelle des données BEV est souvent affectée par des erreurs d'installation/calibrage du capteur, des cartes de haute précision et l'algorithme de reconstruction lui-même. cela m'a amené à
GSLAM | Une architecture générale et un benchmark
Oct 20, 2023 am 11:37 AM
J'ai soudainement découvert un article vieux de 19 ans GSLAM : A General SLAM Framework and Benchmark open source code : https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Accédez directement au texte intégral et ressentez la qualité de ce travail ~ 1 Technologie SLAM abstraite a remporté de nombreux succès récemment et a attiré de nombreuses entreprises de haute technologie. Cependant, la question de savoir comment s'interfacer avec les algorithmes existants ou émergents pour effectuer efficacement des analyses comparatives en termes de vitesse, de robustesse et de portabilité reste une question. Dans cet article, une nouvelle plateforme SLAM appelée GSLAM est proposée, qui fournit non seulement des capacités d'évaluation, mais fournit également aux chercheurs un moyen utile de développer rapidement leurs propres systèmes SLAM.
'Minecraft' se transforme en une ville IA et les habitants des PNJ jouent comme de vraies personnes
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Veuillez noter que cet homme carré fronça les sourcils, pensant à l'identité des « invités non invités » devant lui. Il s’est avéré qu’elle se trouvait dans une situation dangereuse, et une fois qu’elle s’en est rendu compte, elle a rapidement commencé une recherche mentale pour trouver une stratégie pour résoudre le problème. Finalement, elle a décidé de fuir les lieux, de demander de l'aide le plus rapidement possible et d'agir immédiatement. En même temps, la personne de l'autre côté pensait la même chose qu'elle... Il y avait une telle scène dans "Minecraft" où tous les personnages étaient contrôlés par l'intelligence artificielle. Chacun d’eux a un cadre identitaire unique. Par exemple, la jeune fille mentionnée précédemment est une coursière de 17 ans mais intelligente et courageuse. Ils ont la capacité de se souvenir, de penser et de vivre comme des humains dans cette petite ville de Minecraft. Ce qui les anime est une toute nouvelle,
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Écrit ci-dessus & La compréhension personnelle de l'auteur est que la reconstruction 3D basée sur l'image est une tâche difficile qui implique de déduire la forme 3D d'un objet ou d'une scène à partir d'un ensemble d'images d'entrée. Les méthodes basées sur l’apprentissage ont attiré l’attention pour leur capacité à estimer directement des formes 3D. Cet article de synthèse se concentre sur les techniques de reconstruction 3D de pointe, notamment la génération de nouvelles vues inédites. Un aperçu des développements récents dans les méthodes d'éclaboussure gaussienne est fourni, y compris les types d'entrée, les structures de modèle, les représentations de sortie et les stratégies de formation. Les défis non résolus et les orientations futures sont également discutés. Compte tenu des progrès rapides dans ce domaine et des nombreuses opportunités d’améliorer les méthodes de reconstruction 3D, un examen approfondi de l’algorithme semble crucial. Par conséquent, cette étude fournit un aperçu complet des progrès récents en matière de diffusion gaussienne. (Faites glisser votre pouce vers le haut
