Dix méthodes de découverte des risques liés à l'IA
Au-delà des chatbots ou des recommandations personnalisées, la puissante capacité de l'intelligence artificielle à prédire et éliminer les risques prend de l'ampleur dans les organisations. Alors que les quantités massives de données prolifèrent et que les réglementations se durcissent, les outils traditionnels d’évaluation des risques peinent sous la pression. La technologie de l’intelligence artificielle peut analyser et superviser rapidement la collecte de grandes quantités de données, permettant ainsi d’améliorer les outils d’évaluation des risques sous compression. En utilisant des technologies telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, l’IA peut identifier et prédire les risques potentiels et fournir des recommandations en temps opportun. Personnes
Dans ce contexte, tirer parti des capacités de gestion des risques de l'intelligence artificielle peut garantir la conformité aux réglementations changeantes et répondre de manière proactive aux menaces imprévues. Tirer parti de l’IA pour aborder les complexités de la gestion des risques peut sembler alarmant, mais pour ceux qui souhaitent garder une longueur d’avance dans la course au numérique, intégrer l’IA dans leurs stratégies de risque n’est pas une question de « et si » mais plutôt de « quand ».
Agrégation et nettoyage des données : la première étape
L'efficacité de l'IA dans la découverte des risques commence par la qualité et la quantité des données auxquelles elle a accès. Commencez par agréger les données provenant de différentes sources pour vous assurer qu'elles sont nettoyées et exemptes d'anomalies pour que l'IA puisse les utiliser. Envisagez également de mettre en œuvre un système d’audit des données. Des audits régulièrement programmés peuvent aider à identifier les incohérences ou les redondances dans les données, garantissant ainsi que l'IA fonctionne avec les informations les plus précises et les plus à jour.
Le déploiement du traitement du langage naturel (NLP)
permet à de multiples risques de se cacher à la vue de tous, enfouis dans les mots des documents, des e-mails et des rapports. Les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) analysent, comprennent et dérivent le sens du langage humain, permettant ainsi aux systèmes d'IA d'identifier les risques potentiels dans les données textuelles que les analystes de classification humaine pourraient manquer.
Analyse prédictive pour prédire les risques
L'intelligence artificielle peut prédire les risques futurs en examinant les données historiques et en identifiant des modèles à grande échelle. La validation et le recalibrage continus de ces modèles avec de nouvelles données sont essentiels. À mesure que l’environnement commercial et les facteurs externes changent, garantir que les mises à jour des modèles maintiennent les prévisions précises et pertinentes.
Surveillance et alertes en temps réel
Avec l'intelligence artificielle, la surveillance des risques en temps réel devient une réalité. Vous pouvez configurer votre système pour analyser en permanence diverses sources de données à la recherche de risques potentiels et alerter les parties prenantes lorsque des risques potentiels sont découverts. Cette rapidité et cette rapidité garantissent des délais de réponse rapides, atténuant ou évitant potentiellement les conséquences néfastes.
Augmentez les modèles de risque traditionnels
L'intelligence artificielle peut compléter les méthodes traditionnelles d'évaluation des risques en introduisant de nouvelles variables et des informations basées sur les données. En intégrant des analyses basées sur l'IA aux modèles de risque existants, les organisations peuvent acquérir une compréhension plus complète et dynamique de leur profil de risque.
Visualisez pour une meilleure compréhension
Les données sont plus faciles à comprendre et à exploiter une fois visualisées. Les outils basés sur l'IA peuvent générer des représentations graphiques intuitives des données sur les risques, permettant aux parties prenantes de saisir rapidement les nuances et la gravité potentielles, et contribuant à améliorer la communication entre les parties prenantes et les équipes informatiques.
Apprentissage continu et adaptation
Les outils et les technologies jouent différents rôles dans la gestion des risques, et les systèmes d'IA peuvent apprendre de manière continue et intuitive. En absorbant continuellement de nouvelles données, l’IA adapte et affine sa compréhension du risque, garantissant ainsi que ses capacités de détection des risques restent pointues et pertinentes.
Adoptez les plateformes de gestion des risques basées sur l'IA
Il existe plusieurs plateformes qui exploitent la puissance de l'IA pour découvrir les risques et exploiter l'IA pour identifier, hiérarchiser et même répondre aux risques. L'adoption de ces plateformes peut améliorer considérablement votre stratégie de gestion des risques. De plus, organisez régulièrement des sessions de formation pour votre équipe afin de maximiser son potentiel. Les familiariser avec les capacités et les meilleures pratiques de la plateforme peut garantir une réponse plus cohérente et efficace aux risques identifiés.
IA collaborative : humain + machine
Les meilleurs résultats en matière de découverte des risques proviennent souvent d'une combinaison de l'intuition humaine et de la puissance de calcul de l'IA. Encourager la collaboration entre les outils d’IA et les experts humains peut garantir que les risques identifiés sont à la fois fondés sur les données et contextuels.
Restez informé et informé
Le monde de l'intelligence artificielle évolue rapidement. Pour garantir l’efficacité de votre stratégie de découverte des risques, restez informé des dernières avancées en matière d’intelligence artificielle. Former régulièrement votre équipe et mettre à jour vos outils d'IA peut avoir un impact énorme sur vos résultats en matière de gestion des risques.
Un complément à la découverte traditionnelle des risques : pas un remplacement
L'intelligence artificielle propose une approche transformatrice de la découverte des risques. Il ne s’agit pas seulement de remplacer les méthodes traditionnelles, mais aussi de les améliorer et de les affiner. À mesure que la complexité et l’ampleur des risques continuent d’évoluer, l’intégration de stratégies basées sur l’IA dans la gestion traditionnelle des risques deviendra indispensable, et l’IA prouvera sa valeur pour transformer les menaces potentielles en opportunités de croissance et d’évolution.
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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
