金融テクノロジーにおける人工知能アプリケーションの機会と課題
人工知能は現在、金融分野のデータ分析と管理に広く使用されています。 AI は、融資の意思決定、顧客サポートの提供、詐欺の防止、信用の予測、リスクの評価などにおいて重要な役割を果たします。現代のフィンテック企業の多くは AI の利点を認識しており、効率を向上させるために AI テクノロジーを活用することに熱心です。
金融サービス部門では、プロセスの自動化とデジタル変革活動のレベルが高まっています。人工知能技術は世界の金融業界で急速に発展しています。業界データによると、専門家は金融テクノロジーにおける人工知能の世界市場規模が266億7,000万米ドルに達すると予測しています。
以下では、金融テクノロジー業界における人工知能テクノロジーの機会と課題を紹介します。
金融業界における人工知能の種類
人工知能テクノロジーは、データのパターンを識別する点で人間よりもはるかに効率的です。これが、金融企業が人工知能テクノロジーを活用したアプリケーションを好む理由です。金融業界で人気のある人工知能には 2 つのタイプがあります。
(1) 弱い人工知能
弱い人工知能 (狭い人工知能システムとも呼ばれる) は、完全な機能を実現するために特別に設計されています。特定のタスク: 特定の問題を解決すること。人工知能テクノロジーは一連のルールによって管理されており、ルールを逸脱することなく可能な限り最高の仕事を提供します。 Apple の Siri アシスタントは、弱い人工知能の最良の例です。
(2)強い人工知能
強い人工知能は、完全な人工知能システムとも呼ばれます。名前が示すように、弱い人工知能よりも大きな期待が持てるように設計されています。完全な人工知能を活用したアプリケーションは、計り知れないパワーと機能を備えています。理解と認識もあります。したがって、多くの人は一般に、人工知能システム全体が人間の脳を模倣していると信じています。
金融サービスにおける人工知能の応用
人工知能に基づくアルゴリズムは、ほぼすべての金融業界の金融サービスに導入されています。金融サービスにおける人工知能の主要な応用シナリオをいくつか示します:
(1) 個人金融
現代の消費者は経済的自立を好み、人工知能テクノロジーを採用することで経済的自立を向上させようとしています。自分自身の経済的健康を管理するために。これが、金融会社が個人金融に人工知能を導入することを余儀なくされている理由です。企業は、AI チャットボットを通じて 24 時間顧客をサポートし、消費者にパーソナライズされた資産管理ソリューションを提供することを好みます。
米国に本拠を置く Capital One Bank の子会社である Eno は、2017 年に顧客向けの SMS ベースのアシスタントを開始しました。この SMS ベースの補助サービスは、詐欺や値上げの疑いがある場合の顧客への通知など、12 の予防的なサービスを提供します。
(2) 金融消費
ビジネスの場合、詐欺やサイバー攻撃の防止は人工知能テクノロジーの最も重要な機能です。消費者は常に自分の口座に高いセキュリティを提供する銀行を探しています。研究機関が発表したデータによると、2023 年には約 480 億米ドルのオンライン詐欺が発生すると予想されています。銀行は、金融サービスの不規則なパターンを分析して発見する機能を備えた AI を好みます。
JPモルガン・チェース・アンド・カンパニーは、すべての口座保有者向けに主要な不正検出人工知能アプリケーションの実装に成功しました。顧客がクレジット カード取引を行うたびに、AI を活用した独自のアルゴリズムが詐欺のパターンを検出します。
(3) 企業融資
人工知能テクノロジーは、企業が融資リスクを予測して取得するための最初の選択肢です。 AI テクノロジーは、金融リスクを軽減するだけでなく、高度な不正検出オペレーションを導入することで金融犯罪も削減します。
マネーロンダリング対策を回避し、悪質な顧客を特定するために、バンク・オブ・アメリカはミドルエンドおよびバックエンド業務に人工知能テクノロジーを使用しています。 AI 駆動のアプリケーションは、ディープラーニングを通じて顧客関連データのロックを解除し、分析します。
金融業界における人工知能の実際の使用例
金融分野では、一部の企業は問題を解決し、時間とコストを節約するために、実際的な方法で多数の人工知能アプリケーションを使用しています。ここでは、人工知能アプリケーションを使用して効果的に運営している企業の実例をいくつか紹介します。
- 仮想ファイナンシャル アドバイザーやチャットボットなどの人工知能テクノロジーを備えたアプリは、顧客サポート サービスを自動化します。消費者は現在、チャットボットと対話して、必要な答えを探しています。
- 「Contract Analyzer」などの AI を活用したアプリケーションは、異常を通じて不正行為を検出します。顧客が数分以内に複数の同一のローンを申請すると、AI アプリケーションがそれを検出し、疑わしいものとしてフラグを立てます。
- データ分析は、「チャーン予測」などの AI 主導のアプリケーションによって実行されます。これにより、アナリストは退屈な作業の多くが不要になり、重要な問題に集中できるようになります。その間、同様の小規模な問題を特定するためにバックグラウンドで作業を続けます。さらに、人工知能テクノロジーの応用により、企業は大量のデータをリアルタイムで効率的に分析できます。
- 人工知能テクノロジーは、誰かの信用度を特定するために金融業界で広く使用されています。人工知能技術を搭載したアプリは、リスクにさらされている顧客の信用スコアをリアルタイムでチェックすることで、ローン実行時の過大請求や過小請求を回避するのに役立ちます。
2022 年にフィンテック業界が直面する課題と解決策の分析
(1) データ侵害
金融サービス企業の最優先事項は機密データを保護することですサイバー犯罪による攻撃から。他の業界と比較して、金融業界は 300 倍のサイバー攻撃にさらされています。
ソリューション: 人工知能テクノロジーを活用したアプリケーションなどの革新的なソリューションを実装することで、金融サービスがサイバー犯罪者よりも先を行くことができます。
(2) ルールの遵守
金融サービスに関して政府部門が定める規制や条件は増え続けています。金融サービスプロバイダーは、業務をこれらすべての規制に確実に準拠させるために多額の費用を費やすことを余儀なくされています。さらに、進化する規制や標準に対応するために、システムを頻繁に変更する必要があります。
解決策: AI テクノロジーを適応させることで、金融サービス プロバイダーは変化する規制に準拠する際の多大なコストを回避できます。 AI テクノロジーは、企業が独自のルールを定義するために必要な柔軟性を提供します。
(3)消費者の期待
現代の消費者は、パーソナライズされた金融サービスなどの金融サービスプロバイダーに対する期待を高めています。
解決策: 人工知能を活用したチャットボットを導入すると、企業は消費者のニーズを理解し、消費者が求めている正確なサービスを提供できるようになります。
金融業界で人工知能を導入するメリット
金融会社がタスクを自動化し、不正行為を検出し、貴重な消費者にパーソナライズされた金融サービスを提供できるようにすることに加えて、人工知能テクノロジーは、幅広いサービスも提供します。金融業界にさまざまなメリットをもたらします。
金融部門のフロントオフィスとミドルオフィスに人工知能テクノロジーを完璧に導入することは、その業務に大きなプラスの影響を与えるでしょう。金融企業が AI 主導のアプリケーションから得られる主な利点をいくつか見てみましょう。
- 重複した作業による時間の無駄を排除します。
- 自動化により人的エラーを大幅に削減します。
- 高品質、スムーズな 24 時間年中無休の顧客対応。
- コンプライアンスと不正行為の検出。
- 詐欺の防止にご協力ください。
- コストの節約など
さらに、人工知能テクノロジーは、現代のすべての問題を解決する独自のソリューションをフィンテック業界に提供します。パターンと不審な動作を特定する機能により、金融会社は機密性の高い金融サービスを効果的に提供できます。
フィンテックの未来は人工知能です
金融セクターは、過去数年間で大幅な成長を遂げてきました。現代の問題を解決し、よりスマートなサービスを顧客に提供するために、金融会社は人工知能を活用した革新的なテクノロジーを最大限に活用する必要があります。 AI テクノロジーは幅広いメリットを提供することで、従来の銀行仲介業者を変更することなく革新的な金融取引を実行できる可能性を金融会社に提供します。
以上が金融テクノロジーにおける人工知能アプリケーションの機会と課題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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