金融分野におけるチャットボットの応用について議論する
顧客とのやり取りから支払いや取引の監視に至るまで、チャットボットは財務管理を次のレベルに引き上げています。
人工知能の開発は多くの分野で有益であることが証明されていますが、高性能の人工知能アプリケーションを実現するにはまだ時間がかかります。人工知能の使用は多くの分野で有益であることが証明されています。そのような分野の 1 つは、人間の相互作用を扱うことです。人間の認知とコミュニケーションをシミュレートするチャットボットは、多くの業界でこの目的のためにますます使用されています。チャットボットが金融サービスで成功し有用であることが証明されていることを考えると、金融サービスでのチャットボットの導入はごく自然なことです。
金融サービスにおけるチャットボット
金融管理および銀行機関でボットによって実行される 5 つの機能を次に示します。
1. 顧客サポートの提供
## 最も一般的なアプリケーション。金融分野または関連分野における #bot の多くは、顧客サポートとエンゲージメントです。チャットボットは、銀行、Apple Bank、Capital One Bank など、多くの企業の顧客関係管理 (CRM) プログラムで一般的な部分になっています。これらは、顧客との対話にチャットボットを使用している多くの金融機関の一部にすぎません。顧客サービスにチャットボットを使用すると、時間に関係なく顧客とのコミュニケーションにタイムリーな応答が得られます。チャットボットは、大量の情報に迅速にアクセスして、顧客の問題に対する正確な解決策を提供することもできます。通常の顧客サービスと比較した場合、このようなチャットボットの全体的な費用対効果を考えると、選択は簡単です。 2. 投資アドバイスを提供する金融サービスの専門家であれば、人間の介入をほとんど必要としない人工知能チャットボット アプリケーションである「ロボアドバイザー」の概念に精通しているでしょう。投資家に投資アドバイスを提供します。パーソナライズされたインタラクティブな方法でユーザーから情報を収集し、増え続ける情報データベースを活用して関連性の高い投資アドバイスを提供します。一部のロボアドバイザーは、ユーザーに代わってユーザーの資産を投資することもできます。 AI アプリケーションは、完全に独立した正確なアドバイスを提供できるほどまだ開発されていませんが、最終的にはそれが可能になるという考えは、突飛なものではありません。 3. 不正取引の防止人々は一般的な行動の傾向や異常を見つけることで不正行為を検出できます。機械学習を活用した人工知能は、人間には検出できない行動パターンや統計パターンの異常を検出します。このアプリケーションはますます一般的になりつつあり、非常に基本的な形式ではありますが、実際に動作しているのを見たことがある人もいるでしょう。さらに、オンライン バンキング ポータルにログインしたとき、または支出パターンが通常から逸脱したときに、銀行から通知が自動的に受信されます。これは、新しいデバイスからオンライン バンキング ポータルへのアクセスなど、特定のイベントに自動的に応答するボットの形式です。 4. 簿記と会計金融サービスにおいて、簿記と会計は重要な側面です。これら 2 つの機能は重要ですが、時間がかかり、日常的なものに見える場合があります。さらに、これらは非常に高い精度で行う必要があり、そうでないと非常に深刻な結果を招く可能性があります。 AI ロボットの信頼性と高度な計算能力は、金融サービス機関や個人がこれらの機能を実行するのに役立ちます。 5. 支払いPayPal は、チャットボットを使用してピアツーピア (P2P) 支払いを実行し、ユーザーがチャット メッセージを通じて支払いできるようにするというコンセプトを実験しました。このアプリケーションにより、ユーザーは支払いがより便利になります。決済における人工知能のもう 1 つの応用例は、音声認識ツールです。このアプリを使用すると、ユーザーは日常言語で音声コマンドを使用して支払いを行うことができます。 金融サービスにおけるチャットボットの使用は、業界に革命を起こす可能性のあるイノベーションの始まりにすぎません。継続的な投資と開発により、AI は金融機関の日常業務を強化するだけでなく、長期戦略の開発と実行にも役立ちます。以上が金融分野におけるチャットボットの応用について議論するの詳細内容です。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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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。

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。

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

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。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
