AI ' 금융에서의 역할 : Eleni Verteouri와의 대화 - 분석 Vidhya

데이터 에피소드와 함께이 선도는 UBS의 주요 AI 전문가이자 이사 인 Eleni Verteouri가 금융 부문에서 AI의 변형 역할을 논의하는 특징입니다. Eleni는 모델 개발 분야에서 10 년이 넘는 경험과 2024 년 Forbes Cyprus 20 명의 기술 상으로 AI의 진화에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 팟 캐스트는 전통적인 수학적 모델에서 최첨단 솔루션으로 AI의 여정을 추적하면서 그녀의 경력을 탐구합니다. 주요 테이크 아웃을 발견하고 Eleni의 인상적인 경력 경로에서 배우십시오.

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Eleni Verteouri와의 주요 토론 지점 :

• 금융 분야의 AI의 진화 : 엄격한 수학적 모델에서 혁신적인 응용 프로그램에 이르기까지.
• 데이터 부족에 대한 생성 AI의 솔루션으로, 과거 데이터에 대한 의존도를 줄입니다.
• 책임있는 AI에 대한 다단계 접근 : 교육, 윤리적 표준 및 신생 기준과의 협력.
• AI의 미래 : 생성 AI, 인공 일반 정보 및 AI의 개인 생활에 대한 통합.
• AI 에이전트 및 인간 감독과 같은 혁신적인 솔루션을 통해 AI, 특히 LLM의 편견을 해결합니다.
• 보다 다양하고 포괄적 인 산업을위한 기술을 통해 기술 분야의 여성을 홍보합니다.

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AI 로의 Eleni의 여정 : 기술 분야에 대한 Eleni의 관심으로 인해 GPU와 분산 컴퓨팅을 탐색하게되었습니다. 그녀의 호기심과 함께 금융의 계산 요구는 그녀를 금융 수학으로 이끌었고, 궁극적으로 스위스 은행과 AI 분야에서의 경력으로 이어졌습니다.

그녀의 정량적 금융 석사 : 엔지니어링 배경을 제작 한 Eleni는 ETH 취리히와 취리히 대학교에서 정량적 금융 석사 학위를 취득하여 수학 기술을 재정적 전문 지식과 결합했습니다. 투자 은행에서의 그녀의 마스터 논문은 그녀의 길을 더욱 강화했다.

AI의 은행 혁신 : Eleni는 기존 모델에서 AI 중심의 개인화, 사용자 중심 프로토 타입 개발 및 위험 평가로 은행의 상당한 전환을 설명합니다.

데이터 부족 해결 : Eleni는 생성 모델이 얇은 데이터 문제에 대한 접근 방식을 혁신하는 방법을 설명하여 과거 데이터 세트에만 의존하지 않는 솔루션을 제공합니다.

AI Tech 리더로서의 Eleni의 역할 : 현재의 역할은 내부 생성 AI 플랫폼 개발, 안전, 보안 및 사용자 친화적 인 데이터 과학 관행의 우선 순위를 정하는 데 중점을 둡니다. 그녀는 또한 개발 지침을 구축하고 학업 파트너십을 촉진하는 것을 강조합니다.

책임있는 AI 초점 : Eleni는 사용자와 개발자 모두에게 교육의 중요성을 강조하고 책임있는 AI 관행에 대한 공개 토론 및 신생 기업과의 전략적 파트너십을 강조합니다.

향후 AI 트렌드 : Eleni는 생성 AI, 인공 일반 정보 및 개인 AI 통합을 통해 비즈니스 관점, 거버넌스 및 워크 플로의 변화를 예상합니다. 안전, 보안 및 지속 가능성은 여전히 ​​중요합니다.

광범위한 AI 채택의 과제 : AI의 혜택과 필요한 기술에 대한 공평한 접근 보장은 강화 된 조정과 의사 소통이 필요한 주요 과제입니다.

AI의 편견 해결 : Eleni는 LLM의 편향 탐지 및 완화의 복잡성에 대해 논의하여 AI 요원의 잠재력과 인간 감독을 강조합니다.

개인 AI 프로젝트 : Eleni는 문서 구문 분석 및 통찰력 생성과 같은 문제를 해결하기 위해 LLM을 활용하는 데 관심을 표명하고 정신 건강 및 신경 다양성 지원에서 AI의 잠재력을 탐구합니다.

개인 및 전문 AI 사용 균형 : Eleni는 AI 도구가 워크 플로에 필수적 인 방법을 공유하여 코딩, 문제 해결 및 브레인 스토밍의 효율성을 높이고 있습니다.

기술 분야의 여성 : Eleni는 기술을 통한 권한 부여의 중요성을 강조하고, 포괄 성을 옹호하고 여성들이 자신의 경력에 ​​대해 자신감 있고 주장하는 것을 장려합니다.

결론:

Eleni Verteouri의 경험은 금융에서 AI의 미래에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 그녀의 업적은 책임있는 AI 개발의 중요성과 다양하고 포괄적 인 기술 산업의 필요성을 강조합니다. AI 및 데이터 과학에 대한보다 통찰력있는 토론을 위해 데이터를 계속 진행하십시오.

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