Peluang dan cabaran aplikasi kecerdasan buatan dalam teknologi kewangan
Kecerdasan buatan kini telah digunakan secara meluas dalam analisis dan pengurusan data dalam bidang kewangan. AI memainkan peranan penting dalam membuat keputusan pemberian pinjaman, menyediakan sokongan pelanggan, mencegah penipuan, meramal kredit, menilai risiko dan banyak lagi. Banyak syarikat fintech moden menyedari kelebihan AI dan berminat untuk memanfaatkan teknologi AI untuk meningkatkan kecekapan mereka.
Dalam sektor perkhidmatan kewangan, tahap automasi proses dan aktiviti transformasi digital semakin meningkat. Teknologi kecerdasan buatan berkembang pesat dalam industri kewangan global. Menurut data industri, pakar meramalkan bahawa saiz pasaran global bagi kecerdasan buatan dalam teknologi kewangan akan mencecah AS$26.67 bilion.
Berikut memperkenalkan peluang dan cabaran teknologi kecerdasan buatan dalam industri teknologi kewangan.
Jenis Kepintaran Buatan dalam Industri Kewangan
Teknologi AI jauh lebih cekap dalam mengenal pasti corak dalam data berbanding manusia. Inilah sebabnya mengapa syarikat kewangan lebih suka aplikasi yang dikuasakan oleh teknologi kecerdasan buatan. Terdapat dua jenis kecerdasan buatan yang popular dalam industri kewangan:
(1) Kepintaran buatan yang lemah
Kecerdasan buatan yang lemah, juga dikenali sebagai sistem kecerdasan buatan sempit, dikhususkan untuk melengkapkan khusus tugasan atau menyelesaikan masalah tertentu. Teknologi AI dikawal oleh satu set peraturan dan ia menyediakan pekerjaan yang terbaik tanpa melampaui peraturan. Pembantu Siri Apple ialah contoh terbaik kecerdasan buatan yang lemah.
(2) Kepintaran buatan yang kuat
Kepintaran buatan yang kuat juga dipanggil sistem kecerdasan buatan yang lengkap. Seperti namanya, ia direka untuk mempunyai janji yang lebih besar daripada kecerdasan buatan yang lemah. Aplikasi yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan penuh mempunyai kuasa dan fungsi yang sangat besar. Ia juga mempunyai pemahaman dan kesedaran. Oleh itu, ramai orang umumnya percaya bahawa keseluruhan sistem kecerdasan buatan meniru otak manusia.
Aplikasi Kepintaran Buatan dalam Perkhidmatan Kewangan
Algoritma berdasarkan kecerdasan buatan sedang dilaksanakan dalam perkhidmatan kewangan dalam hampir semua industri kewangan. Berikut ialah beberapa senario aplikasi utama kecerdasan buatan dalam perkhidmatan kewangan:
(1) Kewangan Peribadi
Pengguna moden lebih suka kebebasan kewangan dan berusaha untuk mencapainya dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan kesihatan kewangan anda sendiri. Inilah sebabnya mengapa syarikat kewangan dipaksa untuk melaksanakan kecerdasan buatan dalam kewangan peribadi. Perniagaan lebih suka menyokong pelanggan sepanjang masa melalui chatbot AI dan menyediakan penyelesaian pengurusan kekayaan yang diperibadikan kepada pengguna.
Eno, anak syarikat Capital One Bank yang berpangkalan di AS, melancarkan pembantu berasaskan SMS kepada pelanggan seawal 2017. Perkhidmatan sampingan berasaskan SMS ini menawarkan 12 perkhidmatan proaktif, termasuk memberitahu pelanggan tentang penipuan yang disyaki atau kenaikan harga.
(2) Penggunaan kewangan
Dalam kes perniagaan, mencegah penipuan dan serangan siber ialah keupayaan terpenting teknologi kecerdasan buatan. Pengguna sentiasa mencari bank yang menawarkan keselamatan tinggi untuk akaun mereka. Menurut data yang dikeluarkan oleh institusi penyelidikan, kira-kira AS$48 bilion penipuan dalam talian dijangka berlaku pada 2023. Bank lebih suka AI yang mempunyai keupayaan untuk menganalisis dan mencari corak yang tidak teratur dalam perkhidmatan kewangan.
JPMorgan Chase & Co. telah berjaya melaksanakan aplikasi kecerdasan buatan pengesanan penipuan kritikal untuk semua pemegang akaunnya. Setiap kali pelanggan membuat transaksi kad kredit, algoritma proprietari dikuasakan AI mengesan corak penipuan.
(3) Pembiayaan Korporat
Teknologi kecerdasan buatan ialah pilihan pertama untuk syarikat meramal dan mendapatkan risiko pinjaman. Selain mengurangkan risiko kewangan, teknologi AI juga mengurangkan jenayah kewangan dengan memperkenalkan operasi pengesanan penipuan lanjutan.
Untuk mengelakkan pengubahan wang haram dan mengenal pasti pelanggan yang tidak baik, Bank of America menggunakan teknologi kecerdasan buatan dalam operasi pertengahan dan bahagian belakangnya. Aplikasi dipacu AI akan membuka kunci dan menganalisis data berkaitan pelanggan melalui pembelajaran mendalam.
Kes penggunaan sebenar kecerdasan buatan dalam industri kewangan
Dalam bidang kewangan, sesetengah perusahaan menggunakan sejumlah besar aplikasi kecerdasan buatan secara praktikal untuk menyelesaikan masalah mereka dan menjimatkan masa dan wang. Berikut ialah beberapa contoh sebenar syarikat yang menggunakan aplikasi kecerdasan buatan untuk beroperasi dengan berkesan.
- Apl dengan teknologi kecerdasan buatan seperti penasihat kewangan maya dan chatbot akan mengautomasikan perkhidmatan sokongan pelanggan. Pengguna kini berinteraksi dengan chatbots untuk mencari jawapan yang mereka inginkan.
- Aplikasi berkuasa AI seperti Penganalisis Kontrak mengesan penipuan melalui anomali. Jika pelanggan memohon berbilang pinjaman yang sama dalam beberapa minit antara satu sama lain, aplikasi AI akan mengesannya dan membenderakannya sebagai mencurigakan.
- Analisis data dilakukan oleh aplikasi dipacu AI seperti "ramalan churn". Ia menghapuskan banyak kerja yang membosankan untuk penganalisis, membolehkan mereka memberi tumpuan kepada isu-isu penting. Sementara itu, ia terus bekerja di latar belakang untuk mengenal pasti isu yang serupa dan lebih kecil. Selain itu, aplikasi teknologi kecerdasan buatan membantu perusahaan menganalisis sejumlah besar data dengan cekap dalam masa nyata.
- Teknologi kecerdasan buatan digunakan secara meluas oleh sektor kewangan untuk mengenal pasti kelayakan kredit seseorang. Aplikasi dengan teknologi kecerdasan buatan akan membantu mengelakkan caj berlebihan atau kurang caj semasa memberikan pinjaman dengan menyemak skor kredit pelanggan berisiko dalam masa nyata.
Analisis cabaran dan penyelesaian yang dihadapi industri fintech pada 2022
(1) Pelanggaran data
Keutamaan utama syarikat perkhidmatan kewangan adalah untuk melindungi data sensitif mereka daripada Diserang oleh jenayah siber. Berbanding dengan industri lain, industri kewangan tertakluk kepada 300 kali lebih banyak serangan siber.
Penyelesaian: Melaksanakan penyelesaian inovatif, seperti aplikasi yang dikuasakan oleh teknologi kecerdasan buatan, akan memastikan perkhidmatan kewangan berada di hadapan penjenayah siber.
(2) Mematuhi peraturan
Peraturan dan terma yang ditetapkan oleh jabatan kerajaan untuk perkhidmatan kewangan terus meningkat. Penyedia perkhidmatan kewangan terpaksa membelanjakan sejumlah besar wang untuk memastikan operasi mereka mematuhi semua peraturan ini. Selain itu, mereka perlu kerap menukar sistem mereka untuk mengikuti perkembangan peraturan dan piawaian.
Penyelesaian: Penyesuaian teknologi AI akan membantu penyedia perkhidmatan kewangan mengelakkan kos yang ketara apabila mematuhi peraturan yang berubah-ubah. Teknologi AI menyediakan fleksibiliti yang diperlukan untuk perniagaan menentukan set peraturan mereka sendiri.
(3) Jangkaan pengguna
Pengguna moden mempunyai jangkaan yang semakin meningkat untuk penyedia perkhidmatan kewangan seperti perkhidmatan kewangan yang diperibadikan.
Penyelesaian: Memperkenalkan chatbot yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan akan membantu perniagaan memahami keperluan pengguna dan menyediakan perkhidmatan tepat yang mereka cari.
Faedah Mengguna pakai Kepintaran Buatan dalam Industri Kewangan
Selain membolehkan syarikat kewangan mengautomasikan tugas, mengesan penipuan dan menyediakan perkhidmatan kewangan yang diperibadikan kepada pengguna yang berharga, teknologi AI juga Menawarkan rangkaian yang luas faedah kepada industri kewangan.
Pelaksanaan teknologi kecerdasan buatan yang sempurna di pejabat hadapan dan tengah sektor kewangan akan memberi kesan positif yang ketara ke atas operasinya. Mari kita lihat beberapa faedah utama yang boleh diperoleh oleh syarikat kewangan daripada aplikasi dipacu AI.
- Hapuskan pembaziran masa pada kerja pendua.
- Mengurangkan kesilapan manusia dengan ketara melalui automasi.
- Berkualiti tinggi, tanpa geseran, interaksi pelanggan 24/7.
- Pematuhan dan pengesanan penipuan.
- Bantu mencegah penipuan.
- Menjimatkan kos, dsb.
Selain itu, teknologi kecerdasan buatan menyediakan industri fintech dengan penyelesaian unik untuk menyelesaikan semua masalah moden. Keupayaan untuk mengenal pasti corak dan tingkah laku yang mencurigakan membantu syarikat kewangan menyampaikan perkhidmatan kewangan yang sensitif dengan berkesan.
Masa depan fintech ialah kecerdasan buatan
Sektor kewangan telah mengalami pertumbuhan yang ketara sejak beberapa tahun lalu. Untuk menyelesaikan masalah moden dan menyediakan perkhidmatan yang lebih bijak kepada pelanggan, syarikat kewangan perlu memanfaatkan sepenuhnya teknologi inovatif yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan. Dengan menawarkan pelbagai manfaat, teknologi AI menawarkan syarikat kewangan potensi untuk menjalankan transaksi kewangan yang inovatif tanpa mengubah pengantara perbankan tradisional.
Atas ialah kandungan terperinci Peluang dan cabaran aplikasi kecerdasan buatan dalam teknologi kewangan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
