AI+理财咨询，有什么实际应用的案例吗？包含个家庭做资产负债表，利润表，现金流表，家庭风险分析

回答

以下是一些 AI 在理财咨询方面的实际应用案例：

在金融/保险领域，AI 可充当个人金融理财顾问，为用户提供理财建议。
能够进行贷款信息摘要及初始批复。
具备识别并检测欺诈活动风险的能力。
可以对客服中心进行分析及内容洞察。
处理及分析保险理赔。
分析投资者报。

例如，有产品使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升了 520 倍，复杂度降低了 6 倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|七大行业的商业化应用|企业运营：日常办公文档材料撰写整理；营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询；法律文书起草、案例分析、法律条文梳理；人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议；针对学生情况以及兴趣定制化学习内容；论文初稿搭建及论文审核；帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。游戏/媒体：定制化游戏，动态生成NPC互动，自定义剧情，开放式结局；出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营；数字虚拟人直播；游戏平台代码重构；AI自动生成副本。零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析；品牌营销内容撰写及投放；自动化库存管理；自动生成或完成SKU类别选择、数量和价格分配；客户购物趋势分析及洞察。金融/保险：个人金融理财顾问；贷款信息摘要及初始批复；识别并检测欺诈活动风险；客服中心分析及内容洞察；保险理赔处理及分析；投资者报|钛媒体深度|工作|[七大行业的商业化应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I9L3wS10kie2KFki0XDcaJdqnfb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|产品：产品经理如何用ChatGPT|使用GPT，解决性能差和历史数据存档的问题。结果非常的完美，最终的SQL执行时间从4200秒缩短到8秒，效率提升了520倍，复杂度降低了6倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。|夏捞师|工作|[产品：产品经理如何用ChatGPT](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KzFpwfMPviMJPJkFyTVcEEWFneg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

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结合知识库的商业项目, 给我100个ai创业的落地方案

很抱歉，目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考： 1. 开发基于 AI 的智能客服系统，为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销，通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具，帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件，实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统，实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术，应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型，为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台，生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具，进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统，提高物流效率和降低成本。您可以根据自身的资源和优势，进一步细化和拓展这些方向，形成具体的创业方案。

2024-10-18

除了生成式ai还有什么ai

以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型： 1. 监督学习型 AI：使用标记的数据进行训练，以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI：专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI：使用人工神经网络处理复杂模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI：通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。在游戏领域，早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序，而现在由于更快的微处理器和云技术，能够构建大型神经网络，在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来，多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段，推理研发成果将渗透到应用层，特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。

对于 0 基础学习 AI，您可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

2024-10-18