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2024-2028年内最有可能上市的ai创业项目有哪些

Answer

以下是对 2024 - 2028 年内可能上市的 AI 创业项目的一些分析和预测:

  1. 企业应用的 AI 催化项目有望较快实现,因其更易于部署。
  2. 个人数字娱乐领域通过 AI 技术创造内容的项目预计会有发展。
  3. 自动驾驶和机器人技术的突破可能在 2026 年或 2027 年出现。
  4. 小参数大模型相关的项目,尤其在手机端应用方面,例如苹果等公司专注的方向,对开发者是利好。
  5. 2024 下半年可能会有一批有代表性的 AI 应用跑出来,比如在社交和游戏中的 agent 智能体应用。
  6. 可控核聚变技术相关的项目,由于 AI 对能源的强大需求,可能会加速攻克难题并实现商业化。
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References

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

[title]2024年3月/科技变革与美股投资2024[heading1]IV.美股的趋势投资(未来十年)[heading3]科技发展趋势线为了更加合理的呈现技术发展的时间线,我制作了一个图表来阐述从现在到2035年的科技发展趋势。这张图表分为上下两部分,上半部分代表原子世界,下半部分则是数字世界,横轴表示时间线。我的分析基于个人理解,并预测了各种科技领域的发展顺序和时间节点。首先,企业应用的AI催化将是最快实现的,因为这些应用更易于部署。紧随其后的将是个人数字娱乐领域的发展,例如通过AI技术创造的内容,这将极大地丰富人类的精神生活。接下来,自动驾驶和机器人技术的突破预计将在2026年或2027年到来,这将标志着自动化在我们日常生活中的广泛应用。同时,我体验过的苹果的空间计算设备,如Vision Pro,虽然展现了未来的可能,但其普及还需时间,预计到2028年以后。先进制造技术,如3D打印和一体式冲压技术,已经开始在高端制造领域应用,这些技术通过缩短供应链,预示着生产方式的根本变革。美国的柔性供应链策略和相关法案的实施,将对全球供应链产生重大影响,尤其是对亚洲国家,包括中国。随后,合成生物技术和脑机接口的发展将进一步推进科技界的边界。特别是脑机接口技术,如Neuralink,预计将在治疗疾病和增强人脑功能方面取得重大进展。同时,低轨道通信技术,如Starlink,将实现全球范围内无死角的高速互联网接入。结合脑机接口的新一代沉浸式娱乐体验将诞生,预示着人类将进入一个全新的娱乐时代。在更远的将来,通过AI和先进科技的结合,人类将能够在生物学和物理学方面取得革命性的突破,进入纳米和分子科技时代,实现生命延续和分子级生产。视频:Dr.Kaku在Salt上的分享

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

[title]AI市场与AI产品经理分析——2024是否是AI应用创业的好机会[heading1]第一部分AI市场与AI产品经理[heading2]一、AI市场(分为创业市场和就业市场)[heading3]1、AI创业市场一方面,是行业大佬做出预判,这是一波比移动互联网更大的红利。另一方面,很多观点在碰撞。我个人认同傅盛和朱啸虎两位老总的观点(两位老总在去年这个时候有一些观点碰撞,今年达成了和解),详见《傅盛朱啸虎一年再辩AI大模型一年之变》。个人总结:1)当前OpenAI虽然估值高但还没盈利,是否会成为泡沫是一个可讨论的话题。个人看法:就看GPT5什么时候出来了,大模型创业可能会成为泡沫,但AI应用不会,还是认可这是堪比移动互联网的红利。2)小参数大模型开始盛行,苹果等公司也专注小参数,为了在手机端即可跑模型应用,对开发者是利好。3)2024下半年会有一批有代表性的AI应用跑出来。个人看法:仅针对agent智能体来说的话,个人看好在社交和游戏中的应用,传统游戏如诸神、赛马娘等,带有模拟经营和养成的属性,玩家是上帝视角,但不是真养成,之前的可能性都是预设好的。而agent智能体能实现模拟现实的养成,不同角色在游戏中恋爱结婚生子,每个家庭再养育出不同属性的新角色,此时一个游戏就是一个虚拟世界。有没有一种可能,我们其实就是造物者创作的一个个智能体?再推荐由前PDD与前今夜酒店特价的两位老师主理的《AI炼金术》,新一期播客中也聊到了AI产品与创业,里面几个观点很有意思:1)站在AI很重要的角度,AI创业没有蓝海,都是红海;2)先考虑这个市场有多少肉,再考虑这个市场有多少狼抢;

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

[title]智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命[heading1]03智变- AI加速的行业变革[heading3]3.2 AI浪潮的早期这里特别提到了能源,Coatue预估按照现在的电力基础设施,到2030年全美国的电力供应将没法支撑2500万块数据中心GPUs的消耗,现在才300万块GPUs;电力的产量提升并不如算力提升那么容易,Mark Zuckerberg在最近一次与Dwarkesh的播客对谈中,特别吐槽了这一点,电力供应将成为AI发展的最大瓶颈!科技公司这次肯定等不及传统能源企业的升级了,Sam Altman几乎每次都会表达AI的瓶颈是能源供应,因此他投资了Helion Energy,一个提供小型化核聚变装置的公司,他们已经和微软签订了合约,计划在2028年上线其首个核聚变发电厂,并在一年内达到50兆瓦的发电能力;谷歌投资了TAE Technologies,就连OpenAI自己也投资了Commonwealth Fusion Systems,这两家公司都专注于核聚变技术的商业化。个人感觉,可控核聚变技术的难题很有可能因为AI对能源的强大需求而加速攻克,因为市场看到了超级廉价的能源,还能诱导出那么多以前没有过的需求;创造新的市场是企业家与科技创新的最大动力,这是政府引导的科研创新所不具备的。

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明略科技:2024年中国AI Agent行业研究
以下是关于 2024 年中国 AI Agent 行业的相关研究报告: 2024 年 9 月: 《》 《》 2024 年 8 月: 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 2024 年 5 月: 《》提到 AI Agent 市场处于早期阶段,其商业价值在于提升工作均值、实现行业知识库构建、改变工作流程及生产关系。未来,AI Agent 将作为数字生产力,通过与工作流的结合,成为企业知识资产积累与复用的关键角色,推动技术革命。
2025-02-10
告诉我最新的国际ai资讯(比如从2024年有什么ai被发明了,国际上一共有什么大的ai公司,中国的ai发展的怎么样了(deepseek怎么样))
以下是为您整理的最新国际 AI 资讯: 2024 年 2 月 5 日:百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群,这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 在 Lex Fridman 的播客中,Dylan Patel 和 Nathan Lambert 深入探讨了中国的 DeepSeek AI 模型,特别是 DeepSeekV3 和 DeepSeekR1。Nathan 强调 DeepSeek 是最开放的模型之一,采用 MIT 许可,鼓励商业用途,推动行业走向开源。 2025 年 AI 语音助手研究显示,语音技术是 AI 应用的关键,企业和用户都将受益。2024 年将是语音助手快速发展的时期,技术不断升级,市场竞争加剧,涌现出多种创业公司。未来,AI 语音将成为服务的“万能钥匙”,应用场景广泛,从医疗到教育,推动行业变革与创新。 2024 年 1 月 17 日:随着预训练技术遭遇瓶颈,GPT5 迟迟未能问世,从业者开始从不同角度寻找突破。以 o1 为标志,大模型正式迈入“PostTraining”时代;开源发展迅猛,Llama 3.1 首次击败闭源模型;中国本土大模型 DeepSeek V3,在 GPT4o 发布仅 7 个月后,用 1/10 算力实现了几乎同等水平。同时,大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI 在编程领域爆发,“数字员工”崛起。 李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者,而非主导者,确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景,并提到正在推动的“空间智能”概念,旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为,未来这两者的界限将逐渐模糊,从而带来更大变革。
2025-02-08
2024 AI工具排行榜
以下是 2024 年部分 AI 工具的相关信息: 开发者工具: 23 年 12 月至 24 年 3 月的访问量排行榜中,非大厂的 Top1 公司是 Langchain,其 3 月 PV 为 356 万,单 PV 价值为 56.18 美元。 赛道方面,天花板潜力 TAM 为 120 亿美元,总体趋势平稳增长,月平均增速为 82 万 PV/月,原生产品占比高。 竞争方面,Top1 占 19%,Top3 占 54%,马太效应弱,网络效应强,大厂已入局,技术门槛中。 教育工具: 23 年 12 月至 24 年 3 月的访问量排行榜中,非大厂的 Top1 公司是 Quizlet,其 3 月 PV 为 1.3 亿。 赛道方面,天花板潜力 TAM 约为 30 亿,总体趋势快速增长,月平均增速为 1793 万 PV/月,原生产品占比低。 竞争方面,Top1 占 45%,Top3 占 76%,马太效应弱,网络效应弱,大厂未入局,技术门槛中。 此外,在展望 2025 时,AI 行业的创新机会方面,2024 年 9 月 OpenAI 发布了新一代语言模型 o1,业界推测其采用了全新的训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强了推理能力,可能借鉴了下围棋的 AlphaGo Zero 的技术思路。
2025-01-26
2024年视频换脸技术
2024 年视频换脸技术面临一些挑战和发展趋势: 挑战方面: 可控性和一致性存在挑战,如人脸转动中保持观感不变形、多个生成片段保持人物一致性、遵循生成指令等,目前视频生成的体感仍需改进,需要底层模型的进步。 成本较高,生成一段 5 秒视频的成本最低约为 1 元人民币,限制了 C 端玩法和大规模应用。 发展趋势: 原生多模态成为 AI 架构的主流选择,从 OpenAI 的 GPT4V 到 Anthropic 的 Claude3V 和 xAI 的 Grok1.5V 等,行业正从简单的模态叠加向真正的多模态融合迈进。原生多模态模型采用统一的编码器解码器架构,在预训练阶段完成多模态信息的深度融合,提升了模型的理解能力,实现了模态间的无缝转换和互补增强,能够处理更复杂的任务。 自 2023 年末开始,Runway、Pika、Meta、Google 等不断推出视频生成/编辑工具,2024 年是 AI 视频技术逐渐成熟并开始商用的一年,下半年或 2025 年可能会看到 AI3D 技术的突破。抖音的成功证明音频、视频加入泛社交/娱乐产品会带来质的飞跃,AI 陪聊赛道中视频、音频技术的加入也将带来内容生产和社交方式的质变。
2025-01-24
2024大模型典型应用案例集
以下是 2024 大模型的一些典型应用案例及相关信息: 《2024 大模型典型示范应用案例集》汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在教育、医疗、金融、政务等多个行业和领域的应用。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。 在智能终端行业,中国超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 整体来看,在主流大模型厂商中,百度表现突出,拿下最关键的中标项目数量、中标金额两项第一。截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%,其增长主要由互联网、教育、金融等行业对模型训练和推理的高需求带动。 企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。 相关报告: 《信达证券:AI 行业设计领域专题报告:Adobe AI 功能覆盖全面,Canva、美图等力争上游》 《中国信通院:大模型基准测试体系研究报告(2024 年)》 《埃森哲:人工智能行业:2024 在生成式人工智能时代重塑工作、劳动力和员工》 此外,还有一些相关活动,如: 2024 年是国内大模型技术加速落地的关键年份,各大厂商如百度、阿里、字节等在 AI 大模型领域展开激烈竞争。百度凭借 40 个中标项目和 2.74 亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业,百度文心大模型的应用广泛,表现亮眼。 🏮「非遗贺春」魔多蛇年春节 AI 模型创作大赛,大赛时间 2024 年 12 月 24 日2025 年 1 月 15 日。大赛奖池【¥12000】现金奖励+官方高含金量荣誉证书+会员与算力激励+流量激励。双赛道同时开启,赛道一【春节】+赛道二【爱非遗 AI 传承】。本次活动由浙江省非遗保护中心(浙江省非遗馆)指导×浙江省非遗保护基金会主办×魔多 AI 联合承办,由提供社区传播支持。
2025-01-16
2024年人工智能指数报告 下载
以下是为您提供的 2024 年人工智能指数报告的相关下载信息: 1. 《》由微软和领英联合发布,揭示了人工智能(AI)在工作场所的快速增长和深远影响。 2. 可在知识星球下载的报告: 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 3. 《》数据处理应从模型为中心转向数据为中心,并强调向量数据库在提升模型服务能力中的核心作用。 4. 斯坦福大学发布的基础模型透明度指数相关报告:在上一届 SOAI 发布后不久,斯坦福大学发布了其首个基础模型透明度指数,模型开发者的平均得分为 37 分。在团队的中期更新中,这一分数攀升至 58 分。2024 年 5 月,该指数的最新一期基于 100 项指标,评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度,这些指标涵盖“上游”因素数据、劳动力、计算、围绕能力和风险的“模型级”因素、围绕分布的“下游”标准以及社会影响。计算和使用政策的评分出现了最强劲的改善,而“上游”评分仍然疲弱。 5. 《2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”》报告链接:
2025-01-11
快速学习AI的话最推荐哪个视频教程
以下是为您推荐的两个有助于快速学习 AI 的视频教程: 1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili (https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893) 。此视频由(https://space.bilibili.com/523995133)(女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,干货满满,对新手友好,能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili (https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1) 。这是某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,推荐的链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2025-02-20
Ai工具英文不熟悉,怎么提升自己,快速掌握,可替代的中文ai工具推荐
如果您对 AI 工具的英文不熟悉,想要快速掌握并寻找可替代的中文 AI 工具,以下是一些建议和推荐: 提升英语能力以更好地掌握 AI 工具: 多进行英语阅读,包括 AI 相关的文章和文档。 参加英语培训课程或学习在线教程。 中文 AI 工具推荐: 秘塔写作猫(https://xiezuocat.com/):是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作(https://ibiling.cn/):是智能写作助手,能应对多种写作需求,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作(https://effidit.qq.com/):由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,能提升写作效率和创作体验。 此外,使用 AI 学习一门外语可以通过以下方法和工具: 方法: 利用语言学习应用,根据个性化体验和进度调整练习内容。 借助 AI 对话助手模拟对话练习,提高交流能力。 工具: 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择语言,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术提供个性化课程和练习,注重实际交流技能。注册账户,选择课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析进度提供练习和反馈。注册并选择语言,使用多种练习模式学习。 AI 对话助手: ChatGPT:可模拟对话练习,询问语法、词汇等问题,模拟交流场景。在聊天界面选择目标语言进行对话。 Google Assistant:支持多种语言,可进行日常对话和词汇学习。设置目标语言,通过语音或文本输入互动。 另外,Trae Win+Mac 版已全量上线,标配 Claude3.5sonnet 模型免费不限量,编辑器所有功能原生支持中文,是一款对中文用户友好的 AI 编程工具。
2025-02-19
如何用Ai工具做好产品营销,适合新媒体运营
使用 AI 工具做好产品营销,适合新媒体运营,可参考以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:让 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:依靠 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:利用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 在电子商务领域,AI 工具已成为重要助力。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具能帮助品牌创建吸引人的产品照片。除产品照片外,AdCreative、Pencil 可制作营销材料,Frase 或 Writesonic 能编写 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及营销材料。
2025-02-19
AI在强业务规则的公文写作场景可以如何应用?
在强业务规则的公文写作场景中,AI 可以通过以下方式应用: 1. 先梳理传统公文写作工作流,包括选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等环节。 2. 在资料搜集环节,可以使用 AI 搜索工具辅助,提高搜集效率和准确性。 3. 在写作环节,可引入如 Claude 等工具辅助创作。 4. 对于公文润色,AI 能够在保留文章结构和准确性的基础上,提升公文质量。 5. 例如“学习强国公文助手”,可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写等。 需要注意的是,在引入 AI 之前要先理清传统工作流,明确每个环节的因果逻辑和输入输出关系,以业务逻辑为先,让 AI 为更高效地达成业务目标服务。
2025-02-19
AI在垂直领域的应用
AI 在垂直领域有广泛的应用,以下为您详细介绍: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题,解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 在 2024 年,AI 在以下领域有新的应用与发展趋势: 1. 机器人研究:苹果 Vision Pro 成为必备工具,用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 医学:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 生成高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据。 3. 企业自动化:新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决传统机器人流程自动化的限制,提高工作流理解准确率和完成率。 在电子商务领域,AI 工具已被广泛整合,如 Flair、Booth 和 Bloom 帮助品牌创建产品照片,AdCreative、Pencil 制作营销材料,Frase 或 Writesonic 编写产品描述,未来有望通过简单描述创建完整电商商店及营销材料。
2025-02-19
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
目前金融方向的AI创业项目有哪些
金融领域的AI创业项目主要集中在以下几个方向: 1. 智能投顾:利用机器学习和算法为个人投资者提供自动化的资产管理和投资建议。 2. 风险管理:通过大数据分析和预测模型帮助金融机构评估和管理信贷风险、市场风险等。 3. 欺诈检测:运用AI技术来识别和预防金融交易中的欺诈行为。 4. 个性化推荐:通过分析客户数据,为金融产品提供个性化推荐。 5. 智能客服:使用自然语言处理和机器学习技术来提供24小时的自动化客户服务。 6. 量化交易:开发算法交易系统,利用历史数据来预测市场趋势并自动化交易。 7. 金融监管技术(RegTech):帮助监管机构和金融机构遵守法规,提高合规性。 8. 区块链技术:在金融交易中提供透明度和安全性。 9. 金融知识库:构建专业的金融知识库,提供金融名词解释、市场评论、数据分析和新闻理解等服务。 10. 金融数据服务:提供金融数据的收集、处理、分析和可视化服务。 根据搜索得到的结果,以下是一些具体的AI创业项目案例: 有连云:致力于帮助客户解决以sales and marketing为主导的应用场景问题,提供金融AIGC服务。 深擎科技:作为内容科技与智能营销服务商,提供从内容生产、加工、分发到触达运营全流程的解决方案。 飞笛科技:财经AIGC生成和分发平台,运用大数据引擎和AI技术赋能金融机构。 摸象科技:提供AI+金融数字员工解决方案,专注于零售金融方向的垂直模型。 这些项目展示了AI技术在金融领域的多样化应用,从提升金融服务效率到增强风险管理能力,再到改善客户体验,AI创业项目正推动金融行业的创新和发展。
2024-04-22