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AI+金融行业的具体落地产品有哪些

回答

以下是一些 AI 在金融行业的具体落地产品：

  1. 个人金融理财顾问：为个人提供理财规划和建议。
  2. 贷款信息摘要及初始批复：处理贷款相关的信息和初步审批。
  3. 识别并检测欺诈活动风险：防范金融欺诈行为。
  4. 客服中心分析及内容洞察：优化客服服务和了解客户需求。
  5. 保险理赔处理及分析：提高保险理赔的效率和准确性。
  6. 投资者报：为投资者提供相关信息和分析。
  7. 摩根大通用 AI 创建金融模型：通过处理大量数据集等完善经济和货币预测，为政策选择提供信息。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

AI 产品案例严选

|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|

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|工作流：成为生产力工具|介绍了自己平时是怎么用ChatGPT帮助成为生产力工具的|进击的盖茨比|工作|[工作流：成为生产力工具](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VuhJwClKBiY3Dyk98yWcSdeNnlb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31|<br>|金融：摩根大通用AI创建金融模型|通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量，人工智能可以完善经济和货币预测。中央银行和政府将从对通胀、国内生产总值增长和失业率等指标的更准确预测中受益。这些增强的模型可以为政策选择提供信息，改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。|摩根大通|工作|[金融：摩根大通能否凭借AI突出重围？](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CbcfwHdyciJTWSkueeQcWFkwnbd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|工作：人类和AI协作效率探讨|使用AI的被测试者比没有使用AI的被测试者平均多完成了12.2%的任务，完成任务的速度提高了25.1%，并且产生的结果质量提高了40%。||工作|[工作：人类和AI协作效率探讨](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JendwV98qiYBhak3fodcoYITnBe)||2023/11/09|

其他人在问
我有一个文档字数可能比较多，我希望ai能基于这个文档内容对我的问题进行回答，目前市面上能实现这一功能比较好的工具有哪些？
目前市面上能实现基于文档内容回答问题这一功能较好的工具包括： 1. 飞书：通过企业搜一搜或者自定义问答，智能伙伴可以基于用户有权限的文档内容回答用户提问。 2. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 3. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 4. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 5. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 6. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 7. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 8. Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 9. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，通过聊天形式完成用户需求。 10. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，可自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 11. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 较受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-10-18
是否有AI生成简历的功能
有许多 AI 工具可以帮助您生成简历，以下为您列举一些： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，您还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 。 以上工具都能助您快速、高效地创建出专业的简历，您可根据自身需要选择最适合的工具。希望上述回答对您有所帮助！ 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-18
如何使用AI协助短视频文案生成？
以下是使用 AI 协助短视频文案生成的方法： 1. 利用 ChatGPT 生成短视频选题文案：表明身份，描述需求，提出回答要求，可参考美妆行业的例子。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案：将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成。 3. 生成虚拟数字人短视频： 第一步：打开网站（需科学上网），如 https://studio.did.com/editor 。 第二步：在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音，然后点击右上角的 Create Video ，等待生成。 生成好数字人视频后，结合产品做讲解即可发布用于视频带货。 4. 通过 ChatGPT 生成文案，将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内，实现短视频自动生成。如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。 5. 前期利用 ChatGPT 生成文案，包括： 生产视频脚本：把选题告诉 ChatGPT，它能生成包括具体场景和转场画面的完整视频脚本。 筛选 BGM：告诉 ChatGPT 视频的情绪，它能为您筛选背景音乐。
2024-10-18
帮我推荐一些国内能使用的以图生图的AI吧
目前国内能使用的以图生图的 AI 主要有以下几种： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可以将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，国外的 Leonardo 也是一款不错的文生图 AI 应用。它支持用户上传自己 DIY 的模型，尤其是 Lora 模型，为用户提供了丰富的模型选择，能够生成非常高质量的图片。但需要注意的是，Leonardo 存在访问限制的问题。
2024-10-18
帮我推荐以图生图的AI吧
以下为您推荐一些好用的以图生图的 AI 产品： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可以将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍存在一些局限，比如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 此外，在使用以图生图的过程中，还可以参考以下方法： 从游戏截图升级到 KV 品质：游戏内截图距离内容丰富、构成美观的画面有差距时，可以手动用 PS 添加一些信息丰富画面。比如简单粗暴的背景贴人物合成，使用游戏截图和立绘均可；通过一些简单加工，更形象地帮助 AI 知道您想要什么。甚至可以使用 PS beta 版的 AI 工具生成一些元素来修饰图片。如果想有更加定制化的背景、人物动作、构图视角，可以结合 3D 软件定制内容。首先对于没有绑定的模型，推荐使用 ACCURIG（的一键绑定软件，它对于身体权重的计算和对手指的绑定比 MIXAMO 识别效果更好，且可以一键绑定标准的 UE 模型骨骼，方便后续进入引擎复用动作。之后在 maya 中一键生成 adv 控制器，K 好动作。 用 AI 快速做一张满意的海报：首先准备一张真实照片作为样图，然后在无界 AI 找到图生图功能。别忘了，图生图也要加关键词。如果要改变画面内容，比如父亲头发颜色，“二次元强度”改为 70%。根据出图效果，进一步修改或增加提示词作为约束。例如，父亲的白发难以识别，就在人物关键词的基础上，增添“父亲一头白发”等修饰词。
2024-10-18
AI和软件测试行业的实践想法
目前知识库中暂时没有关于 AI 和软件测试行业实践想法的相关内容。但一般来说，在软件测试行业中应用 AI 可以考虑以下几个方面： 1. 利用机器学习算法进行测试用例的自动生成和优化，提高测试覆盖度和效率。 2. 运用自然语言处理技术对测试需求和文档进行分析，提取关键信息，辅助测试计划的制定。 3. 通过 AI 模型对软件的历史缺陷数据进行学习，预测可能出现的新缺陷类型和位置。 4. 借助图像识别和语音识别等技术，实现对软件界面和交互的自动化测试。 您可以根据实际情况和具体需求，进一步探索和创新 AI 在软件测试行业中的应用。
2024-10-18
ai在互联网有哪些落地场景
AI 在互联网的落地场景非常广泛，主要包括以下几个方面： 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：加速药物研发过程，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，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出明智决策。 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：回答客户问题并解决问题。 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： 自动驾驶：开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育：实现个性化学习，提供定制化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-09-15
AI agent 落地例子
以下是关于 AI agent 的相关信息： AI agent 是在 rag 的基础上更进一步，给大模型提供了更多工具，如长期记忆（相当于给大模型一个数据库工具记录重要信息）、规划和行动（在大模型的 prompt 层做逻辑，将目标拆解并输出固定格式的 action 指令给工具）。例如可以让大模型安排差旅，它会判断完成目标所需步骤，搜索差旅记录，预订酒店和机票等。 一些 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Microsoft 的 Copilot Studio：具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能，并能部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色。 大型语言模型置于 Agent 的“大脑”或“控制器”核心位置，赋予强大语言理解和生成能力。通过多模态感知技术和工具利用策略扩展感知和行动范围，采用思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力，能从反馈中学习并与环境互动，在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用，还能与其他 Agent 交流协作。
2024-09-11
ai落地场景：输入敏感词管控，脱敏怎么返回处理
很抱歉，目前知识库中没有关于输入敏感词管控及脱敏返回处理的相关内容。但一般来说，对于输入敏感词的管控和脱敏处理，常见的方法包括： 1. 建立敏感词库：事先整理出常见的敏感词列表。 2. 文本检测：在输入时对文本进行实时检测，判断是否包含敏感词。 3. 脱敏处理方式：可以采用替换、隐藏部分字符、加密等方法对敏感词进行处理。 4. 设置规则和策略：例如根据不同的场景和用户级别，确定不同的处理方式。 由于缺乏具体的详细信息和场景，以上只是一些常见的思路和方法，您可以根据实际情况进一步深入研究和设计具体的解决方案。
2024-09-10
智能体落地案例
智能体（Agent）是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在智能体的落地案例方面： C 端案例：比如在社交方向，用户注册之后先捏一个自己的智能体，然后让自己的智能体和其他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入，这是一个很有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体，类似 APP 时代专业做 APP 的。 此外，字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。
2024-09-08
汽车行业大模型落地案例
以下是汽车行业大模型的落地案例： 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 汽车公司利用 AI 进行以下方面的应用： 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 在电动化和能源管理方面，优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 支持共享出行服务，如优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 提供语音助手和车载娱乐，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 进行车辆远程监控和诊断，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-03
企业数字化团队怎样协助业务方找AI落地场景?
企业数字化团队协助业务方找 AI 落地场景可以参考以下内容： 周鸿祎提出，推动 AI 与数字化业务全面融合是比较理想的情况。企业可以从列出的武器库中挑选合适的选项，如私有化通用大模型、办公大模型、营销大模型、定制数字人、AI 应用商店、360AI 大会员，甚至可以选择知识大模型、情报大模型、安全大模型，或者开发自己的大模型，并与业务融合。 360 改变了思路，从过去把大模型简单拼接在搜索结果右侧或浏览器里，转变为找到刚需和痛点的明星场景，用场景来引导模型，而非先打造模型再寻找场景。 Jusi 适用于各种企业和个人，包括初创公司、中小企业和项目经理。初创公司可借助其创建技术规格并寻找开发工作室；中小企业能借此扩大数字化业务、添加新功能；项目经理能简化并加速寻找合适开发合作伙伴的流程。
2024-08-28
runway具体属于哪种赛道，怎么描述它
Runway 属于 AI 视频领域。它是一款最先推出模型的 AI 视频产品，目前仍维持着领先地位，并在不断快速迭代。 其产品定位更偏向影视、艺术表达，具有以下特点和优势： 1. 擅长真实系、风景、空间视频生成，对二次元场景支持不佳。 2. 支持绿幕场景生成、视频绿幕抠像等，方便影视制作和后期处理。 3. 7 月更新的 Gen3 支持 Alpha Turbo（更快速）和 Alpha（更强表现力）两种模式，增强了对复杂提示词描述的理解和对图像运动元素的识别，能够实现富有想象力的过渡和场景中元素的精确关键帧。还支持设置图片作为动画首帧/尾帧，但目前不支持笔刷等高级调节能力。单次生成视频时长最长可达 10 秒，可延长到 40 秒。 4. Gen3 Alpha Turbo 支持竖屏尺寸视频生成、加大力度发力视频到视频（风格转绘）能力，并表示即将推出更多控制能力。 Runway 由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，年初在互联网爆火。2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。 相关链接： 1. 查看 Runway 目前支持的场景和视频案例：https://runwayml.com/product/usecases 2. Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 3. Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 4. 学习 Gen1 详细设置方式的视频：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 5. 官方网站：https://runwayml.com/
2024-10-12
依据公立高中教师行业，写一篇关于AI对本行业的影响及目前在本行业的具体应用。
目前在公立高中教师行业，AI 带来了多方面的影响和具体应用。 在教学方面，AI 可以辅助教师进行个性化教学。通过分析学生的学习数据，为每个学生制定专属的学习计划，提高教学的针对性和有效性。 在课程设计上，AI 能够提供丰富的教学资源和创意，帮助教师设计更生动有趣、贴合学生需求的课程内容。 在作业批改方面，一些自动化的批改工具可以减轻教师的工作负担，让教师有更多时间关注学生的个体差异和辅导需求。 在学生评估中，AI 系统可以综合多维度的数据，对学生的学习情况进行更全面、客观的评估，为教师提供精准的反馈。 然而，AI 也带来了一些挑战，如教师可能需要不断提升自身技能以适应新的教学模式，以及需要关注学生过度依赖 AI 而缺乏独立思考能力等问题。
2024-10-09
怎么具体入坑？AI？
如果您想入坑 AI，以下是一些建议： 在独立游戏开发方面： 对于 AI 代码，当处理一些小功能时，可以把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多是调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。例如以 Buff 系统为例，像游戏里复杂的 Buff 代码撰写耗时，可尝试让 AI 仿照已有代码生成。但目前生成复杂代码需要前期调教，ChatGPT 相对更方便。教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的部分，指出错误时要克制。核心步骤包括给 AI 看代码模板并确保注释清晰，告知新的 API 调用，说出需求。 如果希望继续精进： 了解 AI 背景知识，包括基础理论（人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系）、历史发展（回顾重要里程碑）。 掌握数学基础，如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等）、线性代数（了解向量、矩阵等）、概率论（基础的条件概率、贝叶斯定理等）。 熟悉算法和模型，包括监督学习（线性回归、决策树、支持向量机等）、无监督学习（聚类、降维等）、强化学习（基本概念）。 学会评估和调优，如性能评估（交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（使用网格搜索优化参数）。 了解神经网络基础，包括网络结构（前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh 等）。
2024-10-01
我做过微商，主要是网上卖门票优惠劵，美食优惠卷，过节卖月饼种子礼盒，还有蟹卡，我平时时间比较富裕，请推荐我适合做那个行业的副业，我45岁，男士，适合利用哪款ai工具来帮助我的副业，我应该具体从什么开始学起，我是做能源石油开采行业的，请给我推荐几款副业，
您好，鉴于您的情况，以下是一些可能适合您的副业推荐： 1. 电商直播带货：您有销售经验，可以通过直播介绍和销售各类特色产品。 2. 在线咨询服务：利用您在能源石油开采行业的专业知识，为相关从业者提供咨询。 在 AI 工具方面，您可以考虑以下几种： 1. 智能客服工具：例如阿里云小蜜等，帮助您处理客户的常见问题，提高服务效率。 2. 数据分析工具：如百度统计、腾讯分析等，帮助您分析市场数据和客户需求。 对于学习，建议您从以下方面开始： 1. 了解 AI 工具的基本功能和操作方法。 2. 学习如何运用数据分析工具来挖掘潜在的市场需求和客户偏好。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-16
有没有AI冲击文艺作品中低层创作者创造力的具体数据？
目前没有直接关于 AI 冲击文艺作品中低层创作者创造力的具体数据。但以下信息可供您参考： 生成式人工智能如 Midjourney 等工具，可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像。其背后涉及数据收集（包括公共数据库中的图像存档等）、映射（使用算法识别和提取图片特征）和扩散等过程。 2016 年，由人工智能撰写的小说成功通过日本“星新一文学奖”初选；Sony 开发的 DeepBach AI 创作的仿巴赫音乐骗过了超过一半的听众。如今，人工智能能生成真假难辨的视频和极具艺术感的图像，正在挑战文学、音乐、绘画、影视等艺术创作领域。 AI 绘画通过机器学习算法分析大量艺术作品，为艺术家带来创作可能性，改变了传统艺术创作需要漫长思考和灵感积累的局面，能快速生成新的艺术作品。
2024-09-11
我想学习一下，如何在CHATGPT上创建一个智能体，具体流程
在 ChatGPT 上创建智能体的流程如下： 1. 思考您想要创建的智能体类型以及是否需要外部数据，这两个步骤的先后顺序不重要。 2. 寻找所需的外部数据的 API 文档，或者基于需求自行开发 API，也可以寻找市面上可直接使用的 Action 。 3. 基于 API 文档，编写 Action 里的 Schema 和 Prompt（即如何处理取回来的信息）。 具体操作步骤： 1. 点击“浏览 GPTs”按钮。 2. 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 3. 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 4. 开始调试智能体并发布。
2024-09-10
最强的金融AI公司有哪些
目前在金融 AI 领域表现较为突出的公司包括： 1. Bloomberg：其 BloombergGPT 计划将 GPT 风格的 AI 集成到终端。 2. ServiceNow：通过 AI 驱动的 Now Assist，实现了近 20%的事件避免率。 3. Palo Alto Networks：利用 AI 降低了处理费用的成本。 4. Hubspot：利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 5. 瑞典金融科技公司 Klarna：通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。 此外，金融服务行业中，现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限，在使用 AI 推出新产品和改进运营时具有初始优势，但会受到对准确性和隐私的高标准限制；新进入者最初可能使用公开金融数据训练模型，而后逐渐生成自己的数据，并将 AI 作为新产品分销的突破口。
2024-09-29
最好的金融科技AI模型是？
在金融科技领域，目前没有绝对意义上的“最好”AI 模型。然而，生成式 AI 在金融服务行业的应用正带来重大变革。 对于客户服务代表，经过过去 10 年银行部门客户服务通话训练的大语言模型，能帮助新代表快速生成正确答案，减少培训时间。 对于贷款员，在多个系统数据上训练的生成式 AI 模型，能让贷款员更高效准确地生成贷款文件。 对于质量保证，生成式 AI 可加速确保符合监管要求的过程。 金融服务公司利用大量历史金融数据微调大型语言模型，能迅速回答各类金融问题。比如，用公司客户聊天记录和产品规格数据训练的模型能回答产品问题，用可疑活动报告训练的模型能识别洗钱计划交易。 金融服务行业准备利用生成式人工智能实现五个目标：个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告。 在现有企业与初创公司的竞争中，现有企业因拥有专有金融数据访问权限在使用 AI 时有初始优势，但受准确性和隐私高标准限制；新进入者最初用公开金融数据训练模型，随后会生成自己的数据并将 AI 作为产品分销突破口。
2024-09-29
这些是通用大模型，我要的是金融股票领域的大模型
目前在金融股票领域的大模型有彭博发布的 BloombergGPT 以及蚂蚁金融大模型。 通用大模型能够有问必答，适用不同产业，但在特定领域表现可能不理想。而垂直大模型类似于单领域专家，虽受众有限但在特定领域更专业，比如金融领域。微调是对大模型针对特定领域的训练过程，能优化参数提高在该领域的专业性，且相比从头训练新模型更经济高效。
2024-08-28
国内股票金融领域的大模型有哪些
以下是 8 月正式上线的国内部分大模型： 北京企业机构： 百度：文心一言，链接：https://wenxin.baidu.com/ 抖音：云雀大模型，链接：https://www.doubao.com/ 智谱 AI：GLM 大模型（智谱清言），链接：https://chatglm.cn/ 中科院：紫东太初大模型，链接：https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu/introduce 百川智能：百川大模型，链接：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤：日日新大模型，链接：https://www.sensetime.com/ MiniMax：ABAB 大模型，链接：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室：书生通用大模型，链接：https://internai.org.cn 需要注意的是，在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat，MiniMax 目前不能进行自然语言交流。昇思可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错。书生受限制使用，MiniMax 无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值。特色功能方面，昇思能生图，MiniMax 能语音合成。 此外，大模型预训练和金融量化还有不少相似之处，比如少数精英的人赚大量的钱，做大模型不用很多人，但每个人都必须绝顶聪明；核心问题一样，下一个 token 预测和下一个股价预测其实是一个问题；都需要大量数据；都追求可解释性等。希望大模型能和量化金融一样，市场足够大到几家头部机构不能完全吃下，能给多个大模型公司机会。现在国内有上百家量化基金，规模有大有小，大模型公司也能百花齐放。
2024-08-28
金融领域的大模型有哪些
以下是一些在金融领域的大模型： 1. BloombergGPT：它是彭博社训练的语言模型。 2. 摩根大通在自然语言处理、时间序列分析和强化学习等方面拥有相关的人工智能和机器学习模型。其有众多数据管理人员、数据科学家和 ML 工程师，还有一个 200 人的顶尖人工智能研究小组致力于研究金融领域的难题和新领域。但对于外部人工智能工具如 ChatGPT 在内部的使用较为保守和谨慎。 此外，金融服务公司拥有大量历史金融数据，若使用这些数据微调大型语言模型，能够迅速回答几乎任何金融问题。例如，经过公司客户聊天记录和额外产品规格数据训练的模型，能回答有关公司产品的问题；经过公司十年可疑活动报告训练的模型，能识别表明存在洗钱计划的交易。金融服务行业已准备好使用生成式人工智能来实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告等目标。
2024-08-28
金融中介如何融入AI进行展业
金融中介融入 AI 进行展业可以从以下几个方面考虑： 1. 个性化的消费者体验：大语言模型（LLMs）能够更好地理解和导航消费者的金融决策，回答诸如“为什么我的投资组合中有一部分在市政债券中？”“我应该如何看待期限风险与收益率？”“你能建立一个足够灵活的计划，在将来的某个时候帮助我经济支持年迈的父母吗？”等问题，评估权衡并将人类背景纳入决策中，从而将消费金融科技从高价值但狭隘的应用集合转变为能帮助消费者优化整个金融生活的应用集合。 2. 具有成本效益的运营：质量保证方面，银行和金融科技公司的大部分质量保证工作涉及确保完全符合众多监管机构的要求，生成式 AI 可以大大加速这个过程。例如，Vesta 可以整合一个经过 Fannie Mae 销售指南训练的生成式 AI 模型，以便立即提醒抵押贷款员合规问题。虽然许多监管指南是公开的，但真正的价值仍归属于拥有工作流引擎的公司。 在现有企业与初创公司之间的竞争中，现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限，在使用 AI 推出新产品和改进运营时将拥有初始优势，但会受到对准确性和隐私的高标准的限制。而新进入者最初可能需要使用公开的金融数据来训练模型，但会迅速开始生成自己的数据，并逐渐使用 AI 作为新产品分销的突破口。
2024-08-23