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目前金融方向的AI创业项目有哪些

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

其他人在问
我在中国互联网哪里可以学到很好的ai技术
在中国互联网上,您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 相关的专业书籍,深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程: 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区: 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站,了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库:在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目,了解其应用和实现。 6. 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例,了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI,您可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2024-10-18
ai数字人直播
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接卖数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人接管,市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料。不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播在店播中的效果最好,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果公司。因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司,售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务,会绑定商家,竞争难度大。 数字人简介: 数字人是指运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能,但已在生活各类场景中出现,且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义,一般根据技术栈不同分为两类: 1. 真人驱动的数字人:重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业及直播带货,表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步,在无昂贵动捕设备时,也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息,达到不错效果。
2024-10-18
AI在科研领域中的应用有哪些,以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛,特别是在医疗健康方面: 抗癌方面:AI 能够提前诊断胰腺癌,如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物,其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的研究中,利用神经网络分析患者体液中的生物标志物,可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法:如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比: 在医疗 AI 领域,中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%,中国约 7%。美国医生独立行医,有独立决策权,议价能力和意愿较强;中国政府和医院集采议价能力强,采购流程复杂。此外,由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题,中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中,“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”,机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
AI在科研当中的运用
AI 在科研中的运用十分广泛,特别是在医疗领域: 抗癌方面:AI 能够提前三年诊断胰腺癌,有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的第一个症状出现前几年,就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面:亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外,在新工业革命中,AI 正在使生物制药和医疗保健产业化,被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景,如: 金融服务:包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(此处未给出具体应用,您可补充更多相关问题以获取更详细的信息)
2024-10-18
我打算用AI创业,你有什么建议吗
以下是关于用 AI 创业的一些建议: 1. 关注数据飞轮效应:如果打算做 ToC 场景的创业,要重视数据飞轮带来的正反馈效应,因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型:有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向:大模型产品可以朝着个性化(给它装上“记忆”,成为工作助理或陪伴者)和场景化(给它装上“手”和“眼睛”)两个方向发展。 4. 及早行动:现在就开始探索生成性 AI,提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白:市场地图的某些部分已经拥挤,而其他区域仍空旷,应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议: 技术爱好者:从小项目开始,探索 AI 编程工具,参与 AI 社区,构建 AI 驱动的项目。 内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴,建立 AI 写作流程,探索多语言内容,优化 SEO。 7. 注重实践和迭代:AI 的学习和应用,用起来、有效迭代大于一切,形成正确的底层工作逻辑,按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构:AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏:在当下 AI 火热的状态,创始人要把握好融资节奏。
2024-10-18
有什么比较好的AI制作视频的AI工具
以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外,还有以下文字生成视频的 AI 产品: 1. Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片,除了使用相关工具,还需要考虑故事来源。比如通过原创(直接经验),基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等;或者通过改编(间接经验),对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面,虽然编剧有一定门槛,但短片创作相对简单,可从自身或朋友经历改编入手,也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。
2024-10-18
2024-2028年内最有可能上市的ai创业项目有哪些
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。
2024-10-08
有代码基础和数学基础,帮我制定一份AI的学习计划,主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础,以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念,包括但不限于: AI(人工智能):了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习:掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习:理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识,如线性代数、概率论、统计学等,为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法,包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库,如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用,如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理,如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目,如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等。 3. 实践 AIGC 相关的项目,如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程:Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍:《机器学习》(周志华)、《深度学习》(伊恩·古德费洛等)。 3. 开源项目:在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源: :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,内容硬核,值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目,将所学知识应用到实际中,不断提升自己的能力。 请注意,学习是一个持续的过程,需要不断地实践和总结,祝您学习顺利!
2024-09-18
可以找最新研究方向论文的智能体
以下是关于具身智能的相关信息: 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力,执行能力是技术难点,涉及硬件设计,从执行角度来说,具身智能体主要分为移动和操作两大能力。在移动方面,如二足机器人、四足机器狗、轮式机器人在各种地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。 相关研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发算法使智能体能够理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别。 相关论文如《Catalyzing nextgeneration Artificial Intelligence through NeuroAI》,链接为:https://www.nature.com/articles/s4146702337180x 。 具身智能的测试如 Coffee test:一台机器需要进入一个普通的美国家庭,并弄清楚如何煮咖啡:找到咖啡机,找到咖啡,加水,找到一个杯子,然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址:https://analyticsindiamag.com/turingtestisunreliablethewinogradschemaisobsoletecoffeeistheanswer/ 。 此外,DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能,Nature 发表了相关研究成果,研究人员在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习,展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类的行为,被视为向人工通用智能(AGI)迈进的一大步。
2024-09-16
主要AI工具的应用方向及优缺点
以下是一些主要 AI 工具的应用方向及优缺点: 与销售工作有关的 AI 工具: Salesforce 爱因斯坦: 优点:能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,具有自动化功能,可让销售团队专注于关键方面。 缺点:暂未提及。 Clari: 优点:专门从事智能收入运营,能创建高度准确的收入预测,统一数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 缺点:暂未提及。 Hightime: 优点:作为销售团队的 AI 助手,能处理重复性任务和耗时研究。 缺点:暂未提及。 适合软件项目经理的 AI 工具: 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等,集成 AI 功能可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 优点:提高管理效率。 缺点:暂未提及。 文档和协作工具:如微软 Copilot 集成到 Office 套件,云存储服务如 Google Drive 提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 优点:为文档撰写、编辑等提供辅助,优化协作。 缺点:暂未提及。 风险管理和决策支持工具:可帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 优点:提升决策科学性。 缺点:暂未提及。 沟通和协作工具:AI 助手辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 优点:优化沟通与协作。 缺点:暂未提及。 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等,帮助快速生成创意图像素材。 优点:提供创意支持。 缺点:暂未提及。 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践中的工具: 主要工具为 Midjourney 和 Stable Diffusion,辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。但未提及具体的优缺点。
2024-09-03
AI未来职业方向
以下是关于 AI 未来职业方向的相关内容: 在 AI 时代,技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能,比如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码,但无法建立团队、跨越文化界限交流或激发团队创造力,所以技术就业市场会为能融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。 对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,需重新思考职业生涯规划,可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 关于评估语言模型,由于其能完成广泛任务、生成长补全内容且人类阅读耗时,没有明确完美实现效果的定义,评价指标是研究人员要优化的目标函数,深入了解模型行为和局限性可引导研究人员做正确的事。 未来重要的方向包括更事实性且不会产生幻觉的语言模型、可使用工具与世界交互的多模态模型以及更安全的模型。 总的来说,生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来,既带来挑战也提供新机遇。关键在于理解适应变化,发展 AI 无法替代的技能,在新的技术生态中找到位置。随着 AI 技术发展,将进入更智能化高效的未来,同时要更注重人类的创造力和创新能力。
2024-08-30
帮我梳理目前AI方向产品 的竞品
以下是目前一些 AI 方向的产品竞品: 健身领域: 1. Keep:中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。网址:https://keep.com/ 2. Fiture:沸彻魔镜由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址:https://www.fiture.com/ 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。网址:https://www.fitnessai.com/ 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址:https://planfit.ai/ 国内总榜 Top80 中的 AI 产品: 1. Kimi 智能助手:AI ChatBots,4 月访问量 1957 万 Visit,相对 3 月变化 0.607。 2. 百度文心一言:AI ChatBots,4 月访问量 1683 万 Visit,相对 3 月变化 0.138。 3. 360AI 搜索(接 GA):搜索,4 月访问量 1134 万 Visit,相对 3 月变化 13。 4. 秘塔 Metaso:搜索,4 月访问量 1009 万 Visit,相对 3 月变化 0.508。 5. 阿里通义千问:AI ChatBots,4 月访问量 677 万 Visit,相对 3 月变化 0.327。 6. 昆仑万维天工 AI 搜索:搜索,4 月访问量 400 万 Visit,相对 3 月变化 1.22。 7. 抖音豆包 AI:AI ChatBots,4 月访问量 343 万 Visit,相对 3 月变化 0.266。 8. 火山方舟:AI 训练模型,4 月访问量 335 万 Visit,相对 3 月变化 0.037。 9. ChatGLM 智谱清言:AI ChatBots,4 月访问量 284 万 Visit,相对 3 月变化 0.044。 10. 讯飞星火:AI ChatBots,4 月访问量 269 万 Visit,相对 3 月变化 0.049。 11. 稿定设计:设计工具,4 月访问量 264 万 Visit,相对 3 月变化 0.078。 12. processon:思维导图,4 月访问量 220 万 Visit,相对 3 月变化 0.048。 12. bigjpgAI 图片无损放大:图片增强,4 月访问量 203 万 Visit,相对 3 月变化 0.06。 此外,360AI 浏览器也是一款强大的产品,官网:ai.se.360.cn。它不仅在搜索方面表现出色,还被认为是对标 Arc 的 AI 原生浏览器,具有安全高效、好看好用等特点。其功能拆解可通过 360AI 搜索总结得出,还包含追问、相关内容、延伸阅读、参考资料等部分,右侧还有相关图片和视频资料。
2024-08-28
1. 国内各个大模型有什么区别,请基于数据库/擅长方向分析 2. 推荐好用的搜索ai工具,需要查询权威资料,要求信息源可靠
以下是关于您提出的问题的回答: 国内各个大模型的区别: 北京企业机构: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat;目前不能进行自然语言交流的有昇思(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);受限制使用的有 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,昇思可以生图,MiniMax 可以语音合成。 关于好用的搜索 AI 工具:目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是,中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域,数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台,但他们在数据处理上更加精细,类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国,高质量的数据处理服务相对稀缺,国内大模型主要以中文数据为基础,但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时,往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台,而不是国内的搜索引擎。
2024-08-26
AI+金融行业的具体落地产品有哪些
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。
2024-10-18
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