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目前金融方向的AI创业项目有哪些

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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
有什么竞品分析的AI工具
以下是一些常见的竞品分析的 AI 工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些做 PPT 的 AI 产品: Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。 Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具: GitMind:免费跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。
2024-11-17
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势: 1. 突破时空限制:可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,学生能与任何历史人物对话交流,不受时空约束。 2. 个性化教学:能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高学习效率和成果,缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感:数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右,基本可实现一对一辅导,让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式:如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,包含 15 节视频课,持续更新并增加最新内容,还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流:数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习: 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面: 1. 对于提示词工程和学习提示词,有人持反对观点,认为像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则,未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试,或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
给我推荐几个国内使用频率很高的前几位AI吧,可选择的工具太多导致我选择恐惧症犯了
以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,可生成高质量的图像和视频,但价格相对较高,重度用户年费最高可达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,目前免费,每天签到获取灵感值即可,但存在一定局限性,如某些类型图像无法生成等。 2. 其他类别: 百度 Chat:AI 聊天机器人。 360AI 搜索。 AIbot ai 工具集:导航网站。 创客贴 AI:设计工具。 MasterGo:设计工具。 美图设计室:图像编辑。 魔搭社区 阿里达摩院:AI 训练模型。 即时 AI 设计:设计工具。 Boardmix 博思 AI 白板:PPT。 百度飞桨 AI Studio:AI 学习。 字节扣子。 秘塔写作猫:通用写作。 xmind:思维导图。 标小智 LOGO 生成:图像生成。 liblib.art:图像生成。 稿定设计:设计工具。 千帆大模型平台:模型。 DeepSeek:AI 聊天机器人。 墨刀 AI:设计工具。 沉浸式翻译:翻译。 火山方舟:AI 训练模型。 bigjpgAI 图片无损放大:图片增强。 processon:思维导图。 Pika:图生视频。 千库网:资源。 无限画:图像生成。 autoDL 云服务租用。 同花顺问财:金融。
2024-11-17
如何用ai练习日语口语
以下是用 AI 练习日语口语的方法和推荐的工具: 1. 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容,通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择日语,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术,提供个性化课程和练习,重点在于实际交流所需语言技能。注册账户,选择日语课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析学习进度,提供适合的练习和反馈。注册并选择日语,使用多种练习模式(听力、口语、阅读和写作)学习。 2. 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择日语,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择日语,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 3. 发音和语法检查: Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助改进口音和发音准确性。录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 Grammarly:可以提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言,包括日语。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 4. 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 5. AI 对话助手: ChatGPT:可用来模拟对话练习,帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择日语,与 AI 进行对话练习,询问语法、词汇等问题,模拟实际交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,包括日语,可以进行日常对话练习和词汇学习。设置日语,通过语音命令或文本输入与助手互动,练习日常用语。
2024-11-17
如何用ai练习日语会话
以下是用 AI 练习日语会话的方法: 1. 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容,通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择日语,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术,提供个性化课程和练习,重点是实际交流所需技能。注册账户,选择日语课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析进度,提供适合练习和反馈。注册并选择日语,使用多种练习模式(听力、口语、阅读和写作)学习。 2. AI 对话助手: ChatGPT:可模拟对话练习,提高语言交流能力。在聊天界面选择日语,与 AI 对话,询问语法、词汇等问题,模拟实际交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,包括日语,可进行日常对话练习和词汇学习。设置为日语,通过语音或文本输入互动。 此外,还有一些学习方法建议: 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:尽量多与日语母语者交流,或用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 坚持使用这些 AI 工具和方法,并结合实际交流,不断进步。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
国内的ai软件有什么推荐的吗?
以下是为您推荐的一些国内的 AI 软件: 图像类: 可灵:由快手团队开发,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费可能达几千元,临时或轻度使用有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可。但在某些方面存在局限性,如某些类型图像因监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容可能存在偏差。 其他领域: AI 儿童安全座椅推荐系统:如宝宝树安全座椅推荐,根据儿童年龄、体重等信息利用 AI 推荐合适座椅。 AI 汽车保养套餐推荐系统:如途虎养车保养推荐,根据车辆情况利用 AI 推荐保养套餐。 AI 物流快递柜管理系统:如丰巢快递柜管理系统,利用 AI 和物联网技术优化快递柜使用效率。 AI 招聘面试模拟平台:如智联招聘面试模拟功能,利用 AI 模拟面试官提问,为求职者提供练习和反馈。 AI 房地产装修设计平台:如酷家乐装修设计软件,利用 AI 生成装修设计方案供用户选择和调整。 AI 游戏道具推荐系统:如游戏内商城推荐功能,根据玩家需求利用 AI 推荐游戏道具。 AI 天气预报分时服务:如彩云天气分时预报,利用 AI 提供每小时的天气预报。 AI 医疗病历分析平台:如医渡云病历分析系统,利用 AI 分析病历辅助诊断。 AI 会议发言总结工具:如讯飞听见会议总结功能,利用 AI 自动总结会议发言内容。 AI 书法作品临摹辅助工具:如书法临摹软件,利用 AI 识别书法作品的笔画和结构提供临摹指导和评价。
2024-11-17
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
学习ai有哪些方向可以选择
学习 AI 有以下几个方向可供选择: 1. 编程语言基础:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验:尝试使用如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向特定群体的教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习: 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、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与: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,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 6. 特定模块深入:根据自身兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等进行深入学习,掌握提示词技巧。 7. 与 AI 产品互动:使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 8. 结合特定领域:如将 AI 与宠物行业结合,包括 AI 宠物助手(自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等)、AI 宠物互动玩具、AI 宠物图像生成、AI 宠物医疗诊断、AI 宠物行为分析等,需要掌握基础的 AI 技术,了解宠物相关领域知识,关注应用案例并尝试开发原型。
2024-11-08
介绍一下视觉算法产品,以及该方向产品经理需要做的内容,以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说,视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品,例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括: 1. 市场调研与需求分析:了解市场需求、竞争对手情况,挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义:明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合:根据需求选择合适的视觉算法,并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进:协调开发团队、测试团队等,确保项目按时交付。 5. 与客户沟通:收集反馈,优化产品。 在面试视觉算法产品经理时,可能会考察以下知识点: 1. 计算机视觉基础知识,如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01
总结一下最新AI动态和新闻,各种新技术和新的应用方向
以下是最新的 AI 动态和新闻,以及新技术和新的应用方向: 技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:涉及模型优化、模型服务等。 行业实践:包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态: 2024 年 7 月第二周:快手发布可灵网页版及大量模型更新;阶跃星辰发布多款模型;商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示;GraphRAG:微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周:Anthropic 新增分享和后台功能;LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo;Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周:Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型,还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周:Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型,具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进,能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时,还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新,以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习:如图像、音乐、视频等,掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,分享实践成果。 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。
2024-10-31
具身智能在制造行业的落地方向有哪些?
具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:利用具身智能技术预测机器故障,帮助工厂避免停机,提高生产效率。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 供应链管理:优化供应链,实现效率提升和成本降低。 4. 机器人自动化:控制工业机器人,进一步提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体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。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科,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理解和解释视觉信息,进行有效的空间导航和物体识别。 作为一个系统性的工程,具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度,并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题,比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端,机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样,触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。
2024-10-26
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
智能金融在银行领域的应用
智能金融在银行领域的应用主要体现在以下几个方面: 1. 成本效益的运营: 生成式 AI 能使从多个位置获取数据、理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律等劳动密集型功能效率大幅提高。 但目前仍存在一些挑战,如消费者信息分散在多个不同数据库,交叉销售和预测消费者需求困难;金融服务被视为情感购买,决策树复杂且难以自动化,需要大型客服团队;金融服务高度受监管,人类员工必须参与每个产品流程以确保合规。 2. 人才需求: 数字银行招聘 AIGC 产品经理,任职要求包括相信 AIGC,喜欢使用各种 AIGC 应用,能够上手相关操作,如调用 API 做小 demo、写复杂提示词、做简单的 RAG 应用、文生图、视频、微调模型等。 岗位职责包括构建赋能海量用户的大模型工程化产品,探索和设计支持更快的 AI 原生应用构建的工程化产品,在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地。 相关参考资料: 金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI:https://a16z.com/2023/04/19/financialserviceswillembracegenerativeaifasterthanyouthink/
2024-10-29
请问现在国内外AI都已实现什么功能?在金融行业都有什么应用?
目前国内外 AI 已经实现了众多功能,以下为您列举部分主要功能及在金融行业的应用: 主要功能: 1. 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 2. 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 5. 交通运输:例如自动驾驶等。 在金融行业的应用: 1. 风控和反欺诈:利用 AI 识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:通过 AI 评估借款人的信用风险,辅助金融机构做出更优的贷款决策。 3. 投资分析:借助 AI 分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:使用 AI 提供 24/7 的客户服务,并回答常见问题。 此外,还有一些具体的应用案例,如东方财富网的投资分析工具利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持;金融风险预警软件利用 AI 分析金融市场数据,提前预警可能出现的风险,如股市下跌、汇率波动等。
2024-10-23
请问现在国内外AI都已实现什么功能?在金融行业都有什么应用?
国内外 AI 已经实现了众多功能,以下为您列举一些主要的应用场景: 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,帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出投资决策。 客户服务:提供 24/7 客户服务,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:暂未在您提供的知识库中找到相关具体应用。 在金融行业,AI 的应用包括: 1. 网易云音乐音乐人平台:利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 2. 好好住 APP:利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算,为用户推荐适合的家居用品。 3. 东方财富网投资分析工具:利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。 4. 马蜂窝景点评价功能:利用 AI 技术对游客的评价进行分析和整理,为其他游客提供参考。 5. AI 摄影参数调整助手:一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景,自动调整相机参数。 6. AI 音乐情感分析平台:分析音乐的情感表达。 7. AI 家居智能照明系统:利用 AI 和物联网技术,根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 8. AI 金融风险预警平台:分析金融市场数据,提前预警可能出现的风险。 9. AI 旅游路线优化平台:根据用户的时间、预算、兴趣等因素,利用 AI 优化旅游路线。
2024-10-23
请问现在国内外AI都已实现什么功能?在金融行业都有什么应用?
国内外 AI 已经实现了众多功能,以下为您列举一些主要的应用场景: 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,帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出投资决策。 客户服务:提供 24/7 客户服务,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:暂未在您提供的知识库内容中提及。 在金融行业,AI 的应用包括: 网易云音乐音乐人平台:利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP:利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算,为用户推荐适合的家居用品。 东方财富网投资分析工具:利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。 小米智能照明系统:利用 AI 和物联网技术,根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 金融风险预警软件:利用 AI 分析金融市场数据,提前预警可能出现的风险,如股市下跌、汇率波动等。
2024-10-23
请问现在国内外AI都已实现什么功能?在金融行业都有什么应用?
目前国内外 AI 已经实现了众多功能,以下为您列举部分领域的应用: 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投资决策。 客户服务:提供 24/7 客户服务,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:暂未在您提供的知识库内容中提及。 在金融行业的具体应用包括: 1. 网易云音乐音乐人平台:利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 2. 好好住 APP:利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算,推荐家居用品。 3. 东方财富网投资分析工具:利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。 4. 马蜂窝景点评价功能:利用 AI 技术对游客的评价进行分析和整理,为其他游客提供参考。 5. AI 摄影参数调整助手:一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景,自动调整相机参数。 6. AI 音乐情感分析平台:利用 AI 分析音乐的旋律、节奏、歌词等,判断音乐的情感倾向。 7. AI 家居智能照明系统:如小米智能照明系统利用 AI 和物联网技术,根据用户习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 8. AI 金融风险预警平台:利用 AI 分析金融市场数据,提前预警可能出现的风险。 9. AI 旅游路线优化平台:马蜂窝根据用户的时间、预算、兴趣等因素,利用 AI 优化旅游路线。
2024-10-21
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