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目前金融方向的AI创业项目有哪些

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
时尚传播创新创业项目推荐,简单点的
以下为您推荐一些简单的时尚传播创新创业项目: 1. 时尚穿搭建议平台:利用 AI 技术,根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的穿搭建议。 2. AI 图像识别商品推荐:通过 AI 图像识别技术,为用户推荐符合时尚潮流的服装、饰品等商品。 这些项目借助 AI 技术,能够满足用户在时尚领域的需求,具有广阔的发展前景。创业者可根据自身兴趣、技能和市场需求选择适合的项目进行创业。
2025-03-13
时尚传播创新创业项目推荐
以下为您推荐一些时尚传播相关的创新创业项目: 1. 时尚穿搭建议平台:利用 AI 图像识别和数据分析技术,根据用户的身材、风格偏好等为其提供个性化的时尚穿搭建议。 2. 时尚商品推荐平台:通过 AI 算法,分析用户的购买历史和浏览行为,为用户推荐符合其喜好的时尚商品。 3. 时尚趋势预测工具:运用 AI 对大量时尚数据进行分析,预测未来的时尚趋势,为时尚品牌和设计师提供决策参考。 4. 虚拟试衣镜:借助 AI 技术实现虚拟试衣效果,让用户无需实际试穿就能看到服装在自己身上的效果。 5. 时尚内容创作助手:如 AI 智能写作助手,帮助创作者快速生成高质量的时尚相关文本,如时尚评论、时尚博客等。 总之,这些 AI 相关的时尚传播创新创业项目为创业者提供了多样的选择和广阔的发展空间,创业者可依据自身兴趣、技能及市场需求来挑选适合的项目进行创业。
2025-03-13
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
未来ai发展有什么方向性的可能,尤其对于产品运营的启发
未来 AI 发展具有以下方向性的可能,对产品运营有如下启发: 1. 从通用能力到专业化细分: 早期通用型 AI 产品如 ChatGPT 吸引大量用户,但难以满足多样化需求。 如今越来越多 AI 产品专注特定领域或功能,如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理(各种 AI 配音、音乐生成工具),每个细分领域的产品不断提升核心能力,为用户提供更精准和高质量服务。 2. 商业模式的探索与创新: ToB 市场深耕,如针对内容创作者的 ReadPo,为专业用户提供高效工具。 新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”,允许用户认领主题词实现变现。 AI 产品从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 3. 公司未来的样貌: AI 是生产力革命,将通过 AI 网络协同工作,推动对新型基础设施的需求。 未来公司建设可能成为 AI Agent 的工作,公司可能像神经网络一样工作。 下一代公司规模可能更小,但数量会增加,具有新的组建方式、所有权和管理结构。 未来公司将需要解决知识管理、内容生成、信任、安全和身份验证等难题的企业产品,软件数量将不断扩张和变化,代码生成和软件代理业务将更定制化和快速迭代。 4. 具体应用场景: 企业应用:提示词工程重要性凸显,带来超级个性化服务、预测性决策能力、自动创新设计能力、自动识别和优化内部流程。 交通领域:自动驾驶汽车提高安全性和效率,优化信号灯和流量。 物流配送:优化路线和计划,降低成本,包括无人机送货。 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据提高产量和质量。 人工智能时代下最重要的三个基石是数据、算法和算力,相关资源如: 算力: 数据:
2025-04-10
未来ai发展尤其对于腾讯的发展有什么方向性的可能
以下是关于腾讯在未来 AI 发展方向的一些可能: 1. 2024 年数字科技趋势:从连接、交互、计算和智能四个维度,对 100 多项未来技术和重点方向给出趋势性判断。包括星地直连的卫星互联网、垂直起降飞机的未来交通网、能源、信息和交通的多网协同,使未来网络连接的广度和深度都迎来无限可能。报告下载地址:(发布时间:2024/01/23) 2. 金融业大模型应用:强调大模型技术对金融业带来的革命性影响,包括提高效率、降低成本、创新服务和优化风险管理等方面。通过深入分析多个案例,展示大模型在金融服务、风险管理、客户服务和营销策略等领域的应用,同时指出实施大模型技术面临的挑战,如数据隐私、算法偏见和监管合规等。报告下载地址:(发布时间:2023/11/30) 3. 在基础模型和开源生态方面: 合成数据方面:量变不能直接产生质变,质量和结构至关重要;需要从扩充数据转向创造知识,通过系统化方法提升训练数据质量。 游戏开发、影视制作、工业设计、VR 构建等领域:面临数据积累和模型优化以实现产业赋能的挑战,当前瓶颈包括训练数据稀缺和泛化能力有限,未来方向可能是 GANs 数据生成和迁移学习优化。 材质还原方面:基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射,纹理生成方法多元化,核心技术不断突破,AI 赋能加速发展,应用场景持续扩展。
2025-04-10
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文,学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉,目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲,以帮助您组织思路和开展研究: 标题:人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要:简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 (一)研究背景:介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 (二)研究目的与意义:阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的,以及对行业发展的重要意义。 (三)研究方法与结构:说明采用的研究方法,如文献综述、案例分析等,并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 (一)人工智能技术的定义与分类:解释人工智能的概念,分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 (二)关键技术原理:详细介绍相关技术的原理,如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 (三)技术发展历程与现状:回顾人工智能技术的发展历程,分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 (一)智能化零售的概念与特点:定义智能化零售,阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 (二)行业发展现状与趋势:分析智能化零售行业的现状,包括市场规模、竞争格局等,预测未来的发展趋势。 (三)面临的挑战与机遇:探讨行业发展中面临的问题,以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 (一)客户画像与精准营销:如何利用人工智能技术分析客户数据,实现精准营销。 (二)库存管理与供应链优化:通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 (三)智能推荐与个性化服务:介绍基于人工智能的推荐系统,为客户提供个性化的购物体验。 (四)无人零售与智能支付:探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 (五)店铺布局与商品陈列优化:利用人工智能进行数据分析,优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 (一)新的零售模式:如线上线下融合的智能零售模式。 (二)数据驱动的商业决策:依靠人工智能分析数据,制定更科学的商业决策。 (三)合作与共享经济模式:探讨与技术供应商、其他企业的合作模式,以及共享数据和资源的可能性。 (四)增值服务与收费模式创新:基于人工智能技术提供的新服务,创新收费模式。 六、案例分析 (一)选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 (二)详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 (三)总结经验教训,为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 (一)对消费者行为和市场竞争的影响:分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 (二)技术与数据安全问题:探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 (三)法律法规与伦理道德问题:研究相关法律法规的缺失,以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 (一)研究成果总结:概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 (二)未来研究方向与建议:提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-07
个人AI助手可以有什么方向的应用
个人 AI 助手的应用方向广泛,包括但不限于以下几个方面: 1. 教育培训: 数字教师:如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流,不受时空限制,实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴:作为孩子的玩伴,给予赞美等社会奖励,促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析: Google Gemini 的 Deep Research:智能信息检索与分析工具,基于主题快速检索全网资源并生成综合报告,支持导出为 Google Docs 文档格式,适合学术研究、内容创作、行业分析等场景,整合了 Google 核心数据源,结合模型多模态处理能力,可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具:基于人工智能技术的全能搜索助手,提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验,可通过简单描述查询意图进行模糊搜索,支持实时预览搜索结果。
2025-04-01
智能体的发展方向
智能体的发展方向主要包括以下几个方面: 1. 在品牌卖点提炼中的应用: 构建智能体时,对结构的理解和控制至关重要,可通过不断迭代完善单点。 品牌卖点提炼助手本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高团队效率。 实际搭建要根据公司业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性,如电商产品和线下实体服务行业的不同触点和人员情况。 营销管理结构化提示词中,不要依赖举例,避免限制 AI 发散思维,智能体作为灵感助手辅助决策。 2. 一分钟提升认知系统: 具有创新性、实用性、互动性和可扩展性。 能为用户提供高效学习体验、满足不同需求、提供个性化学习方案。 未来将进一步完善知识库、引入先进技术、提供更多个性化方案。 注重用户体验,具有强大知识储备和高效学习机制,能提升用户认知水平,有良好扩展性和创新潜力。 3. DeepSeek R1 及智能体: R1 与 V3 效果对比:V3 中规中矩,R1 思考慢但答案更具针对性和实用性。 R1 的推理特点:类似人类慢思考,结合行业特点给出重要事项和先后顺序。 模型的运算原理:快思考是概率预测,慢思考在概率预测基础上做二层逻辑。 不同模型的适用:指令遵循领域 instruct 模型效果好,推理和创造性问题适合慢思考推理模型。 模型的未来发展:DeepSeek R1 的强化学习方式带来新思路,大模型可通过自学习、增流蒸馏等方式进化和迁移知识能力。 大语言模型特点:DeepSeek R1 是纯文本类大语言模型,原生无识别图、读网页等能力。 与聊天机器人区别:网页聊天机器人做了很多智能体处理,大语言模型本身未被训练。 记忆处理方式:有多种实现长记忆的方案。 智能体构成:由让大语言模型感知外部世界的工具、输出结果的能力、记忆世界观的浓缩规划以及大语言模型本身构成。 智能体重要性:未来编程将变成编造智能体,智能体是承载 AI 应用落地的最终形态。
2025-03-29
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
消费金融方面的场景应用
消费金融方面的场景应用包括以下几个方面: 1. 个性化的消费者体验:大语言模型(LLMs)能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?”等问题,并将人类背景纳入决策中,帮助消费者优化整个金融生活。 2. 风控和反欺诈:AI 可用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 3. 信用评估:用于评估借款人的信用风险,协助金融机构做出更优的贷款决策。 4. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资选择。 5. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答常见问题。
2025-03-28
有没有关于金融交易的ai工具
以下是一些关于金融交易的 AI 工具: 1. Composer(免费可用):可以用 AI 构建、回测和执行交易算法,在无代码拖放编辑器中进行定制,无需编码技能。 2. 摩根大通公司的人工智能驱动模型:旨在破译央行的信息传递并发现潜在的交易信号。 3. Stripe Agent Toolkit:让 AI 代理具备自动支付等财务能力,支持嵌入支付和财务服务功能,AI 可以实现自动购物、订票、开票等金融交易。
2025-02-28
AI 在金融领域的应用与场景
AI 在金融领域有以下应用与场景: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,辅助金融机构做出贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资选择。 4. 客户服务:提供 24/7 的服务,回答常见问题。 金融服务业接纳生成式 AI 可能带来重大变革。与传统 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式 AI 能创造全新内容,结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力,有望成为金融服务市场数十年来最大的变革。 在金融投资领域,Coze bot 可发挥重要作用。金融分析师和投资者能通过它自动接收最新市场动态、股市新闻和财务报告,从多个金融资讯平台抓取数据并生成分析报告,推送到常用交流平台,实现实时跟踪市场动向、捕捉投资机会、自动生成财务报告和方便团队协作等效果。
2025-02-27
如何用AI建立金融模型
以下是关于如何用 AI 建立金融模型的相关内容: 金融服务公司拥有大量历史金融数据,可利用这些数据微调大型语言模型或从零开始训练模型,从而迅速回答各类金融问题。例如,经过特定数据训练的模型能回答产品相关问题或识别洗钱交易。金融服务行业准备借助生成式人工智能实现五个目标:个性化消费者体验、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 推出新产品和改进运营时有初始优势,但受准确性和隐私高标准限制;新进入者最初可能用公开金融数据训练模型,随后会生成自己的数据并以 AI 作为新产品分销突破口。 以摩根大通为例,其模型显示美联储鹰鸽派评分变化对加息可能性的影响。摩根大通通过与大学和国际合作培育生态系统,采用开源合作推动知识产权发展。政策制定者和主要国际机构可融合不同模型等投入制定预测,人工智能能处理大量数据集完善经济和货币预测,为政策决策提供信息。摩根大通已任命专人领导新的数据和分析部门,有众多数据管理人员、科学家和工程师专注于相关工作,人工智能已在多方面为公司增加巨大价值。 需要注意的是,生成式 AI 在金融领域的输出有局限性,尤其在需要判断或精确答案的领域,目前不能完全依赖其准确性,至少需要人工审查。新进入者和现有参与者在将生成式 AI 用于金融服务时面临两个主要挑战:一是使用金融数据训练模型,新进入者可能先使用公开数据再用自身收集的数据,现有参与者可利用专有数据但往往过于保守,新进入者可能有竞争优势;二是模型输出准确性,金融问题答案影响重大,不能产生错误,一开始人类常作为最终验证环节。生成式 AI 对金融服务公司是巨大变革,现有参与者和初创公司将争夺关键挑战的掌控权,最终受益的是未来金融服务的消费者。
2025-02-27
金融行业落地大模型的路径
以下是金融行业落地大模型的相关路径: 1. 从整体行业情况来看: 2024 年被称为国内大模型落地元年,国内大模型项目增长迅速,中标项目数量和金额大幅增长。 大模型中标项目数前五的行业包括金融。 厂商方面,百度在金融行业的中标数量和金额排名领先。 2. 具体应用案例: 彭博发布了金融领域的大模型 BloombergGPT,并应用于其所在的垂直领域。 3. 行业人士观点: 通用模型适用不同产业,垂直模型类似于单领域专家,垂直大模型的发展有助于提升各领域模型性能。 商汤科技联合创始人杨帆认为,当模型足够大时,可能加速商业化落地,带来更好的技术能力,缩短产业应用周期。 360 公司创始人周鸿祎表示,大模型是工业革命级的生产力工具,能赋能百行千业。 4. 相关赛事推动: 举办「2024 金融行业·大模型挑战赛」,整合公开金融数据,打造多轮问答评测赛题,提供基础数据表,参赛选手可采用 GLM4 系列模型 API 并运用多种技术手段完成赛题,有多个单位提供支持。
2025-02-24