人工智能会成为金融公司问题的答案吗？

金融机构——就像莎士比亚的哈姆雷特一样——面临着生存困境。概述也许他们需要考虑哈姆雷特如何为自己的决定进行合理化：“在精神上忍受狂风暴雨般的打击或拿起武器对抗无边无际的烦恼，并通过反抗来结束它们，哪种更高贵。”这应该是在银行和保险董事会间急需进行的一场辩论。面对竞争日益激烈和客户需求日趋复杂的局面，我们是选择沉默忍受现状，还是武装自己，借助人工智能（AI）、机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）提供的强大解毒剂来更好地应对未来潜在的“麻烦之海”？人工智能还是不人工智能？这是金融机构应该提出的问题。 |本文探讨了生成式AI可以为金融公司带来实际改变的方面。我们讨论了如何部署它以最大化这些机会。除了正确的硬件和软件之外，战略实施将至关重要。它将确保生成式AI的整合是安全的、定制的，但同时又复杂和灵活，以便任何组织都可以按照自己的节奏进行。他们是否接受被悬在眼前的生成式人工智能（Gen AI）提供的生活机遇，还是会选择回避，面临潜在的虚无？ 什么是生成式人工智能？本质上它自动化了不同的学习方法。这些方法使组织能够快速部署大量数据，以创建可作为AI系统基础模型的基础模型。最基本而言，生成式人工智能能够基于各种输入快速生成新内容。这些输入可以包括文本、图像、声音、动画、代码或其他类型的数据。它利用神经网络识别现有数据集中的模式和结构，以生成这些新内容。事实上，很少有金融公司流程无法通过通用人工智能来改进。这些范围从后台清算和结算直到中前台活动。这就是为什么金融公司需要考虑通用人工智能势在必行。最终，生成式AI成为一款强大的工具，简化了创意人员、工程师、研究人员、科学家等的工作流程，其应用场景涵盖所有行业和个人。在金融服务领域，数据量丰富，Gen AI 部署可以成为自动化许多手动流程的核心。包括监管与合规、通过资产负债表分析及风险管理，到投资决策前制定和更智能的客户互动等各个方面都将从中受益。 零售银行业保险PAYMENTS &解决服务金融服务经纪& 交易资产管理投资银行业算法交易策略标记预测与趋势分析自动化交易信号生成承保与风险分析索赔处理客户服务与聊天机器人反洗钱监控交易监控一致性检查投资组合生成和优化预测分析算法交易风险评估与欺诈检测客户体验与个性化投资组合优化并购交易分析财务建模与估值自动化投资研究报告人工智能还是不人工智能？这是金融机构应该提出的问题。 |fsi 生成式人工智能商业解决方案 提升客户体验合作伙伴具备实施技能提供显著的商业利益增强安全性 & 减少欺诈人工智能还是不人工智能？这是金融机构应该提出的问题。 |将数据转化为可操作的智能生成式人工智能的主要优势将数据变为资产而非负债支持本地部署、云端或混合部署 积木通过混合本地、混合式或云服务硬件、软件和系统集成得当的组合为金融机构中Gen AI的成功部署提供一个平台，有三大关键构建模块是必不可少的。 所有协同工作 平台可以通过数据利用来提供有价值的创新，将其转化为可操作的智能，以实现值得信赖的结果。以前这经常失败，因为公司要么试图太快做太多，要么在确定目标之前就投资了设备。为了避免这些错误，公司应首先确定哪个IT环境最适合。它是私有的，公有的，混合的，边缘云，还是那些的组合？准备还将考虑所需的延迟和吞吐量标准。 已训练模型一旦企业确定了满足其运营需求的合适IT环境，它们就需要确定如何将训练好的模型投入生产以及通过什么流程。它们需要考虑哪种模型方法效果最好，以及数据科学家将使用哪些工具来构建、训练和验证这些模型。最后，企业需要确保已确定具体用例，并明确期望的战略影响。定义其战略影响、可行性以及关键的成功衡量标准。一旦基本问题得到解决，企业就能考虑如何通过应用生成式人工智能来有效地“重新思考”自身的运营。然后，大型语言模型的部署可以将数十亿个数据点整合起来，将这些信息转化为可操作的智能，从而实现快速且可扩展的洞察。那么，更加根本地，公司需要思考他们将要使用哪些数据来创造这些新利益？这些数据存储在哪里，以及需要做什么来准备它们并使其变得有用？这些可能听起来像是显而易见的考虑，但许多公司已经忽略了它们而造成了损失。 NVIDIA 企业多云服务私有云服务本地云服务戴尔APEX文件用于 AWS 的存储直接连接本土复制本土复制多云数据服务公共云多云邻近共址现场私有云人工智能还是不人工智能？这是金融机构应该提出的问题。 |将您的平台部署到您的数据所在之处…… 阻碍生成式人工智能应用浪潮的风阻确实存在，包括宏观经济环境困难、在确定人工智能基础设施的正确战略方法方面面临的挑战，以及人工智能实施立法的潜在变化。最大化资源人工智能还是不人工智能？这是金融机构应该提出的问题。 |但是，一个针对人工智能数据和人工智能企业平台的集成和协同方法可以实现一种值得信赖、目标驱动、可持续、安全、与业务一致且节能的方法。加速计算和 企业人工智能 的效益来自于将业务中计算密集型功能从传统的 中央处理器 (CPU) 转移到 图形处理器 (GPU)。这些先进的 微芯片 可以同时处理大量数据，以显著降低 能源成本 来加速结果。这能够实现规模化的生产力，不仅能产生更大的 投资回报率 (ROI)，而且 显著降低 拥有总成本 (TCO)。GPU技术使企业能够加速工作负载，从而更轻松地测试和训练假设与模型。这意味着将执行特定操作所需的时间从天和小时缩短到分钟和秒。可克服的逆风 数据和人工智能模型风险管理模型创造优化 &部署人工智能治理加速数据准备大规模训练AI针对推理进行优化大规模部署数据准备为了让这一切蓬勃发展，企业需要一个人工智能企业平台。这个平台的核心应包含加速基础设施、GPU、编排层，以及人工智能和数据科学部署工具，并以企业MLOps平台作为补充。• 合规性评估 • 持续监控共同而言，这项硬件和软件的组合使金融机构能够部署预训练模型和新建的人工智能模型，以实现企业数据的价值。之后，企业将能够从概念到规模化生产获得人工智能驱动的流程优化和加速计算。端到端加速它还提供了一种远高于找到能够提供所需效益并最大化数据科学资源的正确模型的可能性。通过使用端到端GPU加速数据科学，这些行动成为了可持续计算的基石。加速企业人工智能平台规模化赋能可信人工智能• 加速模型生命周期包括风险管理 • 在可信度原则下加速模型和假设测试 • 加速风险调整价值交付人工智能还是不人工智能？这是金融机构应该提出的问题。 | 在使人工智能在企业中取得成功方面的关键挑战是构建这些模型并能够使用这些模型。这就需要强大的计算基础设施、深厚的专业知识和复杂的算法。人工智能还是不人工智能？这是金融机构应该提出的问题。 |然而，企业需要的远不止是炒作，尤其是那些已经拥有数据中心的那些企业，这些数据中心正在处理大量数据。这些广泛、持续的数据使它们成为部署人工智能软件的首选目标。事实上，这些企业现在可以成为它们自己的巨型人工智能工厂，利用它们自己的数据为自己制造智能。2023年初，当ChatGPT在发布后的两个月内吸引了1亿用户，并为新技术创下了纪录时，人工智能创造了很多头条新闻。有些人将此称为人工智能的“iPhone时刻”。这无疑吸引了全世界的关注，并向许多人表明人工智能和加速计算终于到来了。“AI的iPhone时刻” ••要开始并利用定制的大型语言模型来区分业务，企业应采取以下初始行动：起点这些护栏增强了LLM基础设施，并且广泛分为三个领域：建立领域和IT团队。• 分析用于训练/定制所需的数据。识别商业机会。有了这些计划，公司将准备好开发定制技术，这将使企业级LLMs得以实现。这将提升一系列业务能力，从供应链预测、财务建模和销售管道分析到法律合同发现等。最后，添加护栏将增强安全性，并确保在所需功能域之外排除所有不希望的东西。人工智能还是不人工智能？这是金融机构应该提出的问题。 |要克服这些挑战，企业可以使用定制化。无论使用生成式AI即服务，还是转向对预训练模型进行更大程度的微调，或开发具有显著微调能力的定制化基础模型，每个人都有一个起点。主题护栏聚焦特定领域内的交互一旦金融机构达到这一级别的生成式人工智能能力，它们将更具竞争力。这项基础设施投资将打造一股力量，将传统计算机转化为GPU超级计算机和量子计算资源。虽然有些人可能满足于先走再跑，也能与生成式人工智能同行。 安全护栏那些防止产生幻觉或其他有毒或错误信息的内容 ：针对零售银行欺诈检测客户体验个性化金融服务业中，Gen AI 的另一个有前景的领域是高效的环境、可持续性与治理（ESG）标准遵守和分析。这里需要大量来自多个来源的不同类型的数据来生成全面的评估。这些数据现在可以快速、大规模地积累、存储、分析，并转化为可操作的认知。从实施角度来看，启动一个生成式人工智能项目时需要考虑几个关键支柱。这些是：数据可访问性；人工智能引擎；可信赖的人工智能；生命周期管理。合作伙伴随后可以确保最相关的数据（结构化和非结构化数据）被部署，并确保正确的人员可以访问它。同时，也采取了步骤来应用适当的数据治理标准。 ：对于资本市场投资组合优化算法交易并购分析 迪拜办公室北美洲总部法兰克福 - 办公室2emea总部联系人关于SoftServe第16号楼，迪拜互联网城 迪拜 +97180003111269我们的全球声誉来自于顶尖工程人才为高科技、金融服务、医疗保健、生命科学、零售、能源和制造业等企业行业提供卓越的数字解决方案，并以非凡的速度提供这些服务超过30年的经验。访问我们的网站,博客,领英,Facebook, 以及X (推特)关于更多信息，请查看页面。塔努珊兰格9-10,玛丽恩塔60329美因河畔法兰克福 +49-0-69-505-060-4281 免费电话: 0-800-18-90-559201 W 5th Street, Suite 1550 Austin, TX 78701 美国 +1-866-687-3588 (美国) +1-647-948-7638 (加拿大)软Serve是一家顶尖的IT咨询和数字服务提供商。我们拓展新技术的前沿，以解决当今复杂的商业挑战，并为客户实现有意义的成果。我们无穷的好奇心驱使我们去探索和重塑可能的艺术。客户们自信地依赖SoftServe来架构和执行成熟且创新的能力，例如数字工程、数据和 analytics、云以及AI/ML。30 枪街 伦敦 EC4M 6XH +44-203-807-01-41 免费电话：0-800-05-13-820 亚太区总部6 榕城码头 #14-07 新加坡 048580 +65-31-656-887