DataX, дочернее предприятие группы SCBX, оказывает новаторское влияние на конкурентную сферу цифровых технологий с их передовым анализом данных, искусственным интеллектом (ИИ) и крупными языковыми моделями (LLMs). Их неизменное стремление к технологическому мастерству подтверждается их последними исследованиями в области ИИ, LLMs, и финансовых технологий, которые были представлены на высококлассных международных семинарах.
Трио их исследований получило международное признание. Первая статья была представлена на семинаре по машинному обучению на основе данных (DMLR) в Вене, Австрия. Она детально рассказывала о невероятных улучшениях, достигнутых моделью обучения под руководством по имени Бирбал, которая была улучшена с помощью технологии Мистраль-7В и дополнительно настроена на RTX 4090, что привело к значительному повышению производительности.
Другое исследование сосредоточено на числовом рассуждении в создании заголовков и было подчеркнуто на Международном семинаре по семантической оценке (SemEval-2024) в Мехико, Мексика. Это исследование решало сложные задачи числового анализа в рамках LLMs, демонстрируя впечатляющие показатели точности и наблюдения за шаблонами ошибок.
Наконец, на семинаре по финансовым технологиям и обработке естественного языка (FinNLP), в рамках COLING-2024, DataX представила передовые методы прогнозирования воздействия ESG и продолжительности на основе многоязычных новостных статей с использованием передовых LLMs, таких как GPT-4 и Мистраль (7B) с обучением в контексте (ICL).
Публикация и признание этих исследований отражают экспертизу DataX и подчеркивают их миссию укрепления фундамента группы SCBX с использованием передовых технологий с целью стать региональным лидером в области финансовых технологий.
Выдающиеся достижения DataX демонстрируют их способность использовать ИИ и науку о данных для укрепления финансовых продуктов и банковских услуг, соответствуя видению SCBX и постоянной ориентации группы на технологические инновации.
Самые важные вопросы и ответы:
1. Каких критических достижений DataX добилась в области ИИ и финансовых технологий?
DataX сделала заметные успехи в области ИИ и финансовых технологий, опубликовав исследовательские статьи, демонстрирующие прогресс в обучающих моделях, числовом рассуждении в языковых моделях и использовании ИИ для прогнозирования воздействия ESG из многоязычных новостных статей.
2. Какие основные проблемы связаны с исследованиями в области ИИ и финансовых технологий?
Среди проблем в этой области можно выделить обеспечение алгоритмической справедливости, конфиденциальности данных, интеграцию ИИ в существующие финансовые системы и этику принятия решений на основе ИИ, особенно в чувствительных финансовых контекстах.
Основные проблемы и споры:
— Конфиденциальность и безопасность данных: Поскольку финтех тесно зависит от персональных и финансовых данных, существуют значительные опасения относительно хранения, обработки и защиты этих данных.
— Предвзятость ИИ и справедливость: Обеспечение того, чтобы системы ИИ не усугубляли предвзятость, является ключевой проблемой, особенно в финансах, где она может влиять на кредитование, страхование и другие услуги.
— Соблюдение регулирования: Соответствие постоянно меняющемуся регуляторному окружению финансовых услуг при интеграции ИИ представляет серьезную проблему.
— Интеграция с существующими системами: Внедрение передовых систем ИИ в устаревшие финансовые системы требует тщательного планирования и выполнения, чтобы избежать нарушения услуг.
Преимущества и недостатки ИИ в финтехе:
Преимущества:
— Эффективность: ИИ может обрабатывать огромные объемы данных быстро, значительно повышая эффективность и скорость принятия решений.
— Персонализация: ИИ позволяет предоставлять настроенные финансовые услуги для индивидуальных клиентов, улучшая опыт пользователей.
— Расширенная аналитика: ИИ способен предсказывать финансовые тенденции и поведение клиентов с высокой точностью, обеспечивая прогностическое принятие решений.
Недостатки:
— Выгонка из профессии: Автоматизация задач, ранее выполняемых людьми, может привести к значительным потерям рабочих мест.
— Сложность: Сложность моделей ИИ и машинного обучения может сделать их трудными в понимании и управлении, что может привести к проблемам в прозрачности и доверии.
— Зависимость от данных: Системы ИИ сильно зависят от качества и количества данных; низкое качество данных может привести к неточным результатам.
Связанные ссылки:
Для получения дополнительных идей об ИИ, LLMs и финтехе, изучите эти официальные веб-сайты:
— Группа SCBX
— Примечание: Прямой ссылки на DataX не предоставляется, так как URL не указан, и я не могу гарантировать ее подлинность без него.