DataX, дочерняя компания SCBX Group, вычерчивает новый курс в конкурентных водах цифровых технологий с их передовым анализом данных, искусственным интеллектом (ИИ) и крупными языковыми моделями (LLM). Их твердое стремление к техническому мастерству подтверждается их последними исследовательскими документами по ИИ, LLM и Fintech, которые были продемонстрированы на высококлассных международных семинарах.
Три их исследования получили международное признание. Первая статья была представлена на семинаре по машинному обучению, ориентированному на данные (DMLR) в Вене, Австрия. В ней подробно описаны невероятные улучшения, достигнутые обучаемой моделью под названием Birbal, которая была усовершенствована технологией Mistral-7B и дополнительно настроена на RTX 4090, что привело к существенному увеличению производительности.
Другое исследование сосредоточилось на числовом рассуждении в генерации заголовков и было выделено на Международной Мастерской по Семантической Оценке (SemEval-2024) в Мехико, Мексика. Это исследование решает сложные задачи числового анализа в рамках LLM, демонстрируя впечатляющие показатели точности и понимания шаблонов ошибок.
Наконец, на семинаре по финансовой технологии и обработке естественного языка (FinNLP), в рамках COLING 2024, DataX представила новаторские методы прогнозирования влияния ESG и продолжительности на основе многоязычных новостных статей с использованием передовых LLM, таких как GPT-4 и Mistral (7B) с обучением в контексте.
Публикация и признание этих исследований отражают экспертизу DataX и подчеркивают их миссию укрепить фундаменты SCBX Group современными технологиями, стремясь стать региональным лидером в области финансовых технологий.
Значительные достижения DataX демонстрируют их способность использовать ИИ и науку о данных для усиления финансовых продуктов и банковских услуг, соответствуя видению SCBX и постоянному стремлению группы к технологическому инновационному развитию.
Самые важные вопросы и ответы:
1. Какие критические достижения добилась DataX в области ИИ и финансовых технологий?
DataX достигла значительных успехов в областях ИИ и финансовых технологий, публикуя исследовательские статьи, демонстрирующие прогресс в обучаемых моделях, числовом рассуждении в языковых моделях и использовании ИИ для прогнозирования влияния ESG на основе многоязычных новостных статей.
2. Каковы некоторые ключевые вызовы, связанные с исследованиями в области ИИ и финансовых технологий?
Среди вызовов в этой области можно выделить обеспечение справедливости алгоритмов, защиту данных, интеграцию ИИ в существующие финансовые системы и этику принятия решений на основе ИИ, особенно в чувствительных финансовых контекстах.
Ключевые вызовы и проблемы:
— Конфиденциальность и безопасность данных: Поскольку финтех сильно зависит от личных и финансовых данных, существуют значительные опасения относительно того, как эти данные хранятся, обрабатываются и защищаются.
— Искажение и несправедливость ИИ: Обеспечение того, чтобы системы ИИ не усиливали или не поддерживали предвзятости, является критической задачей, особенно в финансах, где они могут влиять на выдачу кредитов, страхование и другие услуги.
— Регулятивное соответствие: Соответствие изменяющемуся регуляторному окружению финансовых услуг при внедрении ИИ является серьезным вызовом.
— Интеграция с существующими системами: Внедрение передовых ИИ в легаси-системы финансов требует тщательного планирования и выполнения, чтобы избежать нарушения предоставления услуг.
Преимущества и недостатки ИИ в финансовых технологиях:
Преимущества:
— Эффективность: ИИ может быстро обрабатывать огромные объемы данных, существенно улучшая эффективность и скорость принятия решений.
— Персонализация: ИИ позволяет настраивать финансовые услуги для индивидуальных клиентов, улучшая пользовательский опыт.
— Расширенные аналитические возможности: ИИ может предсказывать финансовые тенденции и поведение клиентов с высокой точностью, обеспечивая проактивное принятие решений.
Недостатки:
— Потеря рабочих мест: Автоматизация задач, ранее выполнявшихся людьми, может привести к значительным потерям рабочих мест.
— Сложность: Сложность моделей ИИ и машинного обучения может сделать их сложными для понимания и управления, что может привести к проблемам с прозрачностью и доверием.
— Зависимость от данных: Системы ИИ тесно зависят от качества и количества данных; низкое качество данных может привести к неточным результатам.
Соответствующие ссылки:
Для более подробной информации об ИИ, LLM и финтех посетите эти официальные веб-сайты:
— SCBX Group
— Примечание: Не предоставлен прямой URL-ссылки на DataX, так как URL-адрес не указан, и я не могу гарантировать его достоверность без него.