DataX, дочірня компанія SCBX Group, займає нові позиції в конкурентному світі цифрових технологій завдяки своїм розширеним аналізом даних, штучним інтелектом (AI) та великими мовними моделями (LLMs). Їхнє наполегливе прагнення до технічної майстерності підтверджується останніми дослідженнями з AI, LLMs та фінтех, які були представлені на провідних міжнародних семінарах.
Три їхніх дослідження здобули міжнародне визнання. Перший документ був представлений на семінарі Data-centric Machine Learning Research (DMLR) у Відні, Австрія. Він деталізував неймовірні покращення, досягнуті інструктивною моделлю під назвою Birbal, яку посилила технологія Mistral-7B та подальше удосконалення на RTX 4090, що призвело до значних зростань продуктивності.
Інше дослідження у центрі уваги було числовим мисленням у генерації заголовків та було виділено на Міжнародній робочій групі з семантичного оцінювання (SemEval-2024) у Мехіко, Мексика. Це дослідження вирішувало складні виклики числового аналізу у мовних моделях, показуючи вражаючі рівні точності та інсайти в патернах помилок.
Нарешті, на семінарі Фінансових технологій та обробки природньої мови (FinNLP), що входить до COLING 2024, DataX представила революційні методи прогнозування впливу ESG та тривалості на основі багатомовних новинних статей за допомогою високорозвинутих LLMs, таких як GPT-4 та Mistral (7B) з навчанням у контексті (ICL).
Публікація та визнання цих досліджень відображають експертність DataX та підкреслюють їхню місію підсилення загальній групи SCBX за допомогою передових технологій, спрямованих на становлення регіональним лідером у фінансовій технології.
Видатні досягнення DataX демонструють їхню здатність використовувати штучний інтелект та науку про дані для підсилення фінансових продуктів та банківських послуг, узгоджуючись з візією SCBX та вічним прагненням групи до технологічних інновацій.
Найважливіші запитання та відповіді:
1. Які критичні досягнення DataX в AI та фінтеху?
DataX здійснила значний прогрес в галузі AI та фінтеху, публікуючи наукові роботи, що демонструють досягнення в інструктивних моделях, числовому мисленні в мовних моделях та використанні AI для передбачення впливу ESG з багатомовних новинних статей.
2. Які деякі ключові виклики, пов’язані з дослідженнями AI та фінтеху?
Серед викликів в галузі – забезпечення алгоритмічної справедливості, конфіденційність даних, інтегрування AI у існуючі фінансові системи та етика прийняття рішень AI, особливо у чутливих фінансових контекстах.
Ключові виклики та суперечки:
– Конфіденційність даних та безпека: Оскільки фінтех сильно залежить від персональних та фінансових даних, існують серйозні побоювання щодо того, як ці дані зберігаються, обробляються та захищаються.
– Суб’єктивність та справедливість AI: Забезпечення того, щоб системи AI не поширювали або не підсилювали упередженості, є критичним викликом, особливо у фінансах, де вони можуть впливати на кредитування, страхування та інші послуги.
– Додержання регуляторних вимог: Дотримання швидко змінюючогося регулятивного середовища фінансових послуг під час інтеграції AI становить серйозний виклик.
– Інтеграція з існуючими системами: Впровадження передового AI у легасі фінансові системи потребує ретельного планування та виконання, щоб уникнути порушень послуг.
Переваги та недоліки AI у фінтеху:
Переваги:
– Ефективність: AI може швидко обробляти великі обсяги даних, значно покращуючи ефективність та швидкість прийняття рішень.
– Персоналізація: AI дозволяє надавати індивідуальні фінансові послуги окремим клієнтам, покращуючи користувацький досвід.
– Прогресивна аналітика: AI може передбачити фінансові тренди та поведінку клієнтів з високою точністю, сприяючи проактивному прийняттю рішень.
Недоліки:
– Втрата робочих місць: Автоматизація завдань, які раніше виконували люди, може призвести до значної втрати робочих місць.
– Складність: Складність моделей AI та машинного навчання може зробити їх важко зрозумілими та керованими, що може призвести до потенційних проблем з прозорістю та довірою.
– Залежність від даних: Системи AI сильно залежать від якості та кількості даних; погані дані можуть призвести до неточних результатів.
Пов’язані Посилання:
Для більш глибокого розуміння AI, LLMs та фінтеху, дослідіть ці офіційні веб-сайти:
– SCBX Group
– Примітка: Посилання на DataX не надається, оскільки URL не вказано, і я не можу гарантувати валідність без нього.