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文檔簡介
大模型定義大模型定義內容生成等AI任務表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢和巨大潛力大模型的“智能類型感知智能:基于Bayes大模型是一種生產力的提升“電力——智力 要點要點制愿要點技術實現(xiàn)(下一代):傳播的刻畫 銀行與AI公司合作開發(fā)銀行與AI公司合作開發(fā)金融業(yè)的AI頭部AI 智能客服機器 投資分析與預責任客服VS非責任客戶保險公司的產品推薦提升客戶粘性
弱化人類情感智能風控、反欺詐、反洗 其他垂直領域的金融應標注樣本寫代碼寫算法環(huán)境感知
智能OA智能寫文稿智能運營 由共存到超越
類征信持牌?可解釋性弱化可解釋性白盒套黑盒
平均智能中小銀行備受挑戰(zhàn) 生物特征識別客戶身份驗證、遠程開戶、刷臉支付等場景
知識圖譜對貸款信息、行業(yè)信息建立關系挖掘模型,通過機器學習進行模型訓計算機視覺人臉識別、票據(jù)識別、場景識別智能語音問答、咨詢、理財、查詢;身份識別、智能客服、智能理賠等
機器學習算法深度學習、強化學習、自然語言處理自然語言處理詞嵌入、句子嵌入、編碼-解碼、注意力模型 人機交互能力覆蓋審計、財務、客服、營銷、承保理賠等多個保險領域業(yè)場景生成式能力代碼生成內容生成
貫穿遠程銀行全條線業(yè)務工作內容,覆蓋事前運營、事中輔助和事后質檢等環(huán)節(jié) 通過大規(guī)模平行語料庫進行訓練的預訓練語言模型無標簽數(shù)據(jù)預
模
一是,算法黑箱。由于算法戶在使用ChatGPT時,會輸入自己的個人數(shù)據(jù),依據(jù)《個人2ChatGPT使用了RLHF的訓練方法,用戶使用過程中的輸入和交互信息可能會用于其持續(xù)迭代訓練,進一步被用于為其他用戶提供服務,可能構成數(shù)據(jù)共享,這時已與用戶初最初使用目的相悖,根據(jù)《個人信息保護法》需要重新授權。通過抓取互聯(lián)網上的信息,可中輸入個信息,以及企業(yè)用戶輸入的各類工作相關信息,可困難。如更改權、刪除權、訪其智能類型是受限的,可見模型的黑箱運作機制,其運行ChatGPT只不過是一種感知智規(guī)律和因果邏輯并不會顯而易二是,算法魯棒性。算法運行容易受到數(shù)據(jù)、模型、訓練方法等因素干擾,出現(xiàn)非魯棒特征。智能缺陷就是ChatGPT的使三是,算法歧視。算法以數(shù)據(jù)為原料,如果初始使用的是ChatGPT不是決策智能,用于有偏見的數(shù)據(jù),無形中會導致風險決策受限;ChatGPT不是生成的內容存在偏見或歧視,引發(fā)用戶對于算法的公平性爭ChatGPT是語言領域的感知智議。能,可以以文字助手的身份嵌 生產力與生產關系生產力決定生產關系生產關系要適應生產力的發(fā)展生產關系會反作用于生產力經濟基礎決定上層建筑
金融領域轉型的三要素體現(xiàn)為:金融機構的生產資料:【1掌握先進生產力的人【2金融機構的生產力:【1】新業(yè)務【2】新科技金融機構的生產關系:【1部門邊界【2】資源分配 1
技術的沖突→掌握技術的人群的沖突→資源和利益的沖突:金融科技,
3 “流程銀行”轉型消失匿跡:起于“效率效能”,止于“部門邊界
科 數(shù)
商圈的數(shù)據(jù)與金融圈的數(shù)據(jù)各自相對獨立發(fā)展商圈的數(shù)據(jù)孤島金融圈的數(shù)據(jù)孤島
支付產生了“跨界”效應支付使得商圈有了金融圈的數(shù)據(jù)就形成了互聯(lián)網金融業(yè)務一浪:互聯(lián)網平臺主導
“標準碼”規(guī)范支付入口“斷直連+征信持牌”規(guī)范數(shù)據(jù)使用二浪:持牌金融機構主導
xx對專業(yè)性要
x
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集成學習模型
22 1 政府主導的數(shù)據(jù)交第三方專業(yè)技術和政府主導的數(shù)據(jù)交第三方專業(yè)技術和實現(xiàn)個人數(shù)據(jù)的增 Trust)是指委托人基于對受托人的信任,將其財產權利委托給受托人,并由受托人針對受益人的利益或特定目的,按照委托人的意愿,對信托財產進行獨立的管理、處分和風險隔離,以自己的名義管理和處分信托財產的行為。于數(shù)據(jù)信托定義的內涵和外延還在不斷變化,但基本形成如下共識:數(shù)據(jù)信托是一種關于數(shù)據(jù)要素的、市場化的、制度化的、功能化的、結構化的、形成共識的數(shù)據(jù)生態(tài)框架。在數(shù)據(jù)要素市場化階段,信托的成熟框架,疊加數(shù)據(jù)商品的金融屬性增強,有助于市場化地促進數(shù)據(jù)要素的合理配置,發(fā)揮數(shù)據(jù)要素對經濟社會發(fā)展的乘數(shù)效應。
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