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生成式+AI+在金融行业的应用及思考.pdf

上传人: 张** 编号:167294 2024-06-09 35页 9.98MB

1、 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。生成式 AI AI 在金融行业的应用及思考张呈刚 Bob ZhangBob Zhang金融行业架构师团队 负责人亚马逊云科技 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。全球众多金融企业选择在亚马逊云科技上实现业务转型和增长 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。20192022202120202023金融客户在亚马逊云科技 re:I

2、nventre:Invent大会上持续分享 AI/ML AI/ML 方面的创新探索 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。目录金融行业生成式 AI 应用现状金融行业生成式 AI 细分需求讨论金融行业生成式 AI 落地思考 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。目录金融行业生成式 AIAI 应用现状金融行业生成式 AI 细分需求讨论金融行业生成式 AI 落地思考 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。优化用户体验1 1提升生产效率2 2自动化降低成本4

3、4加速信息收集3 3AI 理财助理智能客服个性化推荐系统量化投资客户交互界面定制化保险年度客户拜访广告文案图片生成文档信息抽取风险挖掘助手路演 PPT 生成市场信息整理金融数据分析保险理赔处理内部知识搜索员工 AI 助手舆论情绪收集数据分析提供数据后的观点客户关键信息查找市场分析行业研究交易策略优化财报/研报分析总结AI 助理主题投资个性化指数自动化理赔按需索赔创建市场营销文档自动生成潜在客户探索职位发布和面试金融教育代码生成Reference:https:/ AI AI 在金融行业的应用场景探索 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。Bloom

4、bergGPT2023/3/30生成式 AIAI 在金融行业的公开应用BloombergGPT paper:https:/arxiv.org/pdf/2303.17564 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。92023/4/11Tiger BrokersTigerGPT生成式 AIAI 在金融行业的公开应用 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。102023/4/12LongBridgePortAI生成式 AIAI 在金融行业的公开应用 2024,Amazon Web Services,Inc.或

5、其附属公司。保留所有权利。2023/6/6BroadridgeBondGPT生成式 AIAI 在金融行业的公开应用 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。生成式 AIAI 在金融行业的公开应用 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。目录金融行业生成式 AI 应用现状金融行业生成式 AI AI 细分需求讨论金融行业生成式 AI 落地思考 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。Model TunerModel TunerModel Builder/Prov

6、iderModel Builder/ProviderModel ConsumerModel Consumer提示词工程/RAG/RAG微调模型预训练模型BuyerBuyerBuilderBuilder业务人员业务开发人员算法人员算法团队同一个组织内,也可能有多个不同类型需求方共存我们把金融行业生成式 AIAI需求方分为四类 2024,Amazon Web Services,Inc.或其附属公司。保留所有权利。复杂性成本提示词工程(Prompt Engineering)微调(Fine-tuning)预训练(Pre-training)检索增强生成(RAG)存在多种与基础模型的交互方式,成本与复杂性

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本文主要探讨了生成式AI在金融行业的应用及思考。亚马逊云科技支持金融企业通过其服务实现业务转型和增长,例如在re:Invent大会上,金融客户分享了AI/ML的创新探索。文章指出,多模态场景下生成式AI在金融行业的应用探索不断增加,如BloombergGPT、Tiger Brokers、LongBridge和Broadridge等公司均公开应用了生成式AI。 金融行业生成式AI的需求方分为四类:业务人员、业务开发人员、算法人员和算法团队。文章提出,生成式AI的基础模型不能适用于所有业务场景,需要根据具体业务需求进行微调和预训练。同时,为了实现生成式AI的应用,需要强大的数据基础设施,确保顺畅访问针对特定业务上下文或问题训练的数据。 文章还提到,亚马逊云科技提供了全面的数据管理服务,包括存储和查询结构化、非结构化与矢量数据的服务,以及数据集成和数据治理功能。在亚马逊云科技的基础上,可以进行基础模型的微调与部署,选择合适的开源基础模型,并根据自身需求选择全量微调/轻量微调等不同方式。 最后,文章强调了生成式AI在金融行业的落地挑战,并提出了相应的解决方案,包括架构师、产品技术专家、人工智能实验室联合创新实验室、快速原型开发团队、专业服务团队、培训与认证讲师等角色的协同工作,以打通“最后三公里”。
"生成式AI在金融行业的应用有哪些?" "如何利用生成式AI提高金融行业的工作效率?" "生成式AI技术在金融行业的未来发展趋势是什么?"
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