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AI+金融行业的具体落地产品有哪些

Answer

以下是一些 AI 在金融行业的具体落地产品：

  1. 个人金融理财顾问：为个人提供理财规划和建议。
  2. 贷款信息摘要及初始批复：处理贷款相关的信息和初步审批。
  3. 识别并检测欺诈活动风险：防范金融欺诈行为。
  4. 客服中心分析及内容洞察：优化客服服务和了解客户需求。
  5. 保险理赔处理及分析：提高保险理赔的效率和准确性。
  6. 投资者报：为投资者提供相关信息和分析。
  7. 摩根大通用 AI 创建金融模型：通过处理大量数据集等完善经济和货币预测，为政策选择提供信息。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看?|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|七大行业的商业化应用|企业运营：日常办公文档材料撰写整理；营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询；法律文书起草、案例分析、法律条文梳理；人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议；针对学生情况以及兴趣定制化学习内容；论文初稿搭建及论文审核；帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。游戏/媒体：定制化游戏，动态生成NPC互动，自定义剧情，开放式结局；出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营；数字虚拟人直播；游戏平台代码重构；AI自动生成副本。零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析；品牌营销内容撰写及投放；自动化库存管理；自动生成或完成SKU类别选择、数量和价格分配；客户购物趋势分析及洞察。金融/保险：个人金融理财顾问；贷款信息摘要及初始批复；识别并检测欺诈活动风险；客服中心分析及内容洞察；保险理赔处理及分析；投资者报|钛媒体深度|工作|[七大行业的商业化应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I9L3wS10kie2KFki0XDcaJdqnfb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|产品：产品经理如何用ChatGPT|使用GPT，解决性能差和历史数据存档的问题。结果非常的完美，最终的SQL执行时间从4200秒缩短到8秒，效率提升了520倍，复杂度降低了6倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。|夏捞师|工作|[产品：产品经理如何用ChatGPT](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KzFpwfMPviMJPJkFyTVcEEWFneg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看?|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|工作流：成为生产力工具|介绍了自己平时是怎么用ChatGPT帮助成为生产力工具的|进击的盖茨比|工作|[工作流：成为生产力工具](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VuhJwClKBiY3Dyk98yWcSdeNnlb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31|<br>|金融：摩根大通用AI创建金融模型|通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量，人工智能可以完善经济和货币预测。中央银行和政府将从对通胀、国内生产总值增长和失业率等指标的更准确预测中受益。这些增强的模型可以为政策选择提供信息，改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。|摩根大通|工作|[金融：摩根大通能否凭借AI突出重围？](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CbcfwHdyciJTWSkueeQcWFkwnbd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|工作：人类和AI协作效率探讨|使用AI的被测试者比没有使用AI的被测试者平均多完成了12.2%的任务，完成任务的速度提高了25.1%，并且产生的结果质量提高了40%。||工作|[工作：人类和AI协作效率探讨](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JendwV98qiYBhak3fodcoYITnBe)||2023/11/09|

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如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI在企业落地
企业落地 AI 可以参考以下内容： Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了相关最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。例如 Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接： 影刀 RPA+AI Power 方面：大模型有输入和输出限制，AI Power 集成丰富组件及技能组件可拓展 AI 服务能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作。其具有无缝多样的使用方式，如嵌入方式包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业系统分散，AI Power 提供多种调用方式方便企业灵活选择接入方式。此外，影刀 AI Power 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务支持，帮助企业把 AI 落地。 此外，相关知识库还介绍了面向学习者、创作者和企业的不同服务： 面向学习者：社区提供清晰学习路径，学习者通过丰富课程、活动和竞赛提升自己，积累能力成为高素质 AI 人才。 面向创作者：创作者掌握 AI 技术利用社区资源创作，满足企业需求，为社区发展注入活力。 面向企业：链接 AI 产品和传统企业，通过与社区合作获得优质内容与服务，从学习者中获取潜在流量。社区合作实践为学习者和创作者提供应用场景和技术经验。
2025-04-12
AI在BizDevOps中的场景落地及应用
以下是关于 AI 在 BizDevOps 中的场景落地及应用的相关内容： AI 在 DevOps 中的应用： AI 可以承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色，但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。 现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务，如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码等，但需要人类验证后才能进行下一步操作。 完全依赖 AI 可能带来风险，如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 AI 的记忆能力： ChatGPT 支持记忆功能，可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格，但新开会话可能在高推理任务中效果更好。 建议将角色设定和部分对话作为样例（fewshot）放入提示词中，以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招： 结合视频教程、文字转录和基础资料，通过 ChatGPT 讲解学习内容。 角色反转，自己当老师，ChatGPT 当学生，通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。 AI 对软件工程的影响： 涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化。 自动代码生成工具（如 GitHub Copilot）提高编程效率，AI 也助力智能测试与运维。 DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps，提升部署自动化和智能监控能力。 AI 让敏捷开发更加高效，通过自动化需求分析、测试优化和团队协作增强生产力。 其他相关动态： OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备，目标颠覆智能手机。 OpenAI 推出全新 Deep Research，让 ChatGPT 成为研究助理。
2025-04-01
chatbi落地方案
以下是关于 ChatGPT 落地方案的相关内容： 产品经理如何用 ChatGPT： 背景前提：非专业 BI 工程师，依靠 GPT 提示和查询资料解决不擅长领域问题及学习成长。使用免费的 ChatGPT3.5 版本，因充值问题未解决，且账号登录出现问题无法截图还原完整对话过程。 使用过程： 先整理与 GPT 交互的基本思路及步骤，包括旧代码输入、需求及现状问题输入、调试优化、结果输出验证。 旧代码输入时，1900 行代码直接粘贴报错，采取分次输入再联合的方式，让 GPT 理解旧代码实现效果及熟悉查询表和字段，方便后续生成优化代码直接在数据库运行。原 SQL 主要逻辑是统计近 30 天内每天的业务数据日报，按天和地区分组汇总，需查询多张表几百万条数据。GPT 理解基本正确，并主动提出优化建议。 LLM 落地思考： 对大模型的任务理解、编程能力、输出遵循有较高要求，需要 LLM 前处理与后处理工程兜底，因企业流程自动化出错影响面广。该方向能帮助企业完成数字化转型并升级至业务自动化，多为定制化服务，业务爆发期可能在几年后经济回暖时，目前需求方可能优先是国企与金融等数字化成熟且有国家 AI+任务驱动的地方。 采用 RAG 方案进行知识应用的工程框架，包括 AI 搜索、智能客服、流水线问题定位等场景，通过给予大模型已有行业知识解决问题，但前处理过程对方案效果影响较大。 ToC 业务方面，当前爆款产品如 ChatGPT、Midjourney 等，暂未出现像微信这样的大杀器 C 端产品，未来 C 端产品形态难以确定。
2025-03-22
我想让我的论文降低AIGC使用率，请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法： 1. 使用 AIGC 论文检测工具： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，为了从根本上降低 AIGC 使用率，您还需要注重自身的思考和研究，确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
论文参考文献自动生成的免费工具，请提供具体下载网址
以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能够自动提取文献信息，有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具： Zotero：https://www.zotero.org/ Semantic Scholar：https://www.semanticscholar.org/ Grammarly：https://www.grammarly.com/ Quillbot：https://quillbot.com/
2025-04-09
我需要批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整，该使用什么ai工具最合适
对于批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整，目前没有直接针对此需求的特定 AI 工具。但您可以考虑以下几种方式和相关工具来实现类似的功能： 1. 利用自然语言处理技术，如使用 ChatGPT 等语言模型，辅助您对教材的文字内容进行分析和比较，但可能需要您对结果进行进一步的整理和判断。 2. 对于插图的对比，可以尝试使用图像编辑软件，虽然不是专门的 AI 工具，但通过手动操作和一些辅助功能，也能在一定程度上进行比较和分析。 3. 如果您具备一定的编程能力，可以考虑使用相关的图像处理库和自然语言处理库，自己开发一个简单的对比工具。 另外，在一些工作场景中，如批量制作单词卡片，可以使用搞定设计来批量产图，并结合 ChatGPT 辅助生成和整理内容。在图像生成和处理方面，Stable Diffusion 可以用于图像的生成、修改和局部重绘等操作。
2025-04-01
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容： 时间线 早期： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来： OpenAI 发布 ChatGPT 模型，引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化，推理能力成为关键，倒逼计算和数据变革。AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面，AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色，能完成 80%到 90%的工作；对于工科白领，特别是程序员，能简化代码检索和调整；在蓝领领域，自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景，多领域竞速中运营大于技术，AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速，原生 AI 爆款难求。多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来： 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态，但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索：视频生成点燃世界模型，空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域，实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌，聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变： 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助，在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线，罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点，并总结AI技术的发展趋势，并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变？
以下是关于 AI 技术发展的相关内容： AI 技术发展时间线： 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品： ChatGPT 改变了用户习惯，从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点： 大模型创新方面，架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化，推理能力成为皇冠明珠，倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中，视频生成点燃世界模型，空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势： 大模型创新：架构优化加速涌现，融合迭代大势所趋。 应用格局：第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争：多领域竞速运营大于技术，AI 助手兵家必争。 应用增长：AI+X 赋能类产品大干快上，原生 AI 爆款难求。 产品趋势：多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化呼之欲出。 智变千行百业：左手变革生产力，右手重塑行业生态。 行业渗透率：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 创投：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变： ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入，未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面，AI 能完成 80%到 90%的工作，如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领，特别是程序员，AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域，AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI如何帮我写歌，把我哼唱的旋律变成具体音高和乐句
AI 可以通过以下方式帮助您将哼唱的旋律变成具体音高和乐句： 1. Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能，利用此功能，您可以上传哼唱的旋律。有了前置旋律，能精确控制歌曲的速度（Tempo），无需再背绕口的速度词，可精确设定想要的 BPM；控制旋律（Melody），自己制作简单旋律让 AI 补全并贯穿整首歌，还能实现旋律与速度的一谱变速，节省大量 Roll 旋律的时间；选择配器（Instrumentation），按想法选乐器或特殊音色；进行合成（synthesizer），对相同 BPM 和调性的音乐尝试拆分组合以获得更好效果。 2. 对于每个月的点数，您可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子，减少限制以发挥 AI 音乐的创造力，并把好旋律存起来作为制作素材；还可以用于 roll 更多细节调整部分，如让某段曲子升调，提升作品品质。 3. 如果只有词和意向风格，先确定最核心情绪所在段落，用 AI 生成最好结果，以此作为动机音轨扩展创作；只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传哼唱旋律让 AI 扩展出喜欢的风格，将其作为动机音轨继续创作；已有 midi 作曲，可挂载音源导出，在 AI 帮助下丰满核心音轨再扩展出其他段落形成完整歌曲；已有简单录音小样，可利用 REMIX 优化音质与编曲结构，借助 AI 尝试不同曲风版本找到最喜欢的风格，制作成核心音轨进而完成全曲创作。
2025-03-29
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
消费金融方面的场景应用
消费金融方面的场景应用包括以下几个方面： 1. 个性化的消费者体验：大语言模型（LLMs）能更好地理解和导航消费者的金融决策，回答诸如“为什么我的投资组合中有一部分在市政债券中？”“我应该如何看待期限风险与收益率？”等问题，并将人类背景纳入决策中，帮助消费者优化整个金融生活。 2. 风控和反欺诈：AI 可用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 3. 信用评估：用于评估借款人的信用风险，协助金融机构做出更优的贷款决策。 4. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资选择。 5. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答常见问题。
2025-03-28
有没有关于金融交易的ai工具
以下是一些关于金融交易的 AI 工具： 1. Composer（免费可用）：可以用 AI 构建、回测和执行交易算法，在无代码拖放编辑器中进行定制，无需编码技能。 2. 摩根大通公司的人工智能驱动模型：旨在破译央行的信息传递并发现潜在的交易信号。 3. Stripe Agent Toolkit：让 AI 代理具备自动支付等财务能力，支持嵌入支付和财务服务功能，AI 可以实现自动购物、订票、开票等金融交易。
2025-02-28
AI 在金融领域的应用与场景
AI 在金融领域有以下应用与场景： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资选择。 4. 客户服务：提供 24/7 的服务，回答常见问题。 金融服务业接纳生成式 AI 可能带来重大变革。与传统 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式 AI 能创造全新内容，结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，有望成为金融服务市场数十年来最大的变革。 在金融投资领域，Coze bot 可发挥重要作用。金融分析师和投资者能通过它自动接收最新市场动态、股市新闻和财务报告，从多个金融资讯平台抓取数据并生成分析报告，推送到常用交流平台，实现实时跟踪市场动向、捕捉投资机会、自动生成财务报告和方便团队协作等效果。
2025-02-27
如何用AI建立金融模型
以下是关于如何用 AI 建立金融模型的相关内容： 金融服务公司拥有大量历史金融数据，可利用这些数据微调大型语言模型或从零开始训练模型，从而迅速回答各类金融问题。例如，经过特定数据训练的模型能回答产品相关问题或识别洗钱交易。金融服务行业准备借助生成式人工智能实现五个目标：个性化消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告。 在现有企业与初创公司的竞争中，现有企业因拥有专有金融数据访问权限在使用 AI 推出新产品和改进运营时有初始优势，但受准确性和隐私高标准限制；新进入者最初可能用公开金融数据训练模型，随后会生成自己的数据并以 AI 作为新产品分销突破口。 以摩根大通为例，其模型显示美联储鹰鸽派评分变化对加息可能性的影响。摩根大通通过与大学和国际合作培育生态系统，采用开源合作推动知识产权发展。政策制定者和主要国际机构可融合不同模型等投入制定预测，人工智能能处理大量数据集完善经济和货币预测，为政策决策提供信息。摩根大通已任命专人领导新的数据和分析部门，有众多数据管理人员、科学家和工程师专注于相关工作，人工智能已在多方面为公司增加巨大价值。 需要注意的是，生成式 AI 在金融领域的输出有局限性，尤其在需要判断或精确答案的领域，目前不能完全依赖其准确性，至少需要人工审查。新进入者和现有参与者在将生成式 AI 用于金融服务时面临两个主要挑战：一是使用金融数据训练模型，新进入者可能先使用公开数据再用自身收集的数据，现有参与者可利用专有数据但往往过于保守，新进入者可能有竞争优势；二是模型输出准确性，金融问题答案影响重大，不能产生错误，一开始人类常作为最终验证环节。生成式 AI 对金融服务公司是巨大变革，现有参与者和初创公司将争夺关键挑战的掌控权，最终受益的是未来金融服务的消费者。
2025-02-27
金融行业落地大模型的路径
以下是金融行业落地大模型的相关路径： 1. 从整体行业情况来看： 2024 年被称为国内大模型落地元年，国内大模型项目增长迅速，中标项目数量和金额大幅增长。 大模型中标项目数前五的行业包括金融。 厂商方面，百度在金融行业的中标数量和金额排名领先。 2. 具体应用案例： 彭博发布了金融领域的大模型 BloombergGPT，并应用于其所在的垂直领域。 3. 行业人士观点： 通用模型适用不同产业，垂直模型类似于单领域专家，垂直大模型的发展有助于提升各领域模型性能。 商汤科技联合创始人杨帆认为，当模型足够大时，可能加速商业化落地，带来更好的技术能力，缩短产业应用周期。 360 公司创始人周鸿祎表示，大模型是工业革命级的生产力工具，能赋能百行千业。 4. 相关赛事推动： 举办「2024 金融行业·大模型挑战赛」，整合公开金融数据，打造多轮问答评测赛题，提供基础数据表，参赛选手可采用 GLM4 系列模型 API 并运用多种技术手段完成赛题，有多个单位提供支持。
2025-02-24