AI Agent在具体金融场景上的落地思路?

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jillmejillme课题专家组CIO某大型银行
理财产品的最佳持有期分析、多只金融产品的对比和选购分析。我想的是这些。显示全部

理财产品的最佳持有期分析、多只金融产品的对比和选购分析。我想的是这些。

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互联网服务 · 2023-11-15
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ai agent可以考虑在数据分析、营销、产品设计等场景寻找落地方向。比如在数据分析领域,可以让大模型外接数据分析工具(如python编辑器),通过自研调度器来实现业务与编辑器直接交互,不需要有python编程功底。...显示全部

ai agent可以考虑在数据分析、营销、产品设计等场景寻找落地方向。比如在数据分析领域,可以让大模型外接数据分析工具(如python编辑器),通过自研调度器来实现业务与编辑器直接交互,不需要有python编程功底。

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软件开发 · 2023-10-30
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ChatGPT 回答

在银行行业中,人工智能、大语言模型和大模型可以应用于以下场景:

  1. 客户服务:银行可以利用人工智能技术,如自然语言处理和语音识别,来提高客户服务质量。例如,银行可以开发一个智能客服系统,通过语音或文字与客户进行交互,回答常见问题,提供账户信息和交易历史记录等。
  2. 风险管理:银行可以利用大数据和机器学习技术来识别潜在的风险。例如,银行可以使用大模型来分析客户的信用评分、交易历史和其他数据,以识别潜在的欺诈行为或不良贷款。
  3. 投资决策:银行可以利用大数据和机器学习技术来帮助投资决策。例如,银行可以使用大模型来分析市场趋势、公司财务数据和其他数据,以帮助投资决策。
  4. 营销和推广:银行可以利用大数据和机器学习技术来帮助营销和推广。例如,银行可以使用大模型来分析客户的购买历史、兴趣和其他数据,以帮助银行更好地了解客户需求,提供更好的产品和服务。

总的来说,银行可以通过利用人工智能、大语言模型和大模型等技术,来提高客户服务质量、降低风险、提高投资决策和提高营销效果。在实际应用中,银行需要根据自身业务需求和技术能力,选择合适的技术方案和落地策略。

提问者

peima
架构师某金融公司

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  • 发布时间:2023-10-27
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