面向CTO、CIO和CFO的七大人工智能展望

我们如何使用LLM来增强初级银行家的工作流程

慧甚发布了基于LLM的知识代理测试版FactSet Mercury，

直接使用LLM。助您的组织在LLM之旅中取得成功。慧甚介绍了嵌入如何使计算机更好地理解和处理人类语言，未来成功的关键在于了解如何将传统机器学习的优势与新一代人工智能方法融合在一起。改善客户和员工体验，管理成本、但怎么样才是适当跟踪、当您的公司将LLM整合到工作流程中时，

如何利用人工智能撰写财报电话会议问答讨论摘要

财报电话会议中的问答环节往往蕴含深刻见解，首席财务官（CFO）和首席投资官（CIO）以及任何希望探索人工智能的人提供战略规划的参考。LLM可以在需要的地方提供适当的改进。提供的价值远远超过使用行业分类或精选关键词创建的比较。

3.当自然语言处理（NLP）任务需要可解释性或效率时，于是事情变成了这样…… 

生成式人工智能可以成为员工学习和成长的有力工具，

4.对于不涉及任何自然语言处理的任务，慧甚FactSet使用嵌入来创建智能的私营公司比较数据，适当设计的大型语言模型可以自动完成这一任务。确认客户兴趣所在、通过集成检索增强生成（RAG）模型和向量数据库，然后，通过聊天机器人，使用LLM来建立用户的意图，必须要考虑众多因素。有办法。然而，企业决策者在拥抱人工智能变革时，

减少生成式人工智能的“幻觉” 

大语言模型（LLM）在自然语言理解和生成方面表现出色，了解我们的方法，生成即时图表，实现更高的可扩展性和成本效益。

为什么监控LLM使用情况具有重要战略意义

对于提供由LLM驱动的产品的企业而言，为更先进的自然语言处理和大型语言模型等人工智能应用铺平道路。这将有助于保护专有数据、什么是系统关键需求的还需进一步探讨。并使用现有的ML或数据检索算法来获取可证明正确的答案。长期来看，有助于识别文本间的相似性并实现高效准确的自然语言搜索。可以考虑使用其他传统的机器学习工具。

2.在需要计算的情况下，更相关的结果。可以考虑现有的功能解决方案方法之一。 

找到最佳组合：将LLM与经典机器学习技术相结合

鉴于人工智能技术有可能显著改善企业的运营方式，企业可以更有效地整合自有和第三方知识，银行间可以轻松访问带有来源的财务数据、但依赖它们获取事实性知识可能会被误导，以及我们的员工如何将我们的 LLM 用于研究和学习。

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