惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园 - 司徒正美
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
腾讯CDC
J
Java Code Geeks
博客园 - 【当耐特】
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
V
Visual Studio Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
博客园 - Franky
博客园 - 聂微东
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
美团技术团队
云风的 BLOG
云风的 BLOG
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
U
Unit 42
雷峰网
雷峰网
B
Blog RSS Feed
博客园_首页
量子位
F
Fortinet All Blogs
罗磊的独立博客
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
C
Check Point Blog

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
政策关注叠加国产AI工具大爆发,金融行业数字化转型遇上“人工...
数金杂谈 · 2024-03-27 · via 人人都是产品经理

2024年,《政府工作报告》首次强调“人工智能”的重要性,提出加快发展新质生产力,推动“人工智能+”行动,以科技赋能产业,创造新的增长点。在此背景下,国产AI工具迎来了爆发期,月之暗面科技的Kimi智能助手实现了200万字的无损上下文长度,界面财联社与阶跃星辰联合发布了国内首个千亿参数金融大模型。金融行业正站在“人工智能+”的风口,面临前所未有的发展机遇。笔者将探讨金融机构如何把握这一趋势,加速数字化转型,实现智能化升级。

2024年,全国“两会”《政府工作报告》首次提及“人工智能”,指出要加快发展新质生产力,深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群,反映政府希望以科技赋能产业,在新旧动能转换过程中创造新的增长点。人工智能技术作为新质生产力的代表,近年来迅速迭代、优化,叠加在实际应用场景中的加速渗透,有望带来新的生产力变革。

上周,国产AI工具利好不断,国内人工智能公司月之暗面(MoonshotAI)在其微信公众号“MoonshotAI”宣布,该公司的Kimi智能助手在长上下文窗口技术上取得突破,无损上下文长度可以到200万字。此前,在2023年10月公司的智能助手可以实现20万无损上下文长度,最新能力提升了一个数量级。而在金融行业场景下,界面财联社与阶跃星辰合作的国内首个千亿参数多模态金融大模型——“财跃F1金融大模型”上周末在2024全球开发者先锋大会(GDC)上首发。该大模型致力于构建智能运营、智能风控、智能投顾、智能营销、智能客服等“AI+”应用场景。据媒体报道,在专场发布会上,共计有30多家金融机构负责人出席。

面对如此利好,金融行业应该如何搭上“人工智能+”的快车呢?

一、加强与AI企业的合作

金融行业与AI企业的合作是实现“人工智能+”的关键。金融机构可以与AI企业合作,共同研发适用于金融行业的AI技术,并推动其在实际业务中的应用。例如,金融机构可以与通用大模型公司合作,将智能助手应用客户服务中。

二、加大对AI技术的投入

金融机构要实现“人工智能+”,就必须加大对AI技术的投入。这包括对AI研发的投入,以及对AI人才的引进和培养。只有拥有了先进的AI技术,金融机构才能在激烈的竞争中脱颖而出;只有拥有了优秀的AI人才,金融机构才能将AI技术真正落地应用。

三、积极探索AI应用场景

金融机构要实现“人工智能+”,就必须积极探索AI应用场景。AI技术在金融行业的应用场景非常广泛,包括智能风控、智能投顾、智能营销、智能客服等。金融机构要结合自身业务特点和需求,选择合适的AI应用场景进行探索和实践。例如,银行可以利用AI技术进行智能风控,证券公司可以利用AI技术进行智能投顾等。

四、加强数据治理和隐私保护

金融机构要实现“人工智能+”,就必须加强数据治理和隐私保护。AI技术的应用离不开数据的支持,但数据的采集、存储、使用等环节都存在一定的风险。金融机构要建立健全的数据治理体系,确保数据的安全性和合规性;同时,也要加强隐私保护,确保用户的个人信息不被滥用。

随着政策的大力支持和国产AI工具的快速进步,金融行业正迎来一个全新的发展机遇。金融机构需要把握时机,积极拥抱AI技术,不断探索和实践,以实现业务的数字化转型和智能化升级。通过“AI+”行动,金融行业有望在新旧动能转换中创造新的增长点,为经济社会发展贡献更大的力量。

未来,笔者将以业务为导向,为大家梳理AI产品在金融行业的实际应用场景。并将会从已发布的国产AI工具中找出几款产品进行实测,为大家带来最真实的使用体验测评,从而总结实际分析案例和业务赋能策略。

本文由 @数金杂谈 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务