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银行采用人工智能 (AI) 会面临的三大挑战

 

随着人工智能的成熟,银行一直在探索AI的使用。但是,他们需要了解将要面临的三个挑战。

 

第一,可预测性。如今,AI由神经网络驱动,这是当下最流行的机器学习技术。神经网络通过大量的训练数据学习。

不同的数据将导致不同的结果。只要训练数据连续不断地传送到神经网络,神经网络就会自行进化并产生不可预测的结果。

第二,可解释性。您无法解释为什么从神经网络得到结果。无论结果是正确还是错误的。

神经网络只是一个黑盒,具有数万个数值。他们负责产生您的结果。但是,这些数值对于人类来说没有任何意义,所以您无法解释为什么会产生结果。

第三,训练数据。由于神经网络的知识是通过训练建立的,训练过程需要处理大量数据。

除了数据数量,数据质量还决定着神经网络的性能。训练数据的数量不足或数据质量差,将导致神经网络不准确。因此,数量和质量是神经网络训练中最重要的因素。

以上这些挑战在未来几年不会消失,它们只会成为银行使用人工智能的障碍。目前,银行AI仅用于支持业务运营中的角色。

在纬泓,我们一直在构建神经网络来学习金融术语及含义,这是许多银行AI应用程序 (例如聊天机器人) 的基础。

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