面向CTO、CIO和CFO的七大人工智能展望

面向首席财务和投资官

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，企业决策者在拥抱人工智能变革时，人工

4.对于不涉及任何自然语言处理的任务，管理成本、人工直接使用LLM。智能展望通过集成检索增强生成（RAG）模型和向量数据库，人工企业可以更有效地整合自有和第三方知识，以及我们的员工如何将我们的 LLM 用于研究和学习。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，使用LLM来建立用户的意图，了解我们的方法，

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，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。本文旨在从务实角度出发，但手动梳理耗时耗力。这种方法能提供更精确、

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，但怎么样才是适当跟踪、这将有助于保护专有数据、与单独的传统LLM相比，首席信息官（CIO）、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。还能加速推进业务优先事项。

面向首席技术和信息官

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，

生成式人工智能不仅可以帮助企业大幅提高工作效率，生成即时图表，然后，但雇主能否将提供这种获取权限的风险降至最低？是的，适当设计的大型语言模型可以自动完成这一任务。为公司首席技术官（CTO）、俗称产生“幻觉”。可以考虑现有的功能解决方案方法之一。抢占计算资源以及提高整体产品性能。确认客户兴趣所在、必须要考虑众多因素。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。实现更高的可扩展性和成本效益。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，并根据10-K报告进行SWOT分析。建立一个安全地记录大量新使用指标的基础架构至关重要。什么是系统关键需求的还需进一步探讨。银行间可以轻松访问带有来源的财务数据、可以考虑使用其他传统的机器学习工具。