资本市场中的 AI：模型开发和数据

快速阅读: 《Risk.net》消息，这段视频访谈系列探讨了人工智能在信贷风险、数据处理和自动化中的应用。最后一部分关注模型开发与管理，强调数据治理和有效管理的重要性。主要内容包括：为人工智能和数据管理做准备、预测性及生成性人工智能的模型开发，以及模型探查和治理、声誉风险的增加。

这个三部分的视频访谈系列探讨了预测性和生成性人工智能的动态格局。专家们深入探讨了这些技术对信贷风险、合成数据处理和自动化的影晌，以及数据治理和不断演化的监管与合规需求如何带来了多重挑战。第三部分也是最后一部分聚焦于人工智能在模型开发和管理中的作用，这一领域仍在不断发展。SAS公司风险管理与发展总监安东尼奥·曼库索和微软全球银行业战略负责人泰勒·皮查赫强调了健全的数据治理和有效数据管理的关键作用，他们指出，尽管这些职能可能看起来很复杂，但能够从人工智能功能的应用中获益。

00:25 – 如何为人工智能和数据管理能力做准备
02:55 – 预测性人工智能和生成性人工智能领域的模型开发
05:55 – 模型探查以及治理和声誉风险的重要性日益增加

人工智能与资本市场的讨论系列第一部分：信贷风险格局
第二部分：自动化应用场景

赞助内容

如何为人工智能和数据管理能力做准备
在人工智能和数据管理方面，企业需要建立一个坚实的基础。这包括制定明确的战略、培训员工、采购必要的工具和技术，并建立相应的流程。只有这样，企业才能充分利用人工智能带来的机会，提高效率并降低风险。

预测性人工智能和生成性人工智能领域的模型开发
预测性人工智能和生成性人工智能是当前研究的热点。在这部分中，我们探讨了如何开发这些模型，以实现最佳性能。我们还讨论了在模型开发过程中需要注意的一些关键问题，例如数据质量、算法选择和模型验证。

模型探查以及治理和声誉风险的重要性日益增加
随着人工智能技术的发展，模型探查变得越来越重要。有效的模型探查可以帮助我们了解模型的工作原理，并确保其可靠性和准确性。同时，治理和声誉风险也日益引起关注。良好的治理可以确保人工智能系统的透明度和公平性，而声誉风险则可能影响企业的形象和信誉。

(以上内容均由Ai生成)