[symphonyai]：2024 生成式 ai copilots 指南 ： 关于务业如如何最大化利用生成式人工智能能 -尊龙凯时人生就博

生成ai副驾驶指南 企业如何最大限度地利用生成式ai introduction 生成式ai助手无处不在。在一年的时间里，人工智能已经在工作场所变得普遍 。根据一些估计，金融服务领域的ai市场价值将达到 到2030年857亿美元。然而，市场很难预测；今年，预计金融机构将花费$56billion这仅为专家达成一致的唯一观点：人工智能将长期存在，它是自互联网以来对我们工作方式的最大变革 ，将人工智能系统融入企业运营将是早晚的问题。 在本指南中，我们将讨论生成式ai协作者（generativeaicopilots），这一术语已成为工作场所使用生成式ai的代名词。 为了帮助您评估副驾驶员可以介绍您的组织的机会，我们将带您完成： •你应该问的问题 •你应该进行的研究 •使用genai的含义 •期待什么 ai是最大的如何改组 通过以下方式提高生产力 upto70% 有一个生成ai副驾驶 我们工作以来互联网。 如果金融服务组织能够有效地利用生成式ai副驾，可以将生产力提高多达70%，得益于ai生成的摘要、推荐行动以及一致的报告结构带来的巨大效率提升。本指南旨在帮助您的组织实现这一目标。 什么是生成式ai副驾驶？ 生成式ai副驾是一种基于生成式ai的助手。它通过搜索文本、整理和总结信息以及撰写报告等方式帮助用户完成各种任务。 在与文本和数字合作的同时，生成式ai副驾可以根据文本提示生成图像、在多种编程语言中生成代码，并在网络上搜索相关文章（这些文章甚至可以被摘要并包含在报告中）。 使用生成ai副驾驶很容易，原因有很多： •它的对话界面正如与聊天机器人一样，用户将问题输入文本字段，副驾会使用易于查询和提问的自然语言回复相关信息。 •许多插件可用由于公开可用的生成式ai副驾的工作方式，企业在商业应用上存在局限性。大多数组织需要一种专门针对其特定应用场景的副驾，并且需要使用相关的大型语言模型（llms）进行训练，还能够“无缝集成”到现有尊龙凯时人生就博的解决方案中。 有了所有这些能力，很容易看出在商业世界中，生成ai副驾驶正在从“可选的”转变为“必不可少的”它们是有效的，推动效率，并导致提高团队和 部门的生产力。 在金融服务领域，银行预计将花费到2024年，生成ai为56亿.让我们详细了解一下这个行业的一个生成式ai示例——sensacopilot，该工具专门帮助金融犯罪调查员。 note: 在整个文档中：'生成ai副标题'or '副驾驶'指任何生成ai副 驾驶 'sensacopilot'指symphonyai在sensa调查中心内的副驾驶能力 仅能够进行计算，它还可以总结其工 •它搜索并生成文本-生成式ai副驾可以与您现有的软件互动，使其使用变得更加简单。例如，在处理大量数据时，副驾可以迅速提取相关信息并完成所需计算，这比以往手动打开电子表格进行计算的时间要短得多。不 作内容，并在必要时解释其工作原理 。 什么是sensacopilot？ thesensacopilot是的一部分森萨调查中心，提供一套适用于所有金融犯罪调查需求的企业级单一尊龙凯时人生就博的解决方案，该方案由生成式ai驱动。不受检测方式限制，sensa调查hub可配置于任何应用场景、业务单元或资产类别。它提供了统一的实体为中心的风险视图，并能使调查效率提升70%。重要的是，该尊龙凯时人生就博的解决方案可作为现有技术的增强工具，使组织能够尽快开始使用生成性和预测性ai，而无需立即更换当前的技术。 senseacopilot是senseainvestigationhub的关键组成部分。它利用生成式人工智能技术来采集、总结和分析数据，使反洗钱调查人员能够专注于做出知情决策。它可以查询所有相关来源，包括内部系统、第三方数据以及定制的网络搜索，以收集有关可疑实体活动的信息 。 生成式ai将这些信息总结为易于理解的自然语言叙述，解释了为何触发警报以及组织面临的何种风险类型。调查人员通过直观的聊天窗口与sensacopilot互动，并可使用生成的叙述填充案件日志和报告，以便轻松向监管机构解释——调查遵循一致的过程，报告采用明确无误、精确的语言撰写，每一步均可追溯审计。 以这种方式，sensacopilot不仅高效，而且有效。它能加速调查进程，但同样重要的是，它能够提升整体的调查质量 ，包括信息披露。通过使用sensacopilot作为ai助手，组织可以确保调查人员采取推荐行动，利用生成的故事查看最相关的信息，审查最可信的网络搜索，并使用生成的报告故事起草一致的报告 。 sensacopilot的示例 sensea调查枢纽旨在帮助金融机构打击金融犯罪，并且senseacopilot是其关键组成部分。 情境感知，它理解正在进行哪种调查以及调查者在流程中的位置，并根据之前的可疑活动报告（sars）调整其响应，以最佳地适应其需求。 sensacopilot从所有可用的数据源获取与调查主题相关的所有相关信息，包括第三方检测引擎和连接到sensainvestigationhub的数据源。它利用这些信息为调查人员提供以实体为中心的风险视图，包括总结和关键发现。 example#1-总结当前的金融犯罪调查 impressively,sensacopilot可以应对几乎所有的风险。从反洗钱（kyc/cdd问题和制裁筛查）到欺诈事件（包括洗钱和支付欺诈），它帮助调查人员应对组织面临的全部威胁，如下例所示。 在这个示例中，sensacopilot提供了案件的总结和迄今为止的持续调查情况。这可以在屏幕顶部由ai生成的一段文字中看到，并会随着案件的发展而更新。 示例#2-汇总和显示调查员的信息 在这个例子中，正在进行一位客户的调查。调查员要求提供客户过去十二个月的所有交易记录。sensacopilot与sensainvestigationhub合作，以尽可能清晰的方式展示这些信息。 example#3-总结用于调查的web文章 在这个示例中，调查员要求sensacopilot对被调查人员的名字进行网络搜索。如果copilot找到匹配项，这些链接将提供给调查员。为了增加便利性 ，sensacopilot会总结信息 、标注其相关性，并可以保存文章以用于案件叙述。进而，这些信息可以在可疑活动报告 （sar）中使用，但并非强制要求。 example#4-提供操作列表 在这个例子中，sensacopilot通过提供改善案件的建议帮助调查员。从审查交易和收入来源到检查网络结果，这是一种全面的方法来处理金融犯罪调查。 示例5-书签密钥信息 在这个示例中，调查员正在通过sensacopilot审查信息 ，评估迄今为止调查过程中书签标记的响应。任何书签都将添加到如示例#1所示的叙述总结中，并在整个调查过程中可供所有调查员访问 ——从而防止重复努力。 示例#6-从收集和整理✁信息创✁sar 在这里，调查员需要将收集✁所有信息撰写成叙述性报告。当新✁信息浮现时，调查员可以更新报告✁叙述以包括这些新信息。sensacopilot可在几秒钟内生成完整✁草稿文本 。 这仅仅是sensacopilot在反金融犯罪调查中可以实现✁功能之一。即便如此，明显可以看出其在提高金融机构✁生产力、效率和有效性方面✁优势。 sensacopilot✁主要优势 以主体为中心✁风险观genai驱动✁调查 集中和连接来自整个技术生态系统✁数据，以获得真正✁整体视图。 sensacopilot可使调查速度更快、更一致达70%。 检测引擎不可知实现全面透明 与任何第三方检测系统或数据源无缝集成。 完全可审计✁工作流程和卓越✁可解释性确保了更高✁合规性。 如何充分利用作为cro✁生成式ai副驾驶 关于symphonyai✁产品，需要注意✁是，金融犯罪调查仍然非常依赖于调查人员。调查人员对所有决策负全责 ，但sensacopilot✁存在是为了使这一过程更加简便和有效。尽管如此，在组织内部实施生成式aicopilot时，仍需注意一些相关事项。 最好与潜在供应商（目前可选✁不多）运行概念验证（poc），以更好地了解潜在 ✁数据隐私和安全问题、副驾实施✁阶段 ，以及如何获得内部利益相关者✁支持。副驾✁安全性和可靠性，以及其对公司文化✁影响也是需要调查✁重要方面。 让我们依次讨论这些话题。 运行概念证明 引入新✁技术到您✁组织中是提高生产效率、收入和盈利能力✁一大机遇。然而，在技术投入使用前预测其效果可能会非常困难，这就需要进行概念验证（proofofconcept ，简称poc）。这不仅有助于公司评估技术及其功能，还能让客户和供应商共同合作，找到最适合组织特定需求✁最佳方案。通过这种方式，可以及早发现任何潜在挑战。例如，生成式ai副驾可能没有按预期解决某些问题，或者集成过程可能不如预期顺利。 基础设施需要支持，pocs（proofofconcept）是衡量客户支持和技术性能预期✁最佳指标，直至专业知识和投资回报。 采用演示性案例（proofofconcept ,poc）✁最终理由在于其成本效益高。poc✁实施周期短，无需立即进行全面部署及其相关✁高额成本 ，双方都能从中获益。通过poc，可以在有效且及时✁方式下做出基于实证数据✁明智选择。这一步骤对于确保尊龙凯时人生就博的解决方案与业务目标和需求相一致至关重要。 数据隐私和安全问题 在工作环境中使用生成式ai副驾✁安全性和隐私影响，尤其是在处理机密信息时，是所有组织✁关键关注点。因此，在实施之前了解副驾 ✁具体工作方式至关重要。 这始于理解生成式ai副驾是如何训练✁，所使用✁语言学习模型（llms）可能有哪些，并确保它能够访问✁信息处于一个隔离环境中，该环境无法被没有访问内部私有网络和流程权限✁人访问。 模型存在proprietary信息泄露✁风险，从而使其他用户也能访问这些信息。输入数据、输出结果、模型和训练数据仅对授权内部员工开放 ，调查期间研究人员仅能访问客户数据。客户数据✁使用须符合现有 ✁数据处理政策，第三方数据将仅从遵守如gdpr和ccpa等法律法规✁可靠对手方处收集。会话结束后，数据将从sensacopilot中清除。 使用sensacopilot，symphonyai确保用户输入✁数据不会离开客户 ✁自身环境。因此，数据不会外流 。 在培训方面，sensa调查枢纽利用了azure开放ai模型，这些模型基于最优质（“金星”）✁人工生成案例进行了训练。客户数据也可以用于训练模型，但仅限于特定✁客户 。 10 本报告来源于三个皮匠报站(www.sgpjbg.com),由用户id:349461下载,文档id:187582,下载日期:2025-01- 分阶段实施 将生成式ai副驾引入工作环境可能会令人感到压力山大，因此最好在一定时期内逐步推出。这可以让用户逐渐将它✁使用融入日常工作，同时也让团队领导有时间评估副驾对公司✁影响，而不需要一开始就全面采用。 将新技术整合✁常见方法可以按照阶段来考虑。对于sensa调查枢纽和sensa副驾而言，这可能大致如下： 1规划阶段 向将使用sensainvestigationhub✁人员呈现该工具，包括突出展示sensacopilot。这正是开始思考ai将在企业更广泛✁人工智能战略中如何被利用✁好机会，理解团队和组织✁具体需求，并设定目标。 2系统安装阶段 调整大型语言模型（llms）以适应叙述需求，并在必要时修改数据库视图以获取所 需数据。这些信息将是sensacopilot在生成对调查员✁响应时所使用✁依据。 3入职阶段 提供培训材料和会议，alongside用户✁账户详情和平台访问权限。逐步推出可能是按团队分批次进行，并观察用户体验。一个好✁起点是为有经验✁调查员提供新软件（包括sensacopilot）✁试用机会。 基于他们✁反馈，管理人员可以利用内置✁ui工具创✁符合其需求和政策✁调查工作流程 ，充分利用sensainves