腾讯系AI创企追一：从AI客服到金融AI服务标杆
本文介绍了腾讯系AI创业公司追一科技在 latest 战略合作中展现了从技术赋能到平台赋能的升级转型。;双方融合各自在人工智能技术、产品与场景、数据、业务等多方面能力优势，在服务数据和服务场景中深入落地AI应用。;此外，追一科技还与招商银行信用卡合作，探索全方位AI深度服务，提供智能客服、人机协同、智能质检、营销等多形态的人工智能产品和服务。;这次合作被认为是AI金融的融合赋能标杆，也印证了技术与场景融合的无限可能。
ChatGPT时代：智能客服的进化之路
这篇文章探讨了ChatGPT在智能客服领域的应用，通过对该技术的分析，发现它具有提高客服效率、提升客户满意度和优化客户服务体验等优点。同时，文章也指出，虽然ChatGPT在智能客服方面有着巨大的潜力，但仍需解决一些问题，如技术难题、数据安全和隐私保护等。总体来说，ChatGPT有望推动智能客服向更高层次发展。
AI:FromSubroutinetoRevolution
这篇文章主要探讨了人工智能(AI)如何在金融领域发挥作用。AI技术的发展已经超越了人们的想象力,它可以替代部分人类工作,增强人类的技能,并在日常生活中推动新的发现。AI技术能够应用到真实世界的金融服务领域,其子集包括机器学习(ML)和深度学习(DL)。ML是指机器通过算法独立地理解随机数据,而DL是一种通过大量数据进行训练的技术。文章提到了多个因素促使AI技术在金融服务领域得到广泛应用,包括大数据、云计算、开源软件和在线课程等。
金融科技新纪元：QualgroAi人工智能revolution
QualgroAi于2014年1月15日正式上线，这是一家致力于将人工智能技术应用于传统金融服务的创新型公司。QualgroAi的核心优势在于其对AI技术的深度应用与专业金融结合，能在投资策略、市场分析和客户服务等方面带来革命性的改变。其处理大规模复杂数据的能力以及个性化的客户服务系统，将极大提升用户体验和客户满意度。而且，QualgroAi非常重视数据安全和隐私保护，采用最先进的安全技术，确保所有用户数据的安全性和隐私性。预计随着 AI 技术的不断发展，QualgroAi将成为金融科技行业的领导者，推动整个金融服务行业迈向一个更智能、高效的新时代。
的结构化数据智能问答与信息检索技术：挑战与机遇
这篇文章主要探讨了基于结构化数据的智能问答和信息检索技术，特别是关注于自然语言到结构化数据的转换，也就是NL2SQL任务。文章介绍了一种新的 NL2SQL 数据集——AntSQL，它是基于金融领域的大规模中文数据集，采用了金融领域的表格作为数据源，涵盖了基金的产品和属性。该数据集的特点包括强金融属性和对话属性，每只基金有众多不同的维度，具有一个或者多个相同属性不能唯一确定某一只基金等。该数据集已在 WAIC2022 大会成功举办了评测比赛，并已在阿里云天池数据集开放了长期的 leaderboard。
AI时代：智能合约、自动化执法与法律科技的未来
AI技术改变了法律领域的各个方面，包括智能合约的自动化执行、自动化执法和法律科技的便利性。智能合约通过代码自动执行合同任务，提高了合同执行的效率、透明度；自动化执法利用AI技术 automate执法过程，提高执法效率和准确性；法律科技则提供了律师和法官更多的工作便利，如智能检索系统和智能语音助手。
通用人工智能发展迎来新里程碑：科大讯飞星火认知大模型V2.0引领行业潮流
2023年8月15日，我国通用人工智能（GAI）发展的重要节点，国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式生效。科大讯飞在《办法》正式实施的首日发布了其升级产品——讯飞星火认知大模型V2.0，这是人工智能大模型全球开发热潮中的一颗重磅炸弹。V2.0在代码能力和多模态能力方面进行升级，提升AI在编程领域的能力，预示着科大讯飞将在未来市场竞争中占据有利地位。
AI与自动驾驶：重新定义人类驾驶行为
这篇文章主要探讨了人工智能在驾驶领域的应用所带来的责任问题和潜在影响。首先，人工智能无法像人类驾驶人在发生事故时承担救护义务，这使得驾驶人的行为受到了更多的关注。其次，驾驶人在无控车辆情况下，也应限制其进行阅读、玩手机等行为，这是对驾驶安全的保障。最后，随着人工智能技术的进步，大型车的行车记录器监视义务也需要转变，同时，驾照制度和交通讲习制度也可能需要进行相应的改革。
AI融入法律领域：机遇与挑战
AI正在法律领域融入，带来新的机遇和挑战。从合同分析、法律研究到智能助手，AI为法律实践提供了创新可能。但同时也引发了关于法律职业未来担忧，一些日常法律工作可能会被自动化取代，律师需提升自身专业能力以应对科技变革。
文章算法黑箱：概念、危害与治理策略
本文主要探讨了算法黑箱的来源、危害及其治理。算法黑箱源于控制论，指算法的不透明性，导致用户在算法侵犯其权利时难以获得及时的司法救济。同时，算法黑箱可能加重算法偏见，使得歧视行为难以被发现。为了应对算法黑箱带来的挑战，各国采取了一系列治理措施，如欧盟的《通用数据保护条例》和美国的《人工智能伦理与数据保护宣言》。在我国，政府也发布了相关文件，试图将人工智能在法律轨道上规范运行。然而，关于算法公开和可解释性的问题仍存在争议，需要平衡 algorithm transparency 和竞争力。