人工智能

據(jù)金融業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),僅2023年全球金融服務(wù)欺詐的總成本就高達(dá)4850億美元。Swift的AI欺詐檢測(cè)功能將以Swift現(xiàn)有的支付控制服務(wù)(許多中小型金融機(jī)構(gòu)都在使用)為基礎(chǔ),利用Swift網(wǎng)絡(luò)上每年數(shù)十億筆交易的假名數(shù)據(jù)來識(shí)別和標(biāo)記可疑交易,以便實(shí)時(shí)采取行動(dòng)。
通用的 AI 處理方法并不達(dá)標(biāo)。通用處理器就是這樣的。它們不是為任何特定工作負(fù)載而設(shè)計(jì)或優(yōu)化的。而且由于 AI 消耗了系統(tǒng)功耗的很大一部分,因此專注于特定用例或工作負(fù)載可以在更小的占用空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)更大的功耗節(jié)省和更好的性能。
喜力啤酒對(duì)于生成式AI最重要的應(yīng)用之一就是知識(shí)管理。對(duì)于長(zhǎng)期積累下的數(shù)十萬份包含有價(jià)值消費(fèi)者洞察、市場(chǎng)數(shù)據(jù)與品牌信息的文件,如何高效訪問并利用這筆資源財(cái)富一直是喜力啤酒面對(duì)的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。
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