Die neuesten 금융의 머신러닝-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten 금융의 머신러닝-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

금융의 머신러닝

  • Schützen Sie Ihre Kryptowährungsassets vor Betrug mit fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen.
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    Was ist Polyzoa Crypto Guard?
    Polyzoa Crypto Guard bietet kontinuierliche Überwachung und Schutz für Kryptowährungsbenutzer. Die Erweiterung nutzt moderne Maschinelles Lernen-Technologien, um Transaktionen in Echtzeit zu analysieren und potenziell betrügerische Aktivitäten zu kennzeichnen. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche können Sie sicher handeln, in dem Wissen, dass Ihre digitalen Assets unter ständiger Überwachung und Schutz vor sich entwickelnden Kryptowährungsbedrohungen und Betrügereien stehen. Dieses Werkzeug ist entscheidend für sowohl Freizeit- als auch Profianleger, die die Sicherheit ihrer Transaktionen erhöhen möchten.
  • Vic.ai automatisiert Finanzprozesse, insbesondere die Rechnungsbearbeitung und Buchhaltung.
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    Was ist Vic.ai?
    Vic.ai ist eine fortgeschrittene KI-Plattform, die für Finanz- und Buchhaltungsprofis entwickelt wurde. Sie automatisiert die langwierigen Prozesse der Rechnungsbearbeitung, Datenerfassung und Buchführung. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI-Algorithmen hilft Vic.ai den Benutzern, Rechnungen schneller und genauer zu bearbeiten, so dass die Finanzunterlagen präzise und aktuell bleiben. Die KI lernt kontinuierlich aus Benutzerinteraktionen und historischen Daten und verbessert im Laufe der Zeit ihre Fähigkeiten. Diese Lösung ist ideal für Organisationen, die ihre finanzielle Effizienz steigern und die Betriebskosten senken möchten.
  • Ein auf Java basierender KI-Agent, der Azure OpenAI und LangChain nutzt, um Bankenabfragen durch Analyse hochgeladener PDFs zu beantworten.
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    Was ist Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant?
    Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant ist eine Open-Source-Java-Anwendung, die Azure OpenAI für die Verarbeitung großer Sprachmodelle und Vektor-Embeddings für semantische Suche verwendet. Sie lädt Bank-PDFs, generiert Embeddings und führt konversationelle QA durch, um Finanzberichte zusammenzufassen, Kreditvereinbarungen zu erklären und Transaktionsdetails abzurufen. Das Beispiel veranschaulicht Prompt-Engineering, Funktionsaufrufe und die Integration mit Azure-Diensten zur Erstellung eines domänenspezifischen Banking-Assistenten.
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