由于肤色较深的人过多地接触了浅色皮肤的图像，因此系统会错误识别他们，这种情况比比皆是。这是训练数据不平衡的问题。那么，这些偏见从何而来呢？主要有三个重要原因。首先，偏见源于用于训练模型的数据，本质上会使算法产生偏差。其次，构建这些技术的团队往往缺乏多样性，从而助长了无意中的偏见。最后，偏见渗透到这些机器的设计目的中，。要理解算法偏见，就需要反思数据、创建者和预期金融与人工智能：“工作岗位类型将发生变化”
位金融分析师的肖像
她在一台多显示器工作站上使用电脑工作，工作站上有实时股票、商品和 手机号码数据 外汇市场图表。在投资经纪公司工作的女商人。
2023 年 12 月 26 日，星期二
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• 对于金融和机器学习教授兼 Reacfin 合伙人 Jean Dessain 来说，人工智能已经对金融行业产生了重大影响，金融行业不再依赖人类交易员来管理股票市场交易。
• 当今的技术通过缩短响应时间并加快事故和索赔的处理速度，提高了保险效率。它们还能够在几秒钟内检测出欺诈行为。
• 这种转变将对就业产生重大影响，尤其是摩根大通，它已经开发出一个大型语言模型来负责数千小时的合同审查工作。
人工智能在金融领域有何应用？
在金融领域，人工智能被定义为使用复杂的统计工具进行各种应用，主要涉及风险测量，特别是统计 开始摄影事业前你需要知道什么 推断等技术，用于评估潜在的付款违约风险。在过去十年中，人工智能的进步主要由三个主要领域的重大变化推动：首先，收集和存储方面的进步使银行和保险公司能够获得大量高质量 印度尼西亚号码列表 结构更好的数据。其次，更快的计算机处理速度使他们能够实时检测欺诈性信用卡交易。最后，人工智能所依赖的数学模型逐年不断改进。
摩根大通开发了一种人工智能，可以自动完成过去每年耗费律师 36 万小时时间的任务
人工智能是如何融入金融服务的？您能举一些具体的例子吗？
人工智能在金融领域无处不在，它所引发的交易量相当可观。例如在市场上：人工智能系统在纽约证券交易所和巴黎泛欧交易所的交易量比人类交易员还要多。在美国，Lemonade已经撼动了在线保险领域，为想要为贵重物品（包括个人电脑）投保的订户提供高效快捷的服务。当您申报事故或意外时，Lemonade 会要求您制作一个解释视频，这将使他们的人工智能系统能够评估潜在的欺诈风险。只需六秒钟，您就会收到保险金。