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各种类型的人工智能在金融领域的应用示例。资料来源：俄罗斯银行 让你的员工做好准备。市场上真正有意义、有用的金融人工智能课程还很少。与此同时，一切都变化得如此之快，以至于六个月后课程计划就变得过时了，需要认真更新。 最佳解决方案可能是让员工获得人工智能领域的基础知识，以了解关键的机器学习方法、神经网络架构、处理数据、处理和可视化的原理。
了解生成模型的主要类型将很有用。这足以导航现有的基于人 埃及电话数据 工智能的能力。这些基础知识的好课程在国外教育平台Udemy和Coursera上都可以找到。 拥有一两种编程语言的基础知识将是一个很大的优势。这将使您能够独立创建更复杂的 MVP 产品来测试假设，并更有效地利用 GitHub、Copilot（一种利用人工智能帮助用户完成代码补全的工具）等工具的功能。
在公司内定期举办培训和研讨会将很有用。在第一阶段，邀请具有相关经验的演讲者参与。 当员工积累自己的能力时，他们自己就能够培训他人。此外，该领域的专家应该有不断自我教育的愿望：例如，可以从视频托管网站上的英语博主、Telegram 和各种网站上的群组中免费获得有关人工智能主题的大量相关信息。 Kaggle 等社区。 启动一个试点项目，让您能够以最少的时间和财务成本测试所选解决方案并评估其有效性。
试点项目虽然是试行，但也需要公司采取一定的步骤和资源： 为试点选择合适的场景，即人工智能可以提供最大收益的特定流程或任务。例如，需求预测、客户数据分析、客户服务自动化。 项目团队的组建。 在选定的场景中启动试点项目。 结果评价。根据试点结果，需要收集反馈并评估所取得的结果与既定目标的符合程度。这将有助于就进一步实施和复制做出决定。 扩展成功的解决方案。
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