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AIGC重塑供應鏈金融(大模型在供應鏈金融領域的應用與實踐)

  • 作者：聯易融課題組|責編:楊福川//李藝
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111765080
  • 出版日期：2024/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：424
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一部從業務和技術雙重視角講解AI大模型如何為供應鏈金融行業賦能的著作，是國內供應鏈金融科技領域的上市企業聯易融的實踐經驗總結。
    本書立足金融科技前沿，基於供應鏈金融的豐富場景，融合大模型技術的先進理念，創新性地提出供應鏈金融GPT概念，旨在為讀者提供一個全新視角，理解AI大模型在供應鏈金融領域的應用機制和工作邏輯。
    本書集理論性、技術性、前瞻性和實用性于一體，讀完本書後，讀者能了解和掌握以下知識：
    AIGC與大模型的基礎知識，以及面臨的挑戰；
    大模型行業的發展現狀，以及中國的大模型布局；
    大模型的原理、架構、訓練與微調等；
    企業落地大模型的方法，如提示工程、RAG、知識庫與AIAgent等；
    主流的大模型應用開發工具的原理和使用方法；
    大模型的監管技術與策略；
    大模型的評測體系與框架；
    大模型在金融行業的應用場景，以及國內外金融行業的大模型布局；
    9大類型的供應鏈金融場景的大模型解決方案；
    供應鏈金融大模型的構建過程和評估方法；
    本書不僅能幫助金融行業從業者深度洞察AI大模型帶來的變革與機會，看清AI時代的發展方向；而且能指導供應鏈金融企業如何構建自己的大模型，並將大模型應用到不同類別的供應鏈金融場景中。
作者介紹
聯易融課題組|責編:楊福川//李藝
    聯易融課題組     聯易融致力於通過科技和創新來重新定義和改造供應鏈金融，成為全球領先的供應鏈金融科技解決方案提供商。聯易融于2016年2月在深圳成立，主要股東包括騰訊、中信資本、新加坡政府投資（GIC）及渣打銀行等國內外大型企業及金融機構；公司在2021年4月于港交所主板正式掛牌（股票代碼：09959.HK）。聯易融曾入選「全球金融科技百強公司」、「福布斯中國金融科技影響力企業TOP50」，並榮獲《亞洲銀行家》AI技術獎項、「全球中小微企業金融獎」、《財資》供應鏈金融大獎等多項殊榮。     截至2024年上半年，聯易融累計服務的供應鏈資產規模超過1.2萬億元，已經與超過2000家核心企業及金融機構達成合作，覆蓋中國百強企業中的51家及全部中國前20大商業銀行；客戶覆蓋全國29個省及行政區，服務了超過29萬家中小微企業，連續四年在中國第三方供應鏈金融科技解決方案提供商中領先於其他同行。     聯易融課題組是由聯易融市場與公關部牽頭，匯聚了公司內部頂尖核心AI技術專家和產品團隊精英的跨部門協作團隊。聯易融課題組聚焦于大模型技術在供應鏈生態的應用，並結合聯易融的實戰成果和深刻洞見，打造供應鏈金融AI大模型的最新範式，推動行業往更高效、更透明、更智能的方向發展。
目錄
序言  AI重塑供應鏈金融科技
前言  供應鏈金融新紀元
第1章  進化、協同與創新
  1.1  語言和文字是人類社會的協同工具
  1.2  金融是人類社會生產中的資源協同工具
  1.3  傳統金融：對人不對事
  1.4  供應鏈金融：對事不對人
  1.5  GPT模型：讓機器能夠理解非結構化數據
  1.6  業務場景中鏈路越長，AI提升的空間越大
  1.7  量變引起質變：金融交易的新時代
第2章  全面認識AIGC與大模型
  2.1  ChatGPT橫空出世
  2.2  AIGC的發展歷史
  2.3  大模型的能力
    2.3.1  超強的語言組織能力
    2.3.2  垂直領域的能力
    2.3.3  邏輯推理能力
    2.3.4  多模態內容的理解能力
  2.4  大模型的現狀
  2.5  國內科技巨頭的大模型布局
    2.5.1  百度「文心一言」大模型
    2.5.2  阿里「通義千問」大模型
    2.5.3  騰訊「混元」大模型
    2.5.4  華為「盤古」大模型
    2.5.5  科大訊飛「訊飛星火」大模型
    2.5.6  網易「玉言」大模型
    2.5.7  「360智腦」大模型
    2.5.8  京東「言犀」大模型
    2.5.9  百川智能大模型
    2.5.10  智譜AI ChatGLM大模型
  2.6  開源大模型介紹
  2.7  AIGC未來展望
第3章  大模型技術解析
  3.1  ChatGPT的工作原理：AI成語接龍
  3.2  早期的自然語言處理技術架構
  3.3  Transformer架構
  3.4  GPT模型的原理與應用
    3.4.1  GPT模型：利用無標籤數據進行預訓練
    3.4.2  GPT模型的構建與訓練過程
  3.5  技術的突破：量變引起質變
    3.5.1  大模型的湧現
    3.5.2  思維鏈
    3.5.3  訓練大模型的軟硬體基礎
第4章  企業落地大模型的方法
第5章  大模型開發工具及應用案例
第6章  大模型的挑戰、監管與評測
第7章  金融行業的大模型
第8章  供應鏈金融的演進與創新
第9章  AI驅動的供應鏈金融革命
第10章  供應鏈金融場景及大模型應用展望

第11章  供應鏈金融大模型的構建和評估

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