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银行可以访问交易流中的大量数据，从而深入了解客户的行为、短期愿望和长期需求。实验表明，作为大型语言模型的基础的变换器网络可用于充分利用交易数据，同时取代传统机器学习来生成风险评分和产品倾向模型。生成的模型不会具有语言模型的形式，但可以将预测精度提升到一个新的水平，并减少构建传统模型所需的数据工程。然而，要实现这些好处，需要大量的交易数据，相当于拥有 1 亿客户的银行多年的历史记录。这可能会导致大型银行和供应商之间出现新的竞争维度，或促使银行探索联邦学习。
GenAI 即将彻底改变银行
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