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深度强化学习解决了效用最大化问题，进一步改善了和解方法。驱动的对帐系统最终将替代传统方法，而神经网络自动识别和纠正交易误差（Perdana等，2023 [5]）。可以进一步培训和自定义其他组织已经开发和使用的强化学习模型，以更加有效地处理交易（Charpentier等，2021 [6]）。1.1方法论研究方法论对于分析AI在交易和解中的作用至关重要。主要和二级研究方法同时收集数值和定性数据。主要研究收集了第一手数据，而二级研究使用现有数据（Strijker等人2020 [7]）。两种方法都可以是定性的或定量的。定性方法收集非数字数据，例如报告和案例研究，而定量方法收集数值数据以进行预测和模式识别。本研究使用次要定性方法来找到见解并收集数值数据。主题分析从数据中标识了模式和类别。该研究使用定性分析探讨了交易和解中AI的各个方面。二级定性分析定义为收集非数字数据，例如来自公众意见，调查，访谈和过去研究数据的分类数据。对现有文献，各种案例研究以及与参与AI研究的人进行的访谈的广泛分析有助于研究深度（Shah，2023 [8]）。
“ AI驱动的交易和解：加强学习
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