详细内容或原文请订阅后点击阅览
Clearwater Analytics 如何利用生成式 AI 和 Amazon SageMaker JumpStart 彻底改变投资管理
在本文中，我们探讨了 Clearwater Analytics 在生成 AI 方面的尝试，他们如何使用 Amazon SageMaker 构建解决方案，并深入研究 Clearwater Analytics 如何使用 LLM 利用投资管理领域超过 18 年的经验，同时优化模型成本和性能。
来源:亚马逊云科技 _机器学习本篇文章由 Clearwater Analytics 的 Darrel Cherry、Dan Siddall 和 Rany ElHousieny 共同撰写。
本篇文章由 Clearwater Analytics 的 Darrel Cherry、Dan Siddall 和 Rany ElHousieny 共同撰写。随着全球交易量每年快速增长，资本市场公司面临着管理大量多样化数据集以保持领先地位的需求。这些数据集不仅数量庞大，而且对于推动战略发展、增强执行力和简化风险管理至关重要。数据创建和利用的激增，加上对快速决策的需求日益增加，加剧了行业内的竞争并释放了机遇。为了保持竞争力，资本市场公司正在整个交易生命周期中采用 Amazon Web Services (AWS) 云服务来重新构建其基础设施、消除容量限制、加速创新和优化成本。
Amazon Web Services生成式 AI、AI 和机器学习 (ML) 在资本市场公司加速创收、提供新产品、降低风险和代表客户进行创新方面发挥着至关重要的作用。此类创新的一个很好的例子是我们的客户 Clearwater Analytics 及其在 Amazon SageMaker JumpStart 上托管的大型语言模型 (LLM)，这推动了资产管理生产力并为其客户提供了由 AI 驱动的投资管理生产力解决方案。
生成式 AI 机器学习 Clearwater Analytics 大型语言模型 Amazon SageMaker JumpStart在本文中，我们将探讨 Clearwater Analytics 在生成式 AI 领域的尝试，他们如何使用 Amazon SageMaker 构建解决方案，并深入了解 Clearwater Analytics 如何使用 LLM 利用投资管理领域超过 18 年的经验，同时优化模型成本和性能。