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使用Generative AI

2025年7月29日 18:57 33 Comments
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可疑交易报告（STR）或可疑活动报告（SAR）是一种报告，如果金融组织有合理的理由怀疑任何在活动期间发生或尝试过的金融交易，则必须提交给金融监管机构。在这篇文章中，我们探索了一种使用亚马逊基岩中可用的FMS来创建草稿STR的解决方案。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
金融法规和合规性在不断变化，并且合规报告的自动化已成为金融行业的游戏规则改变者。 Amazon Web Services（AWS）生成AI解决方案提供了一种无缝有效的方法来自动化此报告过程。 AWS生成的AI集成到合规性框架中不仅提高了效率，而且通过促进合规性报告的精确和及时提供，对金融部门的信心和信任更大。这些解决方案有助于金融机构避免违规的昂贵和声誉后果。反过来，这有助于金融生态系统的整体稳定性和完整性，从而使行业和所服务的消费者都受益。AmazonBedrock是一项托管生成的AI服务，可访问各种高级基础模型（FMS）。它包括促进有效创建生成AI应用程序的功能，重点是隐私和安全性。从FM获得良好的响应在很大程度上依赖于使用有效的技术为FM提供提示。检索增强生成（RAG）是一种关键方法，可以通过来自外部来源的上下文相关信息来增强FM提示。它使用矢量数据库（例如Amazon OpenSearch服务）来启用上下文信息的语义搜索。AmazonBedRock知识库，由诸如Amazon OpenSearch无服务器的矢量数据库提供支持，有助于将rag补充模型输入，从而实现与事实响应的相关信息，从而降低了潜在的响应范围。使用动作组的任务并启用与API，知识库和FMS的互动。使用代理，您可以设计能够理解自然语言查询和CR
应用程序 响应范围 潜在的 AWS OpenSearch FM 响应的 反过来 完整性 矢量 行业 使用 语义搜索 消费者 FMS 生态系统 报告 有助于 数据库 信息的 稳定性 知识库 良好的 输入 Amazon 有效的 合规性 生成 提供 AI 矢量数据 系统的 服务器 金融机构 提示 服务的 金融 自动化 提高 安全性