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全球生命科学风险报告2024
在一个高度专业化的行业中，具有高度技术性的流程，每个过程都必须是完美的，基于AI和物联网（IoT）等技术的系统范围很大，可以提高可靠性和效率。麦肯锡的一份报告发现，使用一系列数字技术和高级分析的生物制药设施的工厂容量增加了25-40％，交货时间降低了15-20％。1
ISSN：2454-132X 影响因子：6.078（第 8 卷，第 1 期 - V8I1-1423）可在线获取：https://www.ijariit.com Jocata Grid：研究用于欺诈的人工智能 (AI)
当今领域的欺诈检测面临诸多挑战，因为欺诈实例存在于所有来源和各行各业。随着大数据和人工智能的兴起，技术创新一直被证明是金融犯罪和合规行业的福音，利用先进的人工智能模型也出现了新的自由。随着打击欺诈和其他金融犯罪的承诺重燃，寻找能够预防和发现内部欺诈的智能解决方案势在必行。监管机构鼓励使用分析、机器学习 (ML) 和其他形式的人工智能 (AI) 等先进技术来管理金融犯罪风险。我们总结了研究中的发现，以减少误报并提高欺诈检测的效率，并通过从我们的分析中得出创建和捕获的关键值来得出结论。关键词：欺诈、金融犯罪、大数据、误报、人工智能。1.简介 1.1 人工智能 麦肯锡将人工智能定义为“机器执行与人类思维相关的认知功能的能力，例如感知、推理、学习和解决问题”（麦肯锡，2018 年，第 1 页）。人工智能有两个主要分支。第一个是机器学习，涵盖一系列算法，分为三种学习技术：监督、无监督和强化。机器学习算法不同于传统的程序化算法，它们不是接收直接命令，而是使用数据和过去的计算来做出决策、检测模式和做出预测。有了新的数据和模式，算法能够随着时间的推移进行适应和学习（麦肯锡，2018 年，第 1 页）。第二个分支是深度学习。这种更复杂的人工智能“可以处理更广泛的数据资源，需要更少的人类数据预处理，并且通常可以产生比传统机器学习方法更准确的结果”（麦肯锡，2020 年，第 6 页）。1.2 Jocata 金融咨询服务 Jocata GRID 是一个复杂的企业生态系统技术平台，致力于提供业务、风险、运营和合规性的综合实时视图。它被设计为一个多层技术功能堆栈，可帮助金融机构开展数字化转型计划，每一层都解决一个特定的挑战。(Jocata Grid,2010)尽管 GRID 的各个功能集都映射到离散产品，但其架构允许根据您的解决方案要求单独部署它们，或一起部署或以特定组合部署。GRID 通过安全接口插入您的后端系统，为您带来 Jocata 尖端软件的优势，同时大幅降低培训、设置和基础设施的前期成本。
利用 VMware Private AI 发挥 AI 的强大作用
1. 麦肯锡公司。“生成式人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿。”Michael Chui、Eric Hazan、Roger Roberts、Alex Singla、Kate Smaje、Alex Sukharevsky、Lareina Yee 和 Rodney Zemmel，2023 年 6 月。2. VMware FY24 Q2 高管脉搏，N=450 名企业技术高管。
人工智能应用面临的挑战
Frédéric 是麦肯锡布鲁塞尔办事处的合伙人，在银行和风险管理领域拥有 20 多年的经验。作为该公司法国和比荷卢三国风险和复原力业务的核心领导者，他领导了众多为全球金融机构提供服务的项目，专注于战略和风险转型计划、数字创新、分析、领导力和组织。
人工智能“AI”及其对全球经济的影响......
在当今的数字时代，我们发现自己正积极地沉浸在技术进步之中，并且越来越熟悉和依赖它。最显著的技术力量正在高速发展，将涟漪变成波浪，它就是“AI”（人工智能）。每当我们使用谷歌搜索引擎，或向亚马逊 Alexa 提问时，我们都在与“AI”互动。人工智能技术使我们的生活更加轻松，例如工业机器人、机器人医疗助理、智能游戏、金融预测软件、健康和生物信息学中的大数据算法、无人驾驶货机、救护无人机、通用机器人等等。从 React 开发人员创建的强大深度学习项目到进一步开发医学世界的科学家，人工智能的真正应用才刚刚开始展现，并得到充分应用。特别值得注意的是，越来越多的行业（工业、健康、农业、金融、银行、保险、交通等）都参与其中。实际上，人工智能的力量正在改变几乎每个行业。麦肯锡公司预测，到 2030 年，“人工智能”对世界经济的影响预计将达到 13 万亿美元，每年带动全球 GDP 增长约 1.2%（麦肯锡全球研究院 (MGI)，2018 年 9 月，第 1 页）。
经济与市场 - Amundi 研究中心
资本投资确实是实施人工智能的一个关键方面。麦肯锡最近的一份报告（《人工智能现状》）显示，2022 年人工智能的采用率是 2017 年的 2.5 倍。2017 年，20% 的受访者报告至少在一个业务领域采用了人工智能，而到 2022 年，这一数字上升到 50%。因此，随着人工智能采用率的提高，对人工智能的投资水平也在提高。同样，2017 年，在使用人工智能的组织中，40% 的受访者报告称，超过 5% 的数字预算用于人工智能，现在超过一半的受访者报告了这一投资水平，63% 的受访者表示，他们预计其组织的人工智能投资将在未来三年内增加。全球对人工智能的投资呈指数级增长，包括对生成人工智能的投资。麦肯锡另一份与生成式人工智能相关的报告显示，“生成式人工智能的资金虽然仍只占人工智能总投资的一小部分，但规模巨大且增长迅速，仅 2023 年前五个月就达到 120 亿美元。2017 年至 2022 年，风险资本和其他私人外部投资在生成式人工智能方面的年均复合增长率超过 70%。在同一时期，人工智能投资总体年增长率为 29%，尽管基数较高。”有趣的是，人工智能投资正在各个行业蔓延，从制造业转向服务业，尤其是在最新一波人工智能浪潮中。早在 2018 年，根据麦肯锡的报告，“制造业和风险是受访者认为从使用人工智能中看到价值最多的两个职能”。2022 年，“报告的收入效应最大的领域是营销和销售、产品和服务开发以及战略和公司财务”。人工智能投资的增加已经提高了相关行业的产出，而人均资本的增加可能会增加未来的潜在增长。
营销分析能力、人工智能采用......
“在 COVID-19 疫情席卷全球之前，领导者越来越多地采用高级分析和人工智能 (AI)，这是有充分理由的。这些能力预计将带来每年 9.5 万亿至 15.4 万亿美元的经济价值。组织在几周内就建立了分析能力，为企业应对 COVID-19 挑战提供信息并为未来做好准备”……麦肯锡公司 (2020)。