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Tag: Google Cloud

AutoML – 无代码解决方案,用于构建机器学习模型

介绍 AutoML(自动机器学习)也被称为自动化机器学习。在2018年,谷歌推出了云端 AutoML,引起了很大的关注,是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中,您将学习使用谷歌云端 AutoML 构建机器学习模型的“无代码”解决方案。 AutoML 是 Google 云平台 Vertex AI 的一部分。Vertex AI 是云端构建和创建机器学习管道的端到端解决方案。但是,我们将在未来的文章中讨论 Vertex AI 的细节。AutoML 主要依赖于迁移学习和神经搜索架构。您只需要提供数据,之后 AutoML 将为您的用例构建一个最佳的自定义模型。 在本文中,我们将讨论使用 Python 代码在 Google 云平台上实现…

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谷歌云帮助麦格理银行增强人工智能银行能力

麦格理银行和金融服务集团已与谷歌云合作,利用人工智能(AI)和机器学习(ML)的力量,革新银行业。这个合作旨在通过开发预测分析模型和自动化银行流程来增强客户银行体验。麦格理和谷歌云共同致力于创新,旨在向全球银行客户提供无缝、直观和个性化的数字体验。 麦格理的技术进步和数字化转型 麦格理银行一直处于银行业技术进步的前沿。在过去的十年中,该银行在构建云端优先和完全数字化的零售银行平台方面进行了重大投资。通过利用其技术堆栈并与谷歌云合作,麦格理准备在其数字和数据平台上迈向AI优先的方法。这将使该银行通过整合AI和ML功能向所有个人银行客户提供增强的数字体验。 还阅读:2023年银行和金融领域的机器学习和人工智能应用 谷歌云在麦格理数字基础设施中的重要角色 谷歌云是麦格理银行和金融服务集团数字客户界面和流程的支撑。该银行依赖谷歌云进行战略和分析数据平台和基于ML的应用程序。通过利用谷歌云的能力,麦格理成功将AI和ML嵌入其数字银行和技术生态系统中。这赋予了运营和客户体验界面更多权力。该银行每天分析超过10亿笔交易,利用AI和ML模型为客户提供直观的功能。 麦格理数字银行中具有变革性的AI和ML功能 麦格理和谷歌云的合作将在麦格理数字银行产品中推出各种AI和ML功能。这些功能旨在进一步增强客户的银行体验,提供个性化和主动的金融解决方案。以下是一些将推出的关键功能: 1. 现金流量预测功能 利用谷歌云的BigQuery,麦格理的现金流预测功能将为客户提供未来12个月的个性化现金流预测。这个强大的工具甚至会在客户的现金流有望变负时提供主动提示。这样,客户就能做出明智的金融决策。 2. 转账预测 利用BigQuery,麦格理将分析以前和即将发生的转账,预测、通知和提醒客户到期日期和相关信息。这个功能确保客户掌握自己的财务承诺,减少漏付款项或忽略交易的风险。 3. 流程自动化 麦格理认识到自动化在简化银行流程方面的价值。通过即将推出的AI驱动的流程自动化功能,客户将收到主动、个性化和可行动的通知,轻松地自动化常规账户活动。例如,客户可以选择自动将每月工资的固定百分比转入储蓄账户。 4. 增强的贷款申请和支付欺诈检测 为加强安全措施,麦格理计划实施额外的AI功能算法,以增强贷款申请中欺诈文档的检测和识别可疑的付款活动。这些先进的功能将保障客户的财务利益,保护他们免受潜在的欺诈者。 还阅读:使用机器学习进行银行客户流失预测 将AI和ML功能扩展到客户服务之外 麦格理银行和谷歌云之间的合作不仅限于面向客户的功能。麦格理打算在其客户服务功能中整合AI和ML,专注于其联系中心的生成式AI用例。这种创新的方法,包括“智能代理”功能,将增强客户互动,并确保及时、高效的服务。此外,麦格理还计划在各种风险管理流程中采用AI和ML,进一步加强保护其180万澳大利亚客户的措施。 具有远见卓识的长期合作 澳洲麦格理银行与谷歌云的合作关系建立在多年的互信和共同目标的基础上。谷歌云的受管行业主管…

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