Intelligens módszer az AI kérdésére
Hogyan tegyünk fel kérdéseket, hogy optimális eredményeket érjünk el, amikor az AI segítségével információkat nyerünk ki dokumentumokból | Cikk
A kutatás művészetének megoldása: A kérdések és válaszok táncának elsajátítása mesterséges intelligencia segítségével
A londoni Canary Wharf nyüzsgő szívében, ahol a globális pénzügyek szüntelenül lüktetnek, egy csapat derűs elmék gyűlik össze egy Hedge Fund iroda elegáns keretein belül. Közülük Emma, a szorgalmas elemző, aki hajlamos a pénzügyi bonyodalmak feloldására, azon kapja magát, hogy belemerül a terjedelmes dokumentumokból történő optimális információnyerés kutatásába, amelyet a mesterséges intelligencia (AI) folyamatosan fejlődő ereje segít.
„Az optimális eredmények precíz kérdésekkel kezdődnek, olyan kérdésekkel, amelyek optimális eredményekhez vezetnek”
Párbeszéd: Hogyan lehet megoldani ezt a kihívást?
Az Emmából, Jamesből, Sophiából, Liamből és a tapasztalt Brianből álló csapat egy állandó kihívással küszködik: precíz betekintést nyerni hatalmas mennyiségű pénzügyi adatból. Kollektív tapasztalataik ellenére gyakran zsákutcába kerülnek, és nem tudják teljes mértékben kiaknázni az AI-ban rejlő lehetőségeket. Emma egy délutáni heves eszmecserében így panaszkodik: „Úgy tűnik, a mesterséges intelligencia képtelen felismerni azokat az árnyalatokat, amelyeket a pénzügyi jelentéseinkben keresünk. Bosszantóan korlátozott!”
Brian, a csoport bölcse fanyar mosollyal közbevág: „Talán nem az MI-ben van a hiba, hanem a kérdéseink egyszerűségében. Mélyebbre kell ásnunk, barátaim, és meg kell világítanunk a kétértelműség árnyait.
… és a történet feloldódik
Így kezdődik a megvilágosodás útja a csapat számára, amelyet Brian bölcsessége vezérel. Kísérletbe kezdenek, hogy finomítsák kérdezési technikájukat, megértve, hogy a mesterséges intelligencia ereje nem puszta létezésében rejlik, hanem a kezelés pontosságában. Élénk viták és közös ötletbörze során csiszolják mesterségüket, finoman kihegyezett nyilakhoz hasonló kérdéseket fogalmaznak meg, amelyek a komplexitás lényegét célozzák.
Irodájuk megszentelt termeiben a párbeszéd szabadon folyik, és minden tag saját egyedi nézőpontjával járul hozzá. Sophia, aki nagyon figyel a részletekre, a specifikusság mellett szól: „Nem szabad átfogó kérdéseket feltennünk, hanem pontosan meg kell határoznunk azokat a mutatókat, amelyeket fel akarunk fedezni.”
James, aki mindig is pragmatikus volt, hozzáteszi: „Ne feledkezzünk meg arról a kontextusról, amelyben kérdéseink felmerülnek. A pénzügyi helyzet folyamatosan változik, és kérdéseinknek ennek megfelelően kell alkalmazkodniuk.”
Leesett a fillér
A csapat újonnan felfedezett világossággal boncolgatja a kérdésfeltevés megközelítését. Belemerülnek egy hatékony lekérdezés anatómiájába, megértve, hogy az nem pusztán szavak láncolata, hanem egy csatorna a gyakorlati betekintések kinyeréséhez. Minden kérdés megvilágító lámpássá válik, és végigvezeti utazásukat a pénzügyi adatok labirintusos folyosóin.
Megtanulnak többszintű kérdéseket feltenni, és minden réteg lerántja a kétértelműség fátylát, hogy mélyebb igazságokat tárjon fel. Már nem elégedettek meg a felszíni válaszokkal, a bonyolultság mélységeit kutatják, sebészi precizitással megoldva a pénzügyi bonyodalmak szövevényes hálóját.
Emma újonnan megtalált magabiztossággal kijelenti: „Kérdéseink már nem a mesterséges intelligencia potenciálját visszafogó béklyók, hanem kulcsok, amelyek kinyitják a dokumentumainkban eltemetett tudáskincset.”
Három jó, kibővített, többszintű kérdés, hogy információkat nyerjünk ki egy energiacég 100 oldalas negyedéves pénzügyi jelentéséből. Ez a példa, amit a csapat talált ki:
Jó kérdés 1:
Melyek voltak az energiavállalat elsődleges bevételi forrásai a negyedév során? Le tudja bontani a bevételi forrásokat szegmensenként (pl. megújuló energia, fosszilis tüzelőanyagok)? Melyek voltak az egyes szegmensek kulcsfontosságú tényezői a bevétel növekedésében vagy csökkenésében? Voltak olyan jelentős változások a piaci keresletben vagy az árak dinamikájában, amelyek befolyásolták a bevételek teljesítményét?
Jó kérdés 2:
Hogyan ingadoztak a működési költségek az előző negyedévhez képest? Tud betekintést nyújtani a jelentős változások mögött meghúzódó főbb tényezőkbe? Voltak-e költségmegtakarítási kezdeményezések a negyedév során, és ha igen, milyen hatással voltak ezek? Felmerültek-e a vállalatnál olyan váratlan kiadások vagy egyszeri költségek, amelyek befolyásolták pénzügyi teljesítményét?
Jó kérdés 3:
Milyen volt a társaság cash flow pozíciója a negyedév során? Tudja részletezni a készpénz forrásait és felhasználását, beleértve a jelentős befektetéseket vagy értékesítéseket? Voltak-e jelentős változások a forgótőke-mutatókban, például a kintlévőségekben vagy a készletforgalomban? Hogyan illeszkedett a vállalat cash flow teljesítménye a negyedévre vonatkozó stratégiai és pénzügyi céljaihoz?
Három példa rövid, téves kérdésekre:
Hogyan teljesített a társaság pénzügyileg az elmúlt negyedévben?
2. rossz kérdés:
Mik voltak a költségek?
3. rossz kérdés:
Keresett pénzt a cég?
Ugyanez a logika és struktúra vonatkozik a kérdések megfogalmazására számos különböző területen, például jogi, gyártási, gyógyszerészeti, légi közlekedés, autóipar, egészségügy stb. területén. A lényeg az, hogy pontosan leírjuk az elérni kívánt célt és milyen információkat keresünk. A mesterséges intelligencia nem tud olvasni a gondolataidban, és nem ismeri a munkád előzményeit. Konstruktív belátásra van szükség a kérdés formájában a szöveg elolvasásához, elemzéséhez és a várt válasz megadásához.
„Tegyen fel kérdéseket, kérdéseket, amelyek feltárulnak: a mesterséges intelligencia mesterének lehetőségei”
Következtetés:
A vizsgálódás tégelyében a csapat átalakulva jelenik meg, felvértezve a kérdések és válaszok közötti szimbiotikus kapcsolat újszerű megértésével. A konfliktusok olvasztótégelyén keresztül utat törtek az uralom felé, kihasználva a mesterséges intelligencia teljes potenciálját, hogy magabiztosan és világosan navigálhassanak a pénzügyi adatok labirintusos folyosóin.
Ahogy kinéznek Canary Wharf csillogó látképére, tudják, hogy utazásuk még csak most kezdődött. Minden egyes feltett kérdéssel, minden válasz előkerülésével egyre közelebb kerülnek a megértés megfoghatatlan csúcsához. És a kérdések és válaszok ebben a táncában nemcsak információt találnak, hanem bölcsességet is – a modern kor valódi pénzét.
„A vizsgálat pontossága insighthoz vezet, az Insight felszabadítja a potenciált az AI-ban”
"Kérdéseink minősége határozza meg válaszaink minőségét, és végső soron megértésünk mélységét."
– Brian Tracy
Mi a cikk legfontosabb három szempontja?
— Hogyan tegyünk fel kérdéseket, hogy a mesterséges intelligencia megértse célunkat és elérje a várt eredményeket
— Rövid vs kiterjesztett kérdések: melyik módszer ad optimális eredményeket
— A mesterséges intelligencia nem tud olvasni a gondolatainkban; algoritmusok milliárdjait használhatja fel a kiterjesztett és pontos kérdés megértéséhez
Ingyenes AI (ROI) kalkulátorunk segítségével megtudhatja, hány dokumentumot tud feldolgozni az AI segítségével, és milyen előnyöket érhet el
Egyszerű beviteli utasítások:
Adjon meg néhány információt aktuális dokumentumfeldolgozási igényeiről; nem kell pontosnak lenned – tetszés szerinti gyakorisággal ellenőrizheti a különböző forgatókönyveket. Állítsa be az automatizálási tényezőt, hogy megbecsülje, mekkora dokumentumfeldolgozást szeretne automatizálni
ROI kalkulátor
Hogyan kezdjük el az AI kihasználását?
Az új innovatív AI-technológia lenyűgöző lehet – itt tudunk segíteni! AI-megoldásainkkal a legbonyolultabb, leghosszabb dokumentumokból származó információk kinyerésére, megértésére, elemzésére, áttekintésére, összehasonlítására, magyarázatára és értelmezésére szolgáló AI-megoldásaink segítségével új utakra vezethetjük, elvezethetjük, megmutatjuk, hogyan kell csinálni, és támogatjuk. egészen.
Indítsa el az ingyenes próbaidőszakát! Nincs szükség hitelkártyára, teljes hozzáférés a felhőszoftverünkhöz, bármikor lemondhatja.
Egyedi mesterséges intelligencia megoldásokat kínálunkTöbb dokumentum összehasonlítása"És a"Fénypontok megjelenítése"
Igényeljen INGYENES bemutatót!
- v500 Systems | AI for the Minds, ez egy példa az AI Document Processing SaaS megoldásunkból, amely egy hosszú ívű, többszintű kérdést tesz fel. Felhívjuk figyelmét, hogy az AI átfogó választ tudott adni egy 77 oldalas pénzügyi jelentésből (kattintson a képre a nagyításhoz) https://myAI.v500.com
Most már tudja, hogyan kell csinálni, kezdje el!
v500 Systems | AI for the Minds | YouTube csatorna
"Az AI Show Highlights" | "AI-dokumentum-összehasonlítás"
Bonyolult dokumentum-ellenőrzéseket mi intézünk
Fedezze fel esettanulmányainkat és más vonzó blogbejegyzéseinket:
Részletek Bizalom építése: Az AI nagyon jó a Részletek | 'QUANTUM 5' S1, E10
Miben különbözik a v500 Systems versenytársainktól? Innováció, megbízhatóság és eredmények
#AIDocumentProcessing #TrustThroughPrecision #AIinDocumentProcessing #PrecisionMatters #DigitalTrust
AI SaaS tartományok között, esettanulmányok: IT, Pénzügyi szolgáltatások, Biztosítás, Biztosítási biztosításmatematikai, Gyógyszeripari, ipari gyártás, Energia, Jogi, Média és szórakozás, Idegenforgalom, Toborzás, Repülés, Egészségügy, Távközlés, Ügyvédi irodák, Étel és Ital és a Autóipari.
Arkadiusz (Arek) Loma
Az eredetileg angol nyelvű blogbejegyzés varázslatos átalakuláson ment keresztül arab, kínai, dán, holland, finn, francia, német, hindi, magyar, olasz, japán, lengyel, portugál, spanyol, svéd és török nyelvre. Ha bármilyen finom tartalom elvesztette csillogását, idézzük vissza az eredeti angol szikrát.
A felelősség megtagadása: Az ebben a történetben említett nevek és helyszínek megváltoztak ügyfeleink titkosságának védelme érdekében. Komolyan vesszük az adatvédelmet és a titoktartást, és soha nem adunk ki érzékeny információkat ügyfeleinkről. Az itt bemutatott narratíva kizárólag annak bemutatására szolgál, hogyan működik az AI nagy üzleti környezetekben
