传统人工智能：通常用于分类、回归和聚类等任务，其中人工智能分析现有数据以做出预测或决策。
生成式人工智能：专注于创建新内容。它可以生成合成数据、财务预测或自动化洞察。
2.监督学习与无监督学习：
监督学习：模型在标记数据上进行训练。示例包括欺诈检测和信用评分。
无监督学习：模型无需标记示例即可在数据中发现隐藏模式。用于市场细分和异常检测。
生成式人工智能：通常将两者结合使用，使用标 意大利消费者电子邮件列表 记数据来理解上下文，使用未标记数据来生成新内容。
3.具体技术：
机器学习 (ML)：涉及从数据中学习并随时间改进的算法。用于预测分析和风险管理。
自然语言处理 (NLP)：使机器能够理解和响应人类语言。应用于聊天机器人和自动客户服务。
生成对抗网络 (GAN)：一种生成式 AI，其中两个神经网络相互竞争以提高输出质量。用于创建逼真的模拟和合成数据。
人工智能在金融服务中的应用
人工智能广泛应用于金融服务领域，以提高效率、降低成本并改善客户体验。
主要应用包括：
1.欺诈检测：
人工智能系统实时分析交易数据以检测欺诈活动。
2.风险管理：
人工智能模型评估和预测与贷款、投资和市场波动相关的风险。
