AI(articoolo)にて「人工知能の生産性」で文章を作って見ました。

AI(人工知能)で初めて日本語文章を作成して見ました。

AI(人工知能)ライティングのarticoolo(アーティクーロ)で日本語で文章作成を依頼して見ました。
「人工知能の生産性」で作成してもらいました。

「人工知能の生産性」のような記事になってます。

articoolo(アーティクーロ)日本語B版で作成した文章です。

膨大な量のデータを使用する大規模なデータソフトウェア企業やクラウドプロバイダでは、AIの実用的アプリケーションが大幅に増加しています。

人工知能は、医療診断、リモートセンシング、電子取引、ロボット制御などの特定のタスクを実行するために、多くの分野ですでに適用されています。

金融機関は、人為的なニューラルネットワークを使用してシステムの変化や異常な主張を検出し、人間が調査するように警告しながら憧れてきました。

多くの銀行は、簿記の維持、業務の整理、財産の管理、株式への投資に人工知能システムを利用しています。人工知能は、意思決定、視覚認識、および音声認識などの人間に通常関連するタスクを実行するためのコンピュータシステムの理論および開発として定義され、長い間存在してきた。

計算機ハードウェア、大規模データ、機械学習の進歩により、人工知能は毎日より強力かつ有用になっています。近年の人工知能の進歩により、金融の新しい時代が幕を開け、短期間で大規模なデータと機械学習が飛躍的に発展し、顧客体験と生産性が向上しました。

この画期的な進歩の中でソフトウェアは大きな役割を果たしており、解決すべき課題がまだ残っています。ハードウェアの機能を十分に活用してパフォーマンスを向上させるには、ソフトウェアを設計して最適化する必要があります。また、開発プロセスを加速するために、ライブラリ、フレームワーク、および他のツールを合理化する必要もあります。

金融サービスプロバイダーや銀行は、AIを導入して、顧客が資金を管理する方法の予測と計画を支援し、AIをビジネス開発戦略の不可欠な部分にしています。データを顧客の洞察に変えてサービスを向上させるスマートマシンの能力は、デジタルエクスペリエンスを変革しています。

監査人は、人工知能によって提供される自動化の潜在的可能性に起因する責任を免れると感じている。彼らはAIを使用して時間と手作業を自動化し、より重要な仕事に集中する時間を与えています。低コストでのデータ駆動型の管理の決定は、新しい管理スタイルを導き出しており、将来的には管理者は人間の専門家ではなく機械に疑問を呈することができます。

マシンはデータを分析し、チームリーダーが決定を下すよう勧める。エンドユーザーデバイスや金融機関サーバーに組み込まれたアプリケーションは、大量のデータを分析し、カスタマイズされた予測や財務アドバイスを提供することができます。このようなアプリケーションは、進捗状況の追跡、財務計画と戦略の開発に役立ちます。パーソナライゼーションは、多くの銀行が既にさまざまな方法で顧客にサービスと商品をマッチングさせようと試みている主要な分野です。結論として、金融サービスプロバイダは、技術が進化し、より主流になるにつれて、AIに注意を払う必要があります。

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