論文の概要: Opportunities and Challenges of Generative-AI in Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15653v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 05:30:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:12:42.668576
- Title: Opportunities and Challenges of Generative-AI in Finance
- Title（参考訳）: 金融における創生AIの可能性と課題
- Authors: Akshar Prabhu Desai, Ganesh Satish Mallya, Mohammad Luqman, Tejasvi Ravi, Nithya Kota, Pranjul Yadav,
- Abstract要約: 本稿では,金融分野におけるGen-AI技術の応用について概観する。
特に、金融におけるGen-AI技術の利用にかかわる機会と課題について述べる。
我々はまた、Gen-AIのトレーニングに使用できる様々な方法論を説明し、金融エコシステムにおけるGen-AI技術の様々な応用分野を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09895793818721334
- License:
- Abstract: Machine Learning and data mining have created widespread impact across various domains. However, these techniques are limited in their ability to reason, understand and generalize w.r.t language specific tasks. The aforementioned challenges were overcome, with the advancement of LLMs/Gen-AI. Gen-AI techniques are able to improve understanding of context and nuances in language modeling, translation between languages, handle large volumes of data, provide fast, low-latency responses and can be fine-tuned for various tasks and domains. In this manuscript, we present a comprehensive overview of the applications of Gen-AI techniques in the finance domain. In particular, we present the opportunities and challenges associated with the usage of Gen-AI techniques in finance. We also illustrate the various methodologies which can be used to train Gen-AI and present the various application areas of Gen-AI techniques in the finance ecosystem. To the best of our knowledge, this work represents the most comprehensive summarization of Gen-AI techniques within the financial domain. The analysis is designed for a deep overview of areas marked for substantial advancement while simultaneously pin-point those warranting future prioritization. We also hope that this work would serve as a conduit between finance and other domains, thus fostering the cross-pollination of innovative concepts and practices.
- Abstract（参考訳）: 機械学習とデータマイニングは、さまざまな領域に広く影響を与えている。
しかしながら、これらのテクニックはw.r.t言語固有のタスクを推論、理解、一般化する能力に限られている。
上記の課題はLLM/Gen-AIの進歩とともに克服された。
Gen-AI技術は、言語モデリング、言語間の翻訳、大量のデータ処理、高速で低レイテンシな応答の提供、様々なタスクやドメインの微調整などにおいて、文脈やニュアンスに対する理解を改善することができる。
本稿では,金融分野におけるGen-AI技術の応用について概観する。
特に、金融におけるGen-AI技術の利用にかかわる機会と課題について述べる。
我々はまた、Gen-AIのトレーニングに使用できる様々な方法論を説明し、金融エコシステムにおけるGen-AI技術の様々な応用分野を提示する。
我々の知る限りでは、この研究は金融分野におけるGen-AI技術の最も包括的な要約を表している。
この分析は、実質的な進歩を示す領域を詳細に概観し、同時に将来の優先順位付けを保証する領域をピンポイントするように設計されている。
また、この作業が金融と他のドメイン間のコンジットとして機能し、革新的な概念やプラクティスの相互補完を促進することを期待しています。
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