A bankok és pénzügyi intézmények AI-t alkalmaznak csalásfelderítésre, hitelkockázat-értékelésre, automatizált ügyfélszolgálatra és személyre szabott szolgáltatásokra.
Differenciális privát Bayes-tesztek banki AI-hoz: bizonyíték-alapú döntések úgy, hogy az ügyfél- és betegadatok védhetők maradjanak.
AI félrevezetés a fintechben: mit tanulhat belőle a banki szektor. Gyakorlati checklist és transzparencia tippek döntéshozóknak.
A distance covariance-alapú fairness mérhetővé és taníthatóvá teszi az elfogultság csökkentését orvosi MI-ben és banki modellekben is.
Parafrázis-vezérelt tanítóadat-vízjelezés: így tehető kimutathatóvá a jogosulatlan modelltréning egészségügyi szövegeken.
Okozati adatfúzió pruninggal és clusteringgel: kisebb gráf, gyorsabb azonosíthatóság, jobb döntések egészségügyben és banki AI-projektekben.
Privát és byzantine-robosztus federált tanulás bankoknak: hogyan védhető a modellfrissítés, és miért kulcs a költséghatékony védelem.
Vizuális hűség nélkül a multimodális AI hihetően tévedhet. Mutatom, hogyan mérhető és javítható tréning nélkül banki és egészségügyi képfeladatoknál.
Agentic üzenetküldéssel 21%-kal kevesebb leiratkozás és korábbi konverzió érhető el. Tanulságok pénzügyből az egészségügyi kommunikációhoz is.
Az M2RU megmutatja, hogyan lehet folyamatosan tanuló edge AI-t építeni milliWattokból. Mit jelent ez viselhető diagnosztikában és pénzügyi végpontokban?
Robusztus AI nélkül a csalásfelderítés és az ügyfélszolgálati automatizálás könnyen megvezethető. Mutatom, mit tanulhatnak a bankok az adverszariális védekezésből.
Auditálható AI-ügynökök: attesztáció, Audit Agent és kontrollpontok banki és egészségügyi rendszerekhez.
Kvantumsegített RBM-ek 145M tranzakción: jobb csalásfelderítés, kevesebb téves riasztás. Nézd meg, mit tanulhat ebből az egészségügy is.
Az LLM-as-a-Judge sebezhető: rövid kontrolltokenek „Nem”-ről „Igen”-re fordíthatják az ítéletet. Mit jelent ez bankban és egészségügyben?
AI-nak eladni a kézi munkát nem PR-baki, hanem banki kockázat. Tanulságok és ellenőrzőlista AI governance-hez és fintech due diligence-hez.
Az LLM-bírók rövid kontrolltokenekkel megvezethetők. Mit jelent ez banki AI-ban és egészségügyben, és hogyan védekezz gyakorlatban?
A hiányzó adatok alááshatják az AI‑magyarázatok megbízhatóságát. Mutatjuk, miért szűkek a CI-k egyszeri imputációnál, és mit tegyél helyette.
Kvantum-asszisztált RBM 145 millió tranzakción: mit tanulhat ebből a csalásfelderítés és az egészségügyi kockázatjelzés. Gyakorlati pilot-tervvel.
Robusztus AI kell: a szöveges kijátszások ugyanúgy veszélyesek a bankban, mint a telemedicinában. Gyakorlati minták, lépések, tervezési elvek.
LookAhead Tuning segít megőrizni az LLM-ek biztonságát finomhangoláskor. Példák banki és egészségügyi használatra, gyakorlati lépésekkel.
A multi-stage MLLM inferencia szűk keresztmetszeteit GPU-ütemezéssel lehet megtörni. FlashCodec és UnifiedServe szemlélet banki és egészségügyi AI-hoz.