利用人工智能进行有效的风险管理：行业专家的见解
深入讨论
技术性但易于理解
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本文总结了一场关于人工智能在风险管理中整合的网络研讨会，分享了行业专家对大型语言模型（LLMs）、其应用、局限性和实用采用策略的见解。它突出了一个关于自动化风险分析过程的人工智能风险评估工具的案例研究。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1深入探讨人工智能在风险管理中的作用
- 2将人工智能整合到工作流程中的实用策略
- 3展示人工智能应用的真实案例研究
• 独特见解
- 1大型语言模型在风险管理中的演变和影响
- 2有效的提示工程和API集成策略
• 实际应用
- 本文提供了可操作的见解和策略，以将人工智能整合到风险管理流程中，对从业者具有重要价值。
• 关键主题
- 1大型语言模型（LLMs）
- 2风险管理中的人工智能整合策略
- 3人工智能风险评估案例研究
• 核心洞察
- 1全面概述大型语言模型及其在风险管理中的应用
- 2关于API集成和提示工程的实用指导
- 3展示人工智能变革潜力的真实案例研究
• 学习成果
- 1理解大型语言模型在风险管理中的能力和局限性
- 2学习将人工智能整合到工作流程中的实用策略
- 3获得人工智能在风险评估中的真实应用见解
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
“ 人工智能在风险管理中的介绍
大型语言模型（LLMs）如ChatGPT代表了生成式人工智能的重大进展。这些模型在庞大的数据集上进行训练，使其能够根据用户输入生成上下文相关的文本。Alex Glebov强调了LLM训练的规模，说明即使是终生阅读也几乎无法触及这些模型所利用的数据表面。
“ 人工智能技术的演变
人工智能技术的采用并不仅限于美国；印度、巴西、肯尼亚和墨西哥等国家也在积极拥抱这些创新。仅ChatGPT每月就吸引超过6亿次访问，展示了全球对人工智能在各个领域（包括风险管理）应用的兴趣。
“ 大型语言模型的局限性
将人工智能整合到风险管理中需要战略性的方法。关键策略包括API集成以实现与模型的程序化交互、有效的提示工程以提高响应质量，以及使用检索增强生成（RAG）来丰富人工智能输出的相关外部数据。此外，采用多代理系统可以模拟各种组织角色，以产生细致的结果。
“ 案例研究：人工智能在风险评估中的应用
风险管理的未来将受到人工智能技术的显著影响。随着组织开始将人工智能整合到其运营中，他们可以期待改善决策过程和增强风险分析能力。人工智能整合的旅程才刚刚开始，鼓励组织在这方面采取积极措施。
原始链接：https://riskacademy.blog/risk-management-powered-by-ai-catch-the-replay/
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