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数据信任
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全球金融系统为何需要可靠的高质量数据?
Refinitiv路孚特· 2025-03-10 06:00
David Schwimmer LSEG首席执行官 但如果没有准确的数据,即便是最优秀的算法也可能得出平庸甚至错误的结果。不良数据增加了AI幻觉、 模型漂移和无意偏见的风险。 随着这一领域合约和权益管理的复杂性日益加剧,如何避免许可或合同违约 的这一问题也日益严峻。 筑牢数据完整性与数字权益管理防线 生成式人工智能(GenAI)模型通过处理大规模非结构化数据为金融行业带来了新机遇,但这一切的前提是 拥有值得信赖且合规的数据。 GenAI中的数据,并非单纯是数量的堆砌,更是质量的较量。 众多企业正深思,如何在高质量数据的助力下,精准把握AI带来的机遇。对此, LSEG精心构建了一套多层 次战略框架,旨在为金融服务行业的同仁们提供指引与参考。 第一层是确保数据的完整性和相关性,这是大语言模型(LLM)中的关键要求。 数据供应商精心筛选与验 证数据集确保"GPT就绪",市场对这方面的需求日益增加。我们预见,随着更多企业深入探索GenAI的应 在AI领域,数据的价值不仅体现在其量的多少,更在于其完整性和可信度——不准确的数据会导致不 可靠的结果以及AI风险,如幻觉和偏见。 数据的透明度、安全性与完整性,在确保合规、赢 ...