AI影響巡迴 Boston 於3月27日登場：探索生成式人工智慧中的數據完整性

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在3月27日，我們將在波士頓舉行下一場AI影響之旅，專注於生成AI在企業環境中的實際應用，特別強調數據完整性。

State Street的CIO Caroline Arnold和Biogen數據科學及機器學習負責人David Clifford將分享對生成AI的見解，以及維護數據完整性的重要性。我期待著主持這些討論，並與與會者交流他們如何在快速變化的生成AI環境中應對數據完整性的挑戰。

State Street總部位於波士頓，是美國最大的銀行之一，管理著3.7萬億美元的資產。它還是一家領先的托管銀行，並且是“三大”指數基金管理公司之一，擁有400名專注於優化投資組合、提升數據質量和為客戶提供重要信息的對話訪問的AI工程師。

Biogen作為生技行業的先驅，在科學發現過程中成功整合了機器學習和生成AI等先進技術。這兩個機構體現了更廣泛行業面臨的挑戰，即如何在各自領域內有效應用AI。雖然像ChatGPT的GPT-4這樣的大型語言模型在各種上下文中表現出色，但在金融和生技等專業領域仍然面臨挑戰。要成功應用，這些模型需要如檢索增強生成(RAG)等技術以及嚴格的訓練來確保數據完整性。

此專屬沙龍活動的參加者限制為50人，旨在為企業技術決策者提供平台。點擊此處申請，與我們一起探索生成AI的奇妙世界，分享最佳實踐，學習如何開發基於透明、負責任和公平數據的應用程式。與會者還將享受寶貴的人脈網絡、美食和雞尾酒。

Arnold和Clifford將深入探討為銀行和藥物發現構建可靠的基礎模型的重要性，並提供將生成AI原則轉移到與會者自己領域的見解。

雖然生成AI的潛力巨大，但其面臨的挑戰是普遍存在的。確保大型語言模型(LLMs)提供準確、具代表性和完整的數據是關鍵障礙。數據完整性挑戰超越金融和生技，影響包括醫療保健、汽車和零售等諸多行業。

Arnold和Clifford將討論生成AI應用中與數據完整性相關的主要問題：

- 數據完整性基礎：精確的數據跟踪和存儲對於準確的財務報告、合規管理和保持客戶信任至關重要。在生技行業，這涉及從臨床試驗到監管提交的整個數據生命周期。

- 數據代表性：像GPT-4這樣的大型基礎模型可能包含不準確的信息，限制其在專業行業中的應用性。

- 數據完整性：許多公司獨立編制足夠的數據面臨困難，這突顯了行業內部協作建立全面數據集的必要性。

此外，微軟Azure的企業副總裁Kathleen Mitford將分享生成AI在各個行業的多樣化應用，這源於微軟和OpenAI的合作。我們感謝微軟對本次活動的贊助支持。

總結來說，波士頓的AI影響之旅為企業技術決策者提供了在AI時代應對數據完整性挑戰的寶貴機會。由於座位有限，我們鼓勵有興趣的參加者及早申請。

期待與各位見面！

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