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人工智能最新成果有助于行业领导者针对人工智能在数据方面做好准备，并产生影响
本周一，在2024年伦敦科技周（London Tech Week 2024）的中央舞台上，Quantexa推出了Q Assist：这是一种情境感知生成式人工智能技术套件，有助于组织提升前线团队和信息工作者做出可靠决策的能力。Quantexa是为公共部门和私营企业提供决策智能（DI）解决方案的全球领导者。 此公告展示了此公司根据平台创新路线图而取得的进展。近一年前，Quantexa详细介绍了对全球人工智能（AI）行业进行的重大投资，并预览了Q Assist作为兼容大型语言模型（LLM）的独立Copilot工具。
凭借新的Q Assist技术套件，Quantexa客户得以运用生成式人工智能技术，获得转型效益，而无需对基础设施、工具和额外的技能资源进行大量投资。
前线人员和信息工作者可以利用Copilot工具、链接数据、Quantexa的知识图功能和其他决策智能平台功能，提高与整个组织内所有数据（结构化和非结构化）、情境和见解产生互动的生成式人工智能模型的准确性和可靠性。 通过将大型语言模型与Quantexa决策智能平台中的丰富情境结合，有助于更好地理解数据、安全地响应、提高绩效和信任度，并确保团队在一站式平台获得最准确的最新信息。
帮助客户在人工智能时代取得成功
HSBC是目前参与早期采用者“灯塔计划”的组织之一。 该计划中的每个组织都设想以多种方式使用Q Assist，包括：
有助于信息和知识工作者简化分析、调查和报告的任务，以提高效率。
对于临时的数据请求，减少对数据科学和运营团队的依赖，让他们有时间专注于更具战略性的任务。
让面向客户的团队能够获取他们所需的丰富数据和见解，以增加收入并优化客户体验。
令整个组织的团队能够一致地做出可追溯的可靠决策，并加速改善运营流程。
BNY Mellon目前正在评估效仿HSBC、加入此项“灯塔计划”的可行性。 Quantexa与“灯塔计划”的参与者合作，预测在客户服务、数据科学和调查团队中部署Q Assist所带来的一年、三年和五年效益。 研究显示，三个核心领域的生产力几乎立即得到提升：节省时间和效率、识别新机会以及更高的转换率。
HSBC预计，在这些领域的分析民主化和流程的加速可能会在部署的第一年内提高生产力。 该公司还期望帮助员工节省时间，让他们能够重新专注于其他战略性任务。
HSBC商业银行业务全球首席运营官David Rice表示：“这个全新解决方案提供了可靠数据和情境分析，有潜力提高反洗钱调查和销售策略等复杂任务的效率和准确性。 有赖于引入情境分析和创新成果，HSBC得以更有效地集中资源，并最终能够帮助客户。”
Quantexa估计，一间在金融犯罪和欺诈合规工作方面设有三级防御系统的全球一级金融机构，每月产生约15,000条警报，通过部署Q Assist生成式人工智能技术套件，可以显著提高效率并节省成本：
通过改善有关金融犯罪与欺诈的调查和报告流程及实现自动化，每年可节省超过1,700万英镑。
Quantexa的首席技术官Jamie Hutton表示：“Quantexa制定解决方案的工程原则是为客户提供最大的价值，所以在设计Q Assist产品功能的过程中，客户的角色必不可少。 通过公司针对早期采用者而设的‘灯塔计划’，我们与行业领导者合作，获益良多，他们在我们实现路线图的过程中提供了宝贵的反馈。”
BNY Mellon首席数据官Eric Hirschhorn表示：“我们很高兴看到Quantexa推出这项持续创新的成果。 得益于彼此之间多年以来的合作关系，我们得以打破‘数据孤岛’，并以前所未有的准确方式整合数据。 在创新工作的下一阶段，我们将探索潜在方法，务求让整个银行的前线工作人员能够使用Gen AI自信地根据数据洞见而采取行动，并在流程中将效率提升至全新水平。”
全新Q Assist生成式人工智能技术套件的工作原理
Quantexa的全新生成式人工智能技术套件结合Quantexa决策智能平台和生成式人工智能技术，通过新的数据Integration Layer、Prompt Builder和Copilot而实现，可提高团队做出关键业务决策的能力。
Q Assist以Quantexa决策智能平台为基础，提供可扩展的可靠人工智能工具， 这让非技术团队受惠于Quantexa的关键平台功能，包括联网数据基础、图形分析、建模和评分，以增强决策能力及实现自动化。 Q Assist技术套件由三个组件组成：
- Q Assist Integration Layer：Q Assist的“神经中枢”。 这是一个由工具、连接器和API组成的框架，旨在将Quantexa的决策智能平台与大型语言模型和对话式人工智能系统安全地即时连接起来。
- Q Assist Prompt Builder：一种可扩展的提示管理和共享功能，可轻松整合至外部提示工程工具和框架（例如Microsoft的Azure Prompt Flow、Semantic Kernel或AutoGen），从而将权力交给管理员，让其可以定义和控制基于Quantexa决策智能平台产生的情境数据的提示和响应。
- Q Assist Copilot：可用户通过自然语言界面查询大量不同的数据，实时理解和汇总数据、见解和成果，并自动执行研究、调查和报告任务。
如今，该公司正在向有限的客户提供Q Assist生成式人工智能技术套件功能，并计划于2025年初向更广泛的公众开放。
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