视野数科联合阿里云Lindorm多模数据库推动AIGC应用在金融领域落地

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 野数科与阿里云Lindorm多模数据库达成AIGC应用联合创新合作

随着人工智能技术的日益发展,各行各业都在积极探索如何将其应用到业务中。近日,视野数科阿里云Lindorm多模数据库达成AIGC应用联合创新合作。双方将发挥各自数据技术优势,构筑面向金融行业以自然语言筛选企业标的需求为基础设计的AIGC应用服务,充分释放数据的商业价值,加速产业投融资领域数字化转型升级之路。


image.png

目前,数据要素已成为推动产业投融资领域转型发展的重要支撑。通过人工智能大模型充分挖掘不同类型海量数据,释放其商业价值,提高公司运营效率已成普遍共识。然而,海量数据价值的挖掘和释放,还需依托技术手段在具体的应用场景中才能发挥其真正价值。


针对此问题,视野数科阿里云Lindorm数据库通过联合创新,探索出“技术+数据+场景”的解决方案,构筑面向金融行业以自然语言筛选企业标的需求为基础设计的AIGC应用服务。此次合作的实施,阿里云提供支持通用大模型和多模数据处理的一站式AI数据平台Lindorm等技术资源,支持知识库的自动化加工及语义检索等,用于构筑LLM+企业知识库整套解决方案,打造上层AI应用的数据基础设施。


视野数科提供多层次资本市场产业投融资数据,囊括各区域、非企单位、行业、产业链、时序、资本市场等多维度的企业特征亮点标签数据,同时提供政府部门、银行、券商、投资机构、保险公司、高校等多种类型客户的具体场景应用经验。

鉴于以上优势,研发专注金融机构产融合作场景领域的AI应用,帮助用户快速识别不同类型客群,挖掘高发展潜力、最具价值重点企业及产业。


此外,基于人工智能大模型以及相关其他技术等资源支持,阿里云Lindorm数据库还将协助视野数科构建私域行业知识大脑。视野数科具备金融机构挖掘企业标的领域专业知识、场景经验及特有的算法和技术优势。同时视野数科将基于大模型应用在实际业务中的使用结果数据,协助阿里云AIGC技术的迭代升级。


目前,双方已经组建研发工作团队,就行业数据类型及向量转换、语义算法模型进行了多轮合作研发,形成行业落地的解决方案思路。目前研发已转入新一阶段,双方针对语料数据架构研发、基础语料样本测试、数据模型探索及调整、AI引擎的版本迭代升级、整体架构设计与调整等技术方面全面进入研发与测试阶段。


对于面向用户的应用开发也已经进入到具体开发阶段。依据目前联合创新研发的进展,预计将在最近正式发布公开测试版本,面向金融机构及产业投融资领域用户提供全新的智能化体验。


此次视野数科和阿里云Lindorm多模数据库的合作是AIGC技术的创新应用与落地,是“技术+数据+场景”推动行业数字化转型的新实践,为行业领域用户提供高效、高质量的服务开辟新道路,全面释放数据的商业价值,成为推动经济发展的重要力量。

相关文章
|
8天前
|
SQL 数据可视化 关系型数据库
阿里云DataV“山海计划” x Epic Fab:“中国风AIGC”助力智慧城市建设
DataV“山海计划”根据中国城市规划特色,建立城市地块、建筑、道路等“城市要素知识库”,基于AI大模型技术生成更贴近“中国特色”的城市场景。基于DataV“山海计划”的UE引擎插件已经登陆Epic Fab,广大UE引擎开发者可以通过该插件免费体验城市历史悠久的广州场景三维资产。除了三维城市场景生成,DataV为智慧城市提供完整的数据看板解决方案,提供200+基础图表、支持API、MySQL、SQL Server、人大金仓、达梦等30+数据源,通过DataV与UE引擎,广大开发者可以低成本获得“智慧城市”开发方案,将更多精力放在满足用户业务需求上,从而提升智慧城市项目的交付质量。
49 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 缓存
基于AIGC的自动化内容生成与应用
基于AIGC的自动化内容生成与应用
62 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 Go
Python与Go在AIGC领域的应用:比较与分析
Python与Go在AIGC领域的应用:比较与分析
39 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
作为AIGC技术的一种应用-bard
8月更文挑战第22天
63 15
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
"颠覆传统运维!揭秘阿里云AIGC如何化身运维界超级大脑,让故障预警、智能告警不再是梦,运维大神之路从此开启!"
【8月更文挑战第14天】随着AI技术的发展,AIGC正革新依赖人工经验的传统运维行业。阿里云凭借其领先的云计算能力和AI服务生态,为运维智能化提供了坚实基础。通过分析历史数据和系统日志,AIGC能自动发现并预测故障,大幅提升运维效率。例如,结合阿里云SLS和PAI,可构建智能告警系统,实现异常检测和实时预警。随着AIGC技术的进步,运维领域将迎来全面智能化转型,开启运维新时代。
114 3
|
3月前
|
机器学习/深度学习 设计模式 人工智能
面向对象方法在AIGC和大数据集成项目中的应用
【8月更文第12天】随着人工智能生成内容(AIGC)和大数据技术的快速发展,企业面临着前所未有的挑战和机遇。AIGC技术能够自动产生高质量的内容,而大数据技术则能提供海量数据的支持,两者的结合为企业提供了强大的竞争优势。然而,要充分利用这些技术,就需要构建一个既能处理大规模数据又能高效集成机器学习模型的集成框架。面向对象编程(OOP)以其封装性、继承性和多态性等特点,在构建这样的复杂系统中扮演着至关重要的角色。
66 3
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
"震撼揭秘!阿里云AIGC智能图像识别:黑科技如何颠覆你的视界,让图像识别秒变超能力,生活工作全面革新!"
【8月更文挑战第12天】在数字化浪潮中,图像数据激增,高效准确处理成为关键。阿里云智能图像识别服务(AIGC)应运而生,依托深度学习与计算机视觉技术,实现图像特征精确提取与理解。通过大规模数据训练及优化算法,AIGC在图像分类、目标检测等方面表现出色。其应用场景广泛,从电商的商品识别到内容安全审核,再到智能交通和医疗影像分析,均展现出巨大潜力。示例代码展示了AIGC图像生成的基本流程,彰显其技术实力与未来前景。
92 1
|
3月前
|
设计模式 数据采集 人工智能
面向对象设计在AIGC项目中的应用
【8月更文第12天】面向对象编程(Object-Oriented Programming, OOP)是一种软件开发方法,它通过将数据和行为封装到一起形成对象来组织代码。OOP提供了几个核心概念,包括封装、继承和多态性,这些概念有助于构建灵活、可维护和可扩展的软件系统。在人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)项目中,OOP的设计原则尤其重要,因为这类项目往往涉及复杂的算法和大量的数据处理。
45 0