人工智能促进了财务分析的整合，“ Caidaizi”促

随着加深和转换生成人工智能技术的加深和转换，AI在金融领域的实施和探索已经进入了一个新阶段。最近，由北京Zhice Leady Technology Co，Ltd开发的“ Caidaizi”决策工具在微信MINI计划平台的内部测试平台上引起了激烈的讨论，并迅速与年轻用户引发了热烈的讨论。该产品通过结构化判断指南和许多模型的协作机制为个人财务决策提供了新的认知培训模型。 行业分析师认为，与传统的投资顾问或集成工具相比，包括信息，“ caidaizi”代表了一种应用本机AI财务，在用户和逻辑机构的积极参与中指出。其背后的“认知构造路径”和“迅速的单词生成机制”可以为AI财务工具带来新的可能性。 fo在结构性判断上进行CU，并形成认知训练的封闭循环 根据Zhice领导团队的说法，“ Caidaizi”不提供直接购买和销售建议，而是建立可用的认知行为实践实践：根据线索建议，模拟判断，趋势预测以检查反馈，可以根据结构化的线索形成的线索形成的线索，市场，市场来判断用户，从而确定“判断力 - 差异”的封闭实践。 产品尤其针对拥有5年经验投资的Z世代组。他们通常有强大的信息获取信息，但缺乏稳定的提供结构。通过AI辅助的模拟联系和解释，“ Caidaizi”试图指导用户在更加的解释和评论方法中产生个性化的投资节奏。此逻辑也符合财务用户对“可视化过程”的新需求，判断int精神生气”和“多雨知识”。 技术架构着重于“可解释性”和“发展稳定性” 在AI系统体系结构方面，“ Caidaizi”建立了一个合作的合作系统，该系统结合了自发模型和多模型途径。该团队表示，其基本功能集中在三个主要方向上：ANG抑制内容幻觉，逻辑重建链和RAG增强了提取。这种机制可以使大量模型的内容与财务背景保持一致，同时介绍理解和拆卸关系的道路，以改善判断力的验证。 内部数据显示，与基本通用模型相比，在2025年3月的典型财务和回答测试中，系统幻觉率降低了70％以上。同时，在100个属性的实时模拟中，预测线索的一般获胜率优于平均s2024年长期私募股权的Ubigntive水平。 熟悉AI投资研究方案的行业专家教导说，这种多模型合作机制的好处不仅是一代人的质量，而且对内容的监视和解释。它是将AI财务工具推广到工程和实用性的重要象征。 “及时的单词策略”更改连贯的方法并实现用户节奏的适应 值得注意的是，“ Caidaizi”提出了一组潜在的现代机制：用于用户每日及时单词的动态生成系统。该机制基于多维数据（例如用户行为，属性选择，联系人首选项等）生成实时指南条件。 换句话说，用户看到的内容不是一个建议流，即产品下的产品高度适应其当前状态。 Mekthis Anism不仅提高了接收的目标性质Ving信息，但也为AI和用户之间发展“认知同理心”开辟了道路。 尽管快速单词机制在计算资源和系统响应上提出了更高的要求，但Zhice领导者将其视为基本的未来能力之一。目前，该团队计划根据此机制为用户的资产和分层开发认知生成框架。 创始团队拥有AI和财务的横截面，并且工业资源不断注入 Zhice负责人的创始人Xu Danqing正在Tsinghua University的计算机科学系学习学士学位。早年，他从事Panana Gameserearch搜索建模的研究。后来，他担任Sogou，小米金融和汤里亚数据等公司的核心算法负责人。他长期以来一直专注于处理自然语言，这是由推理和聪明的投资研究。 该公司于2024年初从Baichuan Intelligent和Muhua科学技术创新获得了联合战略投资，该创新成为AI应用程序层中第一个Baichuan智能投资目标。团队成员来自许多领先的公司，例如Byedan​​ce，Tonglian数据和金融科技公司。他们的专业能力涵盖了推荐系统，增长模型，语义检查和数据工程。 报道说，该项目已从多家风险投资和工业基金的多个资本机构受到关注，并与融资和生态实施合作的新旋转进行了深入的沟通。 从“工具”到“平台”，请促进AI认知系统的标准化 目前，“ Caidaizi”已经完成了最初的封闭产品循环，并开始对微信Mini计划进行内部测试。初步数据表明，它的性能优于类似辅助根据用户的完成率，了解内容和粘合道路的程度，IRAIRY工具。一些用户自愿开发了大量的金融社区经验共享，形成了早期的UGC联系。 除个人用户应用程序外，该团队还探索并与投资教育平台，平台规范，投资和研究工具以及其他机构进行合作，以促进对现有金融系统的认知AI模块的适应和实施。 专家教导说，与专注于整合信息的传统AI工具相比，“ Caidaizi”强调了反馈结构和增长路径。如果经验和数据功能不断优化，预计将是下一阶段AI财务工具标准化的组成部分。 未来的观看：免费的工具可以成为基础的金融科技设施 当AIGC在行业深处发展时，AI工具A从“功能显示”转移到“结构重塑”。在金融领域，认知AI辅助产品逐渐从喂食内容并以用户思维为主要思维的建模的逻辑上转向新范式。 “ Caidaizi”所呈现的路径可以是AI工具构建的“可复制，迁移和可验证的”示例之一。 该团队表示，将来，系统优化将继续朝着扩大资产，纸张指南，用户策略等方向发展，并逐渐扩展了许多类型的金融资产的认知路径的构建，从而形成了多场AI AI认知援助平台的原型。 一次，AI加速了行业的渗透以及用户决策的需求 - 制定复杂性，由“ Caidizi”代表的产品为探索AI财务应用程序提供了新的模型。它为i提供了彼此的参考了解下一代智能系统的实施。 WS682D9ABBA310202053770344A4 https://cn.chinadaily.com.cn/a/202505/21/ws682d9abba3102020537770344a4.html 版权保护：该网站上发布的内容版权（包括文本，照片，多媒体信息等）仅由中国每日网络（中国国际文化媒体（Beijing）Co，Ltd。）专门使用。未经中国日至日期的同意，禁止繁殖和使用。每天都在中国发表意见：[email protected]