Ant Shield が現実の業界向けに「ナレッジ インタラクティブ モデリング エンジン」をリリース、AI リスク管理モデルを最短 10 分でカスタマイズ

伝統的な産業は、デジタル化の遅れ、分散したまばらなデータ、高い専門的障壁、業界知識の「古いマスター」への依存など、インテリジェンスの発展において多くの困難に直面しています。 2023 Yunqi Conference で、Ant Group のセキュリティ テクノロジー ブランド Ant Shield は、物理的な業界知識と AI モデルを有機的に組み合わせて、カスタマイズされた制御可能なソリューションを企業に最短 10 分で提供する「Knowledge Interactive Modeling Engine」をリリースしました。制御エンジン。現時点では、このエンジンはコモディティ業界で最初にテストされています

## 第 20 回全国会議の報告書は、「重要な産業チェーンとサプライチェーンの安全の確保」を国家安全保障のレベルに引き上げました。上流と下流の業界連携を例にとると、契約違反、暴走、雷雨などの悪質な出来事は、企業に経済的損失をもたらすだけでなく、業界間の連携の信頼に影響を与え、業界の健全な発展を妨げます。しかし、人体調査や手作業による経験分析に基づいた従来のサプライチェーンのリスク管理手法では、リスクの適時性と正確性に対する現在の高い要件を満たすことができなくなりました。

Ant のリスク管理における 10 年以上の実践経験に基づいて、Ant Shield は「企業の管理」に焦点を当てたワンストップのエンタープライズ リスク管理プラットフォームを開発しました。ビジネスリスク」当初は完了までに数日を要していた手動のデュー デリジェンスが最短時間で完了できるようになり、企業のリスク軽減と効率の向上に役立ちます

Ant Shield 製品リーダー Li Sha氏は共有の中で、「従来の信用リスク管理モデルは一般的な金融知識に基づいており、業界のデータと知識を完全に統合できず、産業リスク管理に直接再利用することはできない。各業界には異なるアクセス資格、ビジネスフォーム、データがある」と述べた。 「自由度、政策の背景、上流と下流のリスク伝達関係など。したがって、より正確なリスク管理を実現するには、各業界と各協力形態が異なるリスク判断基準を持つ必要がある。」 コモディティの分野では、Ant Shield が共同で数十を構築しました。鉄鋼工場、セメント工場、商社、建設業などの垂直型産業モデルを、Helian Group や China Industrial Zhongda Group などの大手産業企業と提携しています。

#人々は「データと人工知能」を考えています「知識の両輪」によって駆動される技術は、人工知能の次の頂点であり、現実の産業における人工知能の応用を加速するでしょう。 Ant Shield は、企業向けに準拠した信頼できるデータ パイプラインを確立し、顧客、販売者、株主の関係の「企業マップ」と産業チェーンのコラボレーションの「業界マップ」を統合およびアップグレードし、6,000 の業界を運ぶネットワークを構築したと理解されています。企業間の需給関係、生産関係、リスク伝達関係などをマクロとミクロの視点から描き、20億の関係性をもつ「産業地図」。リスク管理アプリケーション レベルでは、Ant Shield は Ant が蓄積した 40,000 のリスク要因を業界マップに注入し、マーチャントの営業能力、信用リスク、世論リスクなどの側面からマーチャントのより包括的なリスク像を描きます##。

# 今回、アントシールドがリリースした「ナレッジインタラクティブモデリングエンジン」は、同社の産業リスク管理プラットフォームの新機能です。ユニバーサル アルゴリズム ベースに基づいて、従来の企業は AI との対話を通じて業界の経験を注入し、垂直産業向けにパーソナライズされたリスク制御エンジンをわずか 10 分で構築できます。さらに、このエンジンは、企業自体のリスクサンプルデータが不十分であるという問題を解決し、知識インタラクション拡張技術を通じて自動サンプル拡張とラベル拡張を実現し、企業のリスク認識に準拠したカスタマイズされたモデルを迅速に形成するのに役立ちます。 Ant Shield のデータ アルゴリズム責任者である Zhang Peng 氏は、「この革新的な試みにより、モデリング作業を柔軟かつ効率的に行うことができます。また、Ant Shield がより垂直産業に拡大し、AI リスク管理が現実の業界に深く役立つようになります。」

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