金融财务领域通过规则引擎和AI提高算法效率
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。发表于：。交易协调中的某些工作流程非常适合人工智能，而其他工作流程则非常适合确定性引擎的数学问题。 想象一下，我们需要协调 10 笔相同的 1 美元付款。通常，在银行对账单上，我们会看到其中一些批次在一起。 对账涉及将付款与银行对账单交易进行匹配： 如果有 10 笔相同的 1 美元付款，就有许多可能的解决方案，将付款 A-K 与总额为 3 美元、2 美元、1 美元等的对账单项目进行匹配。...
本文探讨了在金融领域中使用人工智能和确定性引擎来协调交易的优势。确定性引擎可以以100%的置信度和可重复性协调交易，而人工智能可以通过训练模型提供匹配建议。需要利用人工智能和确定性引擎来提高算法效率。上下文量化有两种方式：确定性的量化和非确定性的量化，前者通过设定规则来实现，后者通过语言大模型或概率论来实现。
