AI가 생성할 수 없는 것과 이스라엘 기술이 강세를 유지하는 방법

AI가 생성할 수 없는 것과 이스라엘 기술이 강세를 유지하는 방법

타임 스탬프 : 29 년 2024 월 3 일 오전 32:XNUMX
AI가 생성할 수 없는 것과 이스라엘 기술이 강력한 PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스를 유지하는 방법. 수직 검색. 일체 포함.

7월 XNUMX일 직후, 이스라엘 기술은
"아니요, 모든 것이 괜찮지 않습니다." 그리고 "우리는 무슨 일이 있어도 배달합니다." 종료되는 동안
전쟁은 전혀 눈에 띄지 않으며 실제로 전쟁으로 발전할 가능성이 더 높습니다.
더 넓은 지역 갈등(지역 갈등으로 확대될 가능성이 더 높음)
시나리오) 상황이 일종의 "뉴노멀"로 변하는 것 같습니다.

적어도 그것은 최근 핀테크 업계의 정서였습니다.
Junction 2024, 이스라엘 기술 컨퍼런스가 수요일 Tel Aviv Stock에서 개최되었습니다.
교환.

Lynx Events의 Ben Pelled

이벤트가 마무리되면서 Lynx의 Ben Pelled가 말했습니다.
컨퍼런스 주최자인 이벤트는 한없이 열정적이었습니다.
이스라엘의 힘든 시기, FINTECH 가능성의 눈부신 빛을 던져라. 이번 컨퍼런스
단지 비즈니스에 관한 것이 아니라 사람, 협업 및 구축에 관한 것입니다.
모두를 위한 더 밝은 금융 미래.”

현지 핀테크 관계자 250여명 참석
업계 차원에서 이번 행사에는 파가야(Pagaya), 멜리오(Melio) 등 유니콘과 은행,
다양한 수준의 스텔스 및 자금 조달 라운드의 스타트업.

무대 안팎에서 대화가 이어졌습니다.
전통적, 생성적 핀테크의 현재 성숙 상태 AI (그리고 뭐
각자 금융 서비스에서 할 수 있고 할 수 없음), 자연스럽게 지속적인 변화에 적응합니다.
전쟁으로 인한 혼란.

핀테크 전환점

금융 관련 대화를 시작한 지 10년,
핀테크의 사명은 마침내 파괴(disruption)에서 협력(collaboration)으로 바뀌고 있는 것 같습니다.

“2013년에 [은행]은 '나는 팔고 일하기 위해 건물을 짓고 있다'고 생각했습니다.
출구'; 그러다가 '내가 IPO를 계획하고 있다'고 생각했어요. 이제는
핀테크의 역할에 대한 더 나은 이해"라고 창립자이자 CEO인 Gal Aviv는 말했습니다.
블렌더의.

은행 스타트업을 지원한 경험의 문제점을 공유한 Amdocs의 Or Kaplinsky와의 노변 대화는 감동적이었습니다.
스타트업의 긍정적인 측면.

“반면 핀테크는 막대한 자금이 필요합니다.
방대한 데이터를 처리하고 IT와의 통합을 쉽게 처리할 수 없습니다.
은행 부서”라고 Aviv는 말했습니다.

핀테크 기업이 인정한 기회는 다음과 같습니다.
바로 코어 뱅킹과 최첨단 기술 사이의 격차입니다. 린 스타트업과 비열한 스타트업
"운영, 규정 준수, 운영과 같은 항목의 중간 계층"입니다.
아비브에 따르면.

아직 생성할 항목이 없나요?

또 다른 큰 주제는 생성적 AI였습니다.
그리고 금융 서비스에서의 응용. 의 역량을 선보입니다.
IBM의 WatsonX, 기술 베테랑인 World Wide Data & AI Tal Schahar
딜리버리 리더는 LLM에 대한 맞춤형 교육의 중요성을 지적했습니다.
금융 서비스가 필요합니다.

Tal Schahar, IBM Security Trusteer의 사기 및 신원 수석 제품 관리자.

“GPT는 시를 만들고 숙제를 하는 데 아주 좋습니다.”
그는 말했다. “그러나 그것이 모든 것을 다룰 수는 없습니다.”

이후 패널도 이 의견을 반영하여 다음 사항을 정리했습니다.
민감한 데이터를 처리할 때 생성적 AI를 구현하는 데 어려움이 있습니다.

“하드코어에서는 결제 그리고 현재 핀테크
생성할 것이 많지 않습니다.”라고 PayU의 CTO인 Shiri Schnieder는 말했습니다.

GenAI는 특히 개발 팀 내에서 효율성을 향상시키는 데 특히 유용할 수 있습니다.

PayU(LinkedIn)의 CTO Shiri Schneider.

“모든 개발자에게 적합하지는 않습니다.
하지만 Schiender는 고위 직원들이
LLM의 헛소리를 처리하는 방법에 대한 더 나은 이해.

본격적인 생성 AI가 미래의 미래라면
결제, 현재는 보다 전통적인 반복인 기계가 지배합니다.
배우기.

Schneider는 두 가지 주목할만한 사용 사례를 제시했습니다.
거래 승인률 및 더 광범위한 이상 징후 탐지. 전자인 반면
처리 생태계 내에서 최상의 경로를 선택하는 데 중점을 두고 있습니다.
후자는 회사의 행동 패턴 위반에 도움이 될 수 있습니다.

오늘은 확실히 어려운 일이고 길이
앞이 불확실해 보이고 미래는 유망합니다. 모든 불확실성에도 불구하고 Schahar는 다음과 같이 말했습니다. “금융에서는 어제의 화제가 오늘의 화제입니다.
현실."

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7월 XNUMX일 직후, 이스라엘 기술은
"아니요, 모든 것이 괜찮지 않습니다." 그리고 "우리는 무슨 일이 있어도 배달합니다." 종료되는 동안
전쟁은 전혀 눈에 띄지 않으며 실제로 전쟁으로 발전할 가능성이 더 높습니다.
더 넓은 지역 갈등(지역 갈등으로 확대될 가능성이 더 높음)
시나리오) 상황이 일종의 "뉴노멀"로 변하는 것 같습니다.

적어도 그것은 최근 핀테크 업계의 정서였습니다.
Junction 2024, 이스라엘 기술 컨퍼런스가 수요일 Tel Aviv Stock에서 개최되었습니다.
교환.

Lynx Events의 Ben Pelled

이벤트가 마무리되면서 Lynx의 Ben Pelled가 말했습니다.
컨퍼런스 주최자인 이벤트는 한없이 열정적이었습니다.
이스라엘의 힘든 시기, FINTECH 가능성의 눈부신 빛을 던져라. 이번 컨퍼런스
단지 비즈니스에 관한 것이 아니라 사람, 협업 및 구축에 관한 것입니다.
모두를 위한 더 밝은 금융 미래.”

현지 핀테크 관계자 250여명 참석
업계 차원에서 이번 행사에는 파가야(Pagaya), 멜리오(Melio) 등 유니콘과 은행,
다양한 수준의 스텔스 및 자금 조달 라운드의 스타트업.

무대 안팎에서 대화가 이어졌습니다.
전통적, 생성적 핀테크의 현재 성숙 상태 AI (그리고 뭐
각자 금융 서비스에서 할 수 있고 할 수 없음), 자연스럽게 지속적인 변화에 적응합니다.
전쟁으로 인한 혼란.

핀테크 전환점

금융 관련 대화를 시작한 지 10년,
핀테크의 사명은 마침내 파괴(disruption)에서 협력(collaboration)으로 바뀌고 있는 것 같습니다.

“2013년에 [은행]은 '나는 팔고 일하기 위해 건물을 짓고 있다'고 생각했습니다.
출구'; 그러다가 '내가 IPO를 계획하고 있다'고 생각했어요. 이제는
핀테크의 역할에 대한 더 나은 이해"라고 창립자이자 CEO인 Gal Aviv는 말했습니다.
블렌더의.

은행 스타트업을 지원한 경험의 문제점을 공유한 Amdocs의 Or Kaplinsky와의 노변 대화는 감동적이었습니다.
스타트업의 긍정적인 측면.

“반면 핀테크는 막대한 자금이 필요합니다.
방대한 데이터를 처리하고 IT와의 통합을 쉽게 처리할 수 없습니다.
은행 부서”라고 Aviv는 말했습니다.

핀테크 기업이 인정한 기회는 다음과 같습니다.
바로 코어 뱅킹과 최첨단 기술 사이의 격차입니다. 린 스타트업과 비열한 스타트업
"운영, 규정 준수, 운영과 같은 항목의 중간 계층"입니다.
아비브에 따르면.

아직 생성할 항목이 없나요?

또 다른 큰 주제는 생성적 AI였습니다.
그리고 금융 서비스에서의 응용. 의 역량을 선보입니다.
IBM의 WatsonX, 기술 베테랑인 World Wide Data & AI Tal Schahar
딜리버리 리더는 LLM에 대한 맞춤형 교육의 중요성을 지적했습니다.
금융 서비스가 필요합니다.

Tal Schahar, IBM Security Trusteer의 사기 및 신원 수석 제품 관리자.

“GPT는 시를 만들고 숙제를 하는 데 아주 좋습니다.”
그는 말했다. “그러나 그것이 모든 것을 다룰 수는 없습니다.”

이후 패널도 이 의견을 반영하여 다음 사항을 정리했습니다.
민감한 데이터를 처리할 때 생성적 AI를 구현하는 데 어려움이 있습니다.

“하드코어에서는 결제 그리고 현재 핀테크
생성할 것이 많지 않습니다.”라고 PayU의 CTO인 Shiri Schnieder는 말했습니다.

GenAI는 특히 개발 팀 내에서 효율성을 향상시키는 데 특히 유용할 수 있습니다.

PayU(LinkedIn)의 CTO Shiri Schneider.

“모든 개발자에게 적합하지는 않습니다.
하지만 Schiender는 고위 직원들이
LLM의 헛소리를 처리하는 방법에 대한 더 나은 이해.

본격적인 생성 AI가 미래의 미래라면
결제, 현재는 보다 전통적인 반복인 기계가 지배합니다.
배우기.

Schneider는 두 가지 주목할만한 사용 사례를 제시했습니다.
거래 승인률 및 더 광범위한 이상 징후 탐지. 전자인 반면
처리 생태계 내에서 최상의 경로를 선택하는 데 중점을 두고 있습니다.
후자는 회사의 행동 패턴 위반에 도움이 될 수 있습니다.

오늘은 확실히 어려운 일이고 길이
앞이 불확실해 보이고 미래는 유망합니다. 모든 불확실성에도 불구하고 Schahar는 다음과 같이 말했습니다. “금융에서는 어제의 화제가 오늘의 화제입니다.
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