Wie verändert Prompt Engineering das Bank- und Finanzwesen?

Künstliche Intelligenz ist ein mächtiges Werkzeug... aber nur, wenn man weiß, wie man es effektiv einsetzt. Hier kommt das Prompt-Engineering ins Spiel. Ihre Auswirkungen sind ebenso groß wie die der KI, denn nur wenn man sie erlernt, kann man das volle Potenzial von genAI ausschöpfen. In diesem Artikel diskutieren wir die Rolle des Prompt-Engineerings für die Finanzen ausführlicher zu erläutern. Wir laden Sie ein, weiterzulesen.

Inhaltsübersicht

• Prompt Engineering in einer Nussschale
• Die Auswirkungen der generativen KI auf die Finanzwelt
  • Beherrschung des Einsatzes von AI
  • Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit
  • Förderung des Selbstlernens und der Entwicklung
• Zusammenfassung

Prompt Engineering in einer Nussschale

Prompt-Engineering ist ein mehrstufiger Prozess zur Erstellung von Inputs für generative KI, der zu den bestmöglichen Ergebnissen führt. Sie umfasst mehrere Techniken und geht über die Erstellung einer einzigen Eingabeaufforderung hinaus. Ziel ist es, das Modell effektiver und für den Endbenutzer einfacher zu machen.

In der Regel arbeiten Prompt-Ingenieure in Technologieunternehmen, die KI-gestützte Produkte für eine Vielzahl von Kunden entwickeln. Hier wird diese Wissenschaft vor allem dazu verwendet, einem bestimmten Modell die Besonderheiten des Unternehmens beizubringen, in dem es zum Einsatz kommt, und seine Antworten auf die Ziele des jeweiligen Unternehmens abzustimmen.

Außerdem, Prompt-Engineering ist ein fortlaufender Prozess, der das Experimentieren mit mehreren Antwortvarianten beinhaltet. Daher trägt sie weitgehend zur Optimierung des Einsatzes generativer KI in modernen Unternehmen bei.

In unserem Artikel können Sie mehr darüber erfahren: Was ist Prompt Engineering?

Die Auswirkungen der generativen KI auf die Finanzwelt

Generative KI ist ein Werkzeug wie jedes andere - Sie müssen wissen, wie man es benutzt um in den Genuss aller Vorteile zu kommen. Selbst wenn Sie den besten Boliden einsetzen würden, wäre es unwahrscheinlich, dass Sie ein Formel-1-Rennen gewinnen; selbst wenn Sie die beste Ausrüstung und die besten Zutaten hätten, wäre es unwahrscheinlich, dass Sie die köstlichste Mahlzeit der Welt zubereiten könnten - alles hängt von Erfahrung und Fähigkeiten ab. Das Gleiche gilt für künstliche Intelligenz.

Prompt-Engineering für das Finanzwesen zu lernen, bedeutet im Grunde zu lernen, wie man generative künstliche Intelligenz einsetzt. - wie man ein Profi-Rennfahrer oder ein Meisterkoch wird. Deshalb ist sie der Schlüssel zum modernen Bankwesen. Schauen wir uns ihre Auswirkungen im Detail an.

Beherrschung des Einsatzes von AI

Zunächst einmal wird das Erlernen von Prompts Ihren Mitarbeitern (Prompt Engineers, Data Scientists, Natural Language Processing Engineers, Machine Learning Engineers) helfen, bessere Antworten zu generieren. Dies führt zu einer erheblichen Verbesserung der Servicequalität, Effizienz und Personalisierung. Außerdem werden Fehler vermieden, die durch ineffiziente Eingabeaufforderungen entstehen könnten.

Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit

Immer wieder schlechte Antworten zu erhalten, führt zu Frustration. Zum Beispiel sind Ihre Mitarbeiter, die Endnutzer für AI-Prompter könnten von den wenig hilfreichen Antworten der KI genervt sein oder sogar ihren Zweck anzweifeln. Um dieses Problem zu lösen, müssen Sie in die Vermittlung (und ständige Erweiterung) von Kenntnissen über Prompt-Engineering für die technische Seite Ihres Teams investieren. Schließlich handelt es sich bei Prompt Engineering um ein relativ neues Fachgebiet. Außerdem müssen KI-basierte App-Entwickler schnell entsprechende Kompetenzen erwerben. Gleichzeitig müssen sie ständig neue Projekte für ihr Unternehmen managen. Eine zusätzliche Schulung hilft ihnen, all diese Aufgaben zu bewältigen.

Förderung des Selbstlernens und der Entwicklung

Promptes Engineering im Finanzbereich ist keine gebrauchsfertige Lösung; Es handelt sich um eine Reihe von Methoden und Techniken, die Ihren Mitarbeitern helfen, ihre Probleme im Zusammenhang mit KI zu lösen. Indem Sie sie auf diesem Gebiet coachen, bringen Sie sie auf einen Weg der Selbstentwicklung, des Lernens über KI und der Beherrschung ihrer Anwendung. Sie werden sich der Gefahren aktueller genAI-Engines bewusst, experimentieren mit deren Einsatz und finden vielleicht sogar neue Wege, künstliche Intelligenz zu nutzen und diese mit ihrem Team zu teilen. Promptes Engineering ist daher eine Möglichkeit, das Engagement zu steigern, die Eigenverantwortung zu fördern und Anreize zur Selbstentwicklung zu schaffen.

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Zusammenfassung

Schnelles Engineering ist der Schlüssel zur Finanzierungda sie es Organisationen ermöglicht, generative KI zu beherrschen. Daher ist sie die Grundlage für modernes Banking - Sie müssen sicherstellen, dass Ihr Team sie beherrscht.

Wichtige Informationen zu Prompt Engineering in Finance:

• Definition: Prompt-Engineering ist der Prozess der Entwicklung, Verfeinerung und Optimierung von Inputs (Prompts), um generative KI-Modelle so zu steuern, dass sie die präzisesten, effektivsten und geschäftsorientiertesten Ergebnisse produzieren.
• Hauptzweck: Das Hauptziel im Finanzbereich ist es, das volle Potenzial der generativen KI zu erschließen und sicherzustellen, dass die Technologie geschickt eingesetzt wird, um bestimmte Unternehmensziele zu erreichen.
• Beherrschung der KI: Die Schulung technischer Teams (z. B. Data Scientists und Ingenieure für maschinelles Lernen) im Prompt-Engineering führt zu qualitativ hochwertigeren, effizienteren und personalisierten KI-Antworten und reduziert gleichzeitig Fehler, die durch unwirksame Prompts verursacht werden.
• Mitarbeiterzufriedenheit: Indem die KI-Tools zuverlässiger und weniger frustrierend in der Anwendung sind, trägt ein zeitnahes Engineering zur Mitarbeiterzufriedenheit bei und fördert die effektive Übernahme neuer Technologien.
• Selbstentfaltung und Innovation: Es fördert eine Kultur des Selbstlernens und der Eigenverantwortung, die es den Mitarbeitern ermöglicht, mit KI zu experimentieren, Probleme eigenständig zu lösen und neue Wege für die Nutzung der Technologie im Unternehmen zu finden.

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