Charlie Burgoyne, ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ & CEO ຂອງ Valkyrie Intelligence – ຊຸດສໍາພາດ

Charlie Burgoyne ແມ່ນຜູ້ກໍ່ຕັ້ງ & CEO ຂອງ  Valkyrie Intelligence, ບໍລິສັດທີ່ປຶກສາທີ່ມີຄວາມຊໍານານໃນໂດເມນໃນວິທະຍາສາດແລະຍຸດທະສາດ. Charlie ຍັງເປັນຄູ່ຮ່ວມງານຜູ້ຈັດການສໍາລັບ Valkyrie Vertex, ກອງທຶນທຸລະກິດທີ່ຂັບເຄື່ອນ AI ຢູ່ໃນ Austin, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບປະທານຄະນະກໍາມະການສໍາລັບ Valkyrie Labs, ບໍລິສັດຜະລິດຕະພັນ AI.

ທ່ານມີປະລິນຍາຕີວິທະຍາສາດດ້ານຟິສິກດາລາສາດ, ແລະປະລິນຍາໂທວິທະຍາສາດດ້ານຟີຊິກທິດສະດີ, ແມ່ນຫຍັງເຮັດໃຫ້ທ່ານຕັດສິນໃຈທີ່ຈະສຸມໃສ່ອາຊີບຂອງທ່ານກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ?

ກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວບໍລິສັດຂອງຕົນເອງ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຮັດວຽກເປັນນັກຟິສິກສໍາລັບຫ້ອງທົດລອງແລະອົງການຕ່າງໆຂອງລັດຖະບານ. ໃນລະຫວ່າງການເຮັດວຽກຂອງຂ້ອຍ, ຂ້ອຍເຫັນວ່າປັນຍາປະດິດໃນກະແສຫຼັກແມ່ນ overhyped, ທ່າແຮງທີ່ແທ້ຈິງຂອງມັນຖືກເຂົ້າໃຈຜິດ, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ປ່ຽນແປງເກມຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງມັນບໍ່ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້. ເມື່ອຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເລິກເຂົ້າໄປໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສົນໃຈຫຼາຍກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງປັນຍາ, ວິທີການທີ່ພວກເຮົາສະແດງອອກແລະວິທີທີ່ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ສະບັບສັງເຄາະຂອງມັນ. ເພື່ອສ້າງບາງສິ່ງບາງຢ່າງປອມ, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈສະພາບອິນຊີຂອງມັນ.

ໃນປີ 2017 ທ່ານກໍ່ຕັ້ງ Valkyrie Intelligence, ທ່ານສາມາດຍ່າງພວກເຮົາຜ່ານເລື່ອງ genesis ຂອງການເລີ່ມຕົ້ນນີ້ບໍ?

ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຫັນຊ່ອງຫວ່າງຂະຫນາດໃຫຍ່ລະຫວ່າງເຕັກນິກທີ່ກ້າວຫນ້າໃນການຄົ້ນຄວ້າແລະການນໍາໃຊ້ຂອງພວກເຂົາໃນອຸດສາຫະກໍາ. ນັກວິທະຍາສາດຫຼາຍຄົນຖືກບັງຄັບໃຫ້ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການຄົ້ນຄວ້າແລະໂຄງການທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼືສະຫນັບສະຫນູນຊີວິດທີ່ສະດວກສະບາຍສໍາລັບຄອບຄົວຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະຂ້າພະເຈົ້າພົບເຫັນວ່າຄວາມບໍ່ສະຫງົບ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກໍານົດເພື່ອສ້າງສະຖານທີ່ສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາບາງບັນຫາທີ່ຫນ້າສົນໃຈຂອງໂລກອຸດສາຫະກໍາ. ຂ້ອຍກໍ່ຕັ້ງ Valkyrie ແລະໄດ້ນໍາເອົາຄວາມຄິດທີ່ສົດໃສທີ່ສຸດໃນປະເທດ - ນັກຄະນິດສາດ, ນັກສະຖິຕິ, ນັກຊີວະວິທະຍາ, ນັກເຄມີ, ນັກຟີຊິກ - ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນທຸລະກິດແລະສັງຄົມທີ່ທັນສະໄຫມແລະນໍາໃຊ້ພະລັງງານຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອຜົນປະໂຫຍດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່. ມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງ AI ໃນຕະຫຼາດໃນປັດຈຸບັນແມ່ນຢູ່ໃນການນໍາໃຊ້ແຖບແຄບຂອງພາກສະຫນາມ, ບ່ອນທີ່ AI ແມ່ນອັດຕະໂນມັດເປັນຄໍາທີ່, ມັກຈະເປັນວຽກງານທີ່ງ່າຍດາຍ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ປະຊາຊົນກໍາລັງພັດທະນາ algorithms ທີ່ຫນ້າສົນໃຈແທ້ໆທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີສະຫມອງສັງເຄາະ; ພວກເຂົາເຈົ້າໃຊ້ທຶນກັບຮູບແບບທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ມີຢູ່ແລະສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນວາງໄວ້ຢູ່ໃນຂໍ້ມູນ. ທີ່ Valkyrie, ພວກເຮົາຊະນະການປັບໂຄງສ້າງຂອງຄວາມຮູ້ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບມັນສໍາລັບການຮັບຮູ້ຮູບແບບ.

Valkyrie Intelligence ມີທີມງານຂອງນັກວິທະຍາສາດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມສູງແລະນັກຍຸດທະສາດເພື່ອປະຕິບັດການວິເຄາະຂັ້ນສູງ. ປົກກະຕິແລ້ວທ່ານເຮັດໂຄງການປະເພດໃດແດ່?

ພວກເຮົາມັກດໍາເນີນໂຄງການທີ່ລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາມາຫາພວກເຮົາແລະເວົ້າວ່າ, "ພວກເຮົາຮູ້ວ່າ AI ມີຜົນກະທົບທີ່ອາດມີຕໍ່ທຸລະກິດຂອງພວກເຮົາ, ແຕ່ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າຈະເລີ່ມຕົ້ນຢູ່ໃສແລະພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າພວກເຮົາມີຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ." ພວກເຮົາສາມາດນໍາເອົາທີມງານຂອງພວກເຮົາເພື່ອສ້າງວິໄສທັດແລະແຜນການສໍາລັບການປະຕິບັດທີ່ສອດຄ່ອງກັບບ່ອນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການບໍລິສັດຂອງພວກເຂົາໄປແລະລະຫັດໃດທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງການໄປ. ລູກຄ້າທີ່ເຂົ້າໃຈວິທີການທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາສາມາດຫັນປ່ຽນດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນດີເລີດເພາະວ່າທຸກໆອົງການຈັດຕັ້ງແມ່ນແຕກຕ່າງກັນແລະຕ້ອງການວິທີການທີ່ເປັນເອກະລັກ. ນີ້ໃຊ້ກັບທຸກໆອຸດສາຫະກໍາ - ພວກເຮົາໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ທະນາຄານຫຼຸດລົງອັດຕາຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຂອງພວກເຂົາເຄິ່ງຫນຶ່ງ, ບໍລິສັດໂທລະຄົມມະນາຄົມອອກແບບຮູບແບບທຸລະກິດທັງຫມົດຂອງພວກເຂົາແລະບໍລິສັດລົງທຶນຄາດຄະເນວ່າຈະຊື້ຊັບສິນໃດ.

ໂຄງການຫນຶ່ງທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສຸດທີ່ທ່ານໄດ້ເຮັດວຽກແມ່ນຫຍັງ?

ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະຕັ້ງຊື່ພຽງແຕ່ໂຄງການດຽວທີ່ຂ້າພະເຈົ້າມັກທີ່ສຸດ. ແນ່ນອນວ່າ, ວຽກງານທີ່ພວກເຮົາໄດ້ເຮັດສໍາລັບທີມງານ Formula 1 ໃນປີກາຍນີ້ແມ່ນຈຸດເດັ່ນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບໂຄງການໃນໂທລະຄົມນາຄົມທີ່ໄດ້ລົງທຶນໃນການຄົ້ນຄວ້າຕັດແຂບ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ຂ້າພະເຈົ້າຈະເວົ້າວ່າວຽກງານທີ່ໄດ້ຮັບລາງວັນຫຼາຍທີ່ສຸດສໍາລັບຂ້າພະເຈົ້າແມ່ນວຽກງານທີ່ພວກເຮົາເຮັດການສະຫນັບສະຫນູນພື້ນທີ່ປ້ອງກັນປະເທດແລະທາງປັນຍາ. ໃນປັດຈຸບັນພວກເຮົາໄດ້ມີໂຄງການຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ຮັດກຸມໃນການປ້ອງກັນປະເທດຊາດຂອງພວກເຮົາແລະສະຫນອງການ warfighters ຂອງພວກເຮົາມີເຄື່ອງມືທີ່ຈະໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີຂອບໃນສະຫນາມຮົບ. ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງວິໄສທັດຂອງພວກເຮົາແມ່ນເພື່ອຟື້ນຟູຄວາມອົດທົນຂອງນັກວິທະຍາສາດເພື່ອຮັບໃຊ້ປະເທດຂອງພວກເຂົາດ້ວຍວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ພວກເຂົາຮູ້ໂດຍຜ່ານຄະນິດສາດ. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ເຊື່ອ​ວ່າ​ຄວາມ​ຮັກ​ແພງ​ໃນ​ການ​ຮັບ​ໃຊ້​ລັດ​ໄດ້​ຫລຸດ​ລົງ​ໃນ​ຫລາຍ​ລຸ້ນ​ຄົນ​ທີ່​ຜ່ານ​ມາ ແລະ​ມັນ​ເປັນ​ສິ່ງ​ສຳ​ຄັນ​ຫລາຍ​ທີ່​ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ຟື້ນ​ຟູ​ຄວາມ​ຮັກ​ແພງ​ເພື່ອ​ປະ​ເທດ​ຊາດ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ.

ບໍລິສັດຂອງທ່ານແມ່ນຂັບເຄື່ອນໂດຍແມ່ຍິງ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສອງນັກວິທະຍາສາດຕົ້ນຕໍໃນທີມງານຂອງທ່ານ. ນີ້ແມ່ນຫາຍາກໃນ STEM ແລະໂດຍສະເພາະໃນ AI. ທ່ານເຊື່ອວ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຂອງທ່ານມີຂອບ?

Valkyrie ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍຄວາມເຊື່ອທີ່ວ່າທີມງານທີ່ມີຄວາມສົມດູນເປັນທີມທີ່ດີກວ່າ, ແລະພວກເຮົາໄດ້ຈ້າງແລະສະຫນັບສະຫນູນແມ່ຍິງໃນປະຫວັດສາດ. ຂ້ອຍເປັນຜູ້ເຊື່ອຖືໃຫຍ່ໃນການຈ້າງພອນສະຫວັນທີ່ດີທີ່ສຸດແລະສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ພວກເຂົານໍາພາແລະປະສົບຜົນສໍາເລັດ. ຖ້າທ່ານອ້ອມຮອບຕົວທ່ານດ້ວຍທັດສະນະທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະສຽງທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ມັນກໍ່ຈະເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດເຂັ້ມແຂງແລະສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການເຮັດວຽກ. ໃນຂະນະທີ່ທີມງານຂອງພວກເຮົາຂະຫຍາຍ, ນີ້ແມ່ນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພວກເຮົາຈະສືບຕໍ່ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນ.

Valkyrie Virtue ເປັນການລິເລີ່ມການກຸສົນໃໝ່ເພື່ອຍົກສູງຜູ້ບໍ່ຫວັງຜົນກຳໄລ ແລະ ແມ່ຍິງໃນ STEM. ທ່ານສາມາດແບ່ງປັນລາຍລະອຽດບາງຢ່າງກັບພວກເຮົາກ່ຽວກັບການລິເລີ່ມໃໝ່ນີ້ໄດ້ບໍ?

Valkyrie ເອົາຈິດໃຈທີ່ສົດໃສຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອເຂົ້າໄປໃນຫ້ອງທົດລອງຮ່ວມກັນແລະວິໄສທັດລວມ. ຂ້າພະເຈົ້າເຊື່ອວ່າມັນເປັນຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງພວກເຮົາໃນຖານະຜູ້ນໍາທີ່ຈະຕອບສະຫນອງໃນເວລາທີ່ຊຸມຊົນຂອງພວກເຮົາຕ້ອງການ. ຄວາມມັກຂອງ Valkyrie ສໍາລັບການເສີມສ້າງຊຸມຊົນໄດ້ດົນໃຈໃຫ້ພວກເຮົາເປີດຕົວ Valkyrie Virtue, ເຊິ່ງສະຫນອງການບໍລິການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ pro-bono ໃຫ້ກັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລ, ໃຫ້ພວກເຂົາເຂົ້າເຖິງຄວາມເຂົ້າໃຈທາງຍຸດທະສາດແລະໃຫ້ບໍລິການຊຸມຊົນ Austin ທີ່ດີກວ່າ. ໂດຍຜ່ານ Valkyrie Virtue, ພວກເຮົາບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ຮ່ວມມືກັບອົງການບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລໃນທ້ອງຖິ່ນທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາການບໍ່ມີທີ່ຢູ່ອາໄສ, ໂດຍສະເຫນີຄວາມສາມາດຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາເພື່ອກໍານົດພື້ນທີ່ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງຜ່ານ AI ແລະແນະນໍາການບໍລິການທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະສະຫນອງ. ໃນຈໍານວນທັງຫມົດ, ທີມງານຂອງພວກເຮົາໄດ້ບໍລິຈາກ 836.5 pro-bono ຊົ່ວໂມງໃນປີ 2020, ຫຼືປະມານ $223,175 ໃນການບໍລິການ. ພວກເຮົາຍັງໄດ້ເປີດຕົວກອງທຶນຊ່ວຍເຫຼືອແມ່ຍິງໃນ STEM ປະຈໍາປີເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນແມ່ຍິງຂອງ Austin ທີ່ມີສີສັນໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາເຂົ້າສູ່ການສຶກສາຊັ້ນສູງ, ເພາະວ່າພວກເຂົາໄດ້ຮັບຄວາມພະຍາຍາມການກຸສົນຫນ້ອຍກວ່າຫນຶ່ງເປີເຊັນ. ໃນປີນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ຮ່ວມມືກັບສະມາຄົມທຶນການສຶກສາ Hispanic ເພື່ອສະເຫນີທຶນການສຶກສາທາງວິຊາການ $10,000 ໃຫ້ແກ່ນັກສຶກສາທ້ອງຖິ່ນທີ່ກໍາລັງຮຽນຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Texas A&M.

ທ່ານຍັງເປັນຄູ່ຮ່ວມງານຜູ້ຈັດການຂອງ Valkyrie Vertex, ກອງທຶນການລົງທຶນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI. ມີວິທີໃດແດ່ທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມຮັ່ງມີ?

Vertex ແມ່ນກອງທຶນທີ່ໂດດເດັ່ນສໍາລັບກຸ່ມ Valkyrie. ກອງທຶນລົງທຶນໃນກອງທຶນການຮ່ວມທຶນທີ່ມີປະສິດຕິພາບສູງທີ່ຖືກກໍານົດໂດຍ algorithm ໂດຍປະເມີນປະສົບການແລະຄວາມສາມາດຂອງຄູ່ຮ່ວມງານການຄຸ້ມຄອງຂອງກອງທຶນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ວິທີການນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ Vertex ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍທີ່ດີຍ້ອນວ່າພວກເຮົາກໍາລັງເຮັດການລົງທຶນໃນລະດັບກອງທຶນແທນທີ່ຈະເປັນການລົງທຶນໂດຍກົງກັບບໍລິສັດຫຼັກຊັບສ່ວນບຸກຄົນ. ປະໂຫຍດຂອງພວກເຮົາໃນຊ່ອງນີ້ແມ່ນມາຈາກຄວາມຈິງທີ່ວ່າພວກເຮົາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອກໍານົດຮູບແບບຄວາມສໍາເລັດໃນຜູ້ຈັດການກອງທຶນເຊິ່ງກົງກັນຂ້າມກັບການສຸມໃສ່ອຸດສາຫະກໍາ, ພູມສາດຫຼືຍຸດທະສາດສະເພາະ. ວິທີການນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບຍຸດທະສາດທີ່ Renaissance Technologies ໄດ້ຮັບຮອງເອົາສໍາລັບຕະຫຼາດສາທາລະນະ, ແຕ່ໃນກໍລະນີນີ້, ພວກເຮົາກໍາລັງໃຊ້ມັນຢູ່ໃນຊັບສິນສ່ວນຕົວທີ່ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນເລິກເຊິ່ງກວ່າ. ແບບຈໍາລອງຂອງພວກເຮົາໄດ້ກໍານົດກອງທຶນເຊັ່ນດຽວກັນກັບການລົງທຶນຮ່ວມກັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ທຶນ, ແລະທີມງານຂອງພວກເຮົາພ້ອມທີ່ຈະໄປໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາປິດຮອບທໍາອິດຂອງພວກເຮົາ.

ເມື່ອເບິ່ງອະນາຄົດ ເຈົ້າຈະເຫັນສະຖານະຂອງ AI ຢູ່ໃສໃນອີກ 5 ຫຼື 10 ປີຂ້າງໜ້າ?

ຂ້າພະເຈົ້າຄາດຄະເນວ່າ AI ຈະກາຍເປັນສ່ວນໃຫຍ່ຂອງທຸລະກິດແລະການເງິນ, ໂດຍສະເພາະຍ້ອນວ່າການເພີ່ມຂື້ນຂອງບໍລິສັດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ອັດຕະໂນມັດສາມາດເຂົ້າເຖິງທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍ. ທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍກວມເອົາເກືອບເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງແຮງງານຂອງສະຫະລັດ, ແລະໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາອາດຈະບໍ່ມີຊຸດຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຍັງສາມາດລວບລວມຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຫນ້າທີ່ທຸລະກິດທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນການຄຸ້ມຄອງຄວາມສໍາພັນຂອງລູກຄ້າຫຼືການຂາຍ. AI ສາມາດເສີມສ້າງຊັບສິນຈໍານວນຫຼາຍຂອງການດໍາເນີນງານປະຈໍາວັນດ້ວຍຜົນໄດ້ຮັບການປ່ຽນແປງເກມ. ຕົວຢ່າງ, ອຸດສາຫະກໍາຄາດຄະເນຄາດຄະເນວ່າ AI ສາມາດເພີ່ມຜູ້ນໍາທາງທຸລະກິດ 50 ສ່ວນຮ້ອຍແລະເພີ່ມອັດຕາກໍາໄລ 38 ສ່ວນຮ້ອຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງແຜນການທຸລະກິດຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ຈະແຂ່ງຂັນກັບຄູ່ແຂ່ງຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນພາກສະຫນາມຂອງພວກເຂົາ. ຂ້າພະເຈົ້າຍັງຄາດຫວັງວ່າບໍລິສັດການເງິນຈະປະສົມປະສານຂໍ້ມູນແລະການຮຽນຮູ້ AI / ເຄື່ອງເຂົ້າໄປໃນທຸກດ້ານຂອງທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາໃນຂອບເຂດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ. ໃນຂະນະທີ່ Big Data ແລະ AI ເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ຮ້ອນສໍາລັບຫລາຍປີ, ທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ຮຽນຮູ້ຢ່າງໄວວາວ່າໂດຍບໍ່ມີຍຸດທະສາດລວມແລະເປົ້າຫມາຍ, ພື້ນທີ່ຂອງຂໍ້ມູນບໍ່ເປັນປະໂຫຍດ. ຜົນກະທົບດ້ານເສດຖະກິດຂອງໂລກລະບາດໄດ້ຊຸກຍູ້ໃຫ້ທຸລະກິດຈໍານວນຫຼາຍສຸມໃສ່ການລົງທຶນກັບຄືນ, ເຮັດໃຫ້ພື້ນທີ່ຫວ່າງຫນ້ອຍໃນງົບປະມານທີ່ເຄັ່ງຄັດສໍາລັບມາດຕະການທີ່ບໍ່ມີປະສິດຕິຜົນ. ເພື່ອໃຫ້ສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້, ສະຖາບັນການເງິນທີ່ຍຶດໝັ້ນ ແລະ Fintech startups ຄືກັນແມ່ນນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ ແລະ AI ໃນຂົງເຂດຫຼັກໃນການທຳໜ້າທີ່ ແລະ ການຂະຫຍາຍຕົວທາງທຸລະກິດ: ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ, ປະສົບການຂອງລູກຄ້າ ແລະການບໍລິການ, ການຄຸ້ມຄອງພະນັກງານ, ການພັດທະນາທຸລະກິດເປົ້າໝາຍ ແລະການຕະຫຼາດ, ຜະລິດຕະພັນອັດສະລິຍະ. ການພັດທະນາ ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI.

ຂອບໃຈສໍາລັບການສໍາພາດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່, ຜູ້ອ່ານທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມຄວນໄປຢ້ຽມຢາມ Valkyrie Intelligence.