摘要

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金融業可透過自動化改善效能，以及尋找更好的解決方案來確保資料保護與合規性，藉此從 AI 革命中受惠。 本課程模組探討過哪些特定使用案例能讓您達成這些目標，並展示實作這些解決方案的成功公司案例。

我們講解了 Microsoft 所提供產品與服務的概觀，有助您運用這些金融情節。 部分解決方案將 AI 內嵌於企業用戶的日常應用中，例如 Microsoft Teams、Microsoft 365、Microsoft Dynamics 365 和 Microsoft Power BI。 其他解決方案則可讓開發人員將最先進的 AI 模型整合到您的自訂應用中，例如 Azure Machine Learning 和 Azure AI 服務，後者還包括 Azure OpenAI 服務和 Azure AI 文件智慧服務之類的強大產品。

現在您已複習過此課程模組，您應該能夠：

• 考慮金融服務的共同目標和挑戰
• 描述 AI 在金融服務組織中的機會

使用這些資源探索更多內容

• 若要深入了解 Microsoft 能如何協助您的 FSI 組織，請造訪我們的 Microsoft Cloud for Financial Service 網站。
• 若要深入了解專為 FSI 需求量身打造的特定 Azure 服務，請造訪我們的 Azure for Financial Services 網站。
• 若要了解 Microsoft AI 的最新動態，請造訪我們的 AI 網站。
• 若要深入了解負責任 AI 的 Microsoft 承諾，請造訪我們的負責任 AI 網站。
• 若要深入了解 Azure OpenAI 服務所提供的模型，請閱讀 Azure OpenAI 服務的技術文件。
• 若要深入了解 Azure OpenAI 服務中的隱私權和安全性，請閱讀 Azure OpenAI 服務的法律文件。
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• 若要深入瞭解 Power Platform 中的低程式碼工具，請造訪我們 Power Platform 網站的 AI Builder 首頁。
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參考資料

1. McKinsey & Company《The economic potential of generative AI:The next productivity frontier》，2023 年 6 月。
2. KPMG《Generative AI: From buzz to business value》，2023 年 5 月。