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OpenAIの進化：GPT5への競争

最近、自然言語処理（NLP）の分野では、生成事前学習トランスフォーマー（GPT）モデルが最も強力なものとして登場し、重要な進展が見られています

VIC.AI Vic.aiはAIを使用して財務管理を行います。数億の請求書を使用してアルゴリズムをトレーニングしたため、テンプレートや暗記を必要とせずに請求書から重要な情報を抽出することができます。彼らのアルゴリズムは運用初日からほぼ完璧なヘッダー結果を生成し、その技術は常に進化しています。彼らはAutopilotテクノロジーを使用してさまざまな請求の管理にAIを簡単に実装できます。 INDY Indyは人手作業よりも20倍速く煩雑な会計業務を終了させる人工知能（AI）プログラムです。商業活動は効率化され、プラットフォームは必要なすべての申告書を自動的に生成します。Indyのアドバイザーは、Indyのスタッフがキャリアのすべての段階でサポートします。これは、BNC（非商業利益）およびマイクロBNC制度に基づいて所得税を支払う事業、SAS、SASU、EURL、SARL、SELASU、SELARLで年間売上高が247K€未満の法人、マイクロ企業（自営業者）および所得税（IR）および法人税（IS）を支払うSCIなどに適していますが、付加価値税はありません。 Docyt DocytはAI技術を活用したクラウドベースの会計自動化ソフトウェアで、取引のコード化、仕訳の作成、QuickBooksでの銀行口座およびクレジットカード口座の調整などの業務を自動化します。チームのメンバーやクライアントは任意の場所からリアルタイムの財務情報を共有し、協力して作業することができます。財務データをデジタル化し、手順を自動化することで、簿記およびその他の管理コストを削減することができます。その結果、企業はタイムリーかつよく考えられた意思決定を行いやすくなります。 Blue Dot 従業員による財務取引に関して、Blue Dotはプラットフォームベースの常に最新のプラットフォームで市場に先駆けて参入しました。Blue Dot Tax Compliance Platformは、デジタル化、税務コンプライアンス、自動化を通じて会社の従業員支出データを付加価値税、課税対象従業員手当、法人所得税の処理と分析するためのオールインワンソリューションです。 Truewind.ai 新しいビジネスが頼るには、手作業の簿記システムは人為的なミスのリスクが大きすぎます。truewind.aiは、人工知能によって支えられたファイナンスおよび会計プラットフォームがこれらの問題を解決するのに役立つと見つけました。スタートアップや中小企業は、truewind.aiというAI駆動の財務自動化プラットフォームを利用してインテリジェントな会計サービスを受けることができます。取引、勘定の調整、リアルタイムの財務レポートは、機械学習アルゴリズムを使用して自動化されます。このクラウドベースのソフトウェアは、自動請求機能、キャッシュフロー予測および予算ツール、パフォーマンスメトリクスの追跡のためのカスタマイズ可能なダッシュボードにより、起業家が財務管理に時間とエネルギーを節約するのに役立つかもしれません。 Booke AI Booke AIは、忙しいプロフェッショナルのために会計プロセスを効率化するためのAIパワードの自動化ツールです。機能には、請求書、請求書、領収書からのリアルタイムOCRデータの抽出、自動トランザクションの分類、AI支援の調整があります。ユーザーは、Xero、QBO、QBDの統合を介してプラットフォームに好みの会計ソフトウェアを接続することができます。Booke AIのコミュニケーション機能は、チームワークの効果を向上させ、顧客との対話を改善します。文書は一括管理され、不一致が見つかり修正され、動的なレポートが生成されます。Booke AIは、XeroとQuickBooksのためのChrome拡張機能も提供しており、トランザクションをカテゴリに分類し、未識別の銀行フィードトランザクションをフラグ付けするのがより簡単になります。 Gridlex Sky…

AWSの知的ドキュメント処理を生成AIで強化する

「データの分類、抽出、分析は、大量の文書を扱う組織にとって困難な課題です従来の文書処理ソリューションは手作業が必要であり、高価でエラーが発生しやすく、スケーラビリティにも難がありますAWSのインテリジェントドキュメントプロセッシング（IDP）は、Amazon TextractなどのAIサービスを活用することで、業界をリードする機械学習（ML）技術を迅速かつ効果的に活用できます」

「10 Best AI医療書記」

「技術革新は医療部門に深い影響を与えており、AIを搭載した医療秘書が患者記録管理を革新していますこれらのツールは、医師のメモ取りの負担を軽減するだけでなく、効率的な文書化を通じて患者ケアを向上させますこのブログでは、今日の医療部門で波を起こしているトップ5のAI医療秘書について詳しく見ていきます1. […]」

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「セールスとマーケティングのためのトップな予測分析ツール（2023年）」

マーケティングに適用される場合、予測分析は過去と現在のデータを調べて将来の結果を予測することを意味します。この方法は高度な分析と統計的な手法を組み合わせて、マーケティングのパフォーマンス、最適な設定、および受容的な顧客のサブセットを予測します。予測分析ツールが確定的な予測ではなく、確率的な直感のようなものであることを覚えておくことが重要です。 Pecan Pecan AIは予測分析を自動化し、今日のビジネスの課題である予算の縮小、コストの上昇、データサイエンスとAIリソースの制約を解決します。Pecanの低コード予測モデリングプラットフォームは、データに基づいた意思決定を導き、ビジネスチームが目標を達成するのに役立つAI駆動の予測分析を提供します。直感的な低コードインターフェースを備えたアナリストは、データサイエンティストなしで正確なモデルを数週間で設定できます。このプラットフォームは、顧客離反、コンバージョン、LTV、アップセル/クロスセルの予測、需要予測、マーケティングミックスモデリングなど、予測モデルの簡単な実装を可能にします。プラットフォームはデータの準備、特徴エンジニアリング、モデル構築、展開、およびモデル監視を自動化します。汎用のプラットフォームとは異なり、Pecanは特定のビジネス上の関心事に合わせた実行可能な予測を提供します。個別レベルの予測は詳細な洞察を提供し、人気のあるBIインターフェースやビジネスシステムと統合されます。pecan.aiで詳細を学び、無料トライアルまたはガイド付きツアーに登録してください。 Improvado 収益データプラットフォームであるImprovadoは、マーケターがリアルタイムでさまざまなソースからデータを結びつけ、自動レポートとダッシュボードを生成するのに役立ちます。このソフトウェアは500以上のソース（CRM、広告サーバー、メールシステムなど）からデータを取得し、読みやすい形式に変換し、選択したデータウェアハウスや可視化ツールにロードします。マーケティングデータを1つの場所に統合することで、リードが各コンバージョン段階でどのように行動するかを確認し、マーケティングイニシアチブの最も可能性の高い結果に関するデータに基づいた予測を行うことができます。会社のプロフェッショナルサービスはデータの使用ケースを拡大し、マーケティングの成功を促進することができます。 Domo Domoは、企業の幹部がさまざまなソースからデータを統合し、ビジネスの課題に対するアプリによるワークフローを作成することができるプラットフォームです。データ統合、Power BI、データアプリを使用することで、部門を超えたチームが効果的にデータを活用することができます。分析機能を使用することで、イベントを分析し、結果を予測するためのリアルタイムダッシュボードを作成することができます。企業全体のビジネスインテリジェンスと幹部ダッシュボードを開発して活用したいCスイートの幹部は、Domoを検討することができます。Domoはマーケティングデータではなくビジネスデータを分析します。これにより、プログラムは企業全体のビジネスインテリジェンスと幹部ダッシュボードを実現できます。 Sisense Sisenseは組み込み型の分析プラットフォームであり、AIによる洞察を活用してビジネスのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。このプラットフォームは、高品質なビジネス情報をリンク、分析、探索するための堅牢なフレームワークを提供します。新しいデータと過去のデータを分析し、将来のイベントの予測をユーザーに提供するために機械学習を使用します。Sisenseのツールは、顧客ケア、人事、情報技術、マーケティング、会計などのCレベルの専門家に適しています。ビジネスデータの包括的なビューと、技術的なサポートがほとんど必要なくビジュアライズを構築できる能力を求めるユーザーにとって、このプラットフォームが最も役立ちます。 Looker Lookerビジネスインテリジェンス（BI）プラットフォームおよびビッグデータ分析ソフトウェアを使用することで、企業はデータを瞬時に発見、分析、共有することができます。ワークフローを組み合わせ、埋め込み型の分析アプリを作成し、詳細な調査のためのリアルタイムダッシュボードを提供することができます。ほとんどすべての組織のさまざまな部門のチームがLookerのBIおよび予測分析機能を活用することができます。多くの有用な情報を視覚的に提示するシンプルなツールが必要な組織に適しています。 Tableau API、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスなどの機能を備えたTableauは、完全なデータと分析プラットフォームです。同社は、統合、アクセス、監視の標準化を通じて信頼と信用を醸成すると主張しています。プラットフォームにはさまざまなサブコンポーネントが含まれており、データ準備サービス、CRM分析、サーバー管理、埋め込み型分析などがあります。 Dataiku Dataikuは、企業の幹部とアナリストが生のデータから信頼性のある予測モデルを開発するための統合されたデータプラットフォームです。この予測分析プラットフォームは、機械学習とAIを使用して企業の選択の結果を予測します。Dataikuは、開発者、ビジネスアナリスト、企業の幹部に対応する包括的なデータサイエンスプラットフォームです。最先端のツールを使用して「ビッグデータ」分析を提供したいグループに適しています。 Alteryx Alteryxは、完全自動の分析、機械学習、データサイエンス手法を通じて、事業に以前は隠されていた洞察を見つけ出し、正確な予測を行うのに役立つ分析プラットフォームです。組織のリーダーは、プラットフォームの統合されたメカニズムにより、さまざまなプラットフォームからデータを集約し、全体像を把握し、正確な予測を行い、目標を調整することができます。Alteryxは、会計、人事、情報技術、サプライチェーン、マーケティング、営業など、さまざまな業界の多様な顧客にサービスを提供しています。 Emcien Emcienは、「現実の世界の予測分析」を提供するプラットフォームです。このプラットフォームは、機械学習を利用して、さまざまなタイプのビジネスデータ間の複雑な関係を自動的に検出し、予測モデルを構築し、結果を予測し、実行可能なアドバイスを提供することができます。Emcienは、大量のデータを迅速に評価する必要があるすべての人に適しています。このグループには、さまざまな業界のデータ専門家やビジネスパーソンが含まれます。…

大規模な言語モデルを税理士として活用する：このAI論文は、税法の適用におけるLLMの能力を探求します

AIの進歩が進んでいます。大規模言語モデル（LLM）は急速に進化しています。現代のLLMは、ツールを使用し、計画を立て、標準化された評価を通過することができます。しかし、LLMはその作成者にとっても単なる神秘的な箱です。内部の思考方法についてはあまり知られておらず、LLMが新しい状況でどのように行動するかを予測することはできません。研究の範囲外でモデルを使用する前に、LLMのパフォーマンスを長いベンチマークリストで評価するのがベストプラクティスです。しかし、これらのベンチマークは、しばしばLLMのトレーニング中に記憶されたかもしれない私たちにとって重要な実世界の活動を反映する必要があります。パフォーマンス評価に必要なデータは、LLMのトレーニングに使用されるデータセットに一般的に含まれており、これらのデータセットは頻繁にインターネットからダウンロードされます。重複はモデルのパフォーマンスを過大評価し、単純な認識だけであるように理解される印象を作り出す可能性があります。彼らは特に、三つの理由からLLMの法的な分析スキルに評価の努力を集中させています。まず、LLMが法律をどれだけ理解しているかを判断することは、LLMや自動化システムのより一般的な規制に役立ちます。政策に関連する戦略の一つは、「法律に基づいたAI」において、民主的な手続きと立法によって確立された社会的な理念に沿った「法律に基づいたAI」をLLMに利用することです。この「法律がコードに影響を与える」戦略は、反復的な審議と訴訟を通じて信託義務などの柔軟な法的規範を生成する民主的なプロセスの実証された能力に基づいています。法の精神を教えることで、AIシステムが未知の状況で弁護可能な決定を下すのに役立つという考え方です。LLMを搭載したシステムが人間の原則を支持する場合、信託責任が違反されたときに検出するこの初期の能力は、より安全なAIの展開を可能にするかもしれません。第二に、自己サービスまたは資格のある弁護士を通じて、LLMは人々がより迅速かつ効果的に法的サービスを提供するためのツールとして利用されるかもしれません。法律をよりよく理解できる場合、モデルはより信頼性が高く価値があるかもしれません。LLMは、ケース予測から契約分析までさまざまな活動に役立つことがあり、法的援助へのアクセスを民主化し、法制度を理解するのが困難な個人にとっての費用と複雑さを低下させるかもしれません。法的業務の繊細さを考慮すると、これらのモデルが実装される際には特定の保護措置が必要です。これには、データプライバシーの向上、偏見の減少、これらのモデルの選択に対する責任の維持、および特定のユースケースに対するLLMの適用可能性の評価が含まれます。したがって、体系的な評価が必要です。第三に、LLMが十分な法的知識を持っている場合、政府、人々、学者によって法的な矛盾点を見つけるために使用されるかもしれません。LLMは政府の全体的な効果と透明性を向上させることができます。たとえば、LLMは複雑な規則や規制をわかりやすく説明することができることがよくあります。将来的には、LLMは新しい法律や政策の予想される影響を予測することができるかもしれません。LLMは、膨大な量の法的言語と関連する実施方法をスキャンすることで、立法府や規制当局がガイドラインを与える他の類似のケースで、法が沈黙している可能性のある「時代遅れの」法律を特定することができるかもしれません。この研究では、スタンフォード大学、ミシガン大学、ワシントン大学、南カリフォルニア大学、ノースウェスタン・プリッツカー法科大学院、およびSimPPLの研究者が、米国法典（連邦法のコレクション）および米国連邦規則（CFR）のテキストを使用したリトリーバル増強型LLMの作成を調査しています。彼らは税法の理解を進化させるために、一群のLLMの税法の理解を評価しました。彼らは税法を選んだ理由が4つあります。税法の法的権限は、主にCFRの下の財務省規則と米国法典第26編（一般に内国歳入法として知られています）に含まれています。これは、教義が複数の先例から抽出される多くの法的領域とは対照的です。これにより、事前に定義された関連文書の事前定義された宇宙を使用してLLMのリトリーバルを補完することができます。第二に、多くの税法は問いに確定的な回答を許可します。これにより、一貫した自動的な検証ワークフローを設定することができます。第三に、特定のケースに対する税法の質問には、通常、関連する法的権限を単に読む以上のことが必要です。そのため、LLMの能力を実際の実務に適用する方法で評価することができます。第四に、税法はほとんどの市民や企業の日常的な経済活動に大きな影響を与えています。LLMのみを使用したり、基になる法的テキストとLLMを統合したり、さまざまなリトリーバル手法（異なるリトリーバル方法間での比較を行ったり）を含むいくつかの実験的なセットアップを使用して、LLMが税法の数千の問い合わせに対して生成する回答の正確さを評価します。私たちは、最も小さく最も弱いモデルから最も大きな現代のモデルであるOpenAIのGPT-4まで、さまざまなLLMの範囲でこれらのテストを行いました。私たちが調査した各LLMは、最初に提供されたときに最新のものでした。彼らは、LLMsの法的理解能力の開発の証拠を発見し、徐々に大きなモデルを分析することで、各モデルのリリースごとに向上させています。もし技術が急速に成長し続けるならば、彼らはまもなく超人的なAIの法的能力の発展を目撃するかもしれません。

「このディスインフォメーションはあなたのためだけです」

生成AIは単にインターネットをより多くの嘘で満たすだけではありません-それはまた、特定のグループや個人をターゲットにした説得力のあるディスインフォメーションを作成する可能性もあります

『PDFを扱うための4つのAIツール – ボーナスツールもあり』

「情報を探し求めるためにPDFドキュメントの山をひたすら漁っていることはありませんか？私たちは、これがあなたが認めたくなるよりも頻繁に起こると確信しています特に整理されていないデータベースでの情報の手動検索は、時間がかかりイライラしますしかし心配しないでください！最近では、AI搭載のPDFツールがあり、状況を好転させることができます以下に、PDFを扱うための4つのAIツールとボーナスツールを紹介します詳細はこちらをご覧ください」

Tech

「医療保険の種類と現代の技術」

「医療保険は、特に最新の技術を使用する場合、多くのお金を節約できますここでは、それがどのように機能し、具体的にどのようにお金を節約するかを探求します様々な保険アプリ開発サービスは、そのようなアプリケーションを開発するためのツールを提供していますこれらは人々が迅速に望むサービスを得るのを助けます例えば、現代の保険アプリは...医療保険の種類と現代の技術」

「Pythonを使った合成データの生成」

「私たちは何度も何度も、成長、イノベーション、競争力を推進する上でデータが果たす中心的な役割について聞かされていますデータは、あらゆる産業において成功の基盤となっています要するに、データは…」

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