介绍
在快速发展的金融服务领域，生成人工智能 (GenAI) 和大型语言模型 (LLM) 的集成预示着创新和效率的新时代的到来。这一转变的显着特点是数据和人工智能 (AI) 的民主化，创新的人工智能功能有望彻底改变金融机构的运营方式。
金融科技的核心挑战之一是让更广泛的商业用户能够使用人工智能功能。传统上，金融科技应用中的人工智能仅限于为分析师和业务用户设计的基于聊天的界面，有限地关注可以处理临时摘要、翻译、分类等的实用程序库。
然而，Databricks AI 功能的引入将改变这一现状。通过通过简单的 SQL 提供这些实用程序，人工智能和分析现在已融入每个业务分析师的日常任务中，从而使数据科学团队能够专注于复杂的人工智能项目，而不是陷入可以通过简单的简单管理即可轻松管理的例行任务。 SQL 服务。
人工智能功能在促进获取以前无法获取的信息、使分析师能够做出更明智的决策、管理风险以及通过数据驱动的创新保持竞争优势方面尤其具有变革性。这是通过将人工智能直接嵌入到分析工作流程中来实现的，从而简化了利用人工智能获取业务洞察的流程。最重要的是，Unity Catalog 可以用作单个统一治理层，在单一位置管理数据、功能（以及 AI 功能）和模型，从而使 AI 嵌入式产品的产品化能够为企业扩展。
Unity Catalog 充当所有数据产品的治理平台，从表和物化视图到函数/代码、模型，甚至开放数据共享。该目录与 AI 功能和 Databricks Mosaic Model Serving 相结合，使企业能够创建端到端数据产品，并在一个位置使用统一的 ACL 进行管理。
ai_query 函数是内置的 Databricks SQL AI 函数，使分析师能够直接从 SQL 查询轻松访问 ML 模型。此功能允许使用 Mosaic AI Model Serving 提供机器学习模型和大型语言模型，并在无需离开 SQL 环境的情况下查询它们。这种方法不仅简化了查询过程，而且还能够将人工智能功能无缝集成到财务分析中，包括金融欺诈检测的关键领域。
“ ai_query ”函数在分析交易数据以发现潜在欺诈活动方面的应用阐明了其价值。通过将基于规则的业务逻辑与机器学习模型相结合，可以开发复杂的系统来识别异常情况和表明欺诈的模式。该方法显着增强了金融机构有效检测和减轻欺诈风险的能力。
考虑使用 Databricks SQL API 创建的“ Detect_fraud ”函数，该函数根据指定标准检查交易（例如交易金额超过特定阈值或未经授权的透支），并根据它们所代表的风险级别对它们进行标记。这一过程的最终结果不仅提供了一种识别潜在欺诈的简化方法，而且还丰富了金融分析师可用的决策工具包。
上面的代码使用简单的 Databricks SQL API 创建了一个名为“ detector_fraud ”的函数。该函数返回一个字符串，指示与交易相关的风险级别。
该函数使用“ CASE ”语句来检查以下条件：
* 如果交易金额大于 10,000 美元，则该交易被标记为“可疑”。
* 如果“isUnauthorizedOverdraft”为 1，则交易被标记为“high_risk”。
* 如果上述条件均不满足，则使用“ ai_query ”函数通过查询在 Unity Calog 中注册并使用 Mosaic AI 模型服务端点提供服务的 ML 模型名称“fraud_label”来预测欺诈标签
函数和函数中使用的 ML 模型注册在 Unity Catalog 中，为所有数据和 AI 资产提供集中治理。
最终用户（财务分析师或业务分析师）可以通过简单的 select 语句轻松使用此功能，只需在 select 语句中提供 account_id 详细信息即可。这会将“detect_fraud”函数应用于“transactions”表中的每一行，并返回一个名为“fraud_label”的新列，指示与每笔交易相关的风险级别。
此外，人工智能功能的实用性超出了后端分析的范围。这些功能可以轻松集成到前端应用程序中，提供实时分析功能。这对于寻求通过即时风险分析和欺诈检测响应来增强客户体验的金融机构尤其有利。
除了“ai_query”之外，Databricks 还通过其基础模型 API 提供了一套 AI 功能，支持预测、情绪分析、分类等任务。该综合工具包通过为广泛的人工智能应用程序提供易于使用的界面，凸显了人工智能功能改变金融服务行业的潜力。它简化了模型的查询过程，支持多种模型类型，并提供灵活的请求和响应格式，从而使分析师和数据科学家能够专注于为业务挑战制定创新的解决方案。
有关如何利用开箱即用的 Databricks AI 功能的更多代码示例，请查看 Databricks 演示中心教程
如果不考虑人工智能系统的治理，就无法讨论人工智能能力的进步。随着组织迅速采用最先进的基础模型来增强数据从业者的能力，集中式治理框架的重要性变得越来越明显。在 Unity Catalog 中注册 AI 功能和 ML 模型可确保所有数据和 AI 资产集中、受管理、安全并符合相关法规。为了进一步使客户能够拥有统一的界面来轻松管理、治理、评估和切换模型，Databricks 宣布了 Mosaic AI Gateway 的新功能
Mosaic AI Gateway 位于模型服务上，为模型 API（外部或内部）启用速率限制、权限和凭证管理。它还提供了用于查询基础模型 API 的单一接口，以便客户可以轻松地更换系统中的模型并进行快速实验，以找到最适合用例的模型。
- 速率限制：防止滥用模型 API 并确保使用量在可接受的范围内
- 权限管理：控制对模型API的访问，确保只有授权用户才能查询模型。
- 使用情况跟踪：跟踪谁调用每个模型 API 并捕获发送和发送的数据。
- 推理表：捕获发送到模型 API 和从模型 API 发出的数据，从而实现审核和退款。
- Mosaic AI Guardrails 添加了端点级或请求级安全过滤以防止不安全响应，甚至添加了 PII 检测过滤器以防止敏感数据泄露。
- system.ai Catalog ：提供最先进的开源模型的精选列表，使客户能够轻松部署和微调模型。
Unity Catalog 使每个人都能够创建 AI 功能，同时提供急需的清晰度和透明度。凭借其集中治理、细粒度访问控制以及强大的审核和沿袭功能，现在比以往任何时候都更容易利用人工智能的力量，同时保持控制和可见性。这意味着人工智能功能可以充分发挥其潜力，每一步都有清晰的解释和责任。
通过利用 Unity Catalog 和 Mosaic AI Gateway，组织可以确保有效的 AI 治理，防止数据泄漏和成本超支等问题，并实现快速模型实验和部署。要了解有关 Mosaic AI 网关的更多信息，请查看博客文章！
Databricks 人工智能功能和人工智能网关是释放人工智能在金融服务领域潜力的强大工具。通过简化查询传统机器学习模型、法学硕士或简单的基于规则的逻辑的过程，并为人工智能治理提供统一的接口，这些创新使分析师和数据科学家能够开发针对业务问题的创造性解决方案，同时确保安全、合规和成本。 -有效利用人工智能系统！
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