田納西州納什維爾，理解人類交流和行為的人工智能解決方案的全球領導者數(shù)字推理今天宣布了一項突破性的，正在申請專利的研究，該研究利用先進的智能技術使客戶能夠用英語訓練模型，并立即將學習內(nèi)容轉(zhuǎn)換為許多其他語言。

世界知名的AI專家Andrew Ng在2016年的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)（NIPS）會議上與眾多聽眾交談時表示，“在有監(jiān)督的學習之后，轉(zhuǎn)移學習將是機器的下一個驅(qū)動力學習商業(yè)成功。”

Uday Kamath博士說：“我很高興地宣布，經(jīng)過兩年的反復研究，數(shù)字推理的應用機器學習研究小組已經(jīng)在轉(zhuǎn)移學習領域取得了重大突破，并將很快將這一技術推向市場。” ，數(shù)字推理首席分析師。“與Wael Emara博士合作，我們將AI和深度學習領域的前沿研究相結(jié)合，以解決最棘手的行業(yè)問題之一。”

數(shù)字推理與許多全球最大的銀行合作，分析其所有電子通信，以便他們識別可能導致其機構(gòu)受到監(jiān)管或聲譽風險的任何不當行為。從歷史上看，必須在許多不同地區(qū)管理策略的銀行發(fā)現(xiàn)，跨低資源語言建立自然語言處理（NLP）模型是昂貴，容易出錯且耗時的。

Kamath說：“隨著我們部署這些最新的AI突破，我們將極大地提高客戶的能力，以有效地跨語言應用機器學習，并進一步擴展我們的機器教育平臺的價值。”“這是一項開創(chuàng)性的工作，能夠改變行為監(jiān)控行業(yè)和許多其他行業(yè)。我們很榮幸與世界上許多最大的銀行一起推動行業(yè)向前發(fā)展。”

數(shù)字推理一直與行業(yè)專家合作，以驗證和完善他們的應用研究。行業(yè)領導者和瑞銀（UBS）前全球監(jiān)控，監(jiān)視與控制負責人史蒂夫·利弗莫爾（Steve Livermore）對應用機器學習研究小組的工作進行了回顧，并指出：“我不能夸大這一進展的重要性。高質(zhì)量警報是有效監(jiān)視的關鍵，并且能夠以各種語言快速構(gòu)建新模型，不僅以一致的方式擴展了覆蓋范圍，而且還可以同時節(jié)省實際成本。”

一家大型全球金融機構(gòu)的一位高管在展示多語言模式的進步時說：“我相信一旦出現(xiàn)，銀行將不得不向監(jiān)管機構(gòu)解釋為什么不使用它，而不是為什么使用它。”