编辑文章

Manakah yang lebih boleh dipercayai untuk menggerakkan kargo?

机器人 yang mengangkut sendiri setiap penghantaran  membuat keputusan, memilih laluan, dan menyesuaikan diri setiap kali?

Atau robot yang membina landasan kereta api, sistem isyarat, checkpoint, dan peraturan operasi  supaya ribuan penghantaran boleh bergerak secara automatik melalui laluan terkawal?

Bagi operasi kritikal, pendekatan kedua lebih boleh dipercayai.

Saya melihat AI kewangan dengan cara yang sama — persis seperti bagaimana kami menguruskan aliran kargo di AINNA.

Menggunakan LLM secara langsung untuk menganalisis setiap transaksi akan memperkenalkan variabiliti. 模型 itu boleh dipengaruhi oleh konteks, prompting, kemas kini model, data latihan, dan bias manusia yang terkumpul.

Arsitektur yang lebih baik ialah menggunakan AI untuk membina rel.

Biar AI mereka bentuk sistem berasingan: parser tetap, logik deterministik, garis panduan perakaunan, peraturan pengesahan, pemeriksaan penyesuaian, dan penunjuk kewangan yang pratetap.

Kemudian biar data kewangan bergerak menerusi sistem terkawal itu berulang kali.

AI tidak perlu “berfikir” tentang setiap transaksi.

Ia hanya dipanggil semula apabila sistem menghadapi pengecualian atau kerumitan yang benar-benar memerlukan penaakulan.

AI membina rel.
\r\nSistem deterministik menggerakkan kargo.
\r\nAI mengendalikan pengecualian.

Bagi sistem kewangan, kebolehpercayaan harus datang daripada arsitektur bukan daripada meminta model berkemungkinan membuat pertimbangan yang sama beribu-ribu kali.