A scalable AI system requires a strong foundation. Data, engineering, platforms, operating models, and governance must converge to work as one. This session from MIT Technology Review’s EmTech Future conference explores what it takes to build that foundation in a highly regulated environment and how a responsible, trustworthy implementation can turn emerging capabilities, including agentic systems, into lasting value for investors. About the speaker Jing Wang, Principal, Center for AI and Insights, Vanguard Jing Wang leads Vanguard’s Center for AI & Insights (CAI), advancing the firm’s AI, machine learning, generative AI, and behavioral science capabilities. Her team drives enterprise-wide innovation, research, and delivery, enabling Vanguard to translate emerging technologies into trusted solutions that enhance client experiences, improve investor outcomes, and create measurable business value. Before her current position, Jing served in a range of leadership roles across Vanguard’s Financial Services, Workplace Solutions, International, and Corporate Services divisions. Throughout her tenure, she has led teams and enterprise initiatives that advanced strategic priorities, strengthened client outcomes, and drove business performance across the firm. She joined Vanguard in 2009 after several years as a Principal at the Boston Consulting Group. Jing earned a B.S. in Physics from the University of Science and Technology of China, a Ph.D. from the University of Pennsylvania, and an M.B.A. in Finance and Marketing from the Wharton School of Business at the University of Pennsylvania. Jing holds Series 7, 24, and 65 licenses.
Материал бастапқы дереккөзден алынған:
MIT Technology Review
Толық мәтінді MIT Technology Review сайтында оқуМасштабталатын AI негіздері
Масштабталатын AI жүйесі күшті негізді қажет етеді. Деректер, инженерия, платформалар, операциялық модельдер және басқару біртұтас жұмыс істеу үшін біріктірілуі керек. MIT Technology Review компаниясының EmTech Future конференциясының бұл сессиясы бұл негізді жоғары деңгейде құру үшін не қажет екенін зерттейді ...
AI қорытындысы: Басты тезистер
- Масштабталатын AI жүйесі күшті негізді қажет етеді
- Деректер, инженерия, платформалар, операциялық модельдер және басқару біртұтас жұмыс істеу үшін біріктірілуі керек
- MIT Technology Review компаниясының EmTech Future конференциясының бұл сессиясы бұл негізді жоғары деңгейде құру үшін не қажет екенін зерттейді ...

Ұқсас материалдар
Майкрософт өзінің AI ауруларды диагностикалауда дәрігерлерге қарағанда жақсы екенін айтады
Майкрософт өзінің AI ауруларды дәрігерлерге қарағанда жақсы анықтай алады деп мәлімдейді.
Павлодарда салалық KMG Digital Hackathon өтті
Хакатон жастардың жасанды интеллект саласындағы білім деңгейі мен практикалық дағдыларын арттыруға бағытталған AI-Sana бастамасын дамытуға да өз үлесін қосуда.
Amazon SageMaker AI жүйесінде Kokoro TTS көмегімен сөйлеу синтезіндегі кідірісті жою
AWS Machine Learning Amazon SageMaker AI жүйесінде Kokoro TTS көмегімен сөйлеу синтезіндегі кідірісті жою жолын сипаттайды.
Amazon SageMaker GPU басқаруынсыз модельдерді үйрету үшін API іске қосады
Amazon SageMaker AI алгоритмдік еркіндікке мүмкіндік беретін GPU басқаруынсыз модельдерді үйрету үшін API іске қосады.
