1. 深度資料分析：
歷經 15 年的噸噸博弈和科學實驗，才取得這些成果。美國、加拿大、法國、俄羅斯、中國等國家，協助在遊戲策略的開放資料集上訓練 AI。如今，LMM AI 能夠以八維運算模型的方式處理資料，揭示隱藏的關聯性和模式，這與依賴大量運算能力和過往模式的二維神經網路有根本性的區別。新計算技術的運用有助於向玩家和商人發出潛在風險的信號。這個階段已經過去，可以開始應用。
2. 複雜情況的建模：
LMM AI 可以建立不一致的多維模型，處理不同業務情況下的熵和博弈策略，並追蹤其隨時間的演變。這種風險評估方法可計算各種事件可能造成的後果，並制定有效的風險防禦策略。此階段已通過並可供應用。複雜情況建模： LMM AI 可建立具爭議性的多維模型，處理不同業務情況下的熵和博弈策略，並追蹤其隨時間的發展。這種風險評估方法可計算各種事件的可能後果，並制定有效的風險防禦策略。此階段已通過並可供應用。
3. 預測的機器學習：
機器學習演算法能夠從歷史資料中學習到過去的愚蠢模式。為了預測未來某些事件發生的概率，需要全新的演算法和有創造力的個人，共同創造出不尋常且非常有效的解決方案。LMM 演算法中的人機共生就是這樣誕生的。舉例來說，在複雜資料集上訓練的 LMM 可以預測交通事故的機率、遊戲策略的失敗、偵測群眾智慧行為的異常，或是預測產品和服務的需求。此階段已準備好申請資金。
4. 自動化監控與管理：
有了適當的資金和運算能力的部署，人工智能將能夠自動執行例行的風險監控任務，讓專家能夠專注於分析更複雜、更具策略性的企業生存問題。這將大大加快決策速度，並提高對新興威脅的反應能力。此階段的資金已準備就緒。
5. 早期警告與預防措施：
透過訂閱，AI 系統使用者將能夠及時收到潛在風險的警告，使組織能夠採取預防措施並將損失減至最低。此階段已準備好建立通知協定。
6. 道德和社會方面：
這是一個遙遠未來的話題，但在風險管理中應用 AI 會帶來許多道德與社會挑戰。必須確保 AI 演算法的客觀性、保護資料隱私，並將負面的社會影響降至最低。但就目前而言，立法者正在深入研究人工智慧這兩個字，而非智慧的藝術。
7. 使用人工智能進行風險預測的真正好處： 提高遊戲和風險預測的準確性：
人工智能能夠識別不同事實和不可告人的動機之間的複雜關係，從而提高預測的準確性。投資人資金部署後，可建立機制 加速決策： 例行任務的自動化可加速決策，並可快速回應情勢的變化。
8. 優化資源： AI 可實現有效的資源分配，並將風險管理成本降至最低。提高競爭力：
使用 AI 管理風險的組織可藉由更有效率的運作與降低風險，獲得競爭優勢。
創業公司的資金來源是彩票遊戲，或是 AI 分析師精心預測的十億美元。
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