Изменение отношения финансовой отрасли к большим моделям: от тревоги к рациональному исследованию
С момента появления ChatGPT отношение финансовой отрасли к большим моделям искусственного интеллекта претерпело изменения от тревоги к рациональному восприятию. Сначала в отрасли широко беспокоились о технологическом отставании и начали создавать команды для работы с большими моделями. С течением времени финансовые учреждения начали более рационально оценивать большие модели, обращая внимание на их реальную ценность применения.
В настоящее время несколько крупных банков включили большие модели в свои стратегические планы. По неофициальным данным, как минимум 11 банков,上市 на A-классе, упомянули в своих последних полугодовых отчетах о том, что они изучают применение больших моделей. Судя по недавним тенденциям, финансовые учреждения проводят более глубокие размышления и планирование больших моделей на стратегическом и высшем уровне.
По сравнению с началом года понимание финансовыми клиентами больших моделей значительно возросло. Некоторые крупные банки первыми запустили приложения больших моделей, такие как ChatABC от Agricultural Bank. Вскоре большее количество финансовых учреждений начало уделять внимание практической ценности больших моделей, а не просто стремлению к созданию собственных моделей.
Из-за ограничений, связанных с вычислительной мощностью и затратами, финансовые учреждения принимают различные стратегии применения крупных моделей. Крупные учреждения склонны к созданию собственных корпоративных моделей, в то время как малые и средние учреждения чаще используют API публичного облака или услуги приватного развертывания. Чтобы решить проблему вычислительной мощности, некоторые учреждения выбирают создание собственной вычислительной мощности, в то время как другие используют гибридные схемы развертывания.
Управление данными также стало важной задачей для финансовых учреждений. Все большее количество организаций начинает строить платформы данных и системы управления. Некоторые банки создают замкнутый цикл данных с помощью MLOps, что позволяет эффективно управлять и обрабатывать данные.
В сфере применения финансовые учреждения обычно выбирают начало с внутренних сценариев, таких как умный офис, интеллектуальная разработка и т. д. Ассистенты кода и ассистенты по обслуживанию клиентов являются достаточно заметными областями применения. Однако применение больших моделей в核心业务金融仍然面临挑战,需要进一步探索。
Некоторые финансовые учреждения начали реконструировать свои ИТ-системы на основе больших моделей, используя многослойную архитектуру, где большие модели выступают в качестве центрального элемента, интегрируя традиционные модели. Мульти-модельные стратегии также широко применяются для достижения наилучших результатов.
Применение больших моделей влияет на структуру кадров в финансовой отрасли. С одной стороны, некоторые традиционные позиции подвергаются риску замещения; с другой стороны, существует огромный дефицит кадров, связанных с большими моделями. Финансовые учреждения ищут различные способы подготовки и привлечения специалистов в области ИИ для поддержки постоянного развития применения больших моделей.
В целом, отношение финансовой отрасли к большим моделям изменилось от первоначальной тревоги к рациональному исследованию, и она активно ищет подходящие пути применения и модели развития.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Тенденции применения больших моделей в финансовой сфере: от тревоги к рациональному исследованию практической ценности
Изменение отношения финансовой отрасли к большим моделям: от тревоги к рациональному исследованию
С момента появления ChatGPT отношение финансовой отрасли к большим моделям искусственного интеллекта претерпело изменения от тревоги к рациональному восприятию. Сначала в отрасли широко беспокоились о технологическом отставании и начали создавать команды для работы с большими моделями. С течением времени финансовые учреждения начали более рационально оценивать большие модели, обращая внимание на их реальную ценность применения.
В настоящее время несколько крупных банков включили большие модели в свои стратегические планы. По неофициальным данным, как минимум 11 банков,上市 на A-классе, упомянули в своих последних полугодовых отчетах о том, что они изучают применение больших моделей. Судя по недавним тенденциям, финансовые учреждения проводят более глубокие размышления и планирование больших моделей на стратегическом и высшем уровне.
По сравнению с началом года понимание финансовыми клиентами больших моделей значительно возросло. Некоторые крупные банки первыми запустили приложения больших моделей, такие как ChatABC от Agricultural Bank. Вскоре большее количество финансовых учреждений начало уделять внимание практической ценности больших моделей, а не просто стремлению к созданию собственных моделей.
Из-за ограничений, связанных с вычислительной мощностью и затратами, финансовые учреждения принимают различные стратегии применения крупных моделей. Крупные учреждения склонны к созданию собственных корпоративных моделей, в то время как малые и средние учреждения чаще используют API публичного облака или услуги приватного развертывания. Чтобы решить проблему вычислительной мощности, некоторые учреждения выбирают создание собственной вычислительной мощности, в то время как другие используют гибридные схемы развертывания.
Управление данными также стало важной задачей для финансовых учреждений. Все большее количество организаций начинает строить платформы данных и системы управления. Некоторые банки создают замкнутый цикл данных с помощью MLOps, что позволяет эффективно управлять и обрабатывать данные.
В сфере применения финансовые учреждения обычно выбирают начало с внутренних сценариев, таких как умный офис, интеллектуальная разработка и т. д. Ассистенты кода и ассистенты по обслуживанию клиентов являются достаточно заметными областями применения. Однако применение больших моделей в核心业务金融仍然面临挑战,需要进一步探索。
Некоторые финансовые учреждения начали реконструировать свои ИТ-системы на основе больших моделей, используя многослойную архитектуру, где большие модели выступают в качестве центрального элемента, интегрируя традиционные модели. Мульти-модельные стратегии также широко применяются для достижения наилучших результатов.
Применение больших моделей влияет на структуру кадров в финансовой отрасли. С одной стороны, некоторые традиционные позиции подвергаются риску замещения; с другой стороны, существует огромный дефицит кадров, связанных с большими моделями. Финансовые учреждения ищут различные способы подготовки и привлечения специалистов в области ИИ для поддержки постоянного развития применения больших моделей.
В целом, отношение финансовой отрасли к большим моделям изменилось от первоначальной тревоги к рациональному исследованию, и она активно ищет подходящие пути применения и модели развития.