Finans Sektörünün Büyük Modeller Konusundaki Tutum Değişikliği: Kaygıdan Rasyonel Keşfe
ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, finans sektörünün yapay zeka büyük modellerine karşı tutumu kaygıdan rasyonelliğe doğru bir değişim göstermiştir. Başlangıçta, sektördeki genel endişe teknolojinin gerisinde kalmasıydı ve birçok ekip büyük modelle ilgili çalışmalar yapmaya başladı. Zamanla, finansal kurumlar büyük modellere daha rasyonel bir perspektiften bakmaya ve bunların gerçek uygulama değerine odaklanmaya başladılar.
Şu anda, birçok büyük banka büyük modelleri stratejik planlarına dahil etti. Tam olmayan istatistiklere göre, en az 11 A hissesi listelenen banka, en son yarı yıl raporlarında büyük model uygulamalarını keşfettiklerini belirtti. Son dönemdeki gelişmelere bakıldığında, finansal kuruluşların strateji ve üst düzey tasarım açısından büyük modeller üzerine daha derinlemesine düşünme ve planlama yaptığı görülüyor.
Yılın başına kıyasla, finansal müşterilerin büyük model anlayışı belirgin şekilde arttı. Bazı büyük bankalar, örneğin Tarım Bankası'nın ChatABC'si gibi, büyük model uygulamalarını öncülük ederek piyasaya sürdü. Ardından, daha fazla finansal kurum, yalnızca kendi modellerini inşa etmek yerine büyük modellerin pratik uygulama değerine odaklanmaya başladı.
Güç, maliyet gibi sınırlamalar nedeniyle finansal kurumlar farklı büyük model uygulama stratejileri benimsedi. Büyük kurumlar kendi kurumsal büyük modellerini oluşturma eğilimindeyken, orta ve küçük ölçekli kurumlar daha çok kamu bulut API'leri veya özel dağıtım hizmetlerini kullanıyor. Güç sorununu çözmek için bazı kurumlar kendi güçlerini oluşturmayı tercih ederken, diğerleri karma dağıtım çözümleri kullanıyor.
Veri yönetimi, finans kurumlarının odaklandığı bir çalışma haline geldi. Daha fazla kurum, veri merkezi ve yönetim sistemleri oluşturmaya başladı. Bazı bankalar, MLOps yöntemiyle büyük model veri kapalı döngüsü kurarak verilerin etkili bir şekilde yönetimini ve işlenmesini sağladı.
Uygulama senaryoları açısından, finansal kurumlar genellikle iç senaryolardan başlama seçeneğini tercih ediyor, örneğin akıllı ofis, akıllı geliştirme gibi. Kod asistanı ve müşteri hizmetleri asistanı, daha kolay sonuç alınabilen uygulama alanlarıdır. Ancak, büyük modellerin finansal temel işlevlerdeki uygulamaları hala zorluklarla karşı karşıya ve daha fazla keşif gerektiriyor.
Bazı finansal kurumlar, büyük modeller temelinde IT sistemlerini yeniden yapılandırmaya başladı, katmanlı bir model benimseyerek büyük modeli merkez olarak kullanıyor ve geleneksel modelleri birleştiriyor. Çoklu model stratejisi de en iyi sonuçları optimize etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Büyük modellerin uygulamaları, finans sektöründeki insan kaynağı yapısını etkilemektedir. Bir yandan, bazı geleneksel pozisyonlar yerini alma riskiyle karşı karşıya; diğer yandan, büyük modelle ilgili yetenek açığı çok büyük. Finans kuruluşları, büyük model uygulamalarının sürekli gelişimini desteklemek için AI yeteneklerini çeşitli yollarla yetiştirmekte ve çekmektedir.
Genel olarak, finans sektörünün büyük modellere yönelik tutumu, başlangıçtaki kaygılardan rasyonel keşfe yönelmiş ve kendi uygulama yolları ve gelişim modellerini aktif olarak aramaktadır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Finans sektöründe büyük model uygulama eğilimleri: kaygıdan pratik değer keşfine rasyonel bir geçiş.
Finans Sektörünün Büyük Modeller Konusundaki Tutum Değişikliği: Kaygıdan Rasyonel Keşfe
ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, finans sektörünün yapay zeka büyük modellerine karşı tutumu kaygıdan rasyonelliğe doğru bir değişim göstermiştir. Başlangıçta, sektördeki genel endişe teknolojinin gerisinde kalmasıydı ve birçok ekip büyük modelle ilgili çalışmalar yapmaya başladı. Zamanla, finansal kurumlar büyük modellere daha rasyonel bir perspektiften bakmaya ve bunların gerçek uygulama değerine odaklanmaya başladılar.
Şu anda, birçok büyük banka büyük modelleri stratejik planlarına dahil etti. Tam olmayan istatistiklere göre, en az 11 A hissesi listelenen banka, en son yarı yıl raporlarında büyük model uygulamalarını keşfettiklerini belirtti. Son dönemdeki gelişmelere bakıldığında, finansal kuruluşların strateji ve üst düzey tasarım açısından büyük modeller üzerine daha derinlemesine düşünme ve planlama yaptığı görülüyor.
Yılın başına kıyasla, finansal müşterilerin büyük model anlayışı belirgin şekilde arttı. Bazı büyük bankalar, örneğin Tarım Bankası'nın ChatABC'si gibi, büyük model uygulamalarını öncülük ederek piyasaya sürdü. Ardından, daha fazla finansal kurum, yalnızca kendi modellerini inşa etmek yerine büyük modellerin pratik uygulama değerine odaklanmaya başladı.
Güç, maliyet gibi sınırlamalar nedeniyle finansal kurumlar farklı büyük model uygulama stratejileri benimsedi. Büyük kurumlar kendi kurumsal büyük modellerini oluşturma eğilimindeyken, orta ve küçük ölçekli kurumlar daha çok kamu bulut API'leri veya özel dağıtım hizmetlerini kullanıyor. Güç sorununu çözmek için bazı kurumlar kendi güçlerini oluşturmayı tercih ederken, diğerleri karma dağıtım çözümleri kullanıyor.
Veri yönetimi, finans kurumlarının odaklandığı bir çalışma haline geldi. Daha fazla kurum, veri merkezi ve yönetim sistemleri oluşturmaya başladı. Bazı bankalar, MLOps yöntemiyle büyük model veri kapalı döngüsü kurarak verilerin etkili bir şekilde yönetimini ve işlenmesini sağladı.
Uygulama senaryoları açısından, finansal kurumlar genellikle iç senaryolardan başlama seçeneğini tercih ediyor, örneğin akıllı ofis, akıllı geliştirme gibi. Kod asistanı ve müşteri hizmetleri asistanı, daha kolay sonuç alınabilen uygulama alanlarıdır. Ancak, büyük modellerin finansal temel işlevlerdeki uygulamaları hala zorluklarla karşı karşıya ve daha fazla keşif gerektiriyor.
Bazı finansal kurumlar, büyük modeller temelinde IT sistemlerini yeniden yapılandırmaya başladı, katmanlı bir model benimseyerek büyük modeli merkez olarak kullanıyor ve geleneksel modelleri birleştiriyor. Çoklu model stratejisi de en iyi sonuçları optimize etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Büyük modellerin uygulamaları, finans sektöründeki insan kaynağı yapısını etkilemektedir. Bir yandan, bazı geleneksel pozisyonlar yerini alma riskiyle karşı karşıya; diğer yandan, büyük modelle ilgili yetenek açığı çok büyük. Finans kuruluşları, büyük model uygulamalarının sürekli gelişimini desteklemek için AI yeteneklerini çeşitli yollarla yetiştirmekte ve çekmektedir.
Genel olarak, finans sektörünün büyük modellere yönelik tutumu, başlangıçtaki kaygılardan rasyonel keşfe yönelmiş ve kendi uygulama yolları ve gelişim modellerini aktif olarak aramaktadır.