Зміна ставлення фінансової індустрії до великих моделей: від тривоги до раціонального дослідження

З моменту появи ChatGPT ставлення фінансової сфери до великих моделей штучного інтелекту змінилося від занепокоєння до раціональності. Спочатку в галузі існували побоювання щодо відставання технологій, і компанії почали формувати команди для роботи з великими моделями. З часом фінансові установи почали більш раціонально дивитися на великі моделі, зосереджуючи увагу на їх фактичній цінності використання.

Наразі кілька великих банків включили великі моделі до стратегічного планування. За неповними даними, принаймні 11 банків, що торгуються на A-акціях, у своїх останніх піврічних звітах зазначили, що досліджують застосування великих моделей. З недавніх тенденцій видно, що фінансові установи проводять більш глибокі роздуми та планування великих моделей з точки зору стратегії та верхнього рівня дизайну.

Порівняно з початком року, фінансові клієнти значно підвищили розуміння великих моделей. Деякі великі банки першими запровадили додатки великих моделей, такі як ChatABC від Агрокомбанку. Потім більше фінансових установ почали звертати увагу на реальну цінність застосування великих моделей, а не просто на прагнення до створення власних моделей.

Через обмеження потужності обчислень і витрат фінансові установи застосовують різні стратегії використання великих моделей. Великі установи схильні створювати власні корпоративні моделі, тоді як середні та малі установи частіше використовують API публічних хмар або послуги приватного розгортання. Щоб вирішити проблему потужності обчислень, деякі установи обирають створення власних обчислювальних потужностей, тоді як інші використовують гібридні рішення.

Управління даними також стало важливим напрямком роботи фінансових установ. Все більше установ починають створювати централізовану платформу даних та систему управління. Деякі банки за допомогою MLOps створили замкнутий цикл даних для великих моделей, що дозволило досягти ефективного управління та обробки даних.

У контексті застосування фінансові установи зазвичай обирають почати з внутрішніх сценаріїв, таких як розумний офіс, інтелектуальна розробка тощо. Помічник коду та помічник служби підтримки є досить помітними сферами застосування. Проте застосування великих моделей у основних бізнес-процесах фінансів все ще стикається з викликами і потребує подальшого дослідження.

Деякі фінансові установи почали реконструювати ІТ-системи на основі великих моделей, використовуючи багаторівневу модель, де великі моделі є центральними, інтегруючи традиційні моделі. Також широко використовується стратегія кількох моделей для оптимізації найкращих результатів.

Застосування великих моделей впливає на структуру кадрів у фінансовій галузі. З одного боку, деякі традиційні посади піддаються ризику заміщення; з іншого боку, існує величезний дефіцит кадрів, пов'язаних із великими моделями. Фінансові установи використовують різні способи для підготовки та залучення AI-кадрів, щоб підтримувати постійний розвиток застосування великих моделей.

В цілому, ставлення фінансової сфери до великих моделей змінилося від початкового занепокоєння до раціонального дослідження, активно шукаючи відповідні шляхи застосування та моделі розвитку.