تطبيقات النماذج الكبيرة في القطاع المالي تدخل مرحلة عقلانية، والعديد من المؤسسات المالية تبدأ في إعطائها أهمية من الناحية الاستراتيجية

بعد ظهور ChatGPT، ازدادت درجة اهتمام القطاع المالي بالذكاء الاصطناعي بسرعة. في مرحلة ما، كان بإمكان المهنيين في الصناعة سماع المناقشات حول النماذج الكبيرة حتى في المعابد. ومع ذلك، فإن هذه الحماسة بدأت تتجه نحو الاستقرار، وأصبح فهم الصناعة للنماذج الكبيرة أكثر وضوحًا وعقلانية.

وصف سون هونغجون، كبير مسؤولي التكنولوجيا في بنك رنغتونغ دايناميكس، تطور موقف الصناعة المالية تجاه النماذج الكبيرة: كانت هناك قلق عام في بداية العام؛ ثم بدأت الفرق بالتشكل للاستكشاف في الربيع؛ وفي الصيف، واجهت صعوبات أثناء التنفيذ وبدأت التفكير بشكل منطقي؛ والآن، تركز المزيد من الاهتمام على حالات المعايير، مع إجراء التجارب بشكل انتقائي.

من الجدير بالذكر أن العديد من المؤسسات المالية قد أدخلت النماذج الكبيرة في المستوى الاستراتيجي. وفقًا لإحصاءات غير مكتملة، هناك على الأقل 11 بنكًا مدرجًا في سوق الأسهم A قد ذكرت بوضوح في أحدث تقاريرها نصف السنوية أنها تستكشف تطبيقات النماذج الكبيرة. من خلال التحركات الأخيرة، يبدو أن هذه المؤسسات تقوم بالتفكير والتخطيط بشكل أعمق من الناحية الاستراتيجية والتصميم على المستوى الأعلى.

مقارنةً بالشهور القليلة الماضية، ارتفع فهم العملاء الماليين للنماذج الكبيرة بشكل ملحوظ. في بداية العام، على الرغم من الحماس الكبير، كانت المعرفة بطبيعة النماذج الكبيرة وطرق تطبيقها محدودة. مع إصدار العديد من شركات التكنولوجيا المحلية للنماذج الكبيرة تباعًا، بدأت بعض المؤسسات المالية الرائدة بالتفاوض بنشاط مع شركات التكنولوجيا.

بعد مايو، وبسبب نقص موارد الحوسبة وارتفاع التكاليف، تحول اهتمام المؤسسات المالية من بناء النماذج الخاصة بها إلى قيمة التطبيق. تميل المؤسسات المالية الكبيرة إلى إدخال نماذج كبيرة أساسية وبناء نماذج كبيرة خاصة بها، بينما تفكر المؤسسات الصغيرة والمتوسطة أكثر في استخدام واجهات برمجة التطبيقات السحابية العامة أو خدمات النشر الخاصة.

ومع ذلك، بسبب المتطلبات العالية للامتثال والأمان والموثوقية للبيانات في القطاع المالي، فإن تقدم النماذج الكبيرة في هذا القطاع في الواقع أقل قليلاً من التوقعات في بداية العام. لمعالجة هذه القضايا، تتخذ المؤسسات المالية تدابير متعددة، مثل بناء القدرة الحسابية الخاصة بها، والنشر الهجين، وغيرها. بالإضافة إلى ذلك، تعمل بعض المؤسسات على تعزيز إدارة البيانات، وبناء منصة بيانات ونظام حوكمة.

حاليًا، تدخل المؤسسات المالية بشكل رئيسي تطبيقات النماذج الكبيرة من خلال السيناريوهات الداخلية، مثل المكاتب الذكية، والتطوير الذكي، وما إلى ذلك. يعتقد العديد من المؤسسات أنه ليس من المناسب في المدى القصير استخدام النماذج الكبيرة مباشرة في السيناريوهات الموجهة للعملاء. مساعد البرمجة ومساعد خدمة العملاء هما السيناريوهان الأكثر استخدامًا حاليًا.

بعض المؤسسات المالية بدأت في إعادة بناء بنية النظام استنادًا إلى النماذج الكبيرة، مع اعتماد نموذج هرمي، حيث تعتبر النماذج الكبيرة المركزية وتستخدم النماذج التقليدية كمهارات. في الوقت نفسه، تم اعتماد استراتيجيات متعددة النماذج على نطاق واسع لاختيار أفضل النتائج.

تطبيق النماذج الكبيرة يواجه تحديات في هيكل المواهب في صناعة المالية. من جهة، تواجه بعض الوظائف خطر الاستبدال؛ ومن جهة أخرى، هناك زيادة كبيرة في الطلب على المواهب المتعلقة بالنماذج الكبيرة. المؤسسات المالية تواجه بشكل عام نقصًا في المواهب، خاصة في مجال النماذج الكبيرة التي تُبنى داخليًا في الصناعة أو الشركات. بدأت بعض المؤسسات باتخاذ تدابير، مثل تصميم دورات تدريبية، وإنشاء مجموعات مشاريع مشتركة، لتعزيز قدرات الموظفين.

بشكل عام، فإن الصناعة المالية تتجه نحو النضوج في تطبيق النماذج الكبيرة. على الرغم من أنها لا تزال تواجه العديد من التحديات، إلا أن الصناعة تستكشف بنشاط الحلول، وتدمج تدريجياً النماذج الكبيرة في العمليات التجارية والتخطيط الاستراتيجي.