金融業大モデルの応用が理性的な段階に入った。複数の金融機関が戦略的な観点から重視し始めた。

ChatGPTの登場以降、金融業界における人工知能への関心が急速に高まった。一時、業界の人々は寺院にいても大モデルについての議論を耳にすることができた。しかし、この熱潮は徐々に落ち着いてきており、業界の大モデルに対する認識もより明確かつ理性的になってきている。

ソフトウェア通力銀行業務CTOの孫洪軍は、金融業界における大規模モデルに対する態度の変遷を説明した：年初には一般的な不安があった; 春にはチームを組織し探索を開始; 夏には実装過程で困難に直面し、理性的な思考を始め; 現在はベンチマークケースにより多くの関心を寄せ、選択的に実践を行っている。

注目すべきは、少なくとも多くの金融機関が大モデルを戦略的なレベルに取り入れていることです。完全な統計ではありませんが、少なくとも11のA株上場銀行が最新の半年報告書の中で大モデルの応用を探求していることを明確に述べています。最近の動きを見ると、これらの機関は戦略やトップレベルのデザインの観点からより深い考察と計画を進めています。

数ヶ月前と比べて、金融機関の大モデルに対する理解が明らかに向上しています。年初には、熱意が高かったものの、大モデルの本質や応用方法についての理解は限られていました。国内の多くのテクノロジー企業が次々と大モデルを発表する中、一部の主要な金融機関がテクノロジー企業との協力を積極的に交渉し始めました。

5月後、算力リソースの不足やコストの高騰などの要因により、金融機関の関心は自社モデルの構築から応用価値へと移行しました。大規模な金融機関は基盤大モデルの導入と自社企業大モデルの構築を好む一方で、中小機関は公有クラウドAPIまたはプライベートデプロイサービスの直接使用をより多く考慮しています。

しかし、金融業界はデータのコンプライアンス、安全性、信頼性に対する要求が高いため、業界における大規模モデルの導入進度は実際には年初の予想よりもやや遅れています。これらの問題を解決するために、金融機関は自社での計算能力の構築やハイブリッドデプロイなどのさまざまな対策を講じています。また、一部の機関はデータガバナンスを強化し、データプラットフォームとガバナンスシステムの構築に取り組んでいます。

現在、金融機関は主に内部シーンから大規模モデルの適用に取り組んでおり、例えばスマートオフィスやスマート開発などがあります。多くの機関は、短期的には大規模モデルを顧客向けのシーンに直接使用することは適切ではないと考えています。コードアシスタントとカスタマーサポートアシスタントは、現在比較的広く使用されているシーンです。

いくつかの金融機関は、大規模モデルに基づいてシステムアーキテクチャを再構築し、階層型モデルを採用して大規模モデルを中枢として位置付け、従来のモデルをスキルとして呼び出しています。同時に、最良の効果を選択するために多モデル戦略も広く採用されています。

大規模モデルの応用は、金融業界の人材構造に挑戦をもたらしています。一方で、特定の職位は代替されるリスクに直面しています; 他方で、大規模モデル関連の人材の需要が急増しています。金融機関は一般的に人材の不足に直面しており、特に業界や企業の大規模モデルを自ら構築する場合においてです。一部の機関は、従業員の能力を向上させるために、トレーニングコースの設計や共同プロジェクトチームの設立などの措置を講じ始めています。

総じて、金融業は大規模モデルの応用において徐々に成熟に向かっています。多くの課題に直面しているものの、業界は解決策を積極的に模索しており、大規模モデルを業務プロセスや戦略的計画に徐々に統合しています。