Применение крупных моделей в финансовой отрасли входит в рациональную стадию, несколько Финансовое учреждения начинают придавать стратегическое значение.

После появления ChatGPT интерес финансовой отрасли к искусственному интеллекту быстро возрос. Некоторое время специалисты даже в храмах могли слышать обсуждения больших моделей. Однако этот ажиотаж постепенно утихает, и понимание больших моделей в отрасли становится более ясным и рациональным.

Главный технический директор банковского бизнеса Softline Сунь Хунцзюнь описал эволюцию отношения финансовой отрасли к большим моделям: в начале года было повсеместное беспокойство; весной начали формировать команды для исследований; летом в процессе реализации возникли трудности, началось рациональное осмысление; сейчас больше внимания уделяется эталонным примерам, с выборочным подходом к практике.

Стоит отметить, что многие финансовые учреждения уже включили крупные модели в стратегический уровень. Согласно неполной статистике, как минимум 11 банков, зарегистрированных на A-акциях, в своих последних полугодовых отчетах явно заявили о том, что они исследуют применение крупных моделей. Судя по недавним действиям, эти учреждения проводят более глубокое размышление и планирование на стратегическом и верхнем уровне.

По сравнению с несколькими месяцами назад понимание финансовыми клиентами больших моделей заметно увеличилось. В начале года, хотя энтузиазм был высок, понимание сущности и способов применения больших моделей было ограниченным. С выходом на рынок ряда крупных технологических компаний, некоторые ведущие финансовые учреждения начали активно обсуждать сотрудничество с этими компаниями.

После мая, под влиянием нехватки вычислительных ресурсов, высоких затрат и других факторов, внимание Финансовых учреждений сместилось с разработки собственных моделей на прикладную ценность. Крупные финансовые учреждения склонны привлекать базовые большие модели и разрабатывать корпоративные большие модели, в то время как малые и средние учреждения чаще рассматривают возможность прямого использования API публичного облака или услуг приватного развертывания.

Однако, из-за того, что финансовая отрасль предъявляет высокие требования к соблюдению данных, безопасности и надежности, прогресс внедрения больших моделей в этой отрасли на самом деле немного ниже первоначальных ожиданий в начале года. Для решения этих проблем финансовые учреждения принимают различные меры, такие как строительство вычислительных мощностей, гибридное развертывание и т.д. Некоторые учреждения также укрепляют управление данными, создавая платформу данных и системы управления.

В настоящее время финансовые учреждения в основном начинают применять большие модели из внутренних сценариев, таких как умный офис, умная разработка и т. д. Многие учреждения считают, что в краткосрочной перспективе нецелесообразно напрямую использовать большие модели в клиентских сценариях. Ассистенты кода и ассистенты службы поддержки являются наиболее широко используемыми сценариями.

Некоторые Финансовое учреждение начали реконструировать архитектуру системы на основе больших моделей, используя многоуровневую модель, где большая модель выступает в качестве центрального элемента, а традиционные модели используются в качестве навыков. В то же время многомодельные стратегии также широко применяются для выбора наилучших результатов.

Применение больших моделей создает вызовы для структуры кадров в финансовой индустрии. С одной стороны, некоторые позиции подвержены риску замещения; с другой стороны, наблюдается резкий рост спроса на специалистов, связанных с большими моделями. Финансовые учреждения в целом сталкиваются с дефицитом кадров, особенно в области разработки собственных больших моделей для отрасли или компании. Некоторые учреждения уже начали принимать меры, такие как разработка учебных курсов, создание совместных проектных групп и т. д., чтобы повысить квалификацию сотрудников.

В целом, финансовая отрасль постепенно достигает зрелости в применении больших моделей. Хотя она все еще сталкивается с многочисленными вызовами, отрасль активно исследует решения и постепенно интегрирует большие модели в бизнес-процессы и стратегическое планирование.