大規模モデル時代における金融業の変革と課題

ChatGPTの登場は金融業界に不安を引き起こしました。この技術に対する信頼が強い業界は、時代の流れに置いていかれることを心配しています。しかし、この不安は徐々に収まり、考え方もより明確で理性的になっています。金融業界の大モデルに対する態度は、最初の不安、チームの結成、方向性の模索と実現の困難、理性への転換、そして現在ではベンチマーク事例に注目し、検証されたシナリオを試みるといういくつかの段階を経ています。

ますます多くの金融機関が戦略的な観点から大規模モデルを重視し始めています。複数の上場銀行が最新の中間報告書で、大規模モデルの適用を探求していることを明確に述べており、トップレベルの設計の観点からより明確な思考と道筋の計画を行っています。

金融機関の顧客は、大規模モデルに対する理解が数ヶ月前に比べて明らかに向上しています。今年の初めには、熱意は高かったものの、大規模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。一部の大手銀行が先行して行動し、さまざまな宣伝を開始しました。複数の企業が大規模モデルを発表するにつれて、主要な金融機関のテクノロジー部門は大手企業との大規模モデルの構築について積極的に議論しています。

5月以降、計算力資源の不足や高コストなどの要因により、金融機関は単に自社の計算力やモデルを構築するのではなく、アプリケーションの価値により注目し始めました。大規模な金融機関は、先進の基盤大モデルを導入し、企業大モデルを自社で構築し、微調整形式で専門的な分野のタスク大モデルを発展させることができます。一方、中小規模の金融機関は、必要に応じてさまざまな大モデルのパブリッククラウドAPIやプライベートデプロイメントサービスを導入することができます。

金融業界はデータのコンプライアンス、安全性、信頼性に高い要求を持っており、大規模モデルの実装の進展は年初の予測に比べてやや遅れています。一部の機関は、プロセスにおけるさまざまな障害を解決しようとし、計算能力に関しては自社構築やハイブリッドデプロイメントなどの方法を採用しています。データガバナンスに関しては、ますます多くの金融機関がデータプラットフォームやデータガバナンスシステムの構築を始めています。

金融機関やサービスプロバイダーは、スマートオフィス、スマート開発、スマートマーケティングなど、さまざまなアプリケーションシナリオを探求しています。しかし、一般的には内部アプリケーションから始めて、徐々に外部に拡大すべきだと考えられています。コードアシスタントやカスタマーサポートアシスタントは、迅速に効果を見込めるシナリオと見なされています。

大規模モデルの応用は、金融業界の人員構成に挑戦と変革をもたらしています。一部の従来の職種は代替されるリスクに直面していますが、同時に新しい機会も生まれています。特にAIおよび大規模モデルの分野では、人材のギャップが依然として巨大です。金融機関は、AI大プラットフォームの構築と応用革新を支援するために、関連する人材を積極的に育成しています。

未来、金融業界はシステムを再構築し、大規模モデルがインテリジェントでデジタルなシステムの基盤となるでしょう。大規模モデルと従来の小規模モデルの協調もトレンドとなるでしょう。この過程で、金融機関の人員構成は調整され、大規模モデルのスキルを持つ人材がより競争力を持つようになるでしょう。