Перетворення та виклики фінансової сфери в епоху великих моделей
З'явлення ChatGPT викликало хвилювання в фінансовій сфері, індустрія, яка вірить у технології, стурбована тим, що може бути залишена позаду в епоху змін. Проте це занепокоєння поступово вщухає, а думки стають більш чіткими та раціональними. Ставлення фінансової галузі до великих моделей пройшло кілька етапів: початкове занепокоєння, створення команд, пошук напрямків і труднощі з реалізацією, перехід до раціонального підходу, а тепер увага зосереджується на еталонних випадках та спробах перевірених сценаріїв.
Все більше фінансових установ починають стратегічно звертати увагу на великі моделі. Кілька публічних банків в останніх піврічних звітах чітко зазначили, що досліджують застосування великих моделей і проводять більш чітке обдумування та планування шляхів з точки зору верхнього рівня дизайну.
Фінансові клієнти значно покращили своє розуміння великих моделей порівняно з кількома місяцями тому. На початку року, незважаючи на високий ентузіазм, розуміння суті та способів використання великих моделей було обмеженим. Деякі великі банки першими почали діяти, розпочавши різні кампанії. З випуском великих моделей кількома виробниками, технологічні відділи провідних фінансових установ активно обговорюють будівництво великих моделей з великими компаніями.
Після травня, під впливом нестачі ресурсів обчислювальної потужності, високих витрат та інших факторів, фінансові установи почали більше звертати увагу на прикладну цінність, а не просто на будівництво власної обчислювальної потужності та моделей. Великі фінансові установи можуть впроваджувати провідні базові великі моделі, створювати власні корпоративні великі моделі, використовуючи форму доопрацювання для розвитку великих моделей у професійних галузях. Невеликі та середні фінансові установи можуть за потреби впроваджувати різні великі моделі через API публічних хмар або приватизовані послуги.
Фінансовий сектор висуває високі вимоги до відповідності даних, безпеки та надійності, прогрес впровадження великих моделей трохи відстає від очікувань на початку року. Деякі установи шукають рішення для подолання різних перешкод у процесі впровадження, такі як створення власної інфраструктури обчислень або гібридне розгортання. У сфері управління даними все більше фінансових установ починають будувати середовище даних та системи управління даними.
Фінансові установи та постачальники послуг досліджують різні сценарії застосування, такі як розумні офіси, інтелектуальна розробка, розумний маркетинг тощо. Проте загальноприйнято вважати, що слід почати з внутрішніх застосувань, а потім поступово розширюватися на зовнішні. Асистенти коду та асистенти служби підтримки вважаються сценаріями, які можуть дати швидкі результати.
Застосування великих моделей викликає виклики та зміни в структурі персоналу фінансової галузі. Деякі традиційні посади піддаються ризику заміщення, але водночас створюються нові можливості. Існує величезний дефіцит кадрів, особливо в галузі ШІ та великих моделей. Фінансові установи активно розвивають відповідні кадри для підтримки будівництва та інноваційного застосування великих платформ ШІ.
У майбутньому фінансовий сектор перепроектує системи, зробивши великі моделі основою для інтелектуальних і цифрових систем. Співпраця великих моделей з традиційними малими моделями також стане тенденцією. У цьому процесі структура персоналу фінансових установ зазнає змін, а фахівці, які володіють навичками великих моделей, стануть більш конкурентоспроможними.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Великі моделі перетворюють фінансову індустрію: перехід від тривоги до раціонального дослідження
Перетворення та виклики фінансової сфери в епоху великих моделей
З'явлення ChatGPT викликало хвилювання в фінансовій сфері, індустрія, яка вірить у технології, стурбована тим, що може бути залишена позаду в епоху змін. Проте це занепокоєння поступово вщухає, а думки стають більш чіткими та раціональними. Ставлення фінансової галузі до великих моделей пройшло кілька етапів: початкове занепокоєння, створення команд, пошук напрямків і труднощі з реалізацією, перехід до раціонального підходу, а тепер увага зосереджується на еталонних випадках та спробах перевірених сценаріїв.
Все більше фінансових установ починають стратегічно звертати увагу на великі моделі. Кілька публічних банків в останніх піврічних звітах чітко зазначили, що досліджують застосування великих моделей і проводять більш чітке обдумування та планування шляхів з точки зору верхнього рівня дизайну.
Фінансові клієнти значно покращили своє розуміння великих моделей порівняно з кількома місяцями тому. На початку року, незважаючи на високий ентузіазм, розуміння суті та способів використання великих моделей було обмеженим. Деякі великі банки першими почали діяти, розпочавши різні кампанії. З випуском великих моделей кількома виробниками, технологічні відділи провідних фінансових установ активно обговорюють будівництво великих моделей з великими компаніями.
Після травня, під впливом нестачі ресурсів обчислювальної потужності, високих витрат та інших факторів, фінансові установи почали більше звертати увагу на прикладну цінність, а не просто на будівництво власної обчислювальної потужності та моделей. Великі фінансові установи можуть впроваджувати провідні базові великі моделі, створювати власні корпоративні великі моделі, використовуючи форму доопрацювання для розвитку великих моделей у професійних галузях. Невеликі та середні фінансові установи можуть за потреби впроваджувати різні великі моделі через API публічних хмар або приватизовані послуги.
Фінансовий сектор висуває високі вимоги до відповідності даних, безпеки та надійності, прогрес впровадження великих моделей трохи відстає від очікувань на початку року. Деякі установи шукають рішення для подолання різних перешкод у процесі впровадження, такі як створення власної інфраструктури обчислень або гібридне розгортання. У сфері управління даними все більше фінансових установ починають будувати середовище даних та системи управління даними.
Фінансові установи та постачальники послуг досліджують різні сценарії застосування, такі як розумні офіси, інтелектуальна розробка, розумний маркетинг тощо. Проте загальноприйнято вважати, що слід почати з внутрішніх застосувань, а потім поступово розширюватися на зовнішні. Асистенти коду та асистенти служби підтримки вважаються сценаріями, які можуть дати швидкі результати.
Застосування великих моделей викликає виклики та зміни в структурі персоналу фінансової галузі. Деякі традиційні посади піддаються ризику заміщення, але водночас створюються нові можливості. Існує величезний дефіцит кадрів, особливо в галузі ШІ та великих моделей. Фінансові установи активно розвивають відповідні кадри для підтримки будівництва та інноваційного застосування великих платформ ШІ.
У майбутньому фінансовий сектор перепроектує системи, зробивши великі моделі основою для інтелектуальних і цифрових систем. Співпраця великих моделей з традиційними малими моделями також стане тенденцією. У цьому процесі структура персоналу фінансових установ зазнає змін, а фахівці, які володіють навичками великих моделей, стануть більш конкурентоспроможними.