Tendencias en la aplicación de modelos grandes en la industria financiera: de la ansiedad a la racionalidad, aceleración de la implementación y coexistencia de desafíos.
Modelos grandes en la industria financiera: de la gran subida a un regreso racional
La aparición de ChatGPT ha generado ansiedad en la industria financiera. Este sector, que tiene fe en la tecnología, teme quedar rezagado en la corriente de la época. Sin embargo, esta ansiedad está poco a poco calmándose, y las ideas se están volviendo más claras y racionales.
La actitud de la industria financiera hacia los modelos grandes ha pasado por varias etapas: en un primer momento, había ansiedad por quedarse atrás; luego, se formaron equipos; posteriormente, enfrentaron dificultades en la implementación y se volvieron más racionales; y ahora, se centran en casos de referencia y en realizar pruebas.
Cada vez más instituciones financieras están comenzando a prestar atención a los grandes modelos desde un nivel estratégico. Varios bancos cotizados en bolsa han mencionado en sus informes semestrales que están explorando la aplicación de grandes modelos y están llevando a cabo un pensamiento y planificación más claros desde un nivel de diseño superior.
En comparación con hace unos meses, la comprensión de los clientes financieros sobre los grandes modelos ha mejorado notablemente. A principios de año, aunque había un gran entusiasmo, la percepción sobre los grandes modelos era aún muy limitada. Algunos de los grandes bancos fueron los primeros en actuar y comenzaron a hacer diversas campañas publicitarias. Al mismo tiempo, algunas instituciones financieras líderes empezaron a discutir la construcción de grandes modelos con las grandes empresas.
La situación comenzó a cambiar gradualmente después de mayo. Limitadas por factores como los recursos de computación y los costos, muchas instituciones financieras pasaron de esperar construir sus propias soluciones a centrarse más en el valor de la aplicación. Las grandes instituciones pueden introducir modelos de gran escala básicos para construir modelos empresariales, mientras que las pequeñas y medianas instituciones pueden introducir servicios de API o implementar servicios privatizados según sus necesidades.
Dado que la industria financiera tiene altos requisitos de conformidad y seguridad de los datos, el avance de la implementación de modelos grandes ha sido un poco más lento de lo esperado. Algunas instituciones han comenzado a buscar maneras de resolver los diversos problemas en la implementación, como la construcción de su propia capacidad de cálculo y el despliegue híbrido. Al mismo tiempo, han fortalecido la gobernanza de datos, construyendo una plataforma de datos y un sistema de gobernanza.
En términos de escenarios de aplicación, se están explorando oficinas inteligentes, desarrollo inteligente, atención al cliente inteligente, entre otros. Sin embargo, el consenso en la industria es comenzar desde escenarios internos, y no se recomienda el uso directo hacia los clientes en el corto plazo. Asistentes de código, preguntas y respuestas de documentos, entre otros, ya se han implementado en varias instituciones.
Se están llevando a cabo algunos cambios a nivel de diseño superior. Varios principales instituciones financieras han construido un marco de sistema jerárquico de múltiples niveles basado en modelos grandes, utilizando comúnmente las capacidades centrales de los modelos grandes y características de estrategias de múltiples modelos.
La aplicación de grandes modelos comienza a desafiar la estructura del personal en la industria financiera. Algunos puestos enfrentan la posibilidad de ser reemplazados, pero también hay instituciones que esperan mejorar la eficiencia a través de grandes modelos en lugar de reducir personal. Al mismo tiempo, la brecha de talento en grandes modelos sigue siendo muy grande, y las instituciones financieras necesitan cultivar un equipo técnico competente en grandes modelos.
En el futuro, es posible que las personas que utilicen modelos grandes puedan permanecer más fácilmente en este entorno. Las instituciones financieras están mejorando las capacidades de sus empleados a través de capacitaciones y otras formas, impulsando la transformación del personal. La aplicación profunda de los modelos grandes requiere que los equipos internos del sistema financiero se integren profundamente con las necesidades internas, solo así será posible lograr un cambio de paradigma.
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BearMarketBard
· hace15h
Despierta, todavía estás soñando con grandes modelos.
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FUD_Whisperer
· hace16h
caída caída y de nuevo al punto de partida
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NotFinancialAdviser
· hace16h
Es realmente un lío, por favor no lo compliques más.
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CryptoWageSlave
· hace16h
Mejor apresúrate y saca algunas perspectivas valiosas.
Tendencias en la aplicación de modelos grandes en la industria financiera: de la ansiedad a la racionalidad, aceleración de la implementación y coexistencia de desafíos.
Modelos grandes en la industria financiera: de la gran subida a un regreso racional
La aparición de ChatGPT ha generado ansiedad en la industria financiera. Este sector, que tiene fe en la tecnología, teme quedar rezagado en la corriente de la época. Sin embargo, esta ansiedad está poco a poco calmándose, y las ideas se están volviendo más claras y racionales.
La actitud de la industria financiera hacia los modelos grandes ha pasado por varias etapas: en un primer momento, había ansiedad por quedarse atrás; luego, se formaron equipos; posteriormente, enfrentaron dificultades en la implementación y se volvieron más racionales; y ahora, se centran en casos de referencia y en realizar pruebas.
Cada vez más instituciones financieras están comenzando a prestar atención a los grandes modelos desde un nivel estratégico. Varios bancos cotizados en bolsa han mencionado en sus informes semestrales que están explorando la aplicación de grandes modelos y están llevando a cabo un pensamiento y planificación más claros desde un nivel de diseño superior.
En comparación con hace unos meses, la comprensión de los clientes financieros sobre los grandes modelos ha mejorado notablemente. A principios de año, aunque había un gran entusiasmo, la percepción sobre los grandes modelos era aún muy limitada. Algunos de los grandes bancos fueron los primeros en actuar y comenzaron a hacer diversas campañas publicitarias. Al mismo tiempo, algunas instituciones financieras líderes empezaron a discutir la construcción de grandes modelos con las grandes empresas.
La situación comenzó a cambiar gradualmente después de mayo. Limitadas por factores como los recursos de computación y los costos, muchas instituciones financieras pasaron de esperar construir sus propias soluciones a centrarse más en el valor de la aplicación. Las grandes instituciones pueden introducir modelos de gran escala básicos para construir modelos empresariales, mientras que las pequeñas y medianas instituciones pueden introducir servicios de API o implementar servicios privatizados según sus necesidades.
Dado que la industria financiera tiene altos requisitos de conformidad y seguridad de los datos, el avance de la implementación de modelos grandes ha sido un poco más lento de lo esperado. Algunas instituciones han comenzado a buscar maneras de resolver los diversos problemas en la implementación, como la construcción de su propia capacidad de cálculo y el despliegue híbrido. Al mismo tiempo, han fortalecido la gobernanza de datos, construyendo una plataforma de datos y un sistema de gobernanza.
En términos de escenarios de aplicación, se están explorando oficinas inteligentes, desarrollo inteligente, atención al cliente inteligente, entre otros. Sin embargo, el consenso en la industria es comenzar desde escenarios internos, y no se recomienda el uso directo hacia los clientes en el corto plazo. Asistentes de código, preguntas y respuestas de documentos, entre otros, ya se han implementado en varias instituciones.
Se están llevando a cabo algunos cambios a nivel de diseño superior. Varios principales instituciones financieras han construido un marco de sistema jerárquico de múltiples niveles basado en modelos grandes, utilizando comúnmente las capacidades centrales de los modelos grandes y características de estrategias de múltiples modelos.
La aplicación de grandes modelos comienza a desafiar la estructura del personal en la industria financiera. Algunos puestos enfrentan la posibilidad de ser reemplazados, pero también hay instituciones que esperan mejorar la eficiencia a través de grandes modelos en lugar de reducir personal. Al mismo tiempo, la brecha de talento en grandes modelos sigue siendo muy grande, y las instituciones financieras necesitan cultivar un equipo técnico competente en grandes modelos.
En el futuro, es posible que las personas que utilicen modelos grandes puedan permanecer más fácilmente en este entorno. Las instituciones financieras están mejorando las capacidades de sus empleados a través de capacitaciones y otras formas, impulsando la transformación del personal. La aplicación profunda de los modelos grandes requiere que los equipos internos del sistema financiero se integren profundamente con las necesidades internas, solo así será posible lograr un cambio de paradigma.