Большие модели в финансовом секторе: от высокой активности к рациональному возврату

Появление ChatGPT вызвало тревогу в финансовой отрасли. Эта технологически ориентированная сфера беспокоит, что она может остаться позади в потоке времени. Однако эта тревога постепенно утихает, и мысли становятся более ясными и рациональными.

Отношение финансовой отрасли к большим моделям прошло через несколько этапов: на начальном этапе была тревога по поводу отставания, затем начали формироваться команды, после чего при реализации возникли трудности, и отрасль стала более рациональной, а сейчас внимание уделяется эталонным примерам и проведению испытаний.

Все больше финансовых учреждений начинают стратегически осознавать важность больших моделей. Несколько上市анных банков в своих полугодовых отчетах заявили, что исследуют применение больших моделей и проводят более четкие размышления и планирование на уровне верхнего дизайна.

По сравнению с несколькими месяцами назад понимание финансовыми клиентами больших моделей значительно возросло. В начале года, хотя энтузиазм был высоким, осознание больших моделей было очень ограниченным. Некоторые крупные банки первыми начали действовать, начав проводить различные рекламные кампании. В то же время некоторые ведущие финансовые учреждения начали обсуждать строительство больших моделей с крупными компаниями.

Ситуация постепенно меняется после мая. Из-за ограничений ресурсов вычислительной мощности и затрат многие финансовые учреждения переходят от надежды на собственное строительство к более внимательному отношению к прикладной ценности. Крупные учреждения могут внедрить базовые большие модели для создания корпоративных больших моделей, в то время как малые и средние учреждения могут по мере необходимости использовать API или услуги приватизированного развертывания.

Из-за высоких требований финансовой отрасли к соблюдению данных, безопасности и т.д., внедрение крупных моделей немного отстает от ожиданий. Некоторые учреждения начали искать способы решения различных проблем внедрения, такие как создание вычислительных мощностей, гибридное развертывание и т.д. В то же время усиливается управление данными, создаются центры данных и системы управления.

В области применения исследуются такие направления, как умный офис, интеллектуальная разработка, умный клиентский сервис и т.д. Однако в отрасли существует консенсус, что сначала следует сосредоточиться на внутренних сценариях, и в краткосрочной перспективе не рекомендуется использовать это напрямую для клиентов. Ассистенты кода, ответы на вопросы по документации и т.д. уже внедрены в нескольких организациях.

Некоторые изменения на уровне верхнего дизайна также происходят. Многие ведущие финансовые учреждения уже создали многоуровневую иерархическую систему на основе крупных моделей, широко используя центральные возможности крупных моделей и особенности многомодельной стратегии.

Применение больших моделей начинает представлять собой вызов для структуры кадров в финансовой сфере. Некоторые должности сталкиваются с риском замены, но также есть учреждения, которые надеются повысить эффективность с помощью больших моделей, а не сократить персонал. В то же время, нехватка специалистов по большим моделям все еще значительна, финансовым учреждениям необходимо воспитать квалифицированную команду по технологиям больших моделей.

В будущем, сотрудники, использующие большие модели, могут легче оставаться в этой среде. Финансовые учреждения повышают квалификацию сотрудников через обучение и другие методы, способствуя преобразованию персонала. Глубокое применение больших моделей требует глубокого взаимодействия внутренних команд финансовой системы с внутренними потребностями, чтобы возможно было произвести парадигмальные изменения.