Великі моделі у фінансовій сфері: від високого ентузіазму до раціонального повернення

Випуск ChatGPT викликав занепокоєння у фінансовій сфері. Ця галузь, яка вірить у технології, побоюється, що її відкине течія часу. Проте це занепокоєння повільно вщухає, а думки стають більш чіткими та раціональними.

Фінансовий сектор пройшов кілька етапів у ставленні до великих моделей: спочатку була тривога, що він відстає, потім усі почали створювати команди, далі на етапі впровадження виникли труднощі, що призвело до раціоналізації, а зараз увага зосереджена на еталонних випадках і проведенні тестів.

Все більше фінансових установ починають стратегічно акцентувати увагу на великих моделях. Кілька публічних банків у своїх піврічних звітах зазначили, що досліджують застосування великих моделей та проводять більш чітке обдумування та планування з точки зору верхнього рівня проектування.

В порівнянні з кількома місяцями тому, фінансові клієнти значно покращили своє розуміння великих моделей. На початку року, хоча ентузіазм був високим, але усвідомлення великих моделей було ще дуже обмеженим. Деякі великі банки першими розпочали діяти, почали робити різноманітну рекламу. Водночас деякі провідні фінансові установи почали обговорювати будівництво великих моделей з великими компаніями.

Ситуація поступово змінилася після травня. Обмеженість ресурсів обчислювальної потужності та витрат призводить до того, що багато фінансових установ з надії на власне будівництво переходять до більшої уваги до прикладної цінності. Великі установи можуть впроваджувати базові великі моделі для створення корпоративних великих моделей, тоді як малі та середні установи можуть за потреби впроваджувати API або послуги приватної розгортання.

Оскільки фінансовий сектор має високі вимоги до відповідності даних, безпеки тощо, впровадження великих моделей трохи відстає від очікувань. Деякі установи почали шукати способи вирішення різних проблем, що виникають при впровадженні, такі як власна обчислювальна потужність, гібридне розгортання тощо. Одночасно посилено управління даними, створено платформу даних та систему управління.

У сфері застосування досліджуються розумний офіс, інтелектуальна розробка, інтелектуальний сервіс клієнтів тощо. Але в галузі існує консенсус, що спочатку слід займатися внутрішніми сценами, і на короткострокову перспективу не рекомендується безпосередньо використовувати їх для клієнтів. Асистенти коду, запитання до документів тощо вже реалізовані у багатьох організаціях.

Деякі зміни на рівні верхнього дизайну також відбуваються. Кілька провідних фінансових установ вже на основі великих моделей побудували багаторівневу структуру системи, що широко використовує центральні можливості великих моделей, стратегії з кількома моделями та інші характеристики.

Застосування великих моделей починає створювати виклики для структури персоналу у фінансовій сфері. Деякі посади стикаються з загрозою заміни, але також є установи, які сподіваються підвищити ефективність за допомогою великих моделей, а не зменшити кількість працівників. Водночас, дефіцит кадрів з великими моделями залишається суттєвим, фінансовим установам необхідно виховувати кваліфіковану команду фахівців з технологій великих моделей.

У майбутньому людям, які використовують великі моделі, можливо, буде легше залишитися в цьому середовищі. Фінансові установи підвищують кваліфікацію працівників через навчання та інші методи, сприяючи трансформації персоналу. Глибоке впровадження великих моделей вимагає тісної інтеграції внутрішніх команд фінансової системи з внутрішніми потребами, щоб можливе було досягти зміни парадигми.