Текущее состояние и будущие тенденции применения больших моделей в финансовой сфере
С момента появления ChatGPT он быстро привлек широкое внимание в финансовой отрасли. Сначала в отрасли были общие признаки беспокойства по поводу новых технологий, опасаясь упустить возможности для развития. Однако со временем эта тревога постепенно трансформировалась в более рациональное и практичное отношение.
Финансовая индустрия прошла через несколько этапов понимания больших моделей: начальная тревога и исследование, средний этап формирования команд и поисков направления, а также поздний этап рационального мышления и изучения эталонов. В настоящее время многие финансовые учреждения включили большие модели в стратегическое планирование и начали более систематически мыслить и планировать.
От страсти к разуму
В начале года финансовые учреждения имели довольно ограниченное представление о больших моделях, больше всего стремясь к "модному" подходу в их продвижении и исследовании. С выходом на рынок нескольких крупных технологических компаний с продуктами больших моделей, некоторые ведущие финансовые учреждения начали вести переговоры о сотрудничестве, надеясь создать свои собственные большие модели.
После мая, из-за ограничений, связанных с ресурсами вычислительной мощности и затратами, внимание финансовых учреждений постепенно смещается с "создания моделей" на "применение ценности". Крупные учреждения склонны вводить базовые большие модели и создавать собственные корпоративные большие модели, тогда как малые и средние учреждения чаще рассматривают возможность непосредственного использования API-сервисов.
Поскольку в финансовой отрасли высокие требования к безопасности данных и соблюдению норм, внедрение больших моделей в этой области идет несколько медленнее, чем ожидалось. Тем не менее, некоторые учреждения уже начали исследовать решения, такие как создание собственных вычислительных мощностей, гибридные развертывания и т. д. В то же время работа по управлению данными также усиливается.
Входя в внешнюю сцену
В настоящее время финансовые учреждения в основном применяют большие модели в внутренних сценариях, таких как умный офис, интеллектуальная разработка, интеллектуальное обслуживание клиентов и т.д. Учитывая незрелость технологий и другие факторы, в отрасли в целом считают, что в краткосрочной перспективе не следует напрямую использовать большие модели в核心业务, ориентированных на клиентов.
Коды помощников и вопросы к документам уже внедрены в несколько учреждений. Однако в целом эти приложения еще не затрагивают核心层面的金融业务. Эксперты отрасли ожидают, что до конца этого года может появиться ряд проектов, использующих большие модели в核心业务场景.
При продвижении применения больших моделей некоторые финансовые учреждения перестраивают системную архитектуру, создавая многоуровневую структуру, включающую инфраструктуру, модели, услуги и приложения. Эта архитектура обычно имеет две характеристики: во-первых, большие модели играют центральную роль, вызывая традиционные модели в качестве навыков; во-вторых, используется стратегия множества моделей с внутренним "гонкой" для выбора лучших.
Дефицит кадров по-прежнему огромен
Применение больших моделей уже начало влиять на структуру персонала в финансовой отрасли. Некоторые традиционные должности подвергаются риску замещения, но одновременно это создает новый спрос на таланты. Финансовые учреждения в целом надеются повысить эффективность сотрудников с помощью больших моделей, а не просто сокращать численность.
В настоящее время специалисты с навыками применения крупных моделей крайне дефицитны. Финансовым учреждениям нужны не только специалисты, умеющие использовать крупные модели, но и технические команды, способные самостоятельно создавать и оптимизировать крупные модели. Некоторые учреждения уже начали действовать, например, сотрудничая с технологическими компаниями для проведения обучения.
С углублением применения больших моделей структура персонала финансовых учреждений может измениться. Сотрудники, обладающие навыками применения больших моделей, будут более конкурентоспособными. В целом, технологии больших моделей создают новые возможности и вызовы для финансовой отрасли, способствуя ее переходу к интеллектуализации.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SpeakWithHatOn
· 16ч назад
Играть - так играть, кто осмелится инвестировать
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHunter007
· 16ч назад
ещё лучше купить токен и зарабатывать, лёжа
Посмотреть ОригиналОтветить0
ImpermanentPhilosopher
· 16ч назад
Если после спекуляций в сообществе блокчейна перейдут к AI и всё равно заработают деньги, считайте меня проигравшим.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-7b078580
· 16ч назад
Еще один раунд бессмысленного пампа. Исторические закономерности показывают, что каждая технологическая революция в финансовом секторе неизбежно приводит к падению на 80%.
Состояние применения больших моделей в финансовой отрасли: от энтузиазма к рациональности. Резкий рост потребности в кадрах.
Текущее состояние и будущие тенденции применения больших моделей в финансовой сфере
С момента появления ChatGPT он быстро привлек широкое внимание в финансовой отрасли. Сначала в отрасли были общие признаки беспокойства по поводу новых технологий, опасаясь упустить возможности для развития. Однако со временем эта тревога постепенно трансформировалась в более рациональное и практичное отношение.
Финансовая индустрия прошла через несколько этапов понимания больших моделей: начальная тревога и исследование, средний этап формирования команд и поисков направления, а также поздний этап рационального мышления и изучения эталонов. В настоящее время многие финансовые учреждения включили большие модели в стратегическое планирование и начали более систематически мыслить и планировать.
От страсти к разуму
В начале года финансовые учреждения имели довольно ограниченное представление о больших моделях, больше всего стремясь к "модному" подходу в их продвижении и исследовании. С выходом на рынок нескольких крупных технологических компаний с продуктами больших моделей, некоторые ведущие финансовые учреждения начали вести переговоры о сотрудничестве, надеясь создать свои собственные большие модели.
После мая, из-за ограничений, связанных с ресурсами вычислительной мощности и затратами, внимание финансовых учреждений постепенно смещается с "создания моделей" на "применение ценности". Крупные учреждения склонны вводить базовые большие модели и создавать собственные корпоративные большие модели, тогда как малые и средние учреждения чаще рассматривают возможность непосредственного использования API-сервисов.
Поскольку в финансовой отрасли высокие требования к безопасности данных и соблюдению норм, внедрение больших моделей в этой области идет несколько медленнее, чем ожидалось. Тем не менее, некоторые учреждения уже начали исследовать решения, такие как создание собственных вычислительных мощностей, гибридные развертывания и т. д. В то же время работа по управлению данными также усиливается.
Входя в внешнюю сцену
В настоящее время финансовые учреждения в основном применяют большие модели в внутренних сценариях, таких как умный офис, интеллектуальная разработка, интеллектуальное обслуживание клиентов и т.д. Учитывая незрелость технологий и другие факторы, в отрасли в целом считают, что в краткосрочной перспективе не следует напрямую использовать большие модели в核心业务, ориентированных на клиентов.
Коды помощников и вопросы к документам уже внедрены в несколько учреждений. Однако в целом эти приложения еще не затрагивают核心层面的金融业务. Эксперты отрасли ожидают, что до конца этого года может появиться ряд проектов, использующих большие модели в核心业务场景.
При продвижении применения больших моделей некоторые финансовые учреждения перестраивают системную архитектуру, создавая многоуровневую структуру, включающую инфраструктуру, модели, услуги и приложения. Эта архитектура обычно имеет две характеристики: во-первых, большие модели играют центральную роль, вызывая традиционные модели в качестве навыков; во-вторых, используется стратегия множества моделей с внутренним "гонкой" для выбора лучших.
Дефицит кадров по-прежнему огромен
Применение больших моделей уже начало влиять на структуру персонала в финансовой отрасли. Некоторые традиционные должности подвергаются риску замещения, но одновременно это создает новый спрос на таланты. Финансовые учреждения в целом надеются повысить эффективность сотрудников с помощью больших моделей, а не просто сокращать численность.
В настоящее время специалисты с навыками применения крупных моделей крайне дефицитны. Финансовым учреждениям нужны не только специалисты, умеющие использовать крупные модели, но и технические команды, способные самостоятельно создавать и оптимизировать крупные модели. Некоторые учреждения уже начали действовать, например, сотрудничая с технологическими компаниями для проведения обучения.
С углублением применения больших моделей структура персонала финансовых учреждений может измениться. Сотрудники, обладающие навыками применения больших моделей, будут более конкурентоспособными. В целом, технологии больших моделей создают новые возможности и вызовы для финансовой отрасли, способствуя ее переходу к интеллектуализации.