الذكاء الاصطناعي يحدث ثورة في قطاع المالية

مع ظهور ChatGPT، ارتفعت مستويات اهتمام صناعة المالية بتقنية الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. في البداية، شعرت العديد من المؤسسات بالقلق حيال هذه التقنية الناشئة، خشية أن تتخلف عن الركب. ومع ذلك، بعد فترة من الاستكشاف والممارسة، أصبح موقف الصناعة تجاه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة أكثر عقلانية.

وصف سون هونغجون، المدير التنفيذي للعمليات المصرفية في شركة رانتونغ، عدة مراحل ل态度 الصناعة المالية تجاه النماذج الكبيرة: في بداية العام كان هناك قلق عام؛ في الربيع بدأت الفرق بالتشكل للاستكشاف؛ في الصيف، واجهوا صعوبات خلال عملية التنفيذ، وأصبحوا أكثر عقلانية؛ والآن يعتمدون على أمثلة مرجعية، ويجربون السيناريوهات التي تم التحقق منها.

من الجدير بالذكر أن المزيد والمزيد من المؤسسات المالية بدأت تعطي أهمية لتقنية النماذج الكبيرة من منظور استراتيجي. وفقًا لإحصاءات غير كاملة، فإن ما لا يقل عن 11 بنكًا مدرجًا في سوق الأسهم A قد أوضحت في أحدث تقاريرها نصف السنوية أنها تستكشف تطبيقات النماذج الكبيرة. من الاتجاهات الأخيرة، يبدو أنهم يقومون بتفكير وتخطيط أكثر وضوحًا على المستوى الاستراتيجي ومخطط التصميم العلوي.

فيما يتعلق بالقوة الحاسوبية، يوجد حاليًا حلان رئيسيان في القطاع المالي: الأول هو بناء القوة الحاسوبية داخليًا، وهو مكلف نسبيًا ولكنه يوفر أمانًا قويًا، ويُناسب المؤسسات الكبيرة ذات القوة المالية. الثاني هو النشر المختلط، حيث يتم استخدام خدمات السحابة العامة مع ضمان أمان البيانات الحساسة، وهو أقل تكلفة نسبيًا، مما يجعله مناسبًا للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة.

في الوقت نفسه، تقوم العديد من المؤسسات المالية بتعزيز جهود إدارة البيانات. بعض البنوك الكبرى لديها ممارسات ناضجة، وبدأ عدد متزايد من المؤسسات المتوسطة في بناء منصات بيانات وأنظمة إدارة. كما أن بعض البنوك تستخدم نماذج كبيرة مع طريقة MLOps لحل مشكلات البيانات، مما يحقق إدارة موحدة ومعالجة فعالة للبيانات المتنوعة والمصادر.

فيما يتعلق بسيناريوهات التطبيق، تتبنى المؤسسات المالية عادةً استراتيجية "الداخل أولاً ثم الخارج". لقد تم تنفيذ العديد من الحالات في السيناريوهات الداخلية مثل المكاتب الذكية والتطوير الذكي. لكن المتخصصين في الصناعة يرون أن هذه ليست التطبيقات الأساسية للمؤسسات المالية بعد، ولا يزال هناك مسافة معينة تفصل النماذج الكبيرة عن التعمق في مستوى الأعمال.

من الجدير بالذكر أن بعض المؤسسات المالية بدأت في إجراء تغييرات على مستوى التصميم العلوي. قامت العديد من المؤسسات الرائدة بإنشاء إطار نظام طبقي يتضمن عدة مستويات مثل مستوى البنية التحتية، مستوى النموذج، مستوى الخدمة، ومستوى التطبيق بناءً على النماذج الكبيرة. تتميز هذه الإطارات بعامين بشكل عام: الأول هو أن النماذج الكبيرة تلعب دور المركز، وتستدعي النماذج التقليدية كمهارات؛ والثاني هو اعتماد استراتيجية النماذج المتعددة، حيث يتم اختيار الأفضل من خلال المقارنة الداخلية.

ومع ذلك، فإن تطبيق النماذج الكبيرة قد جلب أيضًا تحديات تتعلق بالموارد البشرية في قطاع المالية. حاليًا، فإن المواهب الماهرة في تقنيات النماذج الكبيرة نادرة جدًا، مما يجعل من الصعب تلبية الطلب المتزايد. وقد بدأت بعض المؤسسات بالفعل في اتخاذ إجراءات، من خلال دورات تدريبية ومشاريع مشتركة، لتعزيز قدرات الموظفين الحاليين. في نفس الوقت، من المرجح أن يبرز المطورون الذين يستخدمون النماذج الكبيرة في هذا البيئة.

بشكل عام، على الرغم من أن تطبيق تقنية النماذج الكبيرة في صناعة المالية لا يزال في مرحلة الاستكشاف، إلا أنها بلا شك تدفع الصناعة نحو تغييرات عميقة. في المستقبل، مع نضوج التكنولوجيا بشكل أكبر وزيادة الاحتياطي من المواهب، من المتوقع أن تلعب النماذج الكبيرة دوراً مهماً في المزيد من سيناريوهات الأعمال الأساسية.