Штучний інтелект викликав хвилю змін у фінансовій сфері

З виходом ChatGPT, увага фінансової галузі до технологій штучного інтелекту різко зросла. Спочатку багато організацій відчували тривогу щодо цієї нової технології, побоюючись відстати від плину часу. Однак, після певного часу досліджень та практики, ставлення галузі до великих моделей ШІ поступово стало більш раціональним.

CTO Сунь Хунцзюнь з SoftStone описав кілька стадій ставлення фінансової галузі до великих моделей: на початку року була загальна тривога; навесні почали формувати команди для дослідження; влітку під час впровадження виникли труднощі, ставлення стало більш раціональним; наразі ж відбувається ознайомлення з еталонними прикладами та тестуванням вже перевірених сценаріїв.

Варто зазначити, що все більше фінансових установ починають стратегічно приділяти увагу технологіям великих моделей. За неповними даними, принаймні 11 акційних банків A-боргу у своїх останніх піврічних звітах чітко вказали, що вони досліджують застосування великих моделей. З огляду на недавні тенденції, вони проводять більш чітке осмислення та планування на стратегічному та верхньому рівні.

У сфері обчислювальної потужності фінансовий сектор наразі має два основні рішення: перше - це безпосереднє будівництво обчислювальної потужності, що має високу вартість, але забезпечує велику безпеку, підходить для потужних великих установ; друге - це змішане розгортання, яке забезпечує безпеку чутливих даних за допомогою використання публічних хмарних сервісів, що має відносно нижчі витрати і підходить для малих та середніх установ.

Водночас багато фінансових установ також посилюють роботу з управління даними. Деякі провідні великі банки вже мають зрілі практики, і дедалі більше середніх установ починають будувати централізовані платформи даних та системи управління. Деякі банки також вирішують проблеми з даними за допомогою великих моделей у поєднанні з MLOps, досягаючи уніфікованого управління та ефективної обробки різнотипних даних.

У сфері застосування фінансові установи зазвичай використовують стратегію "спочатку всередині, потім зовні". Внутрішні сцени, такі як розумний офіс та інтелектуальна розробка, вже мають чимало реалізованих прикладів. Але експерти вважають, що це ще не є ключовими застосуваннями фінансових установ, і великій моделі ще потрібно пройти певну відстань до глибшого впровадження в бізнес.

Варто звернути увагу, що деякі фінансові установи вже почали вносити зміни на рівні верхнього дизайну. Кілька провідних установ на основі великих моделей створили багаторівневу системну структуру, що включає в себе інфраструктурний рівень, рівень моделей, рівень послуг, рівень застосувань та інші. Ці структури зазвичай мають дві характеристики: по-перше, великі моделі виконують центральну роль, використовуючи традиційні моделі як навички; по-друге, застосовується стратегія з використанням декількох моделей, в рамках якої внутрішньо порівнюються результати для вибору найкращого.

Однак застосування великих моделей також створює виклики у фінансовій сфері з точки зору кадрів. Наразі в галузі бракує фахівців, які володіють технологією великих моделей, що ускладнює задоволення зростаючого попиту. Деякі установи вже почали вживати заходів, підвищуючи кваліфікацію своїх співробітників через навчальні курси, спільні проекти тощо. Водночас розробники, які вміють працювати з великими моделями, мають більші шанси виділитися в цьому середовищі.

В цілому, хоча технології великих моделей у фінансовій галузі все ще знаходяться на етапі вивчення, вони безумовно сприяють глибоким змінам у цій галузі. У майбутньому, з подальшою зрілістю технології та збільшенням резерву кадрів, великі моделі мають можливість відігравати важливу роль у більшій кількості основних бізнес-сценаріїв.