Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra làn sóng biến đổi trong ngành tài chính
Với sự ra đời của ChatGPT, sự quan tâm của ngành tài chính đối với công nghệ trí tuệ nhân tạo đã tăng vọt. Ban đầu, nhiều tổ chức cảm thấy lo lắng về công nghệ mới nổi này, sợ bị tụt lại phía sau trong xu hướng thời đại. Tuy nhiên, sau một thời gian khám phá và thực hành, thái độ của ngành đối với mô hình AI lớn dần trở nên lý trí.
Giám đốc công nghệ ngân hàng của Softcom, Tôn Hồng Quân, đã mô tả một số giai đoạn mà ngành tài chính đã trải qua trong thái độ đối với mô hình lớn: đầu năm thường lo lắng; bắt đầu vào mùa xuân để thành lập đội ngũ khám phá; vào mùa hè gặp khó khăn trong quá trình triển khai, trở nên lý trí hơn; hiện tại thì tham khảo các trường hợp chuẩn mực, thử nghiệm các kịch bản đã được xác minh.
Cần lưu ý rằng ngày càng nhiều tổ chức tài chính bắt đầu coi trọng công nghệ mô hình lớn từ góc độ chiến lược. Theo thống kê không đầy đủ, ít nhất 11 ngân hàng niêm yết trên A-share đã rõ ràng đề cập đến việc đang khám phá ứng dụng mô hình lớn trong báo cáo nửa năm gần nhất. Từ những động thái gần đây, họ đang thực hiện những suy nghĩ và kế hoạch rõ ràng hơn ở cấp chiến lược và thiết kế tổng thể.
Về mặt sức mạnh tính toán, ngành tài chính hiện có hai giải pháp chính: một là tự xây dựng sức mạnh tính toán, chi phí cao nhưng độ an toàn mạnh, phù hợp với các tổ chức lớn có tiềm lực mạnh; hai là triển khai hỗn hợp, sử dụng dịch vụ đám mây công cộng với điều kiện đảm bảo an toàn cho dữ liệu nhạy cảm, chi phí tương đối thấp, phù hợp với các tổ chức vừa và nhỏ.
Đồng thời, nhiều tổ chức tài chính cũng đang tăng cường công tác quản lý dữ liệu. Một số ngân hàng lớn đã có những thực tiễn trưởng thành, ngày càng nhiều tổ chức vừa và nhỏ cũng bắt đầu xây dựng nền tảng dữ liệu và hệ thống quản lý. Có ngân hàng còn giải quyết vấn đề dữ liệu thông qua mô hình lớn kết hợp với cách thức MLOps, đạt được quản lý thống nhất và xử lý hiệu quả dữ liệu đa nguồn và đa dạng.
Về mặt ứng dụng, các tổ chức tài chính thường áp dụng chiến lược "trước nội bộ rồi đến bên ngoài". Các trường hợp ứng dụng trong nội bộ như văn phòng thông minh, phát triển thông minh đã có nhiều ví dụ thực tế. Tuy nhiên, những người trong ngành cho rằng, đây vẫn chưa phải là ứng dụng cốt lõi của các tổ chức tài chính, mô hình lớn vẫn còn một khoảng cách nhất định để đi vào sâu trong lĩnh vực kinh doanh.
Đáng chú ý là một số tổ chức tài chính đã bắt đầu thay đổi ở cấp độ thiết kế tổng thể. Nhiều tổ chức hàng đầu đã xây dựng một khung hệ thống phân lớp bao gồm các cấp độ như lớp hạ tầng, lớp mô hình, lớp dịch vụ, lớp ứng dụng dựa trên mô hình lớn. Những khung này thường có hai đặc điểm: thứ nhất là mô hình lớn đóng vai trò trung tâm, gọi các mô hình truyền thống như một kỹ năng; thứ hai là áp dụng chiến lược đa mô hình, so sánh nội bộ để chọn ra hiệu quả tối ưu.
Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình lớn cũng đã mang lại thách thức về nhân lực cho ngành tài chính. Hiện nay, nhân tài am hiểu công nghệ mô hình lớn trong ngành rất khan hiếm, khó có thể đáp ứng nhu cầu đang gia tăng. Một số tổ chức đã bắt đầu hành động, thông qua các khóa đào tạo, dự án hợp tác để nâng cao năng lực cho nhân viên hiện tại. Đồng thời, các lập trình viên biết sử dụng mô hình lớn cũng có khả năng nổi bật hơn trong môi trường này.
Tổng thể mà nói, mặc dù việc ứng dụng công nghệ mô hình lớn trong ngành tài chính vẫn đang ở giai đoạn khám phá, nhưng nó chắc chắn đang thúc đẩy những thay đổi sâu sắc trong ngành. Trong tương lai, với sự trưởng thành hơn nữa của công nghệ và sự gia tăng nguồn nhân lực, mô hình lớn có khả năng đóng vai trò quan trọng trong nhiều tình huống kinh doanh cốt lõi hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
0xDreamChaser
· 07-27 18:09
Một cái nữa ừm tạo AI của
Xem bản gốcTrả lời0
UncleWhale
· 07-26 01:13
Còn thiếu ngân hàng đến cuốn tôi vào thế giới tiền điện tử rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
PerennialLeek
· 07-25 05:20
Tuyệt vời nhất trong ngành tài chính
Xem bản gốcTrả lời0
DefiPlaybook
· 07-25 05:10
hợp đồng thông minh薅红利比 này靠谱
Xem bản gốcTrả lời0
WalletWhisperer
· 07-25 05:09
tín hiệu alpha khắp nơi trong mẫu này... DNA fintech đang biến đổi fr
Xem bản gốcTrả lời0
Layer3Dreamer
· 07-25 04:57
nói một cách lý thuyết, đây chỉ là L2 một lần nữa nhưng với nhiều VC hơn đổ tiền vào nó
Mô hình AI lớn dẫn dắt sự chuyển mình của ngành tài chính Tổ chức tài chính tăng tốc chiến lược bố trí
Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra làn sóng biến đổi trong ngành tài chính
Với sự ra đời của ChatGPT, sự quan tâm của ngành tài chính đối với công nghệ trí tuệ nhân tạo đã tăng vọt. Ban đầu, nhiều tổ chức cảm thấy lo lắng về công nghệ mới nổi này, sợ bị tụt lại phía sau trong xu hướng thời đại. Tuy nhiên, sau một thời gian khám phá và thực hành, thái độ của ngành đối với mô hình AI lớn dần trở nên lý trí.
Giám đốc công nghệ ngân hàng của Softcom, Tôn Hồng Quân, đã mô tả một số giai đoạn mà ngành tài chính đã trải qua trong thái độ đối với mô hình lớn: đầu năm thường lo lắng; bắt đầu vào mùa xuân để thành lập đội ngũ khám phá; vào mùa hè gặp khó khăn trong quá trình triển khai, trở nên lý trí hơn; hiện tại thì tham khảo các trường hợp chuẩn mực, thử nghiệm các kịch bản đã được xác minh.
Cần lưu ý rằng ngày càng nhiều tổ chức tài chính bắt đầu coi trọng công nghệ mô hình lớn từ góc độ chiến lược. Theo thống kê không đầy đủ, ít nhất 11 ngân hàng niêm yết trên A-share đã rõ ràng đề cập đến việc đang khám phá ứng dụng mô hình lớn trong báo cáo nửa năm gần nhất. Từ những động thái gần đây, họ đang thực hiện những suy nghĩ và kế hoạch rõ ràng hơn ở cấp chiến lược và thiết kế tổng thể.
Về mặt sức mạnh tính toán, ngành tài chính hiện có hai giải pháp chính: một là tự xây dựng sức mạnh tính toán, chi phí cao nhưng độ an toàn mạnh, phù hợp với các tổ chức lớn có tiềm lực mạnh; hai là triển khai hỗn hợp, sử dụng dịch vụ đám mây công cộng với điều kiện đảm bảo an toàn cho dữ liệu nhạy cảm, chi phí tương đối thấp, phù hợp với các tổ chức vừa và nhỏ.
Đồng thời, nhiều tổ chức tài chính cũng đang tăng cường công tác quản lý dữ liệu. Một số ngân hàng lớn đã có những thực tiễn trưởng thành, ngày càng nhiều tổ chức vừa và nhỏ cũng bắt đầu xây dựng nền tảng dữ liệu và hệ thống quản lý. Có ngân hàng còn giải quyết vấn đề dữ liệu thông qua mô hình lớn kết hợp với cách thức MLOps, đạt được quản lý thống nhất và xử lý hiệu quả dữ liệu đa nguồn và đa dạng.
Về mặt ứng dụng, các tổ chức tài chính thường áp dụng chiến lược "trước nội bộ rồi đến bên ngoài". Các trường hợp ứng dụng trong nội bộ như văn phòng thông minh, phát triển thông minh đã có nhiều ví dụ thực tế. Tuy nhiên, những người trong ngành cho rằng, đây vẫn chưa phải là ứng dụng cốt lõi của các tổ chức tài chính, mô hình lớn vẫn còn một khoảng cách nhất định để đi vào sâu trong lĩnh vực kinh doanh.
Đáng chú ý là một số tổ chức tài chính đã bắt đầu thay đổi ở cấp độ thiết kế tổng thể. Nhiều tổ chức hàng đầu đã xây dựng một khung hệ thống phân lớp bao gồm các cấp độ như lớp hạ tầng, lớp mô hình, lớp dịch vụ, lớp ứng dụng dựa trên mô hình lớn. Những khung này thường có hai đặc điểm: thứ nhất là mô hình lớn đóng vai trò trung tâm, gọi các mô hình truyền thống như một kỹ năng; thứ hai là áp dụng chiến lược đa mô hình, so sánh nội bộ để chọn ra hiệu quả tối ưu.
Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình lớn cũng đã mang lại thách thức về nhân lực cho ngành tài chính. Hiện nay, nhân tài am hiểu công nghệ mô hình lớn trong ngành rất khan hiếm, khó có thể đáp ứng nhu cầu đang gia tăng. Một số tổ chức đã bắt đầu hành động, thông qua các khóa đào tạo, dự án hợp tác để nâng cao năng lực cho nhân viên hiện tại. Đồng thời, các lập trình viên biết sử dụng mô hình lớn cũng có khả năng nổi bật hơn trong môi trường này.
Tổng thể mà nói, mặc dù việc ứng dụng công nghệ mô hình lớn trong ngành tài chính vẫn đang ở giai đoạn khám phá, nhưng nó chắc chắn đang thúc đẩy những thay đổi sâu sắc trong ngành. Trong tương lai, với sự trưởng thành hơn nữa của công nghệ và sự gia tăng nguồn nhân lực, mô hình lớn có khả năng đóng vai trò quan trọng trong nhiều tình huống kinh doanh cốt lõi hơn.