Exploración de la aplicación de modelos grandes en la industria financiera: de la ansiedad a la racionalidad, la brecha de talento aún debe ser resuelta
Avances en la aplicación de grandes modelos en la industria financiera: de la ansiedad a la exploración racional
Desde el lanzamiento de ChatGPT, la atención de la industria financiera hacia la tecnología de inteligencia artificial ha aumentado rápidamente. Desde las preocupaciones y ansiedades iniciales, hasta la exploración racional actual, la actitud de las instituciones financieras hacia los grandes modelos ha pasado por varias etapas de cambio.
A principios de año, muchas instituciones estaban ansiosas por ponerse al día, preocupadas por quedarse atrás en el desarrollo tecnológico. Para abril y mayo, comenzaron a formar equipos para llevar a cabo trabajos relacionados. En los meses siguientes, encontraron dificultades en la búsqueda de dirección y en el proceso de implementación, y su actitud se volvió más racional. Actualmente, la mayoría de las instituciones están prestando atención a casos de referencia en la industria, eligiendo escenarios verificados para realizar pruebas piloto.
Cabe destacar que muchas instituciones financieras han elevado los grandes modelos a un nivel estratégico. Según estadísticas incompletas, al menos 11 bancos cotizados en A-share han mencionado explícitamente en sus últimos informes semestrales que están explorando la aplicación de grandes modelos. A partir de las acciones recientes, también están reflexionando y planificando de manera más clara desde un nivel estratégico y de diseño de alto nivel.
De la pasión desbordante al retorno a la razón
A principios de año, la comprensión de los grandes modelos por parte de las instituciones financieras era aún bastante limitada. Algunos grandes bancos tomaron la delantera y lanzaron aplicaciones relacionadas. Al mismo tiempo, algunas de las principales instituciones financieras comenzaron a discutir la construcción de grandes modelos con empresas tecnológicas.
Después de mayo, limitado por factores como los recursos de computación y los costos, el enfoque de las instituciones financieras comenzó a cambiar de la construcción propia hacia el valor de aplicación. Actualmente, las empresas de diferentes tamaños también han divergido en dos caminos: las grandes instituciones tienden a construir modelos empresariales grandes por sí mismas, mientras que las pequeñas y medianas instituciones tienden a adoptar API de nube pública o servicios de despliegue privado.
Debido a los altos requisitos de cumplimiento, seguridad y confiabilidad de los datos en la industria financiera, el avance de la implementación de grandes modelos ha sido ligeramente más lento de lo esperado a principios de año. Algunas instituciones ya han comenzado a buscar soluciones, incluyendo la construcción de su propia capacidad de cálculo y despliegues híbridos.
En cuanto a los datos, cada vez más instituciones financieras están comenzando a fortalecer la gobernanza de datos, construyendo plataformas de datos y sistemas de gobernanza de datos. Algunos bancos también están resolviendo problemas de datos a través del enfoque de modelo grande + MLOps.
Desde el escenario periférico
En los últimos seis meses, las instituciones financieras y los proveedores de servicios han estado explorando activamente los escenarios de aplicación de modelos grandes, abarcando múltiples áreas como oficina inteligente, desarrollo inteligente, marketing inteligente, atención al cliente inteligente, investigación y análisis de inversiones inteligente, y control de riesgos inteligente.
Pero en el proceso de implementación real, la industria ha llegado a un consenso: primero interno y luego externo. En esta etapa, la tecnología de modelos grandes aún no está madura, y la industria financiera tiene requisitos muy altos de seguridad y confiabilidad. Por lo tanto, no se recomienda utilizar modelos grandes directamente para los clientes en el corto plazo.
Actualmente, escenarios como asistentes de código y oficinas inteligentes ya se han implementado en varias instituciones financieras. Sin embargo, los profesionales de la industria creen que estos aún no son aplicaciones centrales para las instituciones financieras, y que los modelos grandes aún están a cierta distancia de profundizar en el ámbito de los negocios financieros.
En términos de diseño de alto nivel, algunas instituciones financieras ya han construido un marco de sistema multinivel basado en grandes modelos, que incluye la capa de infraestructura, la capa de modelo, la capa de servicio y la capa de aplicación, entre otros. Estos marcos generalmente utilizan grandes modelos como el núcleo, llaman a modelos tradicionales como habilidades y adoptan una estrategia de múltiples modelos para optimizar los resultados.
La brecha de talento sigue siendo enorme
La aplicación de los modelos grandes ya ha comenzado a desafiar y transformar la estructura del personal en la industria financiera. Algunos puestos enfrentan el riesgo de ser reemplazados, pero al mismo tiempo también han surgido nuevas demandas de talento.
Actualmente, la industria financiera enfrenta el desafío de la escasez de talento al utilizar las capacidades de grandes modelos en los procesos comerciales clave. Especialmente en la creación de grandes modelos específicos de la industria o de la empresa, se necesita un equipo técnico eficiente de grandes modelos verticales.
Algunas instituciones financieras y empresas tecnológicas han comenzado a tomar medidas para mejorar las habilidades de sus empleados a través de cursos de capacitación, grupos de proyectos conjuntos y otras iniciativas. En este proceso, la estructura del personal de las instituciones financieras también experimentará ajustes y cambios. Los desarrolladores que sepan trabajar con grandes modelos pueden encontrar más fácil adaptarse a un nuevo entorno.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Exploración de la aplicación de modelos grandes en la industria financiera: de la ansiedad a la racionalidad, la brecha de talento aún debe ser resuelta
Avances en la aplicación de grandes modelos en la industria financiera: de la ansiedad a la exploración racional
Desde el lanzamiento de ChatGPT, la atención de la industria financiera hacia la tecnología de inteligencia artificial ha aumentado rápidamente. Desde las preocupaciones y ansiedades iniciales, hasta la exploración racional actual, la actitud de las instituciones financieras hacia los grandes modelos ha pasado por varias etapas de cambio.
A principios de año, muchas instituciones estaban ansiosas por ponerse al día, preocupadas por quedarse atrás en el desarrollo tecnológico. Para abril y mayo, comenzaron a formar equipos para llevar a cabo trabajos relacionados. En los meses siguientes, encontraron dificultades en la búsqueda de dirección y en el proceso de implementación, y su actitud se volvió más racional. Actualmente, la mayoría de las instituciones están prestando atención a casos de referencia en la industria, eligiendo escenarios verificados para realizar pruebas piloto.
Cabe destacar que muchas instituciones financieras han elevado los grandes modelos a un nivel estratégico. Según estadísticas incompletas, al menos 11 bancos cotizados en A-share han mencionado explícitamente en sus últimos informes semestrales que están explorando la aplicación de grandes modelos. A partir de las acciones recientes, también están reflexionando y planificando de manera más clara desde un nivel estratégico y de diseño de alto nivel.
De la pasión desbordante al retorno a la razón
A principios de año, la comprensión de los grandes modelos por parte de las instituciones financieras era aún bastante limitada. Algunos grandes bancos tomaron la delantera y lanzaron aplicaciones relacionadas. Al mismo tiempo, algunas de las principales instituciones financieras comenzaron a discutir la construcción de grandes modelos con empresas tecnológicas.
Después de mayo, limitado por factores como los recursos de computación y los costos, el enfoque de las instituciones financieras comenzó a cambiar de la construcción propia hacia el valor de aplicación. Actualmente, las empresas de diferentes tamaños también han divergido en dos caminos: las grandes instituciones tienden a construir modelos empresariales grandes por sí mismas, mientras que las pequeñas y medianas instituciones tienden a adoptar API de nube pública o servicios de despliegue privado.
Debido a los altos requisitos de cumplimiento, seguridad y confiabilidad de los datos en la industria financiera, el avance de la implementación de grandes modelos ha sido ligeramente más lento de lo esperado a principios de año. Algunas instituciones ya han comenzado a buscar soluciones, incluyendo la construcción de su propia capacidad de cálculo y despliegues híbridos.
En cuanto a los datos, cada vez más instituciones financieras están comenzando a fortalecer la gobernanza de datos, construyendo plataformas de datos y sistemas de gobernanza de datos. Algunos bancos también están resolviendo problemas de datos a través del enfoque de modelo grande + MLOps.
Desde el escenario periférico
En los últimos seis meses, las instituciones financieras y los proveedores de servicios han estado explorando activamente los escenarios de aplicación de modelos grandes, abarcando múltiples áreas como oficina inteligente, desarrollo inteligente, marketing inteligente, atención al cliente inteligente, investigación y análisis de inversiones inteligente, y control de riesgos inteligente.
Pero en el proceso de implementación real, la industria ha llegado a un consenso: primero interno y luego externo. En esta etapa, la tecnología de modelos grandes aún no está madura, y la industria financiera tiene requisitos muy altos de seguridad y confiabilidad. Por lo tanto, no se recomienda utilizar modelos grandes directamente para los clientes en el corto plazo.
Actualmente, escenarios como asistentes de código y oficinas inteligentes ya se han implementado en varias instituciones financieras. Sin embargo, los profesionales de la industria creen que estos aún no son aplicaciones centrales para las instituciones financieras, y que los modelos grandes aún están a cierta distancia de profundizar en el ámbito de los negocios financieros.
En términos de diseño de alto nivel, algunas instituciones financieras ya han construido un marco de sistema multinivel basado en grandes modelos, que incluye la capa de infraestructura, la capa de modelo, la capa de servicio y la capa de aplicación, entre otros. Estos marcos generalmente utilizan grandes modelos como el núcleo, llaman a modelos tradicionales como habilidades y adoptan una estrategia de múltiples modelos para optimizar los resultados.
La brecha de talento sigue siendo enorme
La aplicación de los modelos grandes ya ha comenzado a desafiar y transformar la estructura del personal en la industria financiera. Algunos puestos enfrentan el riesgo de ser reemplazados, pero al mismo tiempo también han surgido nuevas demandas de talento.
Actualmente, la industria financiera enfrenta el desafío de la escasez de talento al utilizar las capacidades de grandes modelos en los procesos comerciales clave. Especialmente en la creación de grandes modelos específicos de la industria o de la empresa, se necesita un equipo técnico eficiente de grandes modelos verticales.
Algunas instituciones financieras y empresas tecnológicas han comenzado a tomar medidas para mejorar las habilidades de sus empleados a través de cursos de capacitación, grupos de proyectos conjuntos y otras iniciativas. En este proceso, la estructura del personal de las instituciones financieras también experimentará ajustes y cambios. Los desarrolladores que sepan trabajar con grandes modelos pueden encontrar más fácil adaptarse a un nuevo entorno.