Modelos grandes invadem o setor financeiro: da ansiedade à racionalidade, explorando o caminho para a implementação
A atitude da indústria financeira em relação à tecnologia de grandes modelos passou de uma fase de ansiedade para uma abordagem mais racional. No início do ano, com o lançamento do ChatGPT, os profissionais financeiros sentiram-se geralmente ansiosos, preocupados em serem deixados para trás pela onda da era. Com o passar do tempo, as instituições financeiras foram aprofundando sua compreensão sobre os grandes modelos e começaram a refletir de forma racional sobre seu valor de aplicação.
Vários bancos já afirmaram em seus relatórios semestrais que estão explorando a aplicação de grandes modelos. A partir das ações recentes, as instituições financeiras estão realizando reflexões e planejamentos mais claros a partir da perspectiva estratégica e do design de alto nível. Comparado a alguns meses atrás, a compreensão dos clientes financeiros sobre grandes modelos aumentou significativamente.
Na área de computação, o setor financeiro apresentou algumas abordagens de solução: a primeira é construir diretamente a capacidade computacional, adequada para grandes instituições financeiras com forte capital; a segunda é a implantação híbrida de capacidade computacional, que, garantindo a segurança dos dados sensíveis, chama serviços de grandes modelos a partir da nuvem pública. Além disso, algumas instituições estão também a fortalecer a governança de dados, construindo plataformas de dados e sistemas de governança.
Atualmente, a aplicação de grandes modelos na indústria financeira está principalmente focada em cenários internos, como escritórios inteligentes, desenvolvimento inteligente e atendimento ao cliente inteligente. Profissionais da área acreditam que, a curto prazo, não é aconselhável utilizar grandes modelos diretamente em serviços externos, devendo ser priorizados em cenários internos, para melhorar a eficiência do trabalho através da colaboração entre humanos e máquinas.
A aplicação de grandes modelos também começa a influenciar a estrutura de pessoal do setor financeiro. Por um lado, alguns cargos tradicionais enfrentam o risco de serem substituídos; por outro lado, há uma enorme lacuna de talentos relacionados a grandes modelos. As instituições financeiras precisam formar profissionais híbridos que compreendam tanto a IA quanto os negócios financeiros, para apoiar a inovação contínua na aplicação de grandes modelos.
No geral, a exploração de grandes modelos pelo setor financeiro está passando de uma busca cega no início para uma aplicação mais racional. No futuro, espera-se que os grandes modelos desempenhem um papel maior nos negócios centrais do setor financeiro, mas isso requer que as instituições financeiras se preparem a longo prazo em áreas como desenvolvimento de talentos e acumulação de tecnologia.
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PumpDetector
· 07-18 06:38
smh... mesmo padrão do fomo fintech de 2017. dinheiro inteligente já posicionado para isso há meses.
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airdrop_whisperer
· 07-15 08:40
Ah, afinal estão todos muito nervosos.
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SandwichHunter
· 07-15 08:22
Para que serve a ansiedade? É só fazer.
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TokenomicsTherapist
· 07-15 08:18
A lei do "verdadeiramente delicioso" se confirmou mais uma vez.
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FudVaccinator
· 07-15 08:15
Diretamente para o grande modelo, acabar com idiotas.
Exploração da aplicação de grandes modelos no setor financeiro: da ansiedade à implementação racional
Modelos grandes invadem o setor financeiro: da ansiedade à racionalidade, explorando o caminho para a implementação
A atitude da indústria financeira em relação à tecnologia de grandes modelos passou de uma fase de ansiedade para uma abordagem mais racional. No início do ano, com o lançamento do ChatGPT, os profissionais financeiros sentiram-se geralmente ansiosos, preocupados em serem deixados para trás pela onda da era. Com o passar do tempo, as instituições financeiras foram aprofundando sua compreensão sobre os grandes modelos e começaram a refletir de forma racional sobre seu valor de aplicação.
Vários bancos já afirmaram em seus relatórios semestrais que estão explorando a aplicação de grandes modelos. A partir das ações recentes, as instituições financeiras estão realizando reflexões e planejamentos mais claros a partir da perspectiva estratégica e do design de alto nível. Comparado a alguns meses atrás, a compreensão dos clientes financeiros sobre grandes modelos aumentou significativamente.
Na área de computação, o setor financeiro apresentou algumas abordagens de solução: a primeira é construir diretamente a capacidade computacional, adequada para grandes instituições financeiras com forte capital; a segunda é a implantação híbrida de capacidade computacional, que, garantindo a segurança dos dados sensíveis, chama serviços de grandes modelos a partir da nuvem pública. Além disso, algumas instituições estão também a fortalecer a governança de dados, construindo plataformas de dados e sistemas de governança.
Atualmente, a aplicação de grandes modelos na indústria financeira está principalmente focada em cenários internos, como escritórios inteligentes, desenvolvimento inteligente e atendimento ao cliente inteligente. Profissionais da área acreditam que, a curto prazo, não é aconselhável utilizar grandes modelos diretamente em serviços externos, devendo ser priorizados em cenários internos, para melhorar a eficiência do trabalho através da colaboração entre humanos e máquinas.
A aplicação de grandes modelos também começa a influenciar a estrutura de pessoal do setor financeiro. Por um lado, alguns cargos tradicionais enfrentam o risco de serem substituídos; por outro lado, há uma enorme lacuna de talentos relacionados a grandes modelos. As instituições financeiras precisam formar profissionais híbridos que compreendam tanto a IA quanto os negócios financeiros, para apoiar a inovação contínua na aplicação de grandes modelos.
No geral, a exploração de grandes modelos pelo setor financeiro está passando de uma busca cega no início para uma aplicação mais racional. No futuro, espera-se que os grandes modelos desempenhem um papel maior nos negócios centrais do setor financeiro, mas isso requer que as instituições financeiras se preparem a longo prazo em áreas como desenvolvimento de talentos e acumulação de tecnologia.