Finans Sektöründe Büyük Model Uygulama Gelişmeleri: Kaygıdan Rasyonel Araştırmaya
ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, finans sektöründe yapay zeka teknolojisine olan ilgi hızla artmıştır. İlk baştaki endişe ve kaygılardan, günümüzdeki rasyonel keşiflere kadar, finansal kurumların büyük modellere bakış açısı birkaç aşamalı bir değişim yaşamıştır.
Yılın başında birçok kuruluş, teknolojik gelişmelerin gerisinde kalmaktan endişe ederek hızlı bir şekilde takip etmeye heveslendi. Nisan ve Mayıs aylarında, ilgili çalışmalar yürütmek için ekipler oluşturdular. Ardından gelen aylarda, yön bulma ve uygulanabilirlik sürecinde zorluklarla karşılaştılar, tutumları daha rasyonel hale geldi. Şu anda, çoğu kuruluş sektördeki örnek vakalara odaklanıyor ve doğrulanmış senaryoları deneme projeleri için seçiyor.
Dikkate değer olan, birçok finans kurumunun büyük modelleri stratejik bir seviyeye yükselttiğidir. Tam olmayan verilere göre, A hisseleri listelenen bankalar arasında en az 11'i en son altı aylık raporlarında büyük model uygulamalarını araştırdıklarını açıkça belirtmiştir. Son dönem hareketlerine bakıldığında, strateji ve üst düzey tasarım açısından daha net düşünme ve yol haritası planlaması yaptıkları görülmektedir.
Coşkulu Bir Başlangıçtan Mantıklı Bir Geri Dönüşe
Yılın başında, finansal kurumların büyük modeller hakkında bilgisi oldukça sınırlıydı. Bazı büyük bankalar öncülük ederek ilgili uygulamaları piyasaya sürdü. Bu arada, bazı önde gelen finansal kuruluşlar teknoloji şirketleriyle büyük model inşasını tartışmaya başladı.
Mayıs ayından sonra, hesaplama gücü kaynakları ve maliyet gibi faktörlerden dolayı, finansal kurumların odak noktası kendi inşalarından uygulama değerine kaymaya başladı. Şu anda, farklı ölçeklerdeki işletmeler de iki farklı yol ayrımına girmiştir: Büyük kurumlar kendi kurumsal büyük modellerini inşa etmeyi tercih ederken, küçük ve orta ölçekli kurumlar kamu bulut API'lerini veya özel dağıtım hizmetlerini kullanmayı tercih ediyor.
Finans sektörünün veri uyumluluğu, güvenliği ve güvenilirliği gibi gereksinimlere yüksek talepleri nedeniyle, büyük modellerin uygulanma süreci aslında yılın başındaki beklentilerden biraz daha yavaş ilerliyor. Bazı kurumlar, kendi hesaplama güçlerini oluşturmak, hibrit dağıtımlar gibi çözümler aramaya başladılar.
Veri açısından, giderek daha fazla finans kurumu veri yönetimini güçlendirmeye, veri merkezi ve veri yönetim sistemi oluşturmaya başladı. Bazı bankalar ayrıca veri sorunlarını çözmek için büyük model + MLOps yöntemini kullanıyor.
Dışarıdan Sahneye Giriş
Geçtiğimiz altı ayda, finansal kuruluşlar ve hizmet sağlayıcılar büyük modellerin uygulama senaryolarını aktif olarak keşfettiler; akıllı ofis, akıllı geliştirme, akıllı pazarlama, akıllı müşteri hizmetleri, akıllı yatırım araştırmaları, akıllı risk kontrolü gibi birçok alanı kapsıyor.
Ancak pratikte uygulama sürecinde, sektörde bir uzlaşı oluştu: önce iç, sonra dış. Şu anda, büyük model teknolojisi henüz olgunlaşmamışken, finans sektörünün güvenlik ve güvenilirlik talepleri çok yüksektir. Bu nedenle, kısa vadede doğrudan müşteriyle büyük model kullanımı önerilmemektedir.
Şu anda, kod asistanı ve akıllı ofis gibi senaryolar birçok finans kurumunda uygulanmıştır. Ancak sektördeki uzmanlar, bunların henüz finans kurumlarının çekirdek uygulamaları olmadığını düşünmektedir; büyük modellerin finansal iş alanına derinlemesine girmesi için hâlâ bir mesafe vardır.
Üst düzey tasarım açısından, bazı finansal kurumlar büyük modeller temelinde çok katmanlı sistem çerçeveleri inşa etmiştir. Bu çerçeveler, altyapı katmanı, model katmanı, hizmet katmanı ve uygulama katmanı gibi katmanları içermektedir. Bu çerçeveler genellikle büyük modelleri merkez olarak kullanmakta, geleneksel modelleri beceri olarak çağırmakta ve en iyi sonuçları elde etmek için çoklu model stratejileri benimsemektedir.
Yetenek açığı hâlâ büyük
Büyük modellerin uygulamaları finans sektöründeki personel yapısını tehdit ve dönüşüm getirmeye başladı. Bazı pozisyonlar yerini alma riskiyle karşı karşıya, ancak aynı zamanda yeni yetenek talepleri de ortaya çıkıyor.
Şu anda, finans sektöründe büyük model yeteneklerini temel iş süreçlerine entegre etme konusunda bir yetenek açığı ile karşı karşıya. Özellikle kendi sektörlerine veya şirketlerine özel büyük modeller geliştirmede, yetkin bir dikey büyük model teknolojisi ekibine ihtiyaç vardır.
Bazı finans kurumları ve teknoloji şirketleri, çalışanların becerilerini artırmak için eğitim programları, ortak proje grupları gibi yöntemlerle harekete geçmeye başladı. Bu süreçte, finans kurumlarının personel yapısı da değişim ve dönüşüm yaşayacak. Büyük model kullanabilen geliştiricilerin yeni ortamda ayakta kalması daha kolay olabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Finans sektöründe büyük model uygulamaları keşfi: Kaygıdan rasyonele, yetenek açığı hâlâ çözülmeyi bekliyor.
Finans Sektöründe Büyük Model Uygulama Gelişmeleri: Kaygıdan Rasyonel Araştırmaya
ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana, finans sektöründe yapay zeka teknolojisine olan ilgi hızla artmıştır. İlk baştaki endişe ve kaygılardan, günümüzdeki rasyonel keşiflere kadar, finansal kurumların büyük modellere bakış açısı birkaç aşamalı bir değişim yaşamıştır.
Yılın başında birçok kuruluş, teknolojik gelişmelerin gerisinde kalmaktan endişe ederek hızlı bir şekilde takip etmeye heveslendi. Nisan ve Mayıs aylarında, ilgili çalışmalar yürütmek için ekipler oluşturdular. Ardından gelen aylarda, yön bulma ve uygulanabilirlik sürecinde zorluklarla karşılaştılar, tutumları daha rasyonel hale geldi. Şu anda, çoğu kuruluş sektördeki örnek vakalara odaklanıyor ve doğrulanmış senaryoları deneme projeleri için seçiyor.
Dikkate değer olan, birçok finans kurumunun büyük modelleri stratejik bir seviyeye yükselttiğidir. Tam olmayan verilere göre, A hisseleri listelenen bankalar arasında en az 11'i en son altı aylık raporlarında büyük model uygulamalarını araştırdıklarını açıkça belirtmiştir. Son dönem hareketlerine bakıldığında, strateji ve üst düzey tasarım açısından daha net düşünme ve yol haritası planlaması yaptıkları görülmektedir.
Coşkulu Bir Başlangıçtan Mantıklı Bir Geri Dönüşe
Yılın başında, finansal kurumların büyük modeller hakkında bilgisi oldukça sınırlıydı. Bazı büyük bankalar öncülük ederek ilgili uygulamaları piyasaya sürdü. Bu arada, bazı önde gelen finansal kuruluşlar teknoloji şirketleriyle büyük model inşasını tartışmaya başladı.
Mayıs ayından sonra, hesaplama gücü kaynakları ve maliyet gibi faktörlerden dolayı, finansal kurumların odak noktası kendi inşalarından uygulama değerine kaymaya başladı. Şu anda, farklı ölçeklerdeki işletmeler de iki farklı yol ayrımına girmiştir: Büyük kurumlar kendi kurumsal büyük modellerini inşa etmeyi tercih ederken, küçük ve orta ölçekli kurumlar kamu bulut API'lerini veya özel dağıtım hizmetlerini kullanmayı tercih ediyor.
Finans sektörünün veri uyumluluğu, güvenliği ve güvenilirliği gibi gereksinimlere yüksek talepleri nedeniyle, büyük modellerin uygulanma süreci aslında yılın başındaki beklentilerden biraz daha yavaş ilerliyor. Bazı kurumlar, kendi hesaplama güçlerini oluşturmak, hibrit dağıtımlar gibi çözümler aramaya başladılar.
Veri açısından, giderek daha fazla finans kurumu veri yönetimini güçlendirmeye, veri merkezi ve veri yönetim sistemi oluşturmaya başladı. Bazı bankalar ayrıca veri sorunlarını çözmek için büyük model + MLOps yöntemini kullanıyor.
Dışarıdan Sahneye Giriş
Geçtiğimiz altı ayda, finansal kuruluşlar ve hizmet sağlayıcılar büyük modellerin uygulama senaryolarını aktif olarak keşfettiler; akıllı ofis, akıllı geliştirme, akıllı pazarlama, akıllı müşteri hizmetleri, akıllı yatırım araştırmaları, akıllı risk kontrolü gibi birçok alanı kapsıyor.
Ancak pratikte uygulama sürecinde, sektörde bir uzlaşı oluştu: önce iç, sonra dış. Şu anda, büyük model teknolojisi henüz olgunlaşmamışken, finans sektörünün güvenlik ve güvenilirlik talepleri çok yüksektir. Bu nedenle, kısa vadede doğrudan müşteriyle büyük model kullanımı önerilmemektedir.
Şu anda, kod asistanı ve akıllı ofis gibi senaryolar birçok finans kurumunda uygulanmıştır. Ancak sektördeki uzmanlar, bunların henüz finans kurumlarının çekirdek uygulamaları olmadığını düşünmektedir; büyük modellerin finansal iş alanına derinlemesine girmesi için hâlâ bir mesafe vardır.
Üst düzey tasarım açısından, bazı finansal kurumlar büyük modeller temelinde çok katmanlı sistem çerçeveleri inşa etmiştir. Bu çerçeveler, altyapı katmanı, model katmanı, hizmet katmanı ve uygulama katmanı gibi katmanları içermektedir. Bu çerçeveler genellikle büyük modelleri merkez olarak kullanmakta, geleneksel modelleri beceri olarak çağırmakta ve en iyi sonuçları elde etmek için çoklu model stratejileri benimsemektedir.
Yetenek açığı hâlâ büyük
Büyük modellerin uygulamaları finans sektöründeki personel yapısını tehdit ve dönüşüm getirmeye başladı. Bazı pozisyonlar yerini alma riskiyle karşı karşıya, ancak aynı zamanda yeni yetenek talepleri de ortaya çıkıyor.
Şu anda, finans sektöründe büyük model yeteneklerini temel iş süreçlerine entegre etme konusunda bir yetenek açığı ile karşı karşıya. Özellikle kendi sektörlerine veya şirketlerine özel büyük modeller geliştirmede, yetkin bir dikey büyük model teknolojisi ekibine ihtiyaç vardır.
Bazı finans kurumları ve teknoloji şirketleri, çalışanların becerilerini artırmak için eğitim programları, ortak proje grupları gibi yöntemlerle harekete geçmeye başladı. Bu süreçte, finans kurumlarının personel yapısı da değişim ve dönüşüm yaşayacak. Büyük model kullanabilen geliştiricilerin yeni ortamda ayakta kalması daha kolay olabilir.