Tiến triển ứng dụng mô hình lớn trong ngành tài chính: Từ lo lắng đến khám phá lý trí
Kể từ khi ChatGPT ra đời, sự quan tâm của ngành tài chính đối với công nghệ trí tuệ nhân tạo đã nhanh chóng gia tăng. Từ những lo ngại và lo lắng ban đầu, đến nay là sự khám phá lý trí, thái độ của các tổ chức tài chính đối với các mô hình lớn đã trải qua vài giai đoạn thay đổi.
Đầu năm, nhiều tổ chức gấp rút theo kịp, lo ngại bị tụt lại so với sự phát triển công nghệ. Đến tháng 4 và tháng 5, họ lần lượt thành lập đội ngũ để tiến hành các công việc liên quan. Trong vài tháng sau đó, họ gặp khó khăn trong việc tìm kiếm phương hướng và triển khai, thái độ trở nên lý trí hơn. Hiện tại, phần lớn các tổ chức đang chú ý đến các trường hợp điển hình trong ngành, chọn các tình huống đã được chứng minh để thực hiện thí điểm.
Cần lưu ý rằng, nhiều tổ chức tài chính đã nâng mô hình lớn lên cấp độ chiến lược. Theo thống kê chưa đầy đủ, trong số các ngân hàng niêm yết trên A-shares, ít nhất có 11 ngân hàng đã rõ ràng đề cập đến việc đang khám phá ứng dụng mô hình lớn trong báo cáo tài chính nửa năm gần đây nhất. Từ những động thái gần đây, họ cũng đang tiến hành suy nghĩ và lập kế hoạch rõ ràng hơn từ cấp chiến lược và thiết kế tổng thể.
Từ sự nhiệt tình cao độ đến sự trở lại lý trí
Vào đầu năm, nhận thức của các tổ chức tài chính về mô hình lớn vẫn còn rất hạn chế. Một số ngân hàng lớn đã tiên phong hành động, ra mắt các ứng dụng liên quan. Trong khi đó, một số tổ chức tài chính hàng đầu bắt đầu thảo luận với các công ty công nghệ về việc xây dựng mô hình lớn.
Sau tháng 5, do bị hạn chế bởi các yếu tố như tài nguyên tính toán và chi phí, sự chú ý của các tổ chức tài chính bắt đầu chuyển từ việc tự xây dựng sang giá trị ứng dụng. Hiện tại, các doanh nghiệp với quy mô khác nhau cũng đã phân hóa thành hai con đường: các tổ chức lớn có xu hướng tự xây dựng mô hình lớn cho doanh nghiệp, trong khi các tổ chức vừa và nhỏ có xu hướng sử dụng API đám mây công cộng hoặc dịch vụ triển khai riêng tư.
Do yêu cầu cao về tính tuân thủ dữ liệu, an toàn và độ tin cậy trong ngành tài chính, tiến triển của các mô hình lớn thực tế chậm hơn so với dự kiến đầu năm. Một số tổ chức đã bắt đầu tìm kiếm giải pháp, bao gồm xây dựng sức mạnh tính toán riêng và triển khai kết hợp.
Về mặt dữ liệu, ngày càng nhiều tổ chức tài chính bắt đầu tăng cường quản trị dữ liệu, xây dựng nền tảng dữ liệu và hệ thống quản trị dữ liệu. Một số ngân hàng cũng giải quyết vấn đề dữ liệu thông qua phương pháp mô hình lớn + MLOps.
Tiếp cận từ cảnh ngoại vi
Trong hơn nửa năm qua, các tổ chức tài chính và nhà cung cấp dịch vụ đã tích cực khám phá các kịch bản ứng dụng của mô hình lớn, bao gồm văn phòng thông minh, phát triển thông minh, tiếp thị thông minh, dịch vụ khách hàng thông minh, nghiên cứu đầu tư thông minh và kiểm soát rủi ro thông minh.
Nhưng trong quá trình thực hiện thực tế, ngành đã hình thành sự đồng thuận: trước hết là nội bộ rồi mới đến bên ngoài. Ở giai đoạn hiện tại, công nghệ mô hình lớn vẫn chưa đủ trưởng thành, và ngành tài chính có yêu cầu rất cao về độ an toàn và độ tin cậy. Do đó, trong ngắn hạn, không nên khuyến nghị sử dụng mô hình lớn trực tiếp đối với khách hàng.
Hiện tại, các kịch bản như trợ lý mã và văn phòng thông minh đã được triển khai tại nhiều tổ chức tài chính. Tuy nhiên, các chuyên gia trong ngành cho rằng, đây vẫn chưa phải là ứng dụng cốt lõi của các tổ chức tài chính, và mô hình lớn vẫn còn một khoảng cách nhất định để đi sâu vào lĩnh vực kinh doanh tài chính.
Trong thiết kế cấp cao, một số tổ chức tài chính đã xây dựng khung hệ thống nhiều lớp dựa trên mô hình lớn, bao gồm lớp hạ tầng, lớp mô hình, lớp dịch vụ và lớp ứng dụng. Những khung này thường sử dụng mô hình lớn như trung tâm, gọi các mô hình truyền thống như kỹ năng, và áp dụng chiến lược đa mô hình để tối ưu hóa hiệu quả.
Khoảng cách nhân tài vẫn còn lớn
Việc ứng dụng mô hình lớn đã bắt đầu gây ra thách thức và biến đổi cho cơ cấu nhân sự trong ngành tài chính. Một số vị trí đang đối mặt với nguy cơ bị thay thế, nhưng đồng thời cũng xuất hiện nhu cầu về nhân tài mới.
Hiện tại, ngành tài chính đang đối mặt với thách thức thiếu hụt nhân tài khi áp dụng khả năng của mô hình lớn vào quy trình kinh doanh cốt lõi. Đặc biệt là trong việc xây dựng mô hình lớn cho ngành hoặc doanh nghiệp, cần một đội ngũ kỹ thuật mô hình lớn chuyên sâu.
Một số tổ chức tài chính và công ty công nghệ đã bắt đầu hành động để nâng cao năng lực nhân viên thông qua các khóa đào tạo, các nhóm dự án hợp tác, v.v. Trong quá trình này, cơ cấu nhân sự của các tổ chức tài chính cũng sẽ trải qua điều chỉnh và biến đổi. Những nhà phát triển biết sử dụng mô hình lớn có thể dễ dàng đứng vững trong môi trường mới.
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.
Khám phá ứng dụng mô hình lớn trong ngành tài chính: từ lo âu đến lý trí, vẫn còn khoảng cách về nhân tài cần được giải quyết.
Tiến triển ứng dụng mô hình lớn trong ngành tài chính: Từ lo lắng đến khám phá lý trí
Kể từ khi ChatGPT ra đời, sự quan tâm của ngành tài chính đối với công nghệ trí tuệ nhân tạo đã nhanh chóng gia tăng. Từ những lo ngại và lo lắng ban đầu, đến nay là sự khám phá lý trí, thái độ của các tổ chức tài chính đối với các mô hình lớn đã trải qua vài giai đoạn thay đổi.
Đầu năm, nhiều tổ chức gấp rút theo kịp, lo ngại bị tụt lại so với sự phát triển công nghệ. Đến tháng 4 và tháng 5, họ lần lượt thành lập đội ngũ để tiến hành các công việc liên quan. Trong vài tháng sau đó, họ gặp khó khăn trong việc tìm kiếm phương hướng và triển khai, thái độ trở nên lý trí hơn. Hiện tại, phần lớn các tổ chức đang chú ý đến các trường hợp điển hình trong ngành, chọn các tình huống đã được chứng minh để thực hiện thí điểm.
Cần lưu ý rằng, nhiều tổ chức tài chính đã nâng mô hình lớn lên cấp độ chiến lược. Theo thống kê chưa đầy đủ, trong số các ngân hàng niêm yết trên A-shares, ít nhất có 11 ngân hàng đã rõ ràng đề cập đến việc đang khám phá ứng dụng mô hình lớn trong báo cáo tài chính nửa năm gần đây nhất. Từ những động thái gần đây, họ cũng đang tiến hành suy nghĩ và lập kế hoạch rõ ràng hơn từ cấp chiến lược và thiết kế tổng thể.
Từ sự nhiệt tình cao độ đến sự trở lại lý trí
Vào đầu năm, nhận thức của các tổ chức tài chính về mô hình lớn vẫn còn rất hạn chế. Một số ngân hàng lớn đã tiên phong hành động, ra mắt các ứng dụng liên quan. Trong khi đó, một số tổ chức tài chính hàng đầu bắt đầu thảo luận với các công ty công nghệ về việc xây dựng mô hình lớn.
Sau tháng 5, do bị hạn chế bởi các yếu tố như tài nguyên tính toán và chi phí, sự chú ý của các tổ chức tài chính bắt đầu chuyển từ việc tự xây dựng sang giá trị ứng dụng. Hiện tại, các doanh nghiệp với quy mô khác nhau cũng đã phân hóa thành hai con đường: các tổ chức lớn có xu hướng tự xây dựng mô hình lớn cho doanh nghiệp, trong khi các tổ chức vừa và nhỏ có xu hướng sử dụng API đám mây công cộng hoặc dịch vụ triển khai riêng tư.
Do yêu cầu cao về tính tuân thủ dữ liệu, an toàn và độ tin cậy trong ngành tài chính, tiến triển của các mô hình lớn thực tế chậm hơn so với dự kiến đầu năm. Một số tổ chức đã bắt đầu tìm kiếm giải pháp, bao gồm xây dựng sức mạnh tính toán riêng và triển khai kết hợp.
Về mặt dữ liệu, ngày càng nhiều tổ chức tài chính bắt đầu tăng cường quản trị dữ liệu, xây dựng nền tảng dữ liệu và hệ thống quản trị dữ liệu. Một số ngân hàng cũng giải quyết vấn đề dữ liệu thông qua phương pháp mô hình lớn + MLOps.
Tiếp cận từ cảnh ngoại vi
Trong hơn nửa năm qua, các tổ chức tài chính và nhà cung cấp dịch vụ đã tích cực khám phá các kịch bản ứng dụng của mô hình lớn, bao gồm văn phòng thông minh, phát triển thông minh, tiếp thị thông minh, dịch vụ khách hàng thông minh, nghiên cứu đầu tư thông minh và kiểm soát rủi ro thông minh.
Nhưng trong quá trình thực hiện thực tế, ngành đã hình thành sự đồng thuận: trước hết là nội bộ rồi mới đến bên ngoài. Ở giai đoạn hiện tại, công nghệ mô hình lớn vẫn chưa đủ trưởng thành, và ngành tài chính có yêu cầu rất cao về độ an toàn và độ tin cậy. Do đó, trong ngắn hạn, không nên khuyến nghị sử dụng mô hình lớn trực tiếp đối với khách hàng.
Hiện tại, các kịch bản như trợ lý mã và văn phòng thông minh đã được triển khai tại nhiều tổ chức tài chính. Tuy nhiên, các chuyên gia trong ngành cho rằng, đây vẫn chưa phải là ứng dụng cốt lõi của các tổ chức tài chính, và mô hình lớn vẫn còn một khoảng cách nhất định để đi sâu vào lĩnh vực kinh doanh tài chính.
Trong thiết kế cấp cao, một số tổ chức tài chính đã xây dựng khung hệ thống nhiều lớp dựa trên mô hình lớn, bao gồm lớp hạ tầng, lớp mô hình, lớp dịch vụ và lớp ứng dụng. Những khung này thường sử dụng mô hình lớn như trung tâm, gọi các mô hình truyền thống như kỹ năng, và áp dụng chiến lược đa mô hình để tối ưu hóa hiệu quả.
Khoảng cách nhân tài vẫn còn lớn
Việc ứng dụng mô hình lớn đã bắt đầu gây ra thách thức và biến đổi cho cơ cấu nhân sự trong ngành tài chính. Một số vị trí đang đối mặt với nguy cơ bị thay thế, nhưng đồng thời cũng xuất hiện nhu cầu về nhân tài mới.
Hiện tại, ngành tài chính đang đối mặt với thách thức thiếu hụt nhân tài khi áp dụng khả năng của mô hình lớn vào quy trình kinh doanh cốt lõi. Đặc biệt là trong việc xây dựng mô hình lớn cho ngành hoặc doanh nghiệp, cần một đội ngũ kỹ thuật mô hình lớn chuyên sâu.
Một số tổ chức tài chính và công ty công nghệ đã bắt đầu hành động để nâng cao năng lực nhân viên thông qua các khóa đào tạo, các nhóm dự án hợp tác, v.v. Trong quá trình này, cơ cấu nhân sự của các tổ chức tài chính cũng sẽ trải qua điều chỉnh và biến đổi. Những nhà phát triển biết sử dụng mô hình lớn có thể dễ dàng đứng vững trong môi trường mới.