Влияние искусственного интеллекта на финансовую сферу: от начального беспокойства к рациональному применению

Появление ChatGPT вызвало волну беспокойства в финансовой сфере. Будучи отраслью, которая верит в технологии, финансовое сообщество опасается, что останется позади в быстро развивающейся эпохе искусственного интеллекта. Это беспокойство распространилось на все уголки, даже в храмах можно услышать, как работники финансовой сферы обсуждают технологии больших моделей.

Однако, с течением времени эта тревога постепенно утихла, а мышление людей стало более ясным и рациональным. Отношение финансовой отрасли к большим моделям прошло несколько этапов: первоначальные опасения и тревога, затем активные действия, после чего последовали рациональные размышления после столкновения с реальными трудностями, а сейчас наступил этап избирательного испытания проверенных сценариев.

Стоит отметить, что многие финансовые учреждения уже начали стратегически относиться к технологиям больших моделей. Согласно статистике, как минимум 11 банков из числа компаний, зарегистрированных на фондовом рынке A, в своих последних полугодовых отчетах явно указали, что исследуют применение больших моделей. Судя по недавним действиям, эти учреждения проводят более глубокое размышление и планирование на стратегическом и верхнем уровне.

От бурного энтузиазма к рациональному возврату

В начале года, когда ChatGPT только появился, понимание больших моделей в финансовом секторе было еще весьма ограниченным, несмотря на высокий интерес. Некоторые крупные банки первыми начали действовать, запуская различные маркетинговые кампании. В то же время, технологические отделы некоторых ведущих финансовых учреждений активно обсуждали вопросы создания больших моделей с крупными технологическими компаниями.

Однако после мая, из-за нехватки вычислительных ресурсов, высоких затрат и других факторов, многие финансовые учреждения начали переключать свое внимание с чистого построения моделей на внимание к их прикладной ценности. Компании разного размера также начали принимать различные стратегии: крупные финансовые учреждения склонны внедрять передовые базовые модели и создавать собственные корпоративные модели, в то время как малые и средние финансовые учреждения чаще рассматривают возможность поэтапного внедрения различных сервисов больших моделей.

Тем не менее, из-за высоких требований финансовой отрасли к соблюдению данных, безопасности и надежности, внедрение больших моделей в этой области на самом деле идет медленнее, чем ожидалось в начале года. Чтобы преодолеть различные препятствия в процессе внедрения, финансовые учреждения принимают множество мер, включая строительство собственных вычислительных мощностей, гибридное развертывание и т.д. В то же время все больше финансовых учреждений начинают усиливать работу по управлению данными.

Вход в сценарий снаружи

В течение последних полутора лет финансовые учреждения и поставщики услуг крупных моделей активно исследуют различные сценарии применения, включая умные офисы, интеллектуальную разработку, умный маркетинг, интеллектуальное обслуживание клиентов, умные инвестиции и исследования, а также интеллектуальный риск-менеджмент. Каждое финансовое учреждение имеет богатые представления о крупных моделях.

Однако при фактическом внедрении общепринятой практикой является сначала начать с внутренних приложений, а затем постепенно расширяться на внешние. Это связано с тем, что текущие технологии больших моделей еще не зрелые, а финансовая отрасль является областью с жестким регулированием и высокими требованиями к безопасности. Поэтому многие организации выбирают начинать с таких относительно легко осуществимых сценариев, как помощники по коду и помощники по обслуживанию клиентов.

Стоит отметить, что эти широко внедренные сценарии на самом деле еще не являются основными приложениями финансовых учреждений. Для того чтобы большие модели действительно проникли в бизнес-уровень финансовой отрасли, потребуется определенное время и технологические прорывы.

В то же время происходят некоторые изменения на уровне верхнего дизайна. Все большее количество финансовых учреждений начинает строить многоуровневые системные структуры на основе больших моделей, используя большие модели в качестве центрального элемента, одновременно интегрируя традиционные модели и применяя многомодельные стратегии для оптимизации результатов.

Пробел в талантах все еще огромен

Применение больших моделей уже начало представлять собой вызов и трансформацию структуры кадров в финансовой отрасли. Некоторые традиционные должности сталкиваются с риском замещения, но в то же время создаются новые возможности и спрос.

Многие финансовые учреждения хотят повысить качество обслуживания сотрудников и рабочую эффективность с помощью больших моделей, а не просто заменить человеческий труд. Однако одной из основных проблем, с которыми сталкивается отрасль в настоящее время, является серьезная нехватка специалистов, связанных с большими моделями.

Финансовым учреждениям нужны специалисты с комплексными знаниями в области финансов и ИИ, особенно в сфере создания собственных отраслевых или корпоративных моделей. В связи с этим некоторые организации уже начали предпринимать действия, такие как разработка учебных курсов и создание совместных проектных групп, чтобы повысить соответствующие навыки внутренних сотрудников.

С развитием и применением технологий больших моделей структура персонала финансовых учреждений также будет подвергаться изменениям и преобразованиям. Таланты, которые смогут уверенно использовать технологии больших моделей, будут более склонны выделяться в этой быстро меняющейся среде.