Вплив штучного інтелекту на фінансову сферу: від початкової тривоги до раціонального застосування

Випуск ChatGPT викликав хвилю тривоги у фінансовій сфері. Як галузь, що вірить у технології, фінансисти бояться залишитися позаду у швидко розвиваючу епоху штучного інтелекту. Ця тривога поширилася в усі куточки, і навіть у храмах можна почути, як фінансові працівники обговорюють технології великих моделей.

Проте, з часом ця тривога поступово вщухла, а думки людей стали більш ясними та раціональними. Ставлення фінансової галузі до великих моделей пройшло кілька етапів: спочатку занепокоєння та тривога, потім активні дії, після чого розумне обмірковування при зустрічі з реальними труднощами, а тепер настав етап вибіркового випробування перевірених сценаріїв.

Варто зазначити, що багато фінансових установ вже почали стратегічно підходити до технології великих моделей. За статистикою, серед компаній, які котируються на A-акціях, щонайменше 11 банків у своїх останніх піврічних звітах чітко зазначили, що досліджують застосування великих моделей. З огляду на нещодавні дії, ці установи проводять більш глибокі роздуми та планування з стратегічної та верхньої точки зору.

Від зростання ентузіазму до раціонального повернення

На початку року, коли ChatGPT тільки з'явився, фінансовий сектор ще дуже обмежено розумів великі моделі, хоча ентузіазм був високим. Декілька великих банків першими розпочали різноманітну маркетингову кампанію. Одночасно технологічні відділи деяких провідних фінансових установ активно вели переговори з великими технологічними компаніями щодо створення великих моделей.

Однак після травня, обмеженість ресурсів обчислювальної потужності та високі витрати змусили багато фінансових установ зосередити увагу на прикладній цінності, а не на простому будівництві моделей. Підприємства різного розміру також почали застосовувати різні стратегії: великі фінансові установи схиляються до впровадження провідних в галузі базових великих моделей і створення власних корпоративних великих моделей, тоді як малі та середні фінансові установи більше розглядають можливість вибіркового впровадження різних послуг великих моделей.

Незважаючи на це, через високі вимоги фінансової галузі до відповідності даних, безпеки та надійності, впровадження великих моделей у цій сфері фактично відбувається повільніше, ніж очікувалося на початку року. Щоб подолати різні перешкоди в процесі впровадження, фінансові установи вживають різноманітні заходи, включаючи створення власних обчислювальних потужностей, гібридне розгортання тощо. Тим часом все більше фінансових установ також починають посилювати роботу з управління даними.

Входження з периферійної сцени

Протягом останніх півроку фінансові установи та постачальники послуг великих моделей активно досліджують різні сценарії застосування, включаючи розумний офіс, інтелектуальну розробку, розумний маркетинг, інтелектуальне обслуговування клієнтів, розумні інвестиційні дослідження, інтелектуальний контроль ризиків тощо. Кожна фінансова установа має багатий спектр ідей щодо великих моделей.

Однак під час фактичного впровадження загальноприйнятою думкою є почати з внутрішніх застосувань, а потім поступово розширюватися на зовнішні. Це пов'язано з тим, що нинішні технології великих моделей ще не є зрілими, а фінансовий сектор є сферою з високим регулюванням та вимогами до безпеки. Тому багато установ обирають почати з таких сценаріїв, як кодові помічники та помічники служби підтримки, які відносно легко реалізувати.

Варто зазначити, що ці вже широко впроваджені сцени насправді ще не є основними застосуваннями фінансових установ. Великі моделі, щоб справді поглибитися в бізнес-аспекти фінансової галузі, потребують певного часу та технологічних проривів.

Водночас, деякі зміни на рівні верхнього дизайну відбуваються. Все більше фінансових установ починають будувати багаторівневі системні рамки на основі великих моделей, використовуючи великі моделі як центральні, одночасно інтегруючи традиційні моделі та застосовуючи стратегію багатьох моделей для оптимізації результатів.

Прогалини в кадрах залишаються величезними

Застосування великих моделей вже почало ставити виклики та змінювати структуру персоналу у фінансовій галузі. Деякі традиційні позиції стикаються з ризиком заміни, проте одночасно це створює нові можливості та попит.

Багато фінансових установ прагнуть підвищити якість обслуговування та ефективність праці своїх співробітників за допомогою великих моделей, а не просто замінити людську працю. Однак серйозною проблемою в цій галузі наразі є брак фахівців, пов'язаних з великими моделями.

Фінансовим установам потрібні фахівці з фінансів та штучного інтелекту, особливо в контексті створення власних галузевих чи корпоративних моделей. Для цього деякі установи вже почали вживати заходів, таких як розробка навчальних курсів, створення спільних проектних груп тощо, для підвищення відповідних навичок співробітників.

З розвитком і застосуванням технологій великих моделей структура персоналу фінансових установ також зазнає змін і трансформацій. Ті, хто вміє майстерно використовувати технології великих моделей, матимуть більше шансів вирізнятися в цьому швидко мінливому середовищі.