Ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đối với ngành tài chính: Từ lo âu ban đầu đến ứng dụng hợp lý
Sự xuất hiện của ChatGPT đã gây ra một làn sóng lo lắng trong ngành tài chính. Là một ngành tràn đầy niềm tin vào công nghệ, ngành tài chính lo ngại sẽ bị bỏ lại phía sau trong thời đại trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng. Cảm giác lo âu này đã lan rộng đến mọi ngóc ngách, thậm chí có thể nghe thấy các chuyên gia tài chính thảo luận về công nghệ mô hình lớn ngay cả trong các ngôi đền.
Tuy nhiên, theo thời gian, sự lo lắng này dần nguôi ngoai, và cách nghĩ của mọi người trở nên rõ ràng và lý trí hơn. Ngành tài chính đã trải qua một số giai đoạn trong thái độ đối với mô hình lớn: ban đầu là sự lo ngại và lo lắng, sau đó là những hành động tích cực, tiếp theo là những suy nghĩ lý trí sau khi gặp khó khăn thực tế, và hiện tại đã bước vào giai đoạn thử nghiệm có chọn lọc các tình huống đã được xác minh.
Cần lưu ý rằng nhiều tổ chức tài chính đã bắt đầu coi trọng công nghệ mô hình lớn từ góc độ chiến lược. Theo thống kê, trong số các công ty niêm yết A-share, ít nhất có 11 ngân hàng đã rõ ràng đề cập đến việc đang khám phá ứng dụng mô hình lớn trong báo cáo nửa năm gần nhất. Từ những động thái gần đây, các tổ chức này đang tiến hành suy nghĩ và lập kế hoạch sâu hơn từ góc độ chiến lược và thiết kế cấp cao.
Từ nhiệt huyết cao đến sự trở về lý trí
Vào đầu năm, khi ChatGPT mới ra mắt, hiểu biết của giới tài chính về mô hình lớn còn rất hạn chế, mặc dù sự nhiệt tình rất cao. Một số ngân hàng lớn đã hành động trước tiên, bắt đầu tiến hành nhiều hoạt động tiếp thị. Đồng thời, các bộ phận công nghệ của một số tổ chức tài chính hàng đầu đã tích cực thương thảo với các công ty công nghệ lớn về việc xây dựng mô hình lớn.
Tuy nhiên, sau tháng 5, do hạn chế về nguồn lực tính toán và chi phí cao, nhiều tổ chức tài chính bắt đầu chuyển sự chú ý từ việc xây dựng mô hình đơn thuần sang việc chú trọng vào giá trị ứng dụng. Các doanh nghiệp với quy mô khác nhau cũng bắt đầu áp dụng các chiến lược khác nhau: Các tổ chức tài chính lớn có xu hướng đưa vào những mô hình lớn hàng đầu trong ngành và tự xây dựng mô hình lớn doanh nghiệp, trong khi các tổ chức tài chính nhỏ và vừa lại xem xét nhiều hơn việc đưa vào các dịch vụ mô hình lớn theo nhu cầu.
Mặc dù vậy, do yêu cầu cao về tính tuân thủ, an toàn và độ tin cậy của dữ liệu trong ngành tài chính, sự phát triển của mô hình lớn trong lĩnh vực này thực tế chậm hơn so với kỳ vọng vào đầu năm. Để giải quyết các rào cản trong quá trình triển khai, các tổ chức tài chính đang áp dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm xây dựng năng lực tính toán riêng, triển khai hỗn hợp, v.v. Đồng thời, ngày càng nhiều tổ chức tài chính cũng bắt đầu tăng cường công tác quản trị dữ liệu.
Bắt đầu từ bối cảnh bên ngoài
Trong hơn nửa năm qua, các tổ chức tài chính và nhà cung cấp dịch vụ mô hình lớn đã tích cực khám phá nhiều kịch bản ứng dụng khác nhau, bao gồm văn phòng thông minh, phát triển thông minh, tiếp thị thông minh, dịch vụ khách hàng thông minh, nghiên cứu và đầu tư thông minh, quản lý rủi ro thông minh, v.v. Mỗi tổ chức tài chính đều có những ý tưởng phong phú về mô hình lớn.
Tuy nhiên, khi thực hiện thực tế, sự đồng thuận chung là bắt đầu từ các ứng dụng nội bộ trước, sau đó dần dần mở rộng ra bên ngoài. Nguyên nhân là do công nghệ mô hình lớn hiện tại vẫn chưa trưởng thành, trong khi ngành tài chính lại là một lĩnh vực có quy định nghiêm ngặt và yêu cầu an toàn cao. Do đó, nhiều tổ chức chọn bắt đầu từ các tình huống tương đối dễ thực hiện như trợ lý mã và trợ lý dịch vụ khách hàng.
Cần lưu ý rằng những tình huống đã được triển khai rộng rãi này thực ra vẫn chưa phải là ứng dụng cốt lõi của các tổ chức tài chính. Mô hình lớn cần một khoảng thời gian và sự đột phá công nghệ nhất định để thực sự đi sâu vào lĩnh vực kinh doanh của ngành tài chính.
Trong khi đó, một số cải cách ở cấp thiết kế hàng đầu đang được tiến hành. Ngày càng nhiều tổ chức tài chính bắt đầu xây dựng khung hệ thống đa tầng dựa trên mô hình lớn, coi mô hình lớn là trung tâm, đồng thời tích hợp các mô hình truyền thống, áp dụng chiến lược đa mô hình để tối ưu hóa hiệu quả.
Khoảng cách nhân tài vẫn còn rất lớn
Việc ứng dụng các mô hình lớn đã bắt đầu gây ra thách thức và biến đổi cấu trúc nhân sự trong ngành tài chính. Một số vị trí truyền thống đang đối mặt với nguy cơ bị thay thế, nhưng đồng thời cũng tạo ra những cơ hội và nhu cầu mới.
Nhiều tổ chức tài chính mong muốn nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu suất làm việc của nhân viên thông qua mô hình lớn, thay vì chỉ đơn giản là thay thế nhân lực. Tuy nhiên, một thách thức chính mà ngành đang phải đối mặt hiện nay là sự thiếu hụt nghiêm trọng nhân tài liên quan đến mô hình lớn.
Các tổ chức tài chính cần những nhân tài đa năng, hiểu biết về cả tài chính lẫn AI, đặc biệt là trong việc xây dựng mô hình lớn cho ngành hoặc doanh nghiệp. Để làm điều này, một số tổ chức đã bắt đầu hành động, chẳng hạn như thiết kế các khóa đào tạo, thành lập các nhóm dự án liên ngành, v.v., nhằm nâng cao năng lực của nhân viên nội bộ.
Với sự phát triển và ứng dụng không ngừng của công nghệ mô hình lớn, cơ cấu nhân sự của các tổ chức tài chính cũng sẽ trải qua điều chỉnh và biến đổi. Những nhân tài có khả năng sử dụng thành thạo công nghệ mô hình lớn sẽ có nhiều khả năng nổi bật trong môi trường thay đổi nhanh chóng này.
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.
14 thích
Phần thưởng
14
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoAdventurer
· 07-31 16:26
Cười chết, giờ đến lượt ngân hàng hoảng loạn rồi. Nhìn tôi All in chơi đùa với mọi người.
Xem bản gốcTrả lời0
UncleWhale
· 07-31 02:02
Có thể kiếm tiền là được
Xem bản gốcTrả lời0
MentalWealthHarvester
· 07-31 02:00
Lại là dùng ai như cứu cánh phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
OnchainDetective
· 07-31 01:55
Gấp gì chứ, chỉ là câu chuyện thổi phồng mà thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
AltcoinAnalyst
· 07-31 01:44
Từ dữ liệu cho thấy đường phản ứng đợt này giống hệt với phản ứng của giới tài chính trong giai đoạn đầu của thị trường tăng Bitcoin năm 2013.
Ngành tài chính ôm trọn mô hình AI lớn: từ lo lắng ban đầu đến ứng dụng hợp lý
Ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đối với ngành tài chính: Từ lo âu ban đầu đến ứng dụng hợp lý
Sự xuất hiện của ChatGPT đã gây ra một làn sóng lo lắng trong ngành tài chính. Là một ngành tràn đầy niềm tin vào công nghệ, ngành tài chính lo ngại sẽ bị bỏ lại phía sau trong thời đại trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng. Cảm giác lo âu này đã lan rộng đến mọi ngóc ngách, thậm chí có thể nghe thấy các chuyên gia tài chính thảo luận về công nghệ mô hình lớn ngay cả trong các ngôi đền.
Tuy nhiên, theo thời gian, sự lo lắng này dần nguôi ngoai, và cách nghĩ của mọi người trở nên rõ ràng và lý trí hơn. Ngành tài chính đã trải qua một số giai đoạn trong thái độ đối với mô hình lớn: ban đầu là sự lo ngại và lo lắng, sau đó là những hành động tích cực, tiếp theo là những suy nghĩ lý trí sau khi gặp khó khăn thực tế, và hiện tại đã bước vào giai đoạn thử nghiệm có chọn lọc các tình huống đã được xác minh.
Cần lưu ý rằng nhiều tổ chức tài chính đã bắt đầu coi trọng công nghệ mô hình lớn từ góc độ chiến lược. Theo thống kê, trong số các công ty niêm yết A-share, ít nhất có 11 ngân hàng đã rõ ràng đề cập đến việc đang khám phá ứng dụng mô hình lớn trong báo cáo nửa năm gần nhất. Từ những động thái gần đây, các tổ chức này đang tiến hành suy nghĩ và lập kế hoạch sâu hơn từ góc độ chiến lược và thiết kế cấp cao.
Từ nhiệt huyết cao đến sự trở về lý trí
Vào đầu năm, khi ChatGPT mới ra mắt, hiểu biết của giới tài chính về mô hình lớn còn rất hạn chế, mặc dù sự nhiệt tình rất cao. Một số ngân hàng lớn đã hành động trước tiên, bắt đầu tiến hành nhiều hoạt động tiếp thị. Đồng thời, các bộ phận công nghệ của một số tổ chức tài chính hàng đầu đã tích cực thương thảo với các công ty công nghệ lớn về việc xây dựng mô hình lớn.
Tuy nhiên, sau tháng 5, do hạn chế về nguồn lực tính toán và chi phí cao, nhiều tổ chức tài chính bắt đầu chuyển sự chú ý từ việc xây dựng mô hình đơn thuần sang việc chú trọng vào giá trị ứng dụng. Các doanh nghiệp với quy mô khác nhau cũng bắt đầu áp dụng các chiến lược khác nhau: Các tổ chức tài chính lớn có xu hướng đưa vào những mô hình lớn hàng đầu trong ngành và tự xây dựng mô hình lớn doanh nghiệp, trong khi các tổ chức tài chính nhỏ và vừa lại xem xét nhiều hơn việc đưa vào các dịch vụ mô hình lớn theo nhu cầu.
Mặc dù vậy, do yêu cầu cao về tính tuân thủ, an toàn và độ tin cậy của dữ liệu trong ngành tài chính, sự phát triển của mô hình lớn trong lĩnh vực này thực tế chậm hơn so với kỳ vọng vào đầu năm. Để giải quyết các rào cản trong quá trình triển khai, các tổ chức tài chính đang áp dụng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm xây dựng năng lực tính toán riêng, triển khai hỗn hợp, v.v. Đồng thời, ngày càng nhiều tổ chức tài chính cũng bắt đầu tăng cường công tác quản trị dữ liệu.
Bắt đầu từ bối cảnh bên ngoài
Trong hơn nửa năm qua, các tổ chức tài chính và nhà cung cấp dịch vụ mô hình lớn đã tích cực khám phá nhiều kịch bản ứng dụng khác nhau, bao gồm văn phòng thông minh, phát triển thông minh, tiếp thị thông minh, dịch vụ khách hàng thông minh, nghiên cứu và đầu tư thông minh, quản lý rủi ro thông minh, v.v. Mỗi tổ chức tài chính đều có những ý tưởng phong phú về mô hình lớn.
Tuy nhiên, khi thực hiện thực tế, sự đồng thuận chung là bắt đầu từ các ứng dụng nội bộ trước, sau đó dần dần mở rộng ra bên ngoài. Nguyên nhân là do công nghệ mô hình lớn hiện tại vẫn chưa trưởng thành, trong khi ngành tài chính lại là một lĩnh vực có quy định nghiêm ngặt và yêu cầu an toàn cao. Do đó, nhiều tổ chức chọn bắt đầu từ các tình huống tương đối dễ thực hiện như trợ lý mã và trợ lý dịch vụ khách hàng.
Cần lưu ý rằng những tình huống đã được triển khai rộng rãi này thực ra vẫn chưa phải là ứng dụng cốt lõi của các tổ chức tài chính. Mô hình lớn cần một khoảng thời gian và sự đột phá công nghệ nhất định để thực sự đi sâu vào lĩnh vực kinh doanh của ngành tài chính.
Trong khi đó, một số cải cách ở cấp thiết kế hàng đầu đang được tiến hành. Ngày càng nhiều tổ chức tài chính bắt đầu xây dựng khung hệ thống đa tầng dựa trên mô hình lớn, coi mô hình lớn là trung tâm, đồng thời tích hợp các mô hình truyền thống, áp dụng chiến lược đa mô hình để tối ưu hóa hiệu quả.
Khoảng cách nhân tài vẫn còn rất lớn
Việc ứng dụng các mô hình lớn đã bắt đầu gây ra thách thức và biến đổi cấu trúc nhân sự trong ngành tài chính. Một số vị trí truyền thống đang đối mặt với nguy cơ bị thay thế, nhưng đồng thời cũng tạo ra những cơ hội và nhu cầu mới.
Nhiều tổ chức tài chính mong muốn nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu suất làm việc của nhân viên thông qua mô hình lớn, thay vì chỉ đơn giản là thay thế nhân lực. Tuy nhiên, một thách thức chính mà ngành đang phải đối mặt hiện nay là sự thiếu hụt nghiêm trọng nhân tài liên quan đến mô hình lớn.
Các tổ chức tài chính cần những nhân tài đa năng, hiểu biết về cả tài chính lẫn AI, đặc biệt là trong việc xây dựng mô hình lớn cho ngành hoặc doanh nghiệp. Để làm điều này, một số tổ chức đã bắt đầu hành động, chẳng hạn như thiết kế các khóa đào tạo, thành lập các nhóm dự án liên ngành, v.v., nhằm nâng cao năng lực của nhân viên nội bộ.
Với sự phát triển và ứng dụng không ngừng của công nghệ mô hình lớn, cơ cấu nhân sự của các tổ chức tài chính cũng sẽ trải qua điều chỉnh và biến đổi. Những nhân tài có khả năng sử dụng thành thạo công nghệ mô hình lớn sẽ có nhiều khả năng nổi bật trong môi trường thay đổi nhanh chóng này.