منذ ولادة ChatGPT ، أصبح روبوت حوار الذكاء الاصطناعي هذا أحد أهم الموضوعات في العالم. إذا ناقشنا حالة تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال المالي من منظور ChatGPT ، فمن الناحية الموضوعية ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بدرجة أعلى من التطبيق في العمليات التنظيمية ، وقدرات الخدمة ، وإدارة المخاطر. لا يكفي لتلبية الاحتياجات المالية الأخرى. أشار المقال إلى أنه على الرغم من أن ChatGPT قد سلطت الضوء على قدرات تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، إلا أنها لا تزال تواجه العديد من التحديات للصناعة المالية ، مما يجعلها غير قادرة على إحداث تغييرات كبيرة في الصناعة المالية لفترة طويلة.
جذب ChatGPT ، وهو روبوت حوار طوره OpenAI ، وهو مختبر أمريكي لأبحاث الذكاء الاصطناعي ، اهتمامًا واسع النطاق من جميع مناحي الحياة في الداخل والخارج ، وأطلق جولة من طفرة الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه ، أصبح التحول الرقمي للصناعة المالية هو الاتجاه العام لجميع البلدان ، وهو أيضًا اتجاه إصلاح مهم تروج له السلطات التنظيمية في بلدي. لذلك ، بدءًا من ChatGPT والتحليل المتعمق لحالة وفرص وتحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال المالي ، سيساعد على تحقيق التطوير عالي الجودة للعلوم والتكنولوجيا في التمويل بشكل أكثر دقة.
من منظور كلي ، يُعتبر الذكاء الاصطناعي القوة الدافعة الأساسية للاقتصاد الرقمي ، سواء كان التصميم عالي المستوى "للخطة الخمسية الرابعة عشرة" وخطة تطوير الاقتصاد الرقمي ، أو الإصدار الجديد من الخطة المالية. خطة تطوير التكنولوجيا وإرشادات التحول الرقمي في القطاع المالي. الصناعات الرئيسية والقواعد الرقمية. أدى التطور السريع للاقتصاد الرقمي إلى خلق بيئة اقتصادية وتكنولوجية جيدة للذكاء الاصطناعي ؛ وفي الوقت نفسه ، وفر الذكاء الاصطناعي ، باعتباره بنية تحتية رئيسية جديدة ، زخمًا جديدًا لتنمية الاقتصاد الرقمي في بلدي. بشكل عام ، توفر البنية التحتية الحديثة والمفتوحة والمشتركة وعمليات الأدوات المركزة والمنفذة وسيناريوهات التطبيق المتنوعة والواسعة بيئة تطبيق جيدة ومساحة سوقية للتطوير النشط للذكاء الاصطناعي. **
من منظور اتجاهات التطور التكنولوجي ، فإن نموذج ما قبل التدريب واسع النطاق هو بلا شك نقطة التركيز والنقطة الساخنة للتطور الحالي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. في العامين الماضيين ، كان هناك انفجار كبير و "أسلحة سباق". بشكل عام ، يُظهر النموذج الكبير اتجاه التطوير للوسائل المتعددة والتقنيات المتعددة والقدرات المتعددة والتطبيقات المتعددة. وقد أظهر تأثيرات تطبيق جيدة في بيئة المختبر المثالية والبيئة الحقيقية للصناعات الرأسية. في المستقبل ، كبيرة وسيتم تشكيل نماذج صغيرة نظام ذكي يتطور بشكل تعاوني بين السحابة والحافة.
في الوقت نفسه ، أحدث الذكاء الاصطناعي أيضًا تأثيرًا وتحديات هائلة للمعايير الأخلاقية والحوكمة الاجتماعية القائمة. لذلك ، أصبحت كيفية تحقيق الحوكمة الفعالة للذكاء الاصطناعي محط اهتمام جميع مناحي الحياة في الداخل والخارج في السنوات الأخيرة. يمكن ملاحظة أن حوكمة الذكاء الاصطناعي في الداخل والخارج قد حققت تقدمًا كبيرًا ، ودخلت مرحلة وضع القواعد واللوائح وتنفيذها من المستوى المفاهيمي ، وأصبح تطوير الذكاء الاصطناعي الموثوق به هو المحتوى الأساسي.
تجدر الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي أصبح أهم "محفز" للابتكار التكنولوجي ، وتعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المرتبطة بـ ChatGPT بمثابة "اللؤلؤة" في تاج الذكاء الاصطناعي. لقد رأينا أن تاريخ تطوير الذكاء الاصطناعي هو في الواقع تاريخ من التحسين المستمر لأبعاد النموذج ، من قواعد كتابة الخبراء البشريين ، إلى الآلات التي تكتب عددًا صغيرًا من القواعد ، إلى الآلات التي تكتب عددًا كبيرًا من القواعد ، وأخيراً لنقل التعلم نماذج كبيرة. في هذه العملية ، يستخدم ChatGPT أساليب التعلم النصي لتوسيع المجال. يحتوي GPT-3 على 500 مليار كلمة و 175 مليار معلمة. أخيرًا ، بدعم من المعلومات الهائلة ، حصل على تحسين شامل في الوظائف ، ولكن هناك أيضًا مشاكل في محتوى وبيانات موثوقة. تحديات السلامة وتكاليف الهبوط المرتفعة.
*** 02 *** ** من منظور الطلب المالي لمعرفة فرص تطبيق الذكاء الاصطناعي **
مع التقدم المتعمق للاقتصاد الرقمي وبناء مجتمع رقمي ، تم إنشاء كمية كبيرة من البيانات ، مما يوفر "تربة" واسعة لنمذجة الذكاء الاصطناعي وتدريبه وتطبيقه. على وجه الخصوص ، يوفر تراكم البيانات واسعة النطاق وعالية الجودة في المجال المالي ، فضلاً عن سيناريوهات التطبيقات متعددة الأبعاد والمتنوعة ، فرصة جيدة للتطوير النشط لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال الدمج المتعمق للذكاء الاصطناعي وخدمة العملاء المالية ، وابتكار المنتجات ، وإدارة العمليات ، ومنع المخاطر والتحكم فيها وسيناريوهات الأعمال الأخرى ، سيتم إعادة تشكيل العملية الكاملة للخدمات المالية وتمكينها بذكاء ، وابتكار المنتجات المالية ، وإعادة هندسة العمليات ، سيتم تعزيز تكامل القنوات والخدمات.تطوير وتوسيع نطاق وعمق الخدمات المالية ، لتصبح مصدرًا مهمًا وقوة دافعة للتحول الرقمي المالي.
في التحليل النهائي ، تكمن قيمة تطبيق ** الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات الموجودة في المجال المالي ، والتي تحتاج إلى تحليل من منظور الاحتياجات المالية. على وجه التحديد ، من منظور المستويات المتوسطة والصغرى للصناعة المالية ، فإن الصعوبات التي تواجهها هي قضايا استراتيجية. ** في مواجهة الوضع الاقتصادي والمالي الذي يزداد تعقيدًا ، أصبحت صياغة استراتيجيات للمؤسسات المالية ذات أهمية خاصة. وهذا ليس مجرد "مشروع رفيع المستوى" للمؤسسة ، ولكنه يتطلب أيضًا توليفة فعالة من الرؤية والمنطق و الخبرة ، وكذلك الإدارة الديناميكية الفعالة في الوقت المناسب. إن تطبيق الذكاء الاصطناعي في صياغة الإستراتيجية هو الإدراك والاستدلال واتخاذ القرار ، فمن الممكن بطبيعة الحال أن تتحد مع صياغة إستراتيجية شاملة أو خاصة للمؤسسات المالية وأداء تحسين عشوائي ديناميكي.
** الثانية مشكلة هيكلية. ** على الرغم من استمرار القوة الشاملة للصناعة المالية في بلدي في الازدياد ، لا يزال هناك العديد من التناقضات الهيكلية للتنمية غير المتوازنة وغير الكافية ، والتي تطرح أيضًا متطلبات الذكاء الاصطناعي "لتعويض النواقص". على سبيل المثال ، ما إذا كان تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال إدارة الثروات يمكن أن يؤدي إلى تغييرات في اختلال التوازن في هيكل أصول الأسرة وتخطيط الأصول المالية سيؤثر بشكل مباشر على الهدف الرئيسي للتمويل للمساعدة في الرخاء المشترك.
** الثالث موضوع عوامل الإنتاج. ** تحتاج التنمية المستدامة والتحول الرقمي للمؤسسات المالية إلى مراعاة الاقتصاد والنطاق والكفاءة لمدخلات العوامل ، التي يتمثل جوهرها في البيانات والأشخاص. فمن ناحية ، أصبحت البيانات عاملاً هامًا في الإنتاج وموردًا استراتيجيًا وطنيًا أساسيًا. كيف يمكن للصناعة المالية تحسين أنشطة دورة الحياة الكاملة "الحصول على البيانات وتخزينها وحسابها وإدارتها واستخدامها" وتعزيز تحويل عناصر البيانات إلى أصول بيانات يمثل تحديًا ملحًا في الوقت الحالي ، والجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة سوف تحفز المزيد من الحيوية. من ناحية أخرى ، تعد مواهب التكنولوجيا المالية أيضًا موردًا نادرًا.
يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي "مساعدًا ذكيًا" لتعزيز قدرات الموظفين ، أو يمكن أن يكمل قدرات الفريق من خلال بناء "البشر الرقميين".
** الرابع هو موضوع التنظيم والتشغيل. ** لا يمكن فصل التحول الرقمي للصناعة المالية عن ضمان الهيكل التنظيمي والقدرات التشغيلية. في هذه العملية ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بالكامل لإنشاء نموذج تشغيل آلي وذكي ، وتحسين عمليات التشغيل باستمرار ، وابتكار نماذج تشغيل ، وتحسين جودة الخدمة التشغيلية ، وتقليل تكاليف التشغيل ، وبالتالي دعم الخدمات المالية الشاملة والذكية.
** الخامس موضوع سعة الخدمة. ** تنعكس القدرات الخدمية للمؤسسات المالية في المنتجات المتنوعة ، وقدرات تحليل السوق الكافية ، وقدرات التسويق والقنوات ، وصيانة العملاء وقدرات خدمة القيمة المضافة ، إلخ. خاصة فيما يتعلق بتصميم المنتج الذكي المخصص ، والتسويق الدقيق لخدمات الصور المجسمة للعملاء ، واتساق التجربة عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت ، تم إجراء استكشافات مثمرة.
** سادساً: موضوع إدارة المخاطر. ** في الوقت الحالي ، تعد المخاطر الكلية والجزئية التي تواجهها الصناعة المالية أكثر تعقيدًا. إذا كان من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال ، فيمكن إنشاء نموذج ذكي للتحكم في المخاطر على أساس دمج وتحليل البيانات الضخمة ، والتي ستصبح طريقة فعالة لتحديد ورصد ومراقبة المخاطر. من ناحية ، فإنه يبني آراء العملاء والأعمال والمخاطر لتعكس الصورة الكلية للمخاطر بشكل ديناميكي وشامل ؛ ومن ناحية أخرى ، فإنه يحسن التقييم الذكي لمخاطر الائتمان ويحقق تحويل التحكم في المخاطر إلى التحكم العددي والتحكم الذكي.
** السابع موضوع فاعلية الخدمة. ** ما إذا كان تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية فعالاً ، أحدهما من منظور المؤسسات المالية نفسها ، والآخر من منظور الكيانات الخدمية. من ناحية ، خلال التطور السريع للصناعة المالية في السنوات الأخيرة ، كان لتكنولوجيا المعلومات تأثير عميق للغاية على تحسين وتحويل إجمالي إنتاجية عوامل الصناعة المالية. أحد مظاهر قيمة استخدام الذكاء الاصطناعي هو ما إذا كان بإمكانه زيادة تحسين الكفاءة التشغيلية للمؤسسات المالية وتحسين المؤشرات المالية. من ناحية أخرى ، لا يزال لدى الصناعة المالية العديد من المسؤوليات في المساعدة على الازدهار الشامل والأخضر والتكنولوجيا والازدهار المشترك.كما يجب النظر في قيمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين وظائفها.
الثامن هو موضوع التعاون البيئي. ** من الخدمات المصرفية المفتوحة إلى التمويل المفتوح أصبح الاتجاه السائد للابتكار العالمي ، وتحتاج المؤسسات المالية إلى مشاركة البيانات والخوارزميات والمعاملات والعمليات ووظائف الأعمال الأخرى مع النظام البيئي للأعمال لتزويد عملاء النظام البيئي والموظفين والمطورين الخارجيين والشؤون المالية المؤسسات تقدم شركات التكنولوجيا والموردون والشركاء الآخرون خدمات لإنشاء نظام بيئي مالي رقمي يتميز بـ "الذكاء والانفتاح والمشاركة والرشاقة والتكامل". بمباركة الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة ، قد يساعد ذلك في تحسين البيئة الخارجية للمؤسسات المالية.
من الناحية الموضوعية ، يستخدم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في العمليات التنظيمية ، وقدرات الخدمة ، وإدارة المخاطر ، وبسبب العوامل التقنية والمؤسسية ، فإنه لا يزال غير كافٍ في تلبية الاحتياجات المالية الأخرى.
! () مع رمز البريد الإلكتروني (تجاري غير تابع للمؤسسة) .jpg ")
*** 03 *** ** تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية **
** يسلط ** ChatGPT **** الضوء على قدرات تطبيق الذكاء الاصطناعي ، ولكن بالنسبة للقطاع المالي ، لا يزال يواجه العديد من التحديات ، مما يجعل من المستحيل إحداث تغييرات كبيرة في الصناعة المالية لفترة طويلة. **
** الأول هو حوكمة البيانات. ** نقطة البداية للتحول الرقمي للصناعة المالية هي القيام بعمل جيد في إدارة البيانات. من الضروري تحسين نظام إدارة البيانات بالفعل ، وتعزيز قدرات إدارة البيانات ، وتعزيز مراقبة جودة البيانات ، وتحسين قدرات تطبيق البيانات. لا يمكن فصل تطبيق الذكاء الاصطناعي أيضًا عن البيانات الضخمة عالية الجودة ، ولكن إدارة البيانات للمؤسسات المالية بشكل عام في مهدها ، والبيانات منخفضة الجودة وجزر البيانات والبيانات المتناثرة شائعة ، ومن الصعب توفير ما يكفي دعم عنصر البيانات للذكاء الاصطناعي.
** والثاني هو توحيد المشهد. ** على الرغم من أن التطبيق المالي للذكاء الاصطناعي يجسد خصائص التخصيص و "آلاف الأشخاص وآلاف الوجوه" ، على المدى الطويل ، في عملية تكامل المال والتكنولوجيا ، فإن الحيوية الحقيقية هي المعيارية والعامة الغرض مشهد ابتكار التكنولوجيا المالية ، في حين أن التعاون المتميز الذي لا يعتمد على نموذج الاستعانة بمصادر خارجية التقليدية هو أيضًا أحد قيود التطبيقات المالية الحالية للذكاء الاصطناعي.
** الثالث هو ارتفاع عتبة التكلفة للتكنولوجيا والحلول. ** التطبيقات التقنية وإعدادات حلول الذكاء الاصطناعي في الأنشطة المالية عادة ما يكون لها تكاليف نشر عالية ، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة الحجم. وفقًا لتقديرات البحث التي أجرتها شركة Guosheng Securities ، تبلغ تكلفة تدريب GPT-3 حوالي 1.4 مليون دولار أمريكي ، وبالنسبة لبعض LLM (نموذج اللغة الكبيرة) الأكبر ، تتراوح تكلفة التدريب بين 2 مليون دولار أمريكي و 12 مليون دولار أمريكي.
** الرابعة هي الشفافية وعدم قابلية التفسير. ** يشير ما يسمى بقابلية التفسير إلى الحاجة إلى الحصول على معلومات كافية ومفهومة في عملية الإدراك أو اتخاذ القرار لإجراء ما ، وذلك للمساعدة في اتخاذ القرار. في التعلم الآلي ، عادة ما تكون هناك مساحة غير مرئية تسمى "الصندوق الأسود" بين بيانات الإدخال وإجابة الإخراج. فقط من خلال تطوير تطبيقات مالية قابلة للتفسير وموثوقة للذكاء الاصطناعي يمكن أن يثق بها المستخدم ، ويمكن تحقيق إمكانية تدقيق النموذج والحد من المخاطر.
** الخامس التنسيق الداخلي داخل المنظمة. ** فيما يتعلق بتطبيق المؤسسات المالية للذكاء الاصطناعي وغيره من التقنيات المتطورة ، فمن الصعب عادة تشكيل آلية فعالة "للتوافق التحفيزي" لتشجيع أصحاب المصلحة الداخليين على التوصل إلى توافق في الآراء يعكس قيمة الابتكار التكنولوجي بأقصى قدر من الكفاءة. في هذا الصدد ، تعد كيفية تحسين نموذج التنظيم والتنسيق من خلال تصميم القواعد مع تحسين تكرار الحل التقني نفسه أيضًا تحديًا لا مفر منه للذكاء الاصطناعي.
** السادس هو تقاسم المسؤولية. ** يتسم تصميم المنتجات والعمليات التجارية للمؤسسات المالية بخصائص معينة ، وهناك أيضًا مخاطر معقدة متنوعة. لذلك ، بناءً على منطق التحكم في المخاطر وحماية المستهلك المالي ، يحتاج أي نشاط مالي إلى آلية واضحة لتقاسم المسؤولية. بعد إدخال الذكاء الاصطناعي ، قد يتسبب توازن الحقوق والمسؤوليات في العملية التجارية الأصلية للمؤسسات المالية في بعض الالتباسات الجديدة ، والتي تحتاج بشكل عاجل إلى مزيد من الاستكشاف من جوانب القواعد المؤسسية وممارسات الأعمال والتكنولوجيا والأعمال ، و العلاقة بين النماذج والناس.
** السابع الامتثال والأخلاق. ** مع التطور السريع للتكنولوجيا المالية ، فإن الإشراف من مختلف البلدان يتقدم مع الزمن.في مواجهة التطور الديناميكي للمبادئ والنماذج التنظيمية ، يتمتع التطبيق المالي للذكاء الاصطناعي بضغوط امتثال أكثر بروزًا. في الوقت نفسه ، أدت التحديات الأخلاقية للتكنولوجيا المالية ، مثل التمييز في الخوارزمية ، وقتل البيانات الضخمة ، وتسريب المعلومات إلى "الظلال" لتطبيق الذكاء الاصطناعي. ولا يزال من الضروري استكشاف كيفية استخدام الابتكار التكنولوجي "المسؤول" لخلق خدمات مالية "دافئة".
باختصار ، لقد بدأت احتمالية التحول الرقمي الذي يحركه الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية ، لكنها لم تكن سلسة ، ولا تزال هناك العديد من التحديات الرئيسية التي تحتاج بشكل عاجل إلى التحسين الذاتي و "الاختراق" المستمر.
شاهد النسخة الأصلية
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.
شاهد تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال المالي من ChatGPT
المؤلف: يانغ تاو ، نائب مدير المختبر الوطني للتمويل والتنمية
! [] (https://img-cdn.gateio.im/social/moments-40baef27dd-beaae595be-dd1a6f-62a40f "Yang Tao.jpg")
ملخص
منذ ولادة ChatGPT ، أصبح روبوت حوار الذكاء الاصطناعي هذا أحد أهم الموضوعات في العالم. إذا ناقشنا حالة تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال المالي من منظور ChatGPT ، فمن الناحية الموضوعية ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بدرجة أعلى من التطبيق في العمليات التنظيمية ، وقدرات الخدمة ، وإدارة المخاطر. لا يكفي لتلبية الاحتياجات المالية الأخرى. أشار المقال إلى أنه على الرغم من أن ChatGPT قد سلطت الضوء على قدرات تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، إلا أنها لا تزال تواجه العديد من التحديات للصناعة المالية ، مما يجعلها غير قادرة على إحداث تغييرات كبيرة في الصناعة المالية لفترة طويلة.
جذب ChatGPT ، وهو روبوت حوار طوره OpenAI ، وهو مختبر أمريكي لأبحاث الذكاء الاصطناعي ، اهتمامًا واسع النطاق من جميع مناحي الحياة في الداخل والخارج ، وأطلق جولة من طفرة الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه ، أصبح التحول الرقمي للصناعة المالية هو الاتجاه العام لجميع البلدان ، وهو أيضًا اتجاه إصلاح مهم تروج له السلطات التنظيمية في بلدي. لذلك ، بدءًا من ChatGPT والتحليل المتعمق لحالة وفرص وتحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال المالي ، سيساعد على تحقيق التطوير عالي الجودة للعلوم والتكنولوجيا في التمويل بشكل أكثر دقة.
*** 01 *** ** الوضع الراهن لتطوير الذكاء الاصطناعي وحالة ChatGPT **
من منظور كلي ، يُعتبر الذكاء الاصطناعي القوة الدافعة الأساسية للاقتصاد الرقمي ، سواء كان التصميم عالي المستوى "للخطة الخمسية الرابعة عشرة" وخطة تطوير الاقتصاد الرقمي ، أو الإصدار الجديد من الخطة المالية. خطة تطوير التكنولوجيا وإرشادات التحول الرقمي في القطاع المالي. الصناعات الرئيسية والقواعد الرقمية. أدى التطور السريع للاقتصاد الرقمي إلى خلق بيئة اقتصادية وتكنولوجية جيدة للذكاء الاصطناعي ؛ وفي الوقت نفسه ، وفر الذكاء الاصطناعي ، باعتباره بنية تحتية رئيسية جديدة ، زخمًا جديدًا لتنمية الاقتصاد الرقمي في بلدي. بشكل عام ، توفر البنية التحتية الحديثة والمفتوحة والمشتركة وعمليات الأدوات المركزة والمنفذة وسيناريوهات التطبيق المتنوعة والواسعة بيئة تطبيق جيدة ومساحة سوقية للتطوير النشط للذكاء الاصطناعي. **
من منظور اتجاهات التطور التكنولوجي ، فإن نموذج ما قبل التدريب واسع النطاق هو بلا شك نقطة التركيز والنقطة الساخنة للتطور الحالي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. في العامين الماضيين ، كان هناك انفجار كبير و "أسلحة سباق". بشكل عام ، يُظهر النموذج الكبير اتجاه التطوير للوسائل المتعددة والتقنيات المتعددة والقدرات المتعددة والتطبيقات المتعددة. وقد أظهر تأثيرات تطبيق جيدة في بيئة المختبر المثالية والبيئة الحقيقية للصناعات الرأسية. في المستقبل ، كبيرة وسيتم تشكيل نماذج صغيرة نظام ذكي يتطور بشكل تعاوني بين السحابة والحافة.
في الوقت نفسه ، أحدث الذكاء الاصطناعي أيضًا تأثيرًا وتحديات هائلة للمعايير الأخلاقية والحوكمة الاجتماعية القائمة. لذلك ، أصبحت كيفية تحقيق الحوكمة الفعالة للذكاء الاصطناعي محط اهتمام جميع مناحي الحياة في الداخل والخارج في السنوات الأخيرة. يمكن ملاحظة أن حوكمة الذكاء الاصطناعي في الداخل والخارج قد حققت تقدمًا كبيرًا ، ودخلت مرحلة وضع القواعد واللوائح وتنفيذها من المستوى المفاهيمي ، وأصبح تطوير الذكاء الاصطناعي الموثوق به هو المحتوى الأساسي.
تجدر الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي أصبح أهم "محفز" للابتكار التكنولوجي ، وتعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المرتبطة بـ ChatGPT بمثابة "اللؤلؤة" في تاج الذكاء الاصطناعي. لقد رأينا أن تاريخ تطوير الذكاء الاصطناعي هو في الواقع تاريخ من التحسين المستمر لأبعاد النموذج ، من قواعد كتابة الخبراء البشريين ، إلى الآلات التي تكتب عددًا صغيرًا من القواعد ، إلى الآلات التي تكتب عددًا كبيرًا من القواعد ، وأخيراً لنقل التعلم نماذج كبيرة. في هذه العملية ، يستخدم ChatGPT أساليب التعلم النصي لتوسيع المجال. يحتوي GPT-3 على 500 مليار كلمة و 175 مليار معلمة. أخيرًا ، بدعم من المعلومات الهائلة ، حصل على تحسين شامل في الوظائف ، ولكن هناك أيضًا مشاكل في محتوى وبيانات موثوقة. تحديات السلامة وتكاليف الهبوط المرتفعة.
*** 02 *** ** من منظور الطلب المالي لمعرفة فرص تطبيق الذكاء الاصطناعي **
مع التقدم المتعمق للاقتصاد الرقمي وبناء مجتمع رقمي ، تم إنشاء كمية كبيرة من البيانات ، مما يوفر "تربة" واسعة لنمذجة الذكاء الاصطناعي وتدريبه وتطبيقه. على وجه الخصوص ، يوفر تراكم البيانات واسعة النطاق وعالية الجودة في المجال المالي ، فضلاً عن سيناريوهات التطبيقات متعددة الأبعاد والمتنوعة ، فرصة جيدة للتطوير النشط لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. من خلال الدمج المتعمق للذكاء الاصطناعي وخدمة العملاء المالية ، وابتكار المنتجات ، وإدارة العمليات ، ومنع المخاطر والتحكم فيها وسيناريوهات الأعمال الأخرى ، سيتم إعادة تشكيل العملية الكاملة للخدمات المالية وتمكينها بذكاء ، وابتكار المنتجات المالية ، وإعادة هندسة العمليات ، سيتم تعزيز تكامل القنوات والخدمات.تطوير وتوسيع نطاق وعمق الخدمات المالية ، لتصبح مصدرًا مهمًا وقوة دافعة للتحول الرقمي المالي.
في التحليل النهائي ، تكمن قيمة تطبيق ** الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات الموجودة في المجال المالي ، والتي تحتاج إلى تحليل من منظور الاحتياجات المالية. على وجه التحديد ، من منظور المستويات المتوسطة والصغرى للصناعة المالية ، فإن الصعوبات التي تواجهها هي قضايا استراتيجية. ** في مواجهة الوضع الاقتصادي والمالي الذي يزداد تعقيدًا ، أصبحت صياغة استراتيجيات للمؤسسات المالية ذات أهمية خاصة. وهذا ليس مجرد "مشروع رفيع المستوى" للمؤسسة ، ولكنه يتطلب أيضًا توليفة فعالة من الرؤية والمنطق و الخبرة ، وكذلك الإدارة الديناميكية الفعالة في الوقت المناسب. إن تطبيق الذكاء الاصطناعي في صياغة الإستراتيجية هو الإدراك والاستدلال واتخاذ القرار ، فمن الممكن بطبيعة الحال أن تتحد مع صياغة إستراتيجية شاملة أو خاصة للمؤسسات المالية وأداء تحسين عشوائي ديناميكي.
** الثانية مشكلة هيكلية. ** على الرغم من استمرار القوة الشاملة للصناعة المالية في بلدي في الازدياد ، لا يزال هناك العديد من التناقضات الهيكلية للتنمية غير المتوازنة وغير الكافية ، والتي تطرح أيضًا متطلبات الذكاء الاصطناعي "لتعويض النواقص". على سبيل المثال ، ما إذا كان تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال إدارة الثروات يمكن أن يؤدي إلى تغييرات في اختلال التوازن في هيكل أصول الأسرة وتخطيط الأصول المالية سيؤثر بشكل مباشر على الهدف الرئيسي للتمويل للمساعدة في الرخاء المشترك.
** الثالث موضوع عوامل الإنتاج. ** تحتاج التنمية المستدامة والتحول الرقمي للمؤسسات المالية إلى مراعاة الاقتصاد والنطاق والكفاءة لمدخلات العوامل ، التي يتمثل جوهرها في البيانات والأشخاص. فمن ناحية ، أصبحت البيانات عاملاً هامًا في الإنتاج وموردًا استراتيجيًا وطنيًا أساسيًا. كيف يمكن للصناعة المالية تحسين أنشطة دورة الحياة الكاملة "الحصول على البيانات وتخزينها وحسابها وإدارتها واستخدامها" وتعزيز تحويل عناصر البيانات إلى أصول بيانات يمثل تحديًا ملحًا في الوقت الحالي ، والجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة سوف تحفز المزيد من الحيوية. من ناحية أخرى ، تعد مواهب التكنولوجيا المالية أيضًا موردًا نادرًا.
يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي "مساعدًا ذكيًا" لتعزيز قدرات الموظفين ، أو يمكن أن يكمل قدرات الفريق من خلال بناء "البشر الرقميين".
** الرابع هو موضوع التنظيم والتشغيل. ** لا يمكن فصل التحول الرقمي للصناعة المالية عن ضمان الهيكل التنظيمي والقدرات التشغيلية. في هذه العملية ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بالكامل لإنشاء نموذج تشغيل آلي وذكي ، وتحسين عمليات التشغيل باستمرار ، وابتكار نماذج تشغيل ، وتحسين جودة الخدمة التشغيلية ، وتقليل تكاليف التشغيل ، وبالتالي دعم الخدمات المالية الشاملة والذكية.
** الخامس موضوع سعة الخدمة. ** تنعكس القدرات الخدمية للمؤسسات المالية في المنتجات المتنوعة ، وقدرات تحليل السوق الكافية ، وقدرات التسويق والقنوات ، وصيانة العملاء وقدرات خدمة القيمة المضافة ، إلخ. خاصة فيما يتعلق بتصميم المنتج الذكي المخصص ، والتسويق الدقيق لخدمات الصور المجسمة للعملاء ، واتساق التجربة عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت ، تم إجراء استكشافات مثمرة.
** سادساً: موضوع إدارة المخاطر. ** في الوقت الحالي ، تعد المخاطر الكلية والجزئية التي تواجهها الصناعة المالية أكثر تعقيدًا. إذا كان من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال ، فيمكن إنشاء نموذج ذكي للتحكم في المخاطر على أساس دمج وتحليل البيانات الضخمة ، والتي ستصبح طريقة فعالة لتحديد ورصد ومراقبة المخاطر. من ناحية ، فإنه يبني آراء العملاء والأعمال والمخاطر لتعكس الصورة الكلية للمخاطر بشكل ديناميكي وشامل ؛ ومن ناحية أخرى ، فإنه يحسن التقييم الذكي لمخاطر الائتمان ويحقق تحويل التحكم في المخاطر إلى التحكم العددي والتحكم الذكي.
** السابع موضوع فاعلية الخدمة. ** ما إذا كان تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية فعالاً ، أحدهما من منظور المؤسسات المالية نفسها ، والآخر من منظور الكيانات الخدمية. من ناحية ، خلال التطور السريع للصناعة المالية في السنوات الأخيرة ، كان لتكنولوجيا المعلومات تأثير عميق للغاية على تحسين وتحويل إجمالي إنتاجية عوامل الصناعة المالية. أحد مظاهر قيمة استخدام الذكاء الاصطناعي هو ما إذا كان بإمكانه زيادة تحسين الكفاءة التشغيلية للمؤسسات المالية وتحسين المؤشرات المالية. من ناحية أخرى ، لا يزال لدى الصناعة المالية العديد من المسؤوليات في المساعدة على الازدهار الشامل والأخضر والتكنولوجيا والازدهار المشترك.كما يجب النظر في قيمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين وظائفها.
الثامن هو موضوع التعاون البيئي. ** من الخدمات المصرفية المفتوحة إلى التمويل المفتوح أصبح الاتجاه السائد للابتكار العالمي ، وتحتاج المؤسسات المالية إلى مشاركة البيانات والخوارزميات والمعاملات والعمليات ووظائف الأعمال الأخرى مع النظام البيئي للأعمال لتزويد عملاء النظام البيئي والموظفين والمطورين الخارجيين والشؤون المالية المؤسسات تقدم شركات التكنولوجيا والموردون والشركاء الآخرون خدمات لإنشاء نظام بيئي مالي رقمي يتميز بـ "الذكاء والانفتاح والمشاركة والرشاقة والتكامل". بمباركة الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة ، قد يساعد ذلك في تحسين البيئة الخارجية للمؤسسات المالية.
من الناحية الموضوعية ، يستخدم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في العمليات التنظيمية ، وقدرات الخدمة ، وإدارة المخاطر ، وبسبب العوامل التقنية والمؤسسية ، فإنه لا يزال غير كافٍ في تلبية الاحتياجات المالية الأخرى.
! () مع رمز البريد الإلكتروني (تجاري غير تابع للمؤسسة) .jpg ")
*** 03 *** ** تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية **
** يسلط ** ChatGPT **** الضوء على قدرات تطبيق الذكاء الاصطناعي ، ولكن بالنسبة للقطاع المالي ، لا يزال يواجه العديد من التحديات ، مما يجعل من المستحيل إحداث تغييرات كبيرة في الصناعة المالية لفترة طويلة. **
** الأول هو حوكمة البيانات. ** نقطة البداية للتحول الرقمي للصناعة المالية هي القيام بعمل جيد في إدارة البيانات. من الضروري تحسين نظام إدارة البيانات بالفعل ، وتعزيز قدرات إدارة البيانات ، وتعزيز مراقبة جودة البيانات ، وتحسين قدرات تطبيق البيانات. لا يمكن فصل تطبيق الذكاء الاصطناعي أيضًا عن البيانات الضخمة عالية الجودة ، ولكن إدارة البيانات للمؤسسات المالية بشكل عام في مهدها ، والبيانات منخفضة الجودة وجزر البيانات والبيانات المتناثرة شائعة ، ومن الصعب توفير ما يكفي دعم عنصر البيانات للذكاء الاصطناعي.
** والثاني هو توحيد المشهد. ** على الرغم من أن التطبيق المالي للذكاء الاصطناعي يجسد خصائص التخصيص و "آلاف الأشخاص وآلاف الوجوه" ، على المدى الطويل ، في عملية تكامل المال والتكنولوجيا ، فإن الحيوية الحقيقية هي المعيارية والعامة الغرض مشهد ابتكار التكنولوجيا المالية ، في حين أن التعاون المتميز الذي لا يعتمد على نموذج الاستعانة بمصادر خارجية التقليدية هو أيضًا أحد قيود التطبيقات المالية الحالية للذكاء الاصطناعي.
** الثالث هو ارتفاع عتبة التكلفة للتكنولوجيا والحلول. ** التطبيقات التقنية وإعدادات حلول الذكاء الاصطناعي في الأنشطة المالية عادة ما يكون لها تكاليف نشر عالية ، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات المؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة الحجم. وفقًا لتقديرات البحث التي أجرتها شركة Guosheng Securities ، تبلغ تكلفة تدريب GPT-3 حوالي 1.4 مليون دولار أمريكي ، وبالنسبة لبعض LLM (نموذج اللغة الكبيرة) الأكبر ، تتراوح تكلفة التدريب بين 2 مليون دولار أمريكي و 12 مليون دولار أمريكي.
** الرابعة هي الشفافية وعدم قابلية التفسير. ** يشير ما يسمى بقابلية التفسير إلى الحاجة إلى الحصول على معلومات كافية ومفهومة في عملية الإدراك أو اتخاذ القرار لإجراء ما ، وذلك للمساعدة في اتخاذ القرار. في التعلم الآلي ، عادة ما تكون هناك مساحة غير مرئية تسمى "الصندوق الأسود" بين بيانات الإدخال وإجابة الإخراج. فقط من خلال تطوير تطبيقات مالية قابلة للتفسير وموثوقة للذكاء الاصطناعي يمكن أن يثق بها المستخدم ، ويمكن تحقيق إمكانية تدقيق النموذج والحد من المخاطر.
** الخامس التنسيق الداخلي داخل المنظمة. ** فيما يتعلق بتطبيق المؤسسات المالية للذكاء الاصطناعي وغيره من التقنيات المتطورة ، فمن الصعب عادة تشكيل آلية فعالة "للتوافق التحفيزي" لتشجيع أصحاب المصلحة الداخليين على التوصل إلى توافق في الآراء يعكس قيمة الابتكار التكنولوجي بأقصى قدر من الكفاءة. في هذا الصدد ، تعد كيفية تحسين نموذج التنظيم والتنسيق من خلال تصميم القواعد مع تحسين تكرار الحل التقني نفسه أيضًا تحديًا لا مفر منه للذكاء الاصطناعي.
** السادس هو تقاسم المسؤولية. ** يتسم تصميم المنتجات والعمليات التجارية للمؤسسات المالية بخصائص معينة ، وهناك أيضًا مخاطر معقدة متنوعة. لذلك ، بناءً على منطق التحكم في المخاطر وحماية المستهلك المالي ، يحتاج أي نشاط مالي إلى آلية واضحة لتقاسم المسؤولية. بعد إدخال الذكاء الاصطناعي ، قد يتسبب توازن الحقوق والمسؤوليات في العملية التجارية الأصلية للمؤسسات المالية في بعض الالتباسات الجديدة ، والتي تحتاج بشكل عاجل إلى مزيد من الاستكشاف من جوانب القواعد المؤسسية وممارسات الأعمال والتكنولوجيا والأعمال ، و العلاقة بين النماذج والناس.
** السابع الامتثال والأخلاق. ** مع التطور السريع للتكنولوجيا المالية ، فإن الإشراف من مختلف البلدان يتقدم مع الزمن.في مواجهة التطور الديناميكي للمبادئ والنماذج التنظيمية ، يتمتع التطبيق المالي للذكاء الاصطناعي بضغوط امتثال أكثر بروزًا. في الوقت نفسه ، أدت التحديات الأخلاقية للتكنولوجيا المالية ، مثل التمييز في الخوارزمية ، وقتل البيانات الضخمة ، وتسريب المعلومات إلى "الظلال" لتطبيق الذكاء الاصطناعي. ولا يزال من الضروري استكشاف كيفية استخدام الابتكار التكنولوجي "المسؤول" لخلق خدمات مالية "دافئة".
باختصار ، لقد بدأت احتمالية التحول الرقمي الذي يحركه الذكاء الاصطناعي في الصناعة المالية ، لكنها لم تكن سلسة ، ولا تزال هناك العديد من التحديات الرئيسية التي تحتاج بشكل عاجل إلى التحسين الذاتي و "الاختراق" المستمر.