Compitiendo en el modelo financiero, ¿hacia dónde irá la comercialización?

Fuente original: Zero One Finance

Autor: Shen Zhuoyan

Fuente de la imagen: Generada por Unbounded AI‌

En muchas discusiones sobre el modelo financiero, "aplicación de aterrizaje" se ha convertido en la última palabra clave.

Para los servicios financieros, la precisión y el cumplimiento de la seguridad son los requisitos previos más importantes para la aplicación de cualquier tecnología. Por lo tanto, la aplicación del modelo financiero grande no es de ninguna manera una simple "doctrina de aportación". Debe ajustarse repetidamente en combinación con las necesidades comerciales en general, que también es el enfoque principal del modelo financiero grande actual. .

A fines de julio, según la investigación y el análisis de Yang Wang, subsecretario general del Instituto de Investigación Tencent, la cantidad de modelos domésticos a gran escala con parámetros superiores a mil millones aumentó de 79 a fines de mayo a 116, incluidos alrededor de 18 modelos financieros a gran escala.

Algunas personas creen que la aparición del modelo más grande puede llevar el proceso de transformación digital de las instituciones financieras a la misma línea de partida y llenar la "brecha de transformación" entre las instituciones financieras. Esta es una oportunidad que no debe perderse para las pequeñas y medianas empresas financieras. instituciones **

Con la premisa de garantizar la precisión de la información y el cumplimiento de la seguridad, el primero en obtener avances comerciales en escenarios de negocios financieros se ha convertido en el punto decisivo en la competencia entre 18 instituciones de investigación y desarrollo de modelos financieros a gran escala.

Todos muestran sus talentos y toman la pista

A fines de marzo, Bloomberg, la compañía de información financiera más grande del mundo, lanzó un modelo de lenguaje a gran escala con 50 mil millones de parámetros: BloombergGPT, que marcó el nacimiento del primer modelo financiero a gran escala del mundo y también desencadenó una ola de grandes Modelos financieros a escala en China.

Según Bloomberg, el modelo grande se entrena en un conjunto de datos financieros de 3630 tokens y un conjunto de datos públicos de 345 mil millones de tokens, que pueden respaldar completamente las tareas de NLP (procesamiento del lenguaje natural) en el campo financiero, y su rendimiento es significativamente mejor que otros abiertos. modelos de escala similar El rendimiento en los puntos de referencia de NLP también está en o por encima del promedio.

El sonido de BloombergGPT ha traído una dirección práctica al país.

Figura 1: Cronología de los principales modelos financieros nacionales (estadísticas incompletas)

Fuente: Zero One Think Tank

En mayo, Transwarp Technology, un proveedor líder de software básico de big data, lanzó el primer modelo generativo de lenguaje grande "Wuya Infinity" para el campo de la cuantificación financiera. **Según su introducción, Transwarp Infinity admite una revisión integral, un resumen y un razonamiento deductivo de los eventos del mercado, como acciones, bonos, fondos y materias primas, así como un análisis en profundidad de los informes de investigación de políticas, lo que brinda asistencia en la toma de decisiones para los fondos. gerentes

A fines de mayo, Du Xiaoman lanzó el primer modelo financiero chino de nivel 100 000 millones de China, "Xuanyuan", tareas como comentarios, análisis de datos financieros y comprensión de noticias financieras. Xu Dongliang, CTO de Du Xiaoman, dijo que el modelo de Xuanyuan se entrena en base a los datos financieros masivos acumulados por los escenarios comerciales reales de Du Xiaoman, lo que garantiza que mientras se mejoran las capacidades financieras, las capacidades generales no se perderán.

En junio, Hang Seng Electronics lanzó LightGPT, un gran modelo para la industria financiera. Según él, LightGPT utiliza más de 400 000 millones de tokens de datos financieros (que incluyen información, anuncios, informes de investigación, datos estructurados, etc.) y más de 40 000 millones de tokens de datos mejorados del lenguaje (incluidos libros de texto financieros, enciclopedias financieras, informes gubernamentales , reglamentos, reglamentos, etc.) y utilícelo como corpus secundario de precapacitación del modelo grande para respaldar el ajuste fino de más de 80 instrucciones de tareas específicas financieras.

El 29 de junio, **Torsi lanzó el modelo a gran escala de Tuotian y lanzó tres modelos industriales a gran escala para los campos de medios, finanzas y asuntos gubernamentales. **En el modelo financiero, la empresa se basa en sus propios más de 11 000 millones de datos financieros, más de 10 000 millones de datos de índice industrial, más de 3 000 millones de datos detallados de elementos industriales, más de 200 millones de ontología dinámica industrial, más de 500 dimensiones de indexación, 10 000 + Reglas de indexación de conocimientos, más de 100 000 etiquetas de la industria como datos de capacitación profesional. Hace solo unos días, TRS anunció que planea recaudar 1.800 millones de yuanes para la investigación y el desarrollo de modelos a gran escala en la industria de Tuotian y el proyecto de industrialización de aplicaciones AIGC.

En julio, Malasia Consumo reveló que lanzará oficialmente su propio modelo a gran escala, centrándose en "modelos a gran escala con capacidades de aprendizaje de refuerzo dinámicas independientes (AIGC+RLHF), múltiples sistemas de IA combinados con modelos y múltiples hombre-máquina en tiempo real de audio y video modal Combinando las "capacidades clave de tres núcleos", se compromete a resolver los problemas clave en la seguridad y controlabilidad del modelo a gran escala en la industria financiera, protección de la privacidad y capacidad de infraestructura edificio.

**En la ola de los grandes modelos financieros, las instituciones y operadores de gestión de patrimonios no se quedan atrás. Haitong Securities, Shenwan Hongyuan, GF Securities, Xingye Securities, Changjiang Securities, Southwest Securities, Guohai Securities, Guosheng Securities, Huafu Securities y Caida Securities anunciaron que se convertirán en el primer lote de cooperación ecológica para los socios "Wen Xin Yi Yan" de Baidu , los operadores de gestión patrimonial representados por Flush Flush y Oriental Fortune también anunciaron que se centrarán en la creación de una plataforma de asesoramiento de inversiones de IA, investigación en profundidad en AIGC, IA interactiva y otros campos, mejorarán la construcción ecológica del contenido y mejorarán la inteligencia capacidades de operación.

Tencent Cloud apunta al campo de la seguridad financiera y lanza un modelo de control de riesgos financieros a gran escala para anclar las necesidades de control de riesgos de transacciones institucionales, crédito, marketing y otros escenarios. Li Chao, científico jefe de Tencent Yuntianyu, cree que el control de riesgos, especialmente el enlace de control de riesgos previo al préstamo, tiene las necesidades más urgentes. En el campo del crédito, el fraude causado por la producción ilegal ha representado del 40% al 70% de todo escala de atraso.

El producto modelo a gran escala "Xunfei Xinghuo Smart Customer Service" lanzado por HKUST Xunfei tiene como objetivo ayudar a las instituciones financieras a mejorar la eficiencia y la calidad del servicio al cliente y mejorar la experiencia del usuario. Los productos de servicio al cliente inteligente de Xunfei Xinghuo se han mejorado ampliamente en términos de capacidad de comprensión de intenciones, capacidad de aplicación de conocimiento profesional, diseño de diálogo y capacidad de interacción, y capacidad de expresión personalizada.Valiosos servicios técnicos.

Wenyin Internet anunció una solución basada en el "Wenyin Large Model" para conectar múltiples escenarios financieros. Según la introducción, la solución cubre múltiples escenarios, como emisión de deuda, OPI, evaluación de calificación ESG, investigación de inversión robótica, asesor robótico, evaluación crediticia, calificación de bonos, auditoría de cumplimiento, redacción de noticias, mantenimiento industrial, etc. y eficiente copiloto.”

En correspondencia con los productos, también están surgiendo algunos estándares de la industria. A fines de julio, Tencent Cloud y la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones de China lanzaron un plan de promoción conjunto para estándares de modelos industriales a gran escala. Las dos partes anunciaron que liderarían conjuntamente la preparación de los primeros estándares de modelos a gran escala de China para la industria financiera

Según los informes, el método de evaluación del estándar para modelos grandes en la industria financiera cubre escenarios de aplicación como investigación de inversiones, asesoría de inversiones, control de riesgos, marketing, servicio al cliente, banca, seguros y valores, y también evalúa modelos grandes en términos de Cumplimiento de datos y trazabilidad. , implementación de privatizaciones, control de riesgos y otros aspectos presentados requisitos.

Debate sobre la estrategia de la capa de aplicación

La aplicación del gran modelo financiero tiene la misma raíz que la comercialización, la comercialización es el objetivo final y la aplicación es el camino necesario para realizar la comercialización.

Debido a las diferentes direcciones de aplicación, las capacidades que muestra el modelo financiero también son diferentes. Según la forma de salida de la capacidad del modelo, se puede dividir en dos formas: centralizada y descentralizada.

El modo centralizado significa que la empresa llama a la API del modelo grande general o el modelo vertical de terceros para crear funciones comerciales; el modo descentralizado significa que la empresa ajusta el modelo general con datos propietarios de acuerdo con los escenarios de uso y las funciones , formando uno o más Un pequeño modelo de un negocio real.

**La estrategia de aplicación del modelo financiero en la nube de Tencent es de cero a total en el nivel de control de riesgos. **Específicamente hablando, en respuesta a las necesidades de las instituciones financieras para el modelado de control de riesgo dinámico, la experiencia experta se abstrae en una serie de conjuntos de estrategia de control de riesgo, y luego se forma un modelo de control de riesgo grande, y luego el modelo de control de riesgo grande es solía tratar con personas falsas, máquinas falsas y personas falsas. El comportamiento fraudulento de la máquina real y la máquina falsa.

Según los informes, los canales y grupos de clientes de una institución financiera están cambiando rápidamente, y el método tradicional de modelado conjunto basado en expertos es ineficiente y costoso, y no puede cumplir con los requisitos de iteración rápida del sistema de control de riesgos.Después de acceder al modelo de industria grande de Tencent Cloud, el modelo El ciclo de iteración se acortó de 17 días a 3 días, y la eficiencia del modelado aumentó en un 60 %.

Este enfoque coincide con las opiniones de Lin Changle, vicepresidente ejecutivo del Cross Information Core Technology Research Institute. Lin Changle propuso la ruta técnica de combinar los parámetros de campo profesional relevantes en el modelo grande con el modelo profesional, y se dio cuenta de la conexión entre el modelo de campo profesional y el modelo grande al escribir los parámetros de precisión del modelo profesional en el modelo grande.

**WarrenQ-Chat, una plataforma inteligente de investigación de inversiones lanzada conjuntamente por Hang Seng Electronics y Hang Seng Juyuan, persigue la precisión de la información financiera. Los usuarios pueden obtener fácilmente precios, información y datos del mercado financiero a través de instrucciones de diálogo y el diálogo generado por cada uno. frase Ambos admiten la fuente del texto original para garantizar que se pueda rastrear la fuente de la noticia.

**HKUST Xunfei "Spark Smart Customer Service" presta más atención a mejorar la experiencia de interacción con el cliente con capacidades de IA. **Según Zhao Gan, vicepresidente del Instituto de Investigación iFLYTEK y CTO de la División de Tecnología Financiera, el servicio al cliente inteligente de Xinghuo se basa en capacidades de problemas de conocimiento abierto de dominio panorámico, modelos grandes, bases de conocimiento de la industria y acoplamiento de aplicaciones externas, que pueden resolver nuevos conocimiento que es difícil de actualizar, las preguntas y respuestas basadas en hechos son fáciles de "coronas abiertas y Li Dai" y otras preguntas; a través del razonamiento lógico de las cadenas de pensamiento situacional, se pueden recomendar productos personalizados para los usuarios, lo que permite que el marketing adquiera clientes.

**Wang Xiaochuan, el fundador de Baichuan Intelligent, cree que el 80 % del valor de los modelos grandes puede estar contenido en modelos y servicios descentralizados. **

**¿Hacia dónde irá la comercialización? **

Según informes de Geek Park, se informa que con la aclaración de la supervisión, vale la pena esperar el lanzamiento del primer lote de modelos compatibles. Al mismo tiempo, en realidad no existen requisitos oficiales de cumplimiento para la aplicación actual en el campo To B, lo que impulsará la implementación de modelos a gran escala en las empresas y también promoverá el desarrollo de la capa de herramientas y la capa de aplicación.

**Pero para el C-end, el cumplimiento primero es una tendencia inevitable. **Como dijo Yang Tao, subdirector del Laboratorio Nacional de Finanzas y Desarrollo, cuando se aplican grandes modelos de inteligencia artificial en el campo financiero, se debe prestar más atención a la auditabilidad e interpretabilidad de los grandes modelos y los cambios en las características de riesgo causados. mediante la participación en actividades financieras, protección de datos, responsabilidad compartida, límites de cumplimiento y otros temas, y fortalecer la gobernanza de la ética de los datos, la ética de los algoritmos, la ética de los sujetos y la ética del comportamiento.

Chai Hongfeng, académico de la Academia China de Ingeniería y decano del Instituto de Investigación de Tecnología Financiera de la Universidad de Fudan, cree que el modelo actual a gran escala aún no ha aprovechado el efecto emergente en el campo vertical de las finanzas**.

Por un lado, debido a la privacidad de los datos y conocimientos financieros, es difícil compartirlos y es imposible construir un gran conjunto de datos, lo que puede mejorar el vínculo entre la industria, la universidad y la investigación, y construir conjuntamente una base más sólida. modelo en el campo vertical financiero; por otro lado, debido a las finanzas Hay más modos de datos, y es difícil llevar a cabo un modelado de procesamiento unificado, y los modelos grandes de hoy todavía necesitan ser fortalecidos para expresar esta multimodalidad.

Bao Jie, el fundador de Wenyin Internet, planteó la cuestión de las restricciones a la comercialización.** Los clientes financieros no tienen presupuestos ilimitados, generalmente solo cientos de miles de inversiones iniciales de varios millones. Las restricciones prácticas a menudo provienen de la capacitación distribuida, el proceso de limpieza de datos, la optimización de palabras rápidas, varios formatos de datos y cómo equilibrar la proporción de capacitación de parámetros completos e ingeniería rápida y reducir los costos para lograr mejores resultados de capacitación. .

Algunos profesionales creen que los clientes finales de la exploración actual de la comercialización de grandes modelos financieros seguirán recayendo en las instituciones financieras pequeñas y medianas. Desde múltiples perspectivas, como el entorno regulatorio, la competencia del mercado y la seguridad de los datos, las principales instituciones financieras no tienen motivos ni voluntad para utilizar modelos externos a gran escala. **

Esto significa que en el proceso de autoinvestigación de las principales instituciones financieras, las instituciones financieras pequeñas y medianas cooperan con los modelos maduros existentes a gran escala para ganar una cierta cantidad de espacio para ponerse al día, que es un excelente período de ventana para compensar la brecha en la digitalización.

Al mismo tiempo, la cooperación con instituciones financieras pequeñas y medianas también es un excelente campo de batalla para probar las capacidades de personalización de los grandes proveedores de modelos en la capa de aplicación.

Como dijo Lv Zhongtao, director de tecnología de ICBC, teniendo en cuenta la rentabilidad de la entrada y la salida, las instituciones financieras pequeñas y medianas pueden introducir varias API de nube pública a gran escala o servicios de implementación privatizados bajo demanda para satisfacer directamente sus demandas de empoderamiento.

Redefiniendo Fintech

** Desde la perspectiva del posicionamiento, la mejora de la calidad y la eficiencia de la industria financiera por parte del modelo grande es una continuación de la tecnología financiera pasada, pero el efecto es infinitamente alto, lo que equivale a abrir una nueva era. **

El CEO de Du Xiaoman, Zhu Guang, dijo una vez que la aparición de tecnologías modelo a gran escala como GPT significa que toda la competencia y las ventajas que rodean a Internet móvil y AI 1.0 están llegando a su fin. La tecnología modelo a gran escala remodelará la forma de trabajar y el patrón de múltiples industrias, la más obvia de las cuales puede ser la industria financiera. En otras palabras, la tecnología de modelos grandes redefine la tecnología financiera.

También se basa en la acumulación de aplicaciones de tecnología financiera en el pasado que Lu Zhongtao cree que los modelos grandes y los modelos tradicionales coexistirán en el corto plazo.Al mismo tiempo, los modelos grandes se pueden usar como control central y los modelos tradicionales se pueden utilizado como habilidades. A la larga, si se reduce la complejidad de cálculo del modelo grande y se mejora la interpretabilidad, se resaltarán sus ventajas rentables integrales y el modelo grande reemplazará gradualmente al modelo tradicional.

Chai Hongfeng cree que la combinación de la construcción del modelo de campo vertical financiero y los datos financieros se convertirá en una importante fuerza impulsora para promover la innovación y el desarrollo de la tecnología financiera, y la tecnología inteligente híbrida humano-computadora se convertirá en una tecnología impulsada por la innovación que promueve el progreso de el campo financiero. Para superar muchos de los problemas existentes en la aplicación de grandes modelos financieros, es imperativo fortalecer la cooperación entre la industria, la universidad y los institutos de investigación.

Materiales de referencia:

1. ¡La "Guerra de los Cien Modelos" vuelve a la racionalidad! Tencent Cloud tomó la iniciativa en la compilación del primer modelo estándar a gran escala de la industria financiera de China para promover este negocio

2. Los modelos a gran escala están en plena floración La aplicación de modelos a gran escala en el campo financiero es muy esperada.

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