Bersaing untuk GPT keuangan domestik: Bagaimana model besar mengubah teknologi keuangan

Sumber: Pameran Bisnis

Sumber gambar: Dihasilkan oleh AI‌ Tak Terbatas

Medan perang model skala besar di Tiongkok, setelah beberapa bulan badai dan berkumpul untuk memamerkan "ototnya", mengantarkan pertempuran baru dalam pendinginan.

Sejak Maret tahun ini, karena AI generatif yang diwakili oleh ChatGPT telah memicu gelombang teknologi baru, lebih dari 20 perusahaan Internet domestik telah meluncurkan model berskala besar.

Pada Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia 2023 pada 6 Juli, ini dapat digambarkan sebagai "pertempuran seratus model", dan bahkan membentuk "perang seribu model", sebanding dengan "perang seribu resimen" selama periode pengembangan Internet.

Tidak ada yang mau ketinggalan dalam gelombang megamodel AI ini. Namun saat ini, pengembangan model besar telah memasuki tahap "vertikal" dari tahap "umum".

**Semakin banyak perusahaan yang secara rasional menyadari bahwa hanya beberapa raksasa teratas dalam model besar untuk keperluan umum yang dapat menggunakan "daya komputasi, algoritme, data" atau bahkan tenaga kerja dan sumber daya keuangan untuk melakukan semuanya, dan fokus pada aplikasi adegan, menyesuaikan dan beradaptasi Perusahaan kecil dan menengah lebih layak untuk berinvestasi dalam model vertikal besar. **

Banyak perusahaan hanya melatih model vertikal yang menyesuaikan dengan pemandangan secara langsung berdasarkan "basis" model domestik dan asing yang besar karena mereka telah mengumpulkan data dan keunggulan lain di bidangnya yang telah dibudidayakan selama bertahun-tahun.

Misalnya, di bidang keuangan, sejak Mei tahun ini, sekelompok perusahaan teknologi keuangan seperti Qifu Technology, Du Xiaoman, Lufax Holdings, Ant Group, dan Mashou Consumption telah menerapkan model AI besar berdasarkan skenario dan keunggulan data mereka sendiri.

Orang dalam dari perusahaan teknologi keuangan terkemuka mengatakan "Business Show" bahwa dalam dua bulan terakhir, semua perusahaan teknologi keuangan dan lembaga keuangan terkemuka yang memiliki kemampuan membangun model skala besar di industri keuangan mulai dari tahap eksplorasi Masuk ke tahap aplikasi landing.

**Orang tersebut lebih lanjut menyatakan bahwa perusahaan teknologi keuangan atau lembaga keuangan dengan skenario bisnisnya sendiri akan mengutamakan penggunaan internal, dan meningkatkan kapabilitas model besar melalui pemolesan produk internal. Perusahaan teknologi yang tidak memiliki aplikasi bisnis sendiri lebih cenderung pada kemampuan pemecahan masalah industri keuangan secara umum.Beberapa akan bekerja sama dengan lembaga keuangan untuk bersama-sama membuat model dan skenario industri keuangan yang besar. **

Pergulatan tentang model keuangan AI yang besar dimulai.

Apa dampak revolusi baru di bidang teknologi keuangan yang dipicu oleh model AI ini ke industri? Karena tingkat dataisasi yang tinggi dan kompleksitas profesional yang tinggi, peluang dan tantangan apa yang akan dihadapi industri keuangan setelah mengakses model besar? Bagaimana model keuangan akan berkembang di masa depan?

Bersaing untuk GPT keuangan domestik

Tidak diragukan lagi, di tahun 2023, perkembangan AI akan mengantarkan era baru.

Pada bulan Maret, ChatGPT, diluncurkan oleh laboratorium kecerdasan buatan OpenAI, lahir, meledakkan gelombang baru model skala besar AI global, membuka era baru AIGC, dan industri terkait juga mengantarkan pada penilaian ulang.

Tidak butuh waktu lama untuk udara panas model AI bertiup ke lingkaran keuangan. Pada tanggal 30 bulan yang sama, Bloomberg meluncurkan model bahasa berskala besar untuk industri keuangan - BloombergGPT. Hal ini dipandang sebagai peristiwa yang dapat berdampak signifikan, jika tidak mengganggu, pada sektor keuangan.

Setelah dua bulan, bidang keuangan domestik juga mengantarkan momen model AI-nya. Pada pertengahan Mei, Qifu Technology pertama kali mengumumkan peluncuran model umum yang dikembangkan sendiri untuk industri keuangan - Qifu GPT, yang dikenal di industri sebagai "model umum pertama untuk industri keuangan di China".

Menurut Teknologi Qifu, aplikasi tingkat produk yang didukungnya diharapkan akan diluncurkan dalam tahun ini dan terbuka untuk digunakan oleh lembaga keuangan.

Orang dalam Teknologi Qifu memberi tahu "Business Show" bahwa sejak tahun lalu, Teknologi Qifu mulai menata dan mencoba menerapkan model besar generatif dalam beberapa skenario internal. Dan pada bulan Maret tahun ini, setelah model skala besar menjadi populer, Teknologi Qifu juga dengan cepat mendirikan departemen penelitian model skala besar untuk mempercepat penelitian dan pengembangan serta mempromosikan penerapan skenario.

Pada 9 Februari tahun ini, Zhou Hongyi, pendiri 360 Group, dan Zhang Chaoyang, pendiri Sohu, mengemukakan pandangannya selama dialog tentang "Dialog di Bawah Bintang": **Jika perusahaan tidak dapat menangkap ChatGPT bus, kemungkinan besar akan dihilangkan. **

Sebelumnya, CEO Teknologi Qifu Wu Haisheng juga mengatakan bahwa dia saat ini berada di persimpangan revolusi teknologi, dari komputasi awan hingga ChatGPT, yang kini populer di seluruh dunia, dan akan berkomitmen untuk menerapkan teknologi tersebut ke bidang keuangan untuk menyediakan mitra dan pengguna lembaga keuangan Layanan dan solusi teknologi yang lebih efisien.

Bukan hanya Teknologi Qifu yang memimpin dalam tata letak. Pada akhir Mei, Du Xiaoman juga mengumumkan peluncuran "Xuanyuan", model skala besar sumber terbuka pertama untuk industri keuangan vertikal di Tiongkok, lalu Lufax Holdings, Xinye Technology, dll. aplikasi model skala besar. Pada tanggal 21 Juni, Ant Group menjawab bahwa mereka sedang mengembangkan bahasa dan model multi-modal yang disebut "Zhenyi"; pada tanggal 28 bulan yang sama, LightGPT, model besar industri keuangan elektronik Hang Seng, juga diluncurkan.

Pada Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia 2023 pada 6 Juli, sebanyak 30 model skala besar dari dalam dan luar negeri diluncurkan, dan bagaimana teknologi model skala besar diterapkan pada bidang vertikal seperti keuangan juga menjadi topik hangat. Jiang Ning, CTO Konsumen Langsung, menunjukkan dalam sebuah wawancara dengan media bahwa model kecerdasan buatan yang besar telah membawa "pendorong" ke industri keuangan. Di saat yang sama, ia juga mengungkapkan bahwa Immediate Consumption juga akan meluncurkan model keuangan yang besar.

Hanya dalam empat bulan, berbagai lembaga keuangan dan perusahaan teknologi keuangan bersiap dan bersaing untuk diterapkan, dan GPT di bidang keuangan domestik akan segera muncul.

Konsensus Model Besar: Dari Umum ke Vertikal

Sementara berbagai perusahaan berpacu dengan waktu untuk meluncurkan model keuangan skala besar, industri secara bertahap mencapai konsensus: model skala besar harus memasuki tahap vertikal dari tahap umum.

Pada Konferensi Ekonomi Digital Global 2023 pada 2 Juli, Xu Dongliang, CTO Du Xiaoman, juga mengemukakan sudut pandang serupa - "Dibandingkan dengan kemampuan model skala besar tujuan umum, industri keuangan sangat membutuhkan model skala besar industri vertikal."

Xu Dongliang menganalisis lebih lanjut bahwa karena tingginya persyaratan industri keuangan dalam hal keamanan dan privasi data, pengendalian risiko, presisi, dan kinerja real-time, model besar tujuan umum tidak memiliki data pelatihan yang diperlukan dalam hal kemampuan keuangan. akurasi atau akurasi tidak dapat memenuhi persyaratan minimum industri ini, sehingga model industri besar yang disesuaikan untuk lembaga keuangan diperlukan agar efektif.

Penanggung jawab Teknologi Qifu yang relevan juga mengatakan bahwa perbedaan terbesar antara model skala besar industri keuangan dan industri lainnya terletak pada kompleksitas bisnis industri keuangan, persyaratan peraturan operasi industri, dan perlindungan keamanan dan privasi, yang membuat industri keuangan lebih istimewa daripada industri lain, bisnisnya lebih kompleks, persyaratan norma operasi industri lebih tinggi, dan persyaratan keamanan dan perlindungan privasi lebih tinggi.

CTO Konsumen Langsung Jiang Ning menunjukkan pada Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia 2023 bahwa karena karakteristik industri keuangan, seperti "padat data dan padat teknologi", industri ini selalu berharap untuk memanfaatkan data, tetapi pada saat yang sama itu juga menghadapi tantangan seperti outlet bank offline Masalah seperti efisiensi pengiriman nilai dan pengalaman pengguna mengharuskan organisasi untuk terus berinovasi.

** Artinya, dari perspektif logika model besar, model besar yang ada tidak dapat mencakup semua industri. Berdasarkan model besar umum, perusahaan perlu menyempurnakan pelatihan dan menyesuaikan model besar untuk bidang vertikal. **

Orang yang relevan yang bertanggung jawab atas Teknologi Qifu mengatakan bahwa terutama untuk bidang keuangan yang sangat berorientasi pada data dan kompleks secara profesional, ia perlu mengandalkan latar belakang profesional dan wawasan industri untuk mengoptimalkan dan menyesuaikan dengan persyaratan aplikasi tertentu.

** Dari perspektif kebutuhan pengembangan industri, industri keuangan juga telah memasuki tahap persaingan saham dari pasar tambahan, dan seluruh industri menghadapi kesulitan seperti kesulitan mempertahankan pelanggan dan persaingan yang semakin ketat. Saat ini, penggunaan teknologi semakin diperlukan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pengguna. **

Mempertimbangkan implementasi aktual dari pengalaman pengguna yang dimungkinkan oleh teknologi, layanan keuangan tradisional umumnya masih menghadapi masalah "penemuan yang sulit, pengalaman yang sulit, dan layanan yang sulit" dalam proses meningkatkan pengalaman pengguna. Munculnya model besar AI dapat membantu industri keuangan memecahkan masalah ini secara luas, sehingga dapat melayani pengguna dengan lebih baik.

Tapi sekarang, masih ada kesenjangan besar antara model besar tujuan umum dan penerapan skenario keuangan. Oleh karena itu, hanya dengan terus mengoptimalkan model skala besar tujuan umum yang ada dan membentuk model skala besar profesional vertikal di bidang keuangan, model bahasa skala besar dapat melayani perusahaan dan pengguna dengan lebih baik.

Namun, dibandingkan dengan bidang lain, keuangan memiliki persyaratan yang lebih tinggi untuk keahlian data, pengendalian risiko, kepatuhan, dan keamanan, yang juga menghadirkan banyak tantangan bagi lembaga keuangan dan perusahaan dalam mengeksplorasi model besar di bidang vertikal.

Mendefinisikan ulang Fintech

Melihat kembali tiga gelombang pengembangan kecerdasan buatan, perkembangan teknologi kecerdasan buatan didorong oleh tiga elemen utama: algoritme, daya komputasi, dan data—algoritma menentukan apakah "otak" yang dirancang cukup cerdas, dan hanya komputasi berperforma tinggi power can train Sebuah jaringan yang besar juga harus memiliki dukungan big data.

Hanya dalam setengah tahun, dengan munculnya AIGC yang diwakili oleh ChatGPT, era model besar kecerdasan buatan akan datang. Ketika model kecerdasan buatan bertemu dengan keuangan, perubahan teknologi dan ruang bisnis akan semakin terbuka, dan nilai semua industri akan mendorong penilaian kembali. Menurut iResearch, ukuran pasar inti AI+finance akan mencapai 29,6 miliar yuan pada tahun 2021, mendorong industri terkait menjadi 67,7 miliar yuan.

Dapat dikatakan bahwa kemunculan model besar AI telah mendefinisikan ulang teknologi keuangan secara luas. Misalnya, model skala besar AI membantu perusahaan mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi, membangun interaksi online layanan pelanggan virtual, dan memberi pengguna layanan yang lebih manusiawi. GPT keuangan dapat mewujudkan pembuatan otomatis teks informasi keuangan dan konten pengenalan produk, dan meningkatkan efisiensi pengoperasian konten lembaga keuangan.

Ambil contoh Qifu GPT, model besar Teknologi Qifu, yang telah diterapkan pada tautan bisnis seperti akuisisi pelanggan, operasi, pengendalian risiko, dan layanan pasca-pinjaman. Di tingkat pemasaran, bangun skenario bisnis keuangan dialog melalui model besar, latih sistem dialog pemasaran jarak jauh yang ada, bantu robot pemasaran jarak jauh secara akurat memahami kebutuhan pengguna yang sebenarnya, dan tingkatkan ketepatan respons dan profesionalisme layanan.

Penanggung jawab Teknologi Qifu yang relevan mengatakan, "Dengan bantuan robot sparring model skala besar, waktu panggilan sistem telemarketing telah meningkat sebesar 15,1%. Dalam hal pengendalian risiko di tautan bisnis inti di bidang kredit , interpretasi informasi kredit cerdas yang berasal dari model berskala besar sebagai intinya, dapat membantu lembaga keuangan memahami dan menilai pengguna secara lebih komprehensif dan efisien.”

Dapat dipahami bahwa saat ini, tim Qifu Technology sedang menggabungkan industri keuangan dan data kepemilikan internal untuk melakukan pra-pelatihan tambahan dan penyetelan model besar, dan mengandalkan bisnis internal untuk menjalankan aplikasi praktis dalam beberapa skenario kecil dan menengah.

**Namun, orang dalam dari perusahaan teknologi keuangan terkemuka yang disebutkan di atas mengatakan kepada "Business Show" bahwa model besar keuangan domestik saat ini terutama digunakan di area kecil dan menengah dalam beberapa skenario bisnis independen, dan kemudian mengamati dampak dari model besar terhadap pertumbuhan bisnis dan pengendalian risiko Optimalisasi kemampuan dalam aspek-aspek seperti peningkatan efisiensi manusia dan peningkatan efisiensi manusia belum mengantarkan pada tahap komersialisasi skala besar. **

Saat ini, model skala besar keuangan domestik masih menghadapi banyak tantangan, dan akan membutuhkan waktu untuk merealisasikan aplikasi skala besar.

Jiang Ning, CTO Konsumen Langsung, percaya bahwa masih ada empat tantangan utama dalam model industri keuangan skala besar saat ini:

Pertama, dalam menghadapi tugas-tugas utama dan perubahan eksternal yang tidak dapat diprediksi dalam industri keuangan, model besar tidak dapat menjamin stabilitas dan keakuratan setiap keputusan; kedua, industri keuangan berharap untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk mencapai pengalaman pengguna yang dipersonalisasi, tetapi memerlukan Personal The integrasi data pribadi dan model besar masih memiliki masalah kepatuhan dan keamanan, ketiga, industri keuangan selalu memiliki masalah "pulau data". Model besar memerlukan pembangunan platform jaringan untuk pembelajaran yang ditingkatkan dan kontribusi data dan umpan balik yang berkelanjutan. Namun, pasar saat ini Keempat, penerapan model berskala besar di industri keuangan mengedepankan persyaratan yang lebih tinggi untuk fasilitas perangkat keras dan perangkat lunak seperti peralatan dan infrastruktur yang mendasarinya.

Penanggung jawab Teknologi Qifu yang relevan juga mengatakan bahwa salah satu tantangan utama yang dihadapi pengembangan model keuangan umum adalah kompleksitas pemrosesan data, selain itu, perlindungan privasi data dan keamanan informasi juga harus diperhatikan. Penanggung jawab juga menunjukkan bahwa kesulitan model keuangan umum terutama terletak pada keakuratan model dan fleksibilitas aplikasi praktis Ekstensif, antarmuka perlu dicadangkan untuk koneksi gratis dalam praktik untuk beradaptasi dengan skenario aplikasi yang terus berkembang .”

Melihat sejarah perkembangan fintech selama satu dekade terakhir, ini adalah industri yang besar dan terus berkembang. Di bidang kecerdasan buatan, industri keuangan terus mengeksplorasi selama bertahun-tahun, yang dapat kita lihat adalah kecerdasan buatan telah muncul di bidang-bidang seperti pembayaran, investasi, pinjaman, manajemen keuangan pribadi, perbankan anti-penipuan, dan asuransi.

**Namun, tidak dapat diabaikan bahwa inti dari keuangan tetaplah manajemen risiko, dan pengendalian risiko adalah inti dari semua bisnis keuangan. Memasuki era model besar AI, peran yang dimainkan oleh model besar kecerdasan buatan, selain membuat layanan bisnis keuangan dan pengalaman pengguna menjadi lebih baik, intinya tetap membantu meminimalkan risiko. **

Tentu saja, selain mempertimbangkan pengendalian risiko dan integrasi teknologi dan skenario, partisipasi manusia tidak dapat diabaikan. Dalam proses pembelajaran mesin, partisipasi manusia dalam pelatihan diperlukan dalam kecerdasan buatan generatif Di bidang model keuangan besar, partisipasi manusia dalam semua aspek sama pentingnya.

Dalam gelombang teknologi yang dipicu oleh model AI ini, sebuah revolusi teknologi finansial baru diam-diam telah dimulai. Setiap perusahaan dan bahkan semua orang tidak boleh melewatkannya.