AI大規模モデルが金融業界を再構築している

ChatGPTが登場して以来、金融業界における人工知能への熱意は高まり続けています。当初の不安から今の理性的な思考へと、金融機関は大規模モデルの応用の実現を徐々に探求しています。

最近、多くの金融機関が大規模モデルを戦略計画に組み込んでいます。統計によると、少なくとも11のA株上場銀行が最新の半年報告書で大規模モデルの応用を探求していることを明言しています。戦略的な観点やトップレベルの設計において、金融機関の大規模モデルに対する考え方と計画もますます明確になっています。

金融業は大規模モデルに対する態度がいくつかの段階を経てきました: 年初には一般的に不安が広がり、遅れを取ることを心配していました; その後、次々とチームを結成して探索を開始しました; 実際に適用する過程で困難に直面した後、態度はより理性的になりました; 現在は、基準となる事例を参考にし、検証済みのシナリオを試用することにより、より注意を払っています。

大規模な金融機関は、基盤となる大規模モデルの導入と企業向けの大規模モデルの構築を傾向としており、同時に微調整を行うことで専門分野のモデルを形成しています。中小規模の機関は、必要に応じて大規模モデルのAPIを導入するか、プライベートな展開サービスを検討することが多いです。

計算能力に関して、金融機関は主に三つの方法を取っています。一つは自社で計算能力を構築することで、これは実力のある大規模機関に適しています。二つ目はハイブリッドデプロイで、ローカルで敏感なデータを処理しながらパブリッククラウドサービスを利用します。三つ目は業界レベルの共有インフラを探求することです。同時に、金融機関はデータガバナンスを強化し、大規模モデルの応用に備えています。

現在、金融機関は主に内部のシーンから切り込んでおり、スマートオフィス、インテリジェント開発、インテリジェントカスタマーサービスなどがあります。一部の機関は20〜30のシーンでパイロットを実施しています。しかし、業界関係者は年末までにコアビジネスに実際に関与する大規模プロジェクトがいくつか出現するだろうと予測しています。

アーキテクチャの面では、金融機関は一般的に階層モデルを採用しており、インフラ層、モデル層、サービス層、アプリケーション層などが含まれます。大規模モデルは中枢的な役割を果たし、同時に従来のモデルをスキルの補完として呼び出します。

大規模モデルの適用は金融業界にも人材構造の変革をもたらしています。一方では、従来の職務の一部が代替される危機に直面しています; 他方では、大規模モデル関連の人材の需要が非常に大きいです。金融機関はAI人材の育成と導入を積極的に行い、大規模モデルの適用に備えています。

全体的に見ると、大規模モデルは金融業界のビジネスモデルと技術アーキテクチャを再構築しています。将来的には、金融機関は安全でコンプライアンスを確保しながら、大規模モデルが効率向上やサービス革新などの面での利点を発揮できるように、継続的な探索が必要です。