Wenyin Internet は、複数の金融シナリオを接続するための「Wenyin Large Model」に基づくソリューションを発表しました。概要によると、このソリューションは、債券発行、IPO、ESG格付け評価、ロボ投資リサーチ、ロボアドバイザー、信用評価、債券格付け、コンプライアンス監査、ニュース執筆、産業メンテナンスなどの複数のシナリオをカバーしています。そして有能な副操縦士です。」
このアプローチは、Cross Information Core Technology Research Institute の執行副社長、Lin Changle 氏の見解と一致しています。 Lin Changle は、大型モデルの関連する専門分野パラメータを専門モデルと組み合わせる技術的ルートを提案し、専門モデルの精度パラメータを大型モデルに書き込むことで、専門分野モデルと大規模モデルの接続を実現しました。
Wenyin Internet の創設者である Bao Jie 氏は、商業化に対する制約の問題を提起しました**。金融顧客は無制限の予算を持っているわけではなく、通常は数十万、数百万の先行投資しかありません。実際の制約は、多くの場合、分散トレーニング、データ クリーニング プロセス、プロンプト ワードの最適化、さまざまなデータ形式、およびフルパラメータ トレーニングとプロンプト エンジニアリングの割合のバランスをとり、より良いトレーニング結果を達成するためにコストを削減する方法から生じます。 。
Du Xiaoman CEO Zhu Guang 氏はかつて、GPT のような大規模モデル テクノロジーの出現は、モバイル インターネットと AI 1.0 を取り巻くすべての競争と利点が終焉を迎えていることを意味していると述べました。大規模モデル テクノロジーは、複数の業界の働き方とパターンを再構築するでしょう。その中で最も明らかなのは金融業界でしょう。言い換えれば、ビッグモデルテクノロジーはフィンテックを再定義します。
財務モデルでの競争、商業化はどこへ向かうのか?
出典：ゼロワンファイナンス
著者: 沈卓燕
財務モデルに関する多くの議論において、「上陸申請」が最後のキーワードとなっています。
金融サービスの場合、精度とセキュリティのコンプライアンスは、あらゆるテクノロジーを適用するための最大の前提条件です。したがって、金融ラージモデルの適用は決して単純な「持ち込み主義」ではなく、一般的にビジネスニーズと組み合わせて微調整を繰り返す必要があり、それが現在の金融ラージモデルの主眼でもある。 。
騰訊研究所副秘書長楊汪氏の調査分析によると、7月末時点でパラメータが10億を超える国内大規模モデルの数は5月末の79機種から116機種に増加した。約 18 の大規模な金融モデル。
最大規模のモデルの登場により、金融機関のデジタルトランスフォーメーションプロセスが同じスタートラインに立ち、金融機関間の「トランスフォーメーションギャップ」が埋まるのではないかとの見方もあり、中堅・中小企業金融にとっては見逃せないチャンスである。機関。 **
情報の正確性と安全性の遵守を確保するという前提の下、金融ビジネスシナリオにおいて商業的なブレークスルーを最初に獲得することが、18の金融大規模モデル研究開発機関間の競争における決定的なポイントとなっている。
誰もが自分の才能を発揮してトラックを掴みます
3 月末、世界最大の金融情報会社であるブルームバーグは、500 億のパラメーターを持つ大規模な言語モデル、ブルームバーグ GPT をリリースしました。これは、世界初の大規模な金融モデルの誕生となり、大規模な金融モデルの波を引き起こしました。 -中国における規模の金融モデル。
ブルームバーグによると、この大規模モデルは 3,630 トークンの金融データセットと 3,450 億トークンの公開データセットでトレーニングされており、金融分野の NLP (自然言語処理) タスクを完全にサポートでき、そのパフォーマンスは他のオープンなデータセットよりも大幅に優れています。 NLP ベンチマークのパフォーマンスも平均以上です。
BloombergGPT のサウンドは、この国に現実的な方向性をもたらしました。
出典：ゼロワンシンクタンク
5月、ビッグデータ基本ソフトウェアの大手プロバイダーであるTranswarp Technologyは、金融定量化分野向け初の生成ビッグ言語モデル「Wuya Infinity」を発表した。 **彼の紹介によると、Transwarp Infinity は、株式、債券、ファンド、商品などの市場イベントの包括的なレビュー、要約、演繹的推論をサポートし、政策調査レポートの詳細な分析をサポートし、ファンドの意思決定支援を提供します。管理者たち。
5 月下旬、**Du Xiaoman 氏は、解説、財務データ分析、金融ニュースの理解などのタスクを行う、中国初の 1,000 億レベルの中国金融モデル「玄源」**を立ち上げました。 Du Xiaoman社の最高技術責任者（CTO）であるXu Dongliang氏は、XuanyuanモデルはDu Xiaoman社の実際のビジネスシナリオによって蓄積された膨大な財務データに基づいてトレーニングされており、財務能力を向上させながら一般的な能力が失われることはないと述べた。
6 月、Hang Seng Electronics は金融業界向けの大型モデルである LightGPT をリリースしました。同氏の紹介によると、LightGPT は 4,000 億以上の金融フィールド データ (情報、発表、調査レポート、構造化データなどを含む) と 400 億以上の言語拡張データ (金融の教科書、金融百科事典、金融百科事典などを含む) を使用しています。政府の規制など）を参照し、80 を超える財務固有のタスク指示の微調整をサポートする大規模モデルの二次事前トレーニング コーパスとして使用します。
6 月 29 日、** Torsi は Tuotian 大規模モデルをリリースし、メディア、金融、政府関係の分野向けに 3 つの大規模インダストリー モデルを開始しました。 **財務モデルでは、同社は独自の 110 億以上の財務主題データ、100 億レベルの産業指標データ、30 億以上の産業要素の詳細データ、2 億以上の産業ダイナミック オントロジー、500 以上のインデックス作成次元、10,000 + ナレッジインデックスルール、プロフェッショナルトレーニングデータとしての 100,000 以上の業界ラベル。つい数日前、TRSは佗田産業における大型モデルの研究開発とAIGC応用産業化プロジェクトのために18億元を調達する計画を発表した。
7 月、**Malaysia Consumption は、「独立した動的強化学習機能 (AIGC+RLHF)、複数のモデルを組み合わせた AI システム、およびマルチ-モーダルオーディオとビデオのリアルタイムヒューマンマシン「3つの主要な機能」と組み合わせることで、金融業界の大規模モデルのセキュリティと制御性、プライバシー保護、インフラストラクチャの能力構築における重要な問題の解決に取り組んでいます。
**大規模な金融モデルの波の中で、ウェルスマネジメント機関やオペレーターもそれほど遅れを取っていません。海通証券、神湾紅源、GF証券、興業証券、長江証券、南西証券、国海証券、国生証券、華府証券、蔡大証券は、百度の「文心宜言」パートナーの生態協力の第一陣となると発表した。 Flush Flush と Oriental Fortune に代表される資産管理事業者も、AI 投資顧問プラットフォームの構築、AIGC、インタラクティブ AI およびその他の分野での徹底した研究、コンテンツのエコロジー構築の改善、インテリジェントの強化に注力すると発表しました。操作能力。
Tencent Cloud は金融セキュリティの分野を目指しており、機関取引、信用、マーケティング、その他のシナリオのリスク管理ニーズを定着させるために、大規模な金融リスク管理モデルを立ち上げます。 Tencent Yuntianyu の首席研究員 Li Chao 氏は、リスク管理、特に融資前のリスク管理リンクが最も緊急のニーズがあると考えており、クレジット分野では、違法生産による不正行為が全体の 40% ～ 70% を占めていると述べています。遅れたスケール。
HKUST Xunfei がリリースした大規模モデル製品「Xunfei Xinghuo Smart Customer Service」 は、金融機関の顧客サービスの効率と品質の向上、ユーザー エクスペリエンスの向上を支援することを目的としています。 Xunfei Xinghuo インテリジェント カスタマー サービス製品は、意図理解能力、専門知識の適用能力、対話設計と対話能力、およびパーソナライズされた表現能力の点で包括的に向上しており、価値のある技術サービスです。
Wenyin Internet は、複数の金融シナリオを接続するための「Wenyin Large Model」に基づくソリューションを発表しました。概要によると、このソリューションは、債券発行、IPO、ESG格付け評価、ロボ投資リサーチ、ロボアドバイザー、信用評価、債券格付け、コンプライアンス監査、ニュース執筆、産業メンテナンスなどの複数のシナリオをカバーしています。そして有能な副操縦士です。」
製品に対応して、いくつかの業界標準も登場しています。 7月末、テンセントクラウドと中国情報通信技術院は共同で大規模インダストリーモデル標準の共同推進計画を立ち上げ、中国初の大規模インダストリーモデル標準の作成を共同で主導すると発表した。金融業界。
レポートによると、金融業界の大規模モデルに対するこの規格の評価方法は、投資調査、投資顧問、リスク管理、マーケティング、顧客サービス、銀行業務、保険、証券などのアプリケーション シナリオをカバーしており、また、大規模モデルを次の観点から評価しています。データのコンプライアンスとトレーサビリティ、民営化の展開、リスク管理、その他の側面が要件を提示します。
アプリケーション層戦略に関する議論
金融ビッグモデルの適用は事業化と同根であり、事業化が最終目標であり、事業化を実現するために必要な道筋が適用である。
適用の方向性が異なるため、財務モデルによって表示される機能も異なります。モデル機能の出力方法に応じて、集中型と分散型の 2 つの方法に分けることができます。
集中モードは、企業が一般的な大規模モデルまたはサードパーティの垂直モデルの API を呼び出してビジネス機能を構築することを意味し、分散モードは、企業が使用シナリオや機能に応じて独自のデータを使用して一般モデルを微調整することを意味します、実際のビジネスの 1 つ以上の小さなモデルを形成します。
**Tencent クラウド財務モデルのアプリケーション戦略は、リスク管理レベルでゼロから全体までです。 **具体的に言えば、動的なリスク管理モデリングに対する金融機関のニーズに応えて、専門家の経験が一連のリスク管理戦略セットに抽象化され、次に大規模なリスク管理モデルが形成され、その後、大規模なリスク管理モデルが作成されます。本物のマシンと偽のマシンの不正行為。
レポートによると、金融機関のチャネルと顧客グループは急速に変化しており、専門家に基づく従来の共同モデリング手法は非効率でコストが高く、リスク管理システムの迅速な反復要件を満たすことができません。 Tencent Cloud のモデルの反復サイクルは 17 日から 3 日に短縮され、モデリング効率は 60% 向上しました。
このアプローチは、Cross Information Core Technology Research Institute の執行副社長、Lin Changle 氏の見解と一致しています。 Lin Changle は、大型モデルの関連する専門分野パラメータを専門モデルと組み合わせる技術的ルートを提案し、専門モデルの精度パラメータを大型モデルに書き込むことで、専門分野モデルと大規模モデルの接続を実現しました。
**WarrenQ-Chatは、恒生電子と恒生居源が共同で立ち上げたインテリジェントな投資調査プラットフォームであり、金融情報の正確性を追求しており、ユーザーは対話の指示と各対話によって生成される対話を通じて、金融市場の価格、情報、データを簡単に入手できます。文 どちらも元のテキストの出典をサポートしており、ニュースの出所を確実に追跡できます。
**HKUST Xunfei の「Spark スマート カスタマー サービス」は、AI 機能による顧客インタラクション エクスペリエンスの向上により重点を置いています。 **iFLYTEK Research Institute の副社長兼金融テクノロジー部門 CTO の Zhao Gan 氏によると、Xinghuo インテリジェント カスタマー サービスは、パンドメインのオープンな知識問題機能、大規模なモデル、業界知識ベース、および外部 APP ドッキングに基づいており、新しい問題を解決できます。更新が難しい知識、事実に基づいた質問と回答により、「王冠と李大」などの質問が簡単に得られ、状況に応じた思考連鎖の論理的推論を通じて、パーソナライズされた製品をユーザーに推奨することができ、マーケティングで顧客を獲得することができます。
**Baichuan Intelligent の創設者、Wang Xiaochuan 氏は、大規模モデルの価値の 80% が分散型モデルとサービスに含まれる可能性があると考えています。 **
**商品化はどこへ行くのでしょうか? **
Geek Parkの報道によると、監督の明確化により、対応モデルの第一弾リリースが期待されるとのこと。同時に、To B 分野の現在のアプリケーションには実際には正式なコンプライアンス要件が存在しないため、企業での大規模モデルの実装が促進され、ツール層とアプリケーション層の開発も促進されます。
**しかし、C エンドにとって、コンプライアンス第一は避けられない傾向です。 **国家財政開発研究所の副所長であるヤン・タオ氏が述べたように、大規模な人工知能モデルが金融分野に適用される場合、大規模なモデルの監査可能性と解釈可能性、および引き起こされるリスク特性の変化にさらに注意を払う必要があります。財務活動、データ保護、責任分担、コンプライアンス境界およびその他の問題への参加により、データ倫理、アルゴリズム倫理、主体倫理、行動倫理のガバナンスを強化します。
中国工程院の学者であり、復旦大学金融技術研究所の所長でもあるチャイ・ホンフェン氏は、現在の大規模モデルでは金融という垂直分野における創発効果をまだ活用できていないと考えている**。
一方で、財務データや知識はプライバシーにより共有が難しく、巨大なデータセットを構築することができないため、産学、研究間の連携を強化し、より強固な基盤を共同で構築することができます。データモードが増え、統一処理モデリングを実行することが難しく、今日の大規模なモデルはこのマルチモダリティを表現するためにまだ強化する必要があります。
Wenyin Internet の創設者である Bao Jie 氏は、商業化に対する制約の問題を提起しました**。金融顧客は無制限の予算を持っているわけではなく、通常は数十万、数百万の先行投資しかありません。実際の制約は、多くの場合、分散トレーニング、データ クリーニング プロセス、プロンプト ワードの最適化、さまざまなデータ形式、およびフルパラメータ トレーニングとプロンプト エンジニアリングの割合のバランスをとり、より良いトレーニング結果を達成するためにコストを削減する方法から生じます。 。
一部の実務家は、大規模な金融モデルの商業化を目指した現在の検討の最終顧客は依然として中小規模の金融機関になるだろうと信じている。規制環境、市場競争、データセキュリティなどのさまざまな観点から、トップ金融機関には外部の大規模モデルを使用する理由も意欲もありません。 **
これは、大手金融機関の自主研究の過程で、中小金融機関が既存の成熟した大規模モデルと協力して、一定のキャッチアップスペースを獲得することを意味しており、これは、それを補う絶好のウインドウピリオドである。デジタル化のギャップ。
同時に、中小規模の金融機関との協力は、大規模モデルプロバイダーのアプリケーション層でのカスタマイズ能力をテストするための優れた戦場でもあります。
ICBC の最高技術責任者、Lv Zhongtao 氏が述べたように、インプットとアウトプットの費用対効果を考慮すると、中小規模の金融機関は、エンパワーメントの需要に直接応えるために、オンデマンドでさまざまな大規模なパブリック クラウド API や民営化された展開サービスを導入できます。
フィンテックの再定義
** 大型モデルによる金融業の質と効率の向上は、位置付けの観点からすれば、これまでの金融テクノロジーの延長線上ではありますが、その効果は無限に高く、新たな時代を開くに等しいものです。 **
Du Xiaoman CEO Zhu Guang 氏はかつて、GPT のような大規模モデル テクノロジーの出現は、モバイル インターネットと AI 1.0 を取り巻くすべての競争と利点が終焉を迎えていることを意味していると述べました。大規模モデル テクノロジーは、複数の業界の働き方とパターンを再構築するでしょう。その中で最も明らかなのは金融業界でしょう。言い換えれば、ビッグモデルテクノロジーはフィンテックを再定義します。
また、過去の金融テクノロジー応用の蓄積に基づいて、Lu Zhongtao 氏は、大規模モデルと従来型モデルが短期的には共存すると信じています。スキルとして使用されます。長期的には、大規模モデルの計算の複雑さが軽減され、解釈可能性が向上すれば、その総合的な費用対効果の利点が強調され、大規模モデルは徐々に従来のモデルに取って代わられるでしょう。
Chai Honfeng 氏は、金融垂直フィールド モデルの構築と金融データの組み合わせが金融テクノロジーのイノベーションと開発を促進する重要な原動力となり、人間とコンピューターのハイブリッド インテリジェント テクノロジーがイノベーション主導のテクノロジーとなり、金融の進歩を促進すると信じています。金融分野。大規模な金融モデルの適用における多くの既存の問題を克服するには、産業界、大学、研究機関間の協力を強化することが不可欠です。
参考資料：
1.「百模型戦争」は理性を取り戻す！ Tencent Cloudは、このビジネスを推進するために中国初の金融業界の大規模モデル標準の作成を主導しました
大規模モデルの開花 金融分野への大規模モデルの応用が期待されています。
Wenyin Internet Baojie：数十万の投資と数百万の投資、金融機関は独自の業界モデルを持つことができます
251 日間を費やし、100 人近くの実践者にインタビューし、大型モデル界の 5 つの現状を語る
ビッグモデルの価値を金融業界にどのように解放するか?
学者のチャイ・ホンフェン氏: 金融テクノロジーを強化するビッグモデルの考え方と展望