Автор: Ян Тао, заместитель директора Национальной лаборатории финансов и развития
Краткое содержание
С момента появления ChatGPT этот диалоговый робот с искусственным интеллектом стал одной из самых горячих тем в мире. Если рассматривать статус применения искусственного интеллекта в финансовой сфере с точки зрения ChatGPT, объективно говоря, искусственный интеллект имеет более высокую степень применения в организационных операциях, сервисных возможностях и управлении рисками, в силу технических и институциональных факторов он недостаточно для решения других финансовых потребностей. В статье указывалось, что, хотя ChatGPT еще больше подчеркнул прикладные возможности искусственного интеллекта, он по-прежнему сталкивается со многими проблемами для финансовой отрасли, из-за чего он не может в течение длительного времени вносить серьезные изменения в финансовую отрасль.
ChatGPT, диалоговый робот, разработанный OpenAI, американской исследовательской лабораторией искусственного интеллекта, привлек широкое внимание всех слоев общества в стране и за рубежом и вызвал волну бума искусственного интеллекта. В то же время цифровая трансформация финансовой индустрии стала общей тенденцией всех стран, а также важным направлением реформ, продвигаемым регулирующими органами моей страны. Поэтому старт с ChatGPT и глубокий анализ состояния, возможностей и проблем применения искусственного интеллекта в финансовой сфере поможет точнее реализовать качественное развитие науки и технологий в финансах.
01Статус-кво развития искусственного интеллекта и статус ChatGPT
С макроэкономической точки зрения искусственный интеллект рассматривается как основная движущая сила цифровой экономики, будь то проект верхнего уровня «14-й пятилетки» и план развития цифровой экономики или новая версия финансового плана. план развития технологий и руководство по цифровой трансформации в финансовом секторе Ключевые отрасли и цифровые пьедесталы. Быстрое развитие цифровой экономики создало хорошие экономические и технологические условия для искусственного интеллекта; в то же время искусственный интеллект как ключевая новая инфраструктура также придал новый импульс развитию цифровой экономики моей страны. В целом современная открытая и совместно используемая инфраструктура, целенаправленные и реализованные инструментальные процессы, а также разнообразные и широкие сценарии приложений обеспечивают хорошую среду для приложений и рыночное пространство для активного развития искусственного интеллекта. **
С точки зрения тенденций технологического развития сверхкрупномасштабная модель предварительного обучения, несомненно, является центром и горячей точкой текущего развития технологии искусственного интеллекта.За последние два года произошел крупный взрыв и «оружие раса". В целом, большая модель показывает тенденцию развития мультимодальности, мультитехнологий, мультивозможностей и мультиприложений. Она показала хорошие результаты применения в идеальной лабораторной среде и в реальной среде вертикальных отраслей. В будущем большие и будут сформированы небольшие модели.Интеллектуальная система, которая развивается совместно между облаком и периферией.
В то же время искусственный интеллект также оказал огромное влияние и бросил вызов существующим этическим нормам и социальному управлению. Поэтому в последние годы вопрос о том, как реализовать эффективное управление искусственным интеллектом, стал центром внимания всех слоев общества в стране и за рубежом. Можно видеть, что управление искусственным интеллектом в стране и за рубежом добилось прорывного прогресса и вступило в стадию установления правил и положений и их реализации на концептуальном уровне, а разработка надежного ИИ стала основным содержанием.
Следует сказать, что искусственный интеллект стал важнейшим «катализатором» технологических инноваций, а обработка естественного языка (NLP), связанная с ChatGPT, считается «жемчужиной» в короне искусственного интеллекта. Мы видели, что история развития искусственного интеллекта на самом деле является историей непрерывного улучшения размеров модели, от людей-экспертов, пишущих правила, к машинам, пишущим небольшое количество правил, к машинам, пишущим большое количество правил, и, наконец, к перенос обучения больших моделей. В этом процессе ChatGPT использует методы текстового обучения для расширения поля.GPT-3 имеет 500 миллиардов слов и 175 миллиардов параметров.Наконец, благодаря поддержке массивной информации, он получил всестороннее улучшение функций, но есть также проблемы с достоверный контент и данные Проблемы безопасности и высокие затраты на посадку.
02С точки зрения финансового спроса, возможности применения искусственного интеллекта
С углубленным развитием цифровой экономики и построением цифрового общества было сгенерировано большое количество данных, обеспечивающих широкую «почву» для моделирования, обучения и применения искусственного интеллекта. В частности, накопление крупномасштабных и качественных данных в финансовой сфере, а также многомерных и диверсифицированных сценариев применения дает хорошие возможности для активной разработки приложений искусственного интеллекта. Благодаря глубокой интеграции искусственного интеллекта и финансового обслуживания клиентов, инновационных продуктов, управления операциями, предотвращения и контроля рисков и других бизнес-сценариев весь процесс финансовых услуг будет изменен и наделен интеллектуальными возможностями, а инновации финансовых продуктов, реинжиниринг процессов, будет продвигаться интеграция каналов и услуг.Обновлять и расширять широту и глубину финансовых услуг, становясь важным источником и движущей силой для финансовой цифровой трансформации.
В конечном итоге прикладная ценность **искусственного интеллекта заключается в решении проблем, существующих в финансовой сфере, которые необходимо анализировать с точки зрения финансовых потребностей. В частности, с точки зрения мезокосмического и микрокосмического уровней финансовой индустрии, трудности, с которыми приходится сталкиваться, являются стратегическими вопросами. ** Перед лицом все более сложной экономической и финансовой ситуации особое значение приобретает разработка стратегий для финансовых учреждений.Это не только «проект высшего уровня» учреждения, но также требует эффективного сочетания видения, логики и опыт, а также своевременное и эффективное динамическое управление оптимизацией. Применение искусственного интеллекта при формулировании стратегии — это восприятие, рассуждение и принятие решений.Естественно, это можно сочетать с комплексной или специальной формулировкой стратегии финансовых учреждений и выполнять динамическую случайную оптимизацию.
**Вторая проблема структурная. ** Хотя всесторонняя мощь финансовой индустрии моей страны продолжает расти, все еще существует множество структурных противоречий несбалансированного и недостаточного развития, которые также выдвигают требования к искусственному интеллекту для «компенсации недостатков». Например, может ли применение искусственного интеллекта в области управления капиталом внести изменения в дисбаланс структуры активов домохозяйства и расположения финансовых активов, это напрямую повлияет на главную цель финансов, чтобы помочь общему процветанию.
** Третий — вопрос о факторах производства. **Устойчивое развитие и цифровая трансформация финансовых учреждений должны учитывать экономичность, масштаб и эффективность факторов, основу которых составляют данные и люди. С одной стороны, данные стали важным фактором производства и основным национальным стратегическим ресурсом. Как финансовая индустрия может улучшить весь жизненный цикл данных, «сбор, хранение, расчет, управление и использование» и способствовать преобразованию элементов данных в активы данных, является актуальной задачей, стоящей в настоящее время, и сочетание искусственного интеллекта и больших данных будет стимулировать больше жизненных сил. С другой стороны, таланты в области финтеха также являются дефицитным ресурсом.
Искусственный интеллект может стать «умным помощником» для расширения возможностей сотрудников или дополнить возможности команды, создав «цифровых людей».
** Четвертый вопрос организации и работы. **Цифровая трансформация финансовой отрасли неотделима от гарантии организационной структуры и операционных возможностей.В этом процессе искусственный интеллект может быть полностью использован для создания автоматизированной и интеллектуальной операционной модели, постоянной оптимизации операционных процессов, обновления операционных моделей, улучшения качество оперативного обслуживания и снижение эксплуатационных расходов, тем самым поддерживая комплексные и интеллектуальные финансовые услуги.
** Пятый — вопрос пропускной способности. **Возможности обслуживания финансовых учреждений отражены в диверсифицированных продуктах, достаточных возможностях анализа рынка, возможностях маркетинга и каналов сбыта, возможностях обслуживания клиентов и услуг с добавленной стоимостью и т. д. Были проведены плодотворные исследования, особенно с точки зрения индивидуального интеллектуального дизайна продукта, точного маркетинга услуг голографического портрета клиентов и согласованности онлайн- и офлайн-опыта.
**Шестое – это вопрос управления рисками. **В настоящее время макро- и микрориски, с которыми сталкивается финансовая отрасль, более сложны.При эффективном использовании искусственного интеллекта можно создать интеллектуальную модель управления рисками на основе интеграции и анализа больших данных, что станет эффективным способом выявление, мониторинг и контроль рисков. С одной стороны, он строит представления клиентов, бизнеса и рисков, чтобы динамически и всесторонне отражать общую картину рисков; с другой стороны, он оптимизирует интеллектуальную оценку кредитного риска и осуществляет преобразование управления рисками в цифровое управление и интеллектуальное управление.
** Седьмой вопрос эффективности службы. ** Эффективно ли применение искусственного интеллекта в финансовой отрасли, одно с точки зрения самих финансовых учреждений, а другое с точки зрения обслуживающих организаций. С одной стороны, во время бурного развития финансовой индустрии в последние годы информационные технологии оказали очень глубокое влияние на улучшение и трансформацию общей факторной производительности финансовой индустрии. Одним из проявлений полезности искусственного интеллекта является то, может ли он еще больше повысить эффективность работы финансовых учреждений и оптимизировать финансовые показатели. С другой стороны, на финансовой индустрии по-прежнему лежит много обязанностей по содействию инклюзивности, экологичности, технологиям и всеобщему процветанию.Также необходимо учитывать ценность приложений искусственного интеллекта для улучшения их функций.
Восьмой является экологический вопрос сотрудничества. **От открытого банковского дела к открытому финансированию стало основным направлением глобальных инноваций, и финансовым учреждениям необходимо обмениваться данными, алгоритмами, транзакциями, процессами и другими бизнес-функциями с бизнес-экосистемой, чтобы обеспечить клиентов экосистемы, сотрудников, сторонних разработчиков, финансовые учреждения Технологические компании, поставщики и другие партнеры предоставляют услуги по созданию цифровой финансовой экосистемы, характеризующейся «интеллектуальностью, открытостью, обменом, гибкостью и интеграцией». Благословение искусственного интеллекта и больших данных может способствовать дальнейшему улучшению внешней экологии финансовых учреждений.
Объективно говоря, искусственный интеллект более широко используется в организационных операциях, сервисных возможностях и управлении рисками, но в силу технических и институциональных факторов он все еще недостаточен для решения других финансовых потребностей.
03Проблемы применения искусственного интеллекта в финансовой сфере
ChatGPT** еще больше подчеркивает прикладные возможности искусственного интеллекта, но для финансовой отрасли он по-прежнему сталкивается со многими проблемами, что делает невозможным внесение серьезных изменений в финансовую отрасль в течение длительного времени. **
** Во-первых, управление данными. ** Отправной точкой цифровой трансформации финансовой отрасли является хорошее управление данными.Необходимо действительно улучшить систему управления данными, расширить возможности управления данными, усилить контроль качества данных и улучшить возможности приложений данных. Применение искусственного интеллекта также неотделимо от высококачественных массивных данных, но управление данными финансовых учреждений, как правило, находится в зачаточном состоянии, а низкокачественные данные, островки данных и разбросанные данные являются обычным явлением, и их трудно предоставить в достаточном количестве. поддержка элементов данных для искусственного интеллекта.
**Вторая — стандартизация сцены. **Хотя финансовое применение искусственного интеллекта воплощает в себе характеристики персонализации и «тысячи людей и тысячи лиц», в долгосрочной перспективе, в процессе интеграции финансов и технологий, реальной жизненной силой являются стандартизированные и универсальные Сцена инноваций в области финансовых технологий, в то время как дифференцированное сотрудничество, не основанное на традиционной модели аутсорсинга, также является одним из ограничений существующих финансовых приложений искусственного интеллекта.
** Третье — порог высокой стоимости технологий и решений. **Технические приложения и настройки решений искусственного интеллекта в финансовой деятельности обычно требуют больших затрат на развертывание, что затрудняет удовлетворение потребностей малых и средних финансовых учреждений. Согласно исследовательским оценкам Guosheng Securities, стоимость обучения GPT-3 составляет около 1,4 миллиона долларов США, а для некоторых более крупных LLM (Large Language Model) стоимость обучения составляет от 2 до 12 миллионов долларов США.
** Четвертое — прозрачность и необъяснимость. **Под так называемой интерпретируемостью понимается необходимость получения достаточной и понятной информации в процессе познания или принятия решения о действии, чтобы помочь в принятии решения. В машинном обучении обычно существует ненаблюдаемое пространство, называемое «черным ящиком», между входными данными и выходным ответом. Только путем разработки интерпретируемых и заслуживающих доверия финансовых приложений ИИ можно добиться доверия пользователей, возможности аудита моделей и снижения рисков.
** Пятое — внутренняя координация внутри организации. **Поскольку финансовые учреждения применяют искусственный интеллект и другие передовые технологии, обычно сложно сформировать эффективный механизм «совместимости поощрений», чтобы побудить внутренних заинтересованных сторон достичь консенсуса, чтобы максимально эффективно отразить ценность технологических инноваций. В связи с этим, как оптимизировать модель организации и координации с помощью разработки правил, одновременно оптимизируя итерацию самого технического решения, также является неизбежной проблемой для искусственного интеллекта.
** Шестое — разделение ответственности. **Проектирование продуктов и деятельность финансовых учреждений имеют определенные особенности, а также различные комплексные риски. Поэтому, исходя из логики контроля рисков и защиты прав потребителей финансовых услуг, любая финансовая деятельность нуждается в четком механизме распределения ответственности. После внедрения искусственного интеллекта баланс прав и обязанностей в исходном бизнес-процессе финансовых учреждений может вызвать некоторые новые неясности, которые срочно необходимо дополнительно изучить с точки зрения институциональных правил, деловой практики, технологий и бизнеса, а также отношения между моделями и людьми.
**Седьмое — соответствие и этика. **В связи с быстрым развитием финансовых технологий надзор в различных странах идет в ногу со временем.Столкнувшись с динамичной эволюцией принципов и моделей регулирования, финансовое применение искусственного интеллекта оказывает более заметное давление на соблюдение требований. В то же время этические проблемы финансовых технологий, такие как дискриминация алгоритмов, уничтожение больших данных и утечка информации, также привнесли «тени» в применение искусственного интеллекта.Все еще необходимо изучить, как использовать «ответственные» технологические инновации. для создания «теплых» финансовых услуг.
Короче говоря, перспектива цифровой трансформации финансовой отрасли с помощью искусственного интеллекта началась, но она не была гладкой, и есть еще много серьезных проблем, которые срочно нуждаются в самооптимизации и постоянном «прорыве».
Посмотреть Оригинал
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.
Смотрите применение искусственного интеллекта в финансовой сфере от ChatGPT
Автор: Ян Тао, заместитель директора Национальной лаборатории финансов и развития
Краткое содержание
С момента появления ChatGPT этот диалоговый робот с искусственным интеллектом стал одной из самых горячих тем в мире. Если рассматривать статус применения искусственного интеллекта в финансовой сфере с точки зрения ChatGPT, объективно говоря, искусственный интеллект имеет более высокую степень применения в организационных операциях, сервисных возможностях и управлении рисками, в силу технических и институциональных факторов он недостаточно для решения других финансовых потребностей. В статье указывалось, что, хотя ChatGPT еще больше подчеркнул прикладные возможности искусственного интеллекта, он по-прежнему сталкивается со многими проблемами для финансовой отрасли, из-за чего он не может в течение длительного времени вносить серьезные изменения в финансовую отрасль.
ChatGPT, диалоговый робот, разработанный OpenAI, американской исследовательской лабораторией искусственного интеллекта, привлек широкое внимание всех слоев общества в стране и за рубежом и вызвал волну бума искусственного интеллекта. В то же время цифровая трансформация финансовой индустрии стала общей тенденцией всех стран, а также важным направлением реформ, продвигаемым регулирующими органами моей страны. Поэтому старт с ChatGPT и глубокий анализ состояния, возможностей и проблем применения искусственного интеллекта в финансовой сфере поможет точнее реализовать качественное развитие науки и технологий в финансах.
01 Статус-кво развития искусственного интеллекта и статус ChatGPT
С макроэкономической точки зрения искусственный интеллект рассматривается как основная движущая сила цифровой экономики, будь то проект верхнего уровня «14-й пятилетки» и план развития цифровой экономики или новая версия финансового плана. план развития технологий и руководство по цифровой трансформации в финансовом секторе Ключевые отрасли и цифровые пьедесталы. Быстрое развитие цифровой экономики создало хорошие экономические и технологические условия для искусственного интеллекта; в то же время искусственный интеллект как ключевая новая инфраструктура также придал новый импульс развитию цифровой экономики моей страны. В целом современная открытая и совместно используемая инфраструктура, целенаправленные и реализованные инструментальные процессы, а также разнообразные и широкие сценарии приложений обеспечивают хорошую среду для приложений и рыночное пространство для активного развития искусственного интеллекта. **
С точки зрения тенденций технологического развития сверхкрупномасштабная модель предварительного обучения, несомненно, является центром и горячей точкой текущего развития технологии искусственного интеллекта.За последние два года произошел крупный взрыв и «оружие раса". В целом, большая модель показывает тенденцию развития мультимодальности, мультитехнологий, мультивозможностей и мультиприложений. Она показала хорошие результаты применения в идеальной лабораторной среде и в реальной среде вертикальных отраслей. В будущем большие и будут сформированы небольшие модели.Интеллектуальная система, которая развивается совместно между облаком и периферией.
В то же время искусственный интеллект также оказал огромное влияние и бросил вызов существующим этическим нормам и социальному управлению. Поэтому в последние годы вопрос о том, как реализовать эффективное управление искусственным интеллектом, стал центром внимания всех слоев общества в стране и за рубежом. Можно видеть, что управление искусственным интеллектом в стране и за рубежом добилось прорывного прогресса и вступило в стадию установления правил и положений и их реализации на концептуальном уровне, а разработка надежного ИИ стала основным содержанием.
Следует сказать, что искусственный интеллект стал важнейшим «катализатором» технологических инноваций, а обработка естественного языка (NLP), связанная с ChatGPT, считается «жемчужиной» в короне искусственного интеллекта. Мы видели, что история развития искусственного интеллекта на самом деле является историей непрерывного улучшения размеров модели, от людей-экспертов, пишущих правила, к машинам, пишущим небольшое количество правил, к машинам, пишущим большое количество правил, и, наконец, к перенос обучения больших моделей. В этом процессе ChatGPT использует методы текстового обучения для расширения поля.GPT-3 имеет 500 миллиардов слов и 175 миллиардов параметров.Наконец, благодаря поддержке массивной информации, он получил всестороннее улучшение функций, но есть также проблемы с достоверный контент и данные Проблемы безопасности и высокие затраты на посадку.
02 С точки зрения финансового спроса, возможности применения искусственного интеллекта
С углубленным развитием цифровой экономики и построением цифрового общества было сгенерировано большое количество данных, обеспечивающих широкую «почву» для моделирования, обучения и применения искусственного интеллекта. В частности, накопление крупномасштабных и качественных данных в финансовой сфере, а также многомерных и диверсифицированных сценариев применения дает хорошие возможности для активной разработки приложений искусственного интеллекта. Благодаря глубокой интеграции искусственного интеллекта и финансового обслуживания клиентов, инновационных продуктов, управления операциями, предотвращения и контроля рисков и других бизнес-сценариев весь процесс финансовых услуг будет изменен и наделен интеллектуальными возможностями, а инновации финансовых продуктов, реинжиниринг процессов, будет продвигаться интеграция каналов и услуг.Обновлять и расширять широту и глубину финансовых услуг, становясь важным источником и движущей силой для финансовой цифровой трансформации.
В конечном итоге прикладная ценность **искусственного интеллекта заключается в решении проблем, существующих в финансовой сфере, которые необходимо анализировать с точки зрения финансовых потребностей. В частности, с точки зрения мезокосмического и микрокосмического уровней финансовой индустрии, трудности, с которыми приходится сталкиваться, являются стратегическими вопросами. ** Перед лицом все более сложной экономической и финансовой ситуации особое значение приобретает разработка стратегий для финансовых учреждений.Это не только «проект высшего уровня» учреждения, но также требует эффективного сочетания видения, логики и опыт, а также своевременное и эффективное динамическое управление оптимизацией. Применение искусственного интеллекта при формулировании стратегии — это восприятие, рассуждение и принятие решений.Естественно, это можно сочетать с комплексной или специальной формулировкой стратегии финансовых учреждений и выполнять динамическую случайную оптимизацию.
**Вторая проблема структурная. ** Хотя всесторонняя мощь финансовой индустрии моей страны продолжает расти, все еще существует множество структурных противоречий несбалансированного и недостаточного развития, которые также выдвигают требования к искусственному интеллекту для «компенсации недостатков». Например, может ли применение искусственного интеллекта в области управления капиталом внести изменения в дисбаланс структуры активов домохозяйства и расположения финансовых активов, это напрямую повлияет на главную цель финансов, чтобы помочь общему процветанию.
** Третий — вопрос о факторах производства. **Устойчивое развитие и цифровая трансформация финансовых учреждений должны учитывать экономичность, масштаб и эффективность факторов, основу которых составляют данные и люди. С одной стороны, данные стали важным фактором производства и основным национальным стратегическим ресурсом. Как финансовая индустрия может улучшить весь жизненный цикл данных, «сбор, хранение, расчет, управление и использование» и способствовать преобразованию элементов данных в активы данных, является актуальной задачей, стоящей в настоящее время, и сочетание искусственного интеллекта и больших данных будет стимулировать больше жизненных сил. С другой стороны, таланты в области финтеха также являются дефицитным ресурсом.
Искусственный интеллект может стать «умным помощником» для расширения возможностей сотрудников или дополнить возможности команды, создав «цифровых людей».
** Четвертый вопрос организации и работы. **Цифровая трансформация финансовой отрасли неотделима от гарантии организационной структуры и операционных возможностей.В этом процессе искусственный интеллект может быть полностью использован для создания автоматизированной и интеллектуальной операционной модели, постоянной оптимизации операционных процессов, обновления операционных моделей, улучшения качество оперативного обслуживания и снижение эксплуатационных расходов, тем самым поддерживая комплексные и интеллектуальные финансовые услуги.
** Пятый — вопрос пропускной способности. **Возможности обслуживания финансовых учреждений отражены в диверсифицированных продуктах, достаточных возможностях анализа рынка, возможностях маркетинга и каналов сбыта, возможностях обслуживания клиентов и услуг с добавленной стоимостью и т. д. Были проведены плодотворные исследования, особенно с точки зрения индивидуального интеллектуального дизайна продукта, точного маркетинга услуг голографического портрета клиентов и согласованности онлайн- и офлайн-опыта.
**Шестое – это вопрос управления рисками. **В настоящее время макро- и микрориски, с которыми сталкивается финансовая отрасль, более сложны.При эффективном использовании искусственного интеллекта можно создать интеллектуальную модель управления рисками на основе интеграции и анализа больших данных, что станет эффективным способом выявление, мониторинг и контроль рисков. С одной стороны, он строит представления клиентов, бизнеса и рисков, чтобы динамически и всесторонне отражать общую картину рисков; с другой стороны, он оптимизирует интеллектуальную оценку кредитного риска и осуществляет преобразование управления рисками в цифровое управление и интеллектуальное управление.
** Седьмой вопрос эффективности службы. ** Эффективно ли применение искусственного интеллекта в финансовой отрасли, одно с точки зрения самих финансовых учреждений, а другое с точки зрения обслуживающих организаций. С одной стороны, во время бурного развития финансовой индустрии в последние годы информационные технологии оказали очень глубокое влияние на улучшение и трансформацию общей факторной производительности финансовой индустрии. Одним из проявлений полезности искусственного интеллекта является то, может ли он еще больше повысить эффективность работы финансовых учреждений и оптимизировать финансовые показатели. С другой стороны, на финансовой индустрии по-прежнему лежит много обязанностей по содействию инклюзивности, экологичности, технологиям и всеобщему процветанию.Также необходимо учитывать ценность приложений искусственного интеллекта для улучшения их функций.
Восьмой является экологический вопрос сотрудничества. **От открытого банковского дела к открытому финансированию стало основным направлением глобальных инноваций, и финансовым учреждениям необходимо обмениваться данными, алгоритмами, транзакциями, процессами и другими бизнес-функциями с бизнес-экосистемой, чтобы обеспечить клиентов экосистемы, сотрудников, сторонних разработчиков, финансовые учреждения Технологические компании, поставщики и другие партнеры предоставляют услуги по созданию цифровой финансовой экосистемы, характеризующейся «интеллектуальностью, открытостью, обменом, гибкостью и интеграцией». Благословение искусственного интеллекта и больших данных может способствовать дальнейшему улучшению внешней экологии финансовых учреждений.
Объективно говоря, искусственный интеллект более широко используется в организационных операциях, сервисных возможностях и управлении рисками, но в силу технических и институциональных факторов он все еще недостаточен для решения других финансовых потребностей.
03 Проблемы применения искусственного интеллекта в финансовой сфере
ChatGPT** еще больше подчеркивает прикладные возможности искусственного интеллекта, но для финансовой отрасли он по-прежнему сталкивается со многими проблемами, что делает невозможным внесение серьезных изменений в финансовую отрасль в течение длительного времени. **
** Во-первых, управление данными. ** Отправной точкой цифровой трансформации финансовой отрасли является хорошее управление данными.Необходимо действительно улучшить систему управления данными, расширить возможности управления данными, усилить контроль качества данных и улучшить возможности приложений данных. Применение искусственного интеллекта также неотделимо от высококачественных массивных данных, но управление данными финансовых учреждений, как правило, находится в зачаточном состоянии, а низкокачественные данные, островки данных и разбросанные данные являются обычным явлением, и их трудно предоставить в достаточном количестве. поддержка элементов данных для искусственного интеллекта.
**Вторая — стандартизация сцены. **Хотя финансовое применение искусственного интеллекта воплощает в себе характеристики персонализации и «тысячи людей и тысячи лиц», в долгосрочной перспективе, в процессе интеграции финансов и технологий, реальной жизненной силой являются стандартизированные и универсальные Сцена инноваций в области финансовых технологий, в то время как дифференцированное сотрудничество, не основанное на традиционной модели аутсорсинга, также является одним из ограничений существующих финансовых приложений искусственного интеллекта.
** Третье — порог высокой стоимости технологий и решений. **Технические приложения и настройки решений искусственного интеллекта в финансовой деятельности обычно требуют больших затрат на развертывание, что затрудняет удовлетворение потребностей малых и средних финансовых учреждений. Согласно исследовательским оценкам Guosheng Securities, стоимость обучения GPT-3 составляет около 1,4 миллиона долларов США, а для некоторых более крупных LLM (Large Language Model) стоимость обучения составляет от 2 до 12 миллионов долларов США.
** Четвертое — прозрачность и необъяснимость. **Под так называемой интерпретируемостью понимается необходимость получения достаточной и понятной информации в процессе познания или принятия решения о действии, чтобы помочь в принятии решения. В машинном обучении обычно существует ненаблюдаемое пространство, называемое «черным ящиком», между входными данными и выходным ответом. Только путем разработки интерпретируемых и заслуживающих доверия финансовых приложений ИИ можно добиться доверия пользователей, возможности аудита моделей и снижения рисков.
** Пятое — внутренняя координация внутри организации. **Поскольку финансовые учреждения применяют искусственный интеллект и другие передовые технологии, обычно сложно сформировать эффективный механизм «совместимости поощрений», чтобы побудить внутренних заинтересованных сторон достичь консенсуса, чтобы максимально эффективно отразить ценность технологических инноваций. В связи с этим, как оптимизировать модель организации и координации с помощью разработки правил, одновременно оптимизируя итерацию самого технического решения, также является неизбежной проблемой для искусственного интеллекта.
** Шестое — разделение ответственности. **Проектирование продуктов и деятельность финансовых учреждений имеют определенные особенности, а также различные комплексные риски. Поэтому, исходя из логики контроля рисков и защиты прав потребителей финансовых услуг, любая финансовая деятельность нуждается в четком механизме распределения ответственности. После внедрения искусственного интеллекта баланс прав и обязанностей в исходном бизнес-процессе финансовых учреждений может вызвать некоторые новые неясности, которые срочно необходимо дополнительно изучить с точки зрения институциональных правил, деловой практики, технологий и бизнеса, а также отношения между моделями и людьми.
**Седьмое — соответствие и этика. **В связи с быстрым развитием финансовых технологий надзор в различных странах идет в ногу со временем.Столкнувшись с динамичной эволюцией принципов и моделей регулирования, финансовое применение искусственного интеллекта оказывает более заметное давление на соблюдение требований. В то же время этические проблемы финансовых технологий, такие как дискриминация алгоритмов, уничтожение больших данных и утечка информации, также привнесли «тени» в применение искусственного интеллекта.Все еще необходимо изучить, как использовать «ответственные» технологические инновации. для создания «теплых» финансовых услуг.
Короче говоря, перспектива цифровой трансформации финансовой отрасли с помощью искусственного интеллекта началась, но она не была гладкой, и есть еще много серьезных проблем, которые срочно нуждаются в самооптимизации и постоянном «прорыве».