Yazar: Yang Tao, Ulusal Finans ve Kalkınma Laboratuvarı müdür yardımcısı
Özet
ChatGPT doğduğundan beri, bu yapay zeka diyalog robotu dünyanın en sıcak konularından biri haline geldi. Yapay zekanın finans alanındaki uygulama durumunu ChatGPT perspektifinden ele alırsak, nesnel olarak konuşursak, yapay zeka organizasyonel operasyonlarda, hizmet yeteneklerinde ve risk yönetiminde daha yüksek bir uygulama derecesine sahiptir.Teknik ve kurumsal faktörler nedeniyle, diğer finansal ihtiyaçları gidermek için yeterli değil. Makale, ChatGPT'nin yapay zekanın uygulama yeteneklerini daha fazla vurgulamasına rağmen, finans sektörü için hala birçok zorlukla karşı karşıya olduğunu ve bunun da finans sektörüne uzun süre büyük değişiklikler getiremeyeceğini belirtti.
Bir Amerikan yapay zeka araştırma laboratuvarı olan OpenAI tarafından geliştirilen bir diyalog robotu olan ChatGPT, yurtiçinde ve yurtdışında hayatın her kesiminden geniş ilgi gördü ve bir yapay zeka patlaması başlattı. Aynı zamanda finans sektörünün dijital dönüşümü tüm ülkelerin genel trendi haline geldi ve ülkemdeki düzenleyici otoriteler tarafından da teşvik edilen önemli bir reform yönü. Bu nedenle, ChatGPT'den başlamak ve finans alanında yapay zeka uygulamasının durumunun, fırsatlarının ve zorluklarının derinlemesine analizi, finansta bilim ve teknolojinin yüksek kaliteli gelişimini daha doğru bir şekilde gerçekleştirmeye yardımcı olacaktır.
01Yapay zeka gelişiminin mevcut durumu ve ChatGPT'nin durumu
Makro bir perspektiften bakıldığında, yapay zeka, ister "14. finans sektöründe teknoloji geliştirme planı ve dijital dönüşüm rehberliği, kilit sektörler ve dijital kaideler. Dijital ekonominin hızlı gelişimi, yapay zeka için iyi bir ekonomik ve teknik ortam yaratmış, aynı zamanda yapay zeka, kilit bir yeni altyapı olarak ülkemin dijital ekonomisinin gelişimi için yeni bir ivme sağlamıştır. Genel olarak, son teknoloji açık ve paylaşılan altyapı, odaklanmış ve uygulanmış araç süreçleri ve çeşitli ve geniş uygulama senaryoları, yapay zekanın kuvvetli gelişimi için iyi bir uygulama ortamı ve pazar alanı sağlar. **
Teknolojik gelişme eğilimleri açısından bakıldığında, ultra büyük ölçekli ön eğitim modeli, şüphesiz yapay zeka teknolojisinin mevcut gelişiminin odak noktası ve sıcak noktasıdır.Son iki yılda büyük bir patlama ve "silahlanma" yaşandı. ırk". Genel olarak, büyük model, çoklu modalite, çoklu teknoloji, çoklu yetenek ve çoklu uygulamanın gelişme eğilimini gösterir.İdeal laboratuvar ortamında ve dikey endüstrilerin gerçek ortamında iyi uygulama etkileri göstermiştir.Gelecekte, büyük ve küçük modeller oluşturulacak.Bulut ve uç arasında işbirliği içinde gelişen akıllı bir sistem.
Aynı zamanda yapay zeka, mevcut etik normlara ve sosyal yönetişime büyük etki ve zorluklar getirdi. Bu nedenle yapay zekanın etkin yönetişiminin nasıl gerçekleştirileceği son yıllarda yurt içinde ve yurt dışında toplumun her kesiminden ilgi odağı haline geldi. Yurt içinde ve yurt dışında yapay zeka yönetişiminin çığır açan bir ilerleme kaydettiği, kurallar ve düzenlemeler oluşturma ve bunları kavramsal düzeyde uygulama aşamasına girdiği ve güvenilir yapay zekanın geliştirilmesinin temel içerik haline geldiği görülebilir.
Yapay zekanın teknolojik yeniliğin en önemli "katalizörü" haline geldiğini ve ChatGPT ile ilgili doğal dil işlemenin (NLP) yapay zekanın tacındaki "inci" olarak kabul edildiğini söylemek gerekir. Gördük ki yapay zekanın gelişim tarihi, aslında, kural yazan insan uzmanlardan, az sayıda kural yazan makinelere, çok sayıda kural yazan makinelere ve nihayet büyük modelleri öğrenmeyi aktarın. Bu süreçte ChatGPT, alanı genişletmek için metin öğrenme yöntemlerini kullanır.GPT-3, 500 milyar kelimeye ve 175 milyar parametreye sahiptir.Son olarak, büyük bilgi desteğiyle, işlevlerde kapsamlı bir gelişme elde etmiştir, ancak aynı zamanda sorunlar da vardır. güvenilir içerik ve veriler Güvenlik ve yüksek iniş maliyetlerinin zorlukları.
02Finansal talep açısından yapay zekanın uygulama olanaklarını görmek için
Dijital ekonominin derinlemesine ilerlemesi ve dijital bir toplumun inşasıyla, yapay zekanın modellenmesi, eğitimi ve uygulanması için geniş bir "toprak" sağlayan büyük miktarda veri üretildi. Özellikle finans alanında büyük ölçekli ve kaliteli veri birikiminin yanı sıra çok boyutlu ve çeşitlendirilmiş uygulama senaryoları, yapay zeka uygulamalarının güçlü bir şekilde gelişmesi için iyi bir fırsat sunuyor. Yapay zeka ve finansal müşteri hizmetleri, ürün inovasyonu, operasyon yönetimi, risk önleme ve kontrol ve diğer iş senaryolarının derinlemesine entegrasyonu sayesinde, tüm finansal hizmetler süreci yeniden şekillendirilecek ve akıllıca güçlendirilecek ve finansal ürün inovasyonu, süreç yeniden mühendisliği, kanal entegrasyonu ve hizmeti teşvik edilecek.Finansal dijital dönüşüm için önemli bir kaynak ve itici güç haline gelen finansal hizmetlerin genişliğini ve derinliğini yükseltin ve genişletin.
Son tahlilde **yapay zekanın uygulama değeri, finansal ihtiyaçlar açısından analiz edilmesi gereken finansal alanda var olan sorunları çözmekte yatmaktadır. Spesifik olarak, finans endüstrisinin mezokozmik ve mikrokozmik seviyeleri açısından bakıldığında, karşılaşılan güçlükler stratejik sorunlardır. ** Gittikçe karmaşıklaşan ekonomik ve finansal durumla karşı karşıya kalan finansal kurumlar için stratejilerin oluşturulması özellikle önemli hale geldi. Bu sadece kurumun "üst düzey bir projesi" değil, aynı zamanda etkili bir vizyon, mantık ve strateji kombinasyonunu da gerektiriyor. deneyimin yanı sıra zamanında ve etkin dinamik yönetim optimizasyonu. Yapay zekanın strateji formülasyonunda uygulanması algılama, muhakeme ve karar vermedir.Finansal kurumların kapsamlı veya özel strateji formülasyonları ile birleştirilmesi ve dinamik rasgele optimizasyon gerçekleştirmesi doğal olarak mümkündür.
**İkincisi yapısal bir sorundur. **Ülkemin finans endüstrisinin kapsamlı gücü artmaya devam etse de, yapay zekanın "eksiklikleri telafi etmesi" için gereklilikleri de ortaya koyan dengesiz ve yetersiz gelişimin birçok yapısal çelişkisi var. Örneğin, yapay zekanın servet yönetimi alanında uygulanmasının, hanehalkı varlık yapısı ile finansal varlık düzeni arasındaki dengesizliğe değişiklik getirip getirmeyeceği, ortak refaha yardımcı olmak için finansın ana hedefini doğrudan etkileyecektir.
** Üçüncüsü, üretim faktörleri meselesidir. **Finansal kurumların sürdürülebilir gelişimi ve dijital dönüşümü, çekirdeği veri ve insan olan faktör girdilerinin ekonomisini, ölçeğini ve verimliliğini dikkate almalıdır. Bir yandan, veriler önemli bir üretim faktörü ve temel bir ulusal stratejik kaynak haline geldi. Finans sektörünün, "elde etme, depolama, hesaplama, yönetim ve kullanım" verilerinin tüm yaşam döngüsü etkinliklerini nasıl iyileştirebileceği ve veri öğelerinin veri varlıklarına dönüştürülmesini nasıl teşvik edebileceği şu anda karşı karşıya olduğu acil bir zorluktur ve yapay zeka ile büyük verinin birleşimi daha fazla canlılık uyandıracaktır. Öte yandan, fintech yetenekleri de kıt bir kaynaktır.
Yapay zeka, çalışanların yeteneklerini geliştirmek için "akıllı asistan" olabilir veya "dijital insanlar" oluşturarak ekip yeteneklerini tamamlayabilir.
** Dördüncüsü, organizasyon ve işleyiş meselesidir. **Finans sektörünün dijital dönüşümü, organizasyon yapısının ve operasyonel yeteneklerin garantisinden ayrılamaz. Bu süreçte, otomatik ve akıllı bir işletim modeli oluşturmak, işletim süreçlerini sürekli olarak optimize etmek, işletim modellerini yenilemek, iyileştirmek için yapay zekadan tam olarak yararlanılabilir. operasyonel hizmet kalitesi ve İşletme maliyetlerini düşürür, böylece kapsamlı ve akıllı finansal hizmetleri destekler.
** Beşincisi hizmet kapasitesi meselesidir. **Finansal kurumların hizmet yetenekleri, çeşitlendirilmiş ürünlere, yeterli pazar analizi yeteneklerine, pazarlama ve kanal yeteneklerine, müşteri bakımına ve katma değerli hizmet yeteneklerine vb. yansır. Özellikle özelleştirilmiş akıllı ürün tasarımı, müşteri holografik portre hizmetlerinin hassas pazarlaması ve çevrimiçi ve çevrimdışı deneyim tutarlılığı açısından verimli keşifler yapılmıştır.
**Altıncı risk yönetimi konusudur. **Şu anda finans sektörünün karşı karşıya olduğu makro ve mikro riskler daha karmaşık durumda.Yapay zeka etkin bir şekilde kullanılabilirse, büyük verinin entegre edilmesi ve analiz edilmesi temelinde akıllı bir risk kontrol modeli kurulabilir ve bu da etkin bir yol haline gelebilir. riskleri belirlemek, izlemek ve kontrol etmek. Bir yandan risklerin genel resmini dinamik ve kapsamlı bir şekilde yansıtacak şekilde müşteri, iş ve risk görünümlerini oluştururken, diğer yandan akıllı kredi riski değerlendirmesini optimize ederek risk kontrolünün sayısal kontrole ve akıllı kontrole dönüşümünü gerçekleştirmektedir.
** Yedinci hizmet etkinliği konusudur. ** Finans sektöründe yapay zeka uygulamasının verimli olup olmadığı, biri finansal kurumların kendi bakış açısından, diğeri ise hizmet kuruluşlarının bakış açısındandır. Bir yandan, finans sektörünün son yıllardaki hızlı gelişimi sırasında, finans sektörünün toplam faktör verimliliğinin iyileşmesi ve dönüşümünde bilgi teknolojilerinin etkisi çok derin olmuştur. Yapay zekanın kullanım değerinin tezahürlerinden biri, finansal kurumların çalışma verimliliğini daha da artırıp artıramayacağı ve finansal göstergeleri optimize edip edemeyeceğidir. Öte yandan, finans sektörünün kapsayıcı, yeşil, teknoloji ve ortak refaha yardımcı olma konusunda hala birçok sorumluluğu vardır.Yapay zeka uygulamalarının işlevlerini iyileştirme değeri de dikkate alınmalıdır.
Sekizincisi, işbirliğinin ekolojik sorunudur. **Açık bankacılıktan açık finansa, küresel inovasyonun ana akımı haline geldi ve finansal kurumların, ekosistem müşterilerine, çalışanlarına, üçüncü taraf geliştiricilere, finansal kurumlar Teknoloji şirketleri, tedarikçiler ve diğer ortaklar, "zeka, açıklık, paylaşım, çeviklik ve entegrasyon" ile karakterize edilen bir dijital finansal ekosistem oluşturmak için hizmetler sunar. Yapay zeka ve büyük verinin nimetiyle, finansal kurumların dış ekolojisinin daha da iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
Yapay zeka, nesnel olarak, organizasyonel operasyonlarda, hizmet yeteneklerinde ve risk yönetiminde daha yaygın olarak kullanılmakta, teknik ve kurumsal faktörler nedeniyle diğer finansal ihtiyaçların çözümünde hala yetersiz kalmaktadır.
ChatGPT**, yapay zekanın uygulama yeteneklerini daha da vurgular, ancak finans sektörü için hala birçok zorlukla karşı karşıyadır ve bu da finans sektörüne uzun süre büyük değişiklikler getirmeyi imkansız hale getirir. **
** Birincisi, veri yönetişimidir. **Finans sektörünün dijital dönüşümünün başlangıç noktası, veri yönetişiminde iyi bir iş çıkarmaktır.Veri yönetişim sistemini gerçekten iyileştirmek, veri yönetimi yeteneklerini geliştirmek, veri kalite kontrolünü güçlendirmek ve veri uygulama yeteneklerini geliştirmek gereklidir. Yapay zeka uygulaması da yüksek kaliteli büyük veriden ayrılamaz, ancak finansal kurumların veri yönetişimi genellikle emekleme aşamasındadır ve düşük kaliteli veriler, veri adaları ve dağınık veriler yaygındır ve yeterli veri sağlamak zordur. yapay zeka için veri öğesi desteği.
**İkincisi, sahnenin standartlaştırılmasıdır. **Yapay zekanın finansal uygulaması kişiselleştirme ve "binlerce insan ve binlerce yüz" özelliklerini bünyesinde barındırsa da, uzun vadede finans ve teknolojinin bütünleşme sürecinde asıl canlılık standartlaştırılmış ve genel amaçlıdır. Geleneksel dış kaynak modeline dayalı olmayan Farklılaştırılmış işbirliği, aynı zamanda mevcut yapay zeka finansal uygulamalarının kısıtlamalarından biridir.
** Üçüncüsü, teknoloji ve çözümlerin yüksek maliyet eşiğidir. **Finansal faaliyetlerde yapay zekanın teknik uygulamaları ve çözüm ayarları genellikle yüksek dağıtım maliyetlerine sahiptir ve bu da küçük ve orta ölçekli finans kuruluşlarının ihtiyaçlarını karşılamayı zorlaştırır. Guosheng Securities tarafından yapılan araştırma tahminlerine göre, GPT-3 eğitiminin maliyeti yaklaşık 1,4 milyon ABD dolarıdır ve bazı daha büyük LLM (Large Language Model) için eğitim maliyeti 2 milyon ABD doları ile 12 milyon ABD doları arasındadır.
** Dördüncüsü şeffaflık ve anlaşılmazlıktır. **Yorumlanabilirlik, karar vermeye yardımcı olmak için bir eylemin biliş veya karar verme sürecinde yeterli ve anlaşılır bilgi edinme ihtiyacını ifade eder. Makine öğreniminde, genellikle girdi verileri ile çıktı yanıtı arasında "kara kutu" adı verilen gözlemlenemeyen bir boşluk vardır. Yalnızca yorumlanabilir ve güvenilir yapay zeka finansal uygulamaları geliştirerek kullanıcı güveni, model denetlenebilirliği ve risk azaltma sağlanabilir.
** Beşincisi, organizasyon içindeki iç koordinasyondur. **Finansal kurumlar, yapay zeka gibi en son teknolojileri uyguladıkları sürece, iç paydaşların teknolojik yeniliğin değerini maksimum verimlilikle yansıtacak bir fikir birliğine varmasını teşvik etmek için etkili bir "teşvik uyumluluğu" mekanizması oluşturmak genellikle zordur. Bu bağlamda, teknik çözümün yinelemesini optimize ederken kural tasarımı yoluyla organizasyon ve koordinasyon modelinin nasıl optimize edileceği de yapay zeka için kaçınılmaz bir zorluktur.
** Altıncı sorumluluk paylaşımıdır. **Finansal kuruluşların ürün tasarımı ve işleyişleri belirli özelliklere sahiptir ve çeşitli karmaşık riskler de vardır. Bu nedenle, risk kontrolü ve finansal tüketicinin korunması mantığına dayalı olarak, herhangi bir finansal faaliyetin açık bir sorumluluk paylaşım mekanizmasına ihtiyacı vardır. Yapay zekanın kullanılmaya başlanmasından sonra, finansal kurumların orijinal iş süreçlerindeki hak ve sorumluluk dengesi, kurumsal kurallar, iş uygulamaları, teknoloji ve iş dünyası ile acilen daha fazla araştırılması gereken bazı yeni belirsizliklere neden olabilir. modeller ve insanlar arasındaki ilişki.
**Yedinci uyum ve etiktir. **Finansal teknolojinin hızlı gelişimiyle birlikte, çeşitli ülkelerin denetimi zamanla ilerliyor.Düzenleyici ilkelerin ve modellerin dinamik evrimiyle karşı karşıya kalan yapay zekanın finansal uygulaması, daha belirgin uyum baskısına sahip. Aynı zamanda, algoritma ayrımcılığı, büyük veri öldürme ve bilgi sızıntısı gibi finansal teknolojinin etik zorlukları da yapay zekanın uygulanmasına "gölgeler" getirdi. "Sorumlu" teknolojik inovasyonun nasıl kullanılacağını keşfetmek hala gerekli. "sıcak" finansal hizmetler yaratmak.
Kısacası, finans endüstrisinin yapay zeka güdümlü dijital dönüşümü olasılığı başladı, ancak sorunsuz bir seyir izlemedi ve hala acilen kendi kendini optimize etmeye ve sürekli "atılımlara" ihtiyaç duyan birçok büyük zorluk var.
View Original
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.
ChatGPT'den finans alanındaki yapay zeka uygulamasını görün
Yazar: Yang Tao, Ulusal Finans ve Kalkınma Laboratuvarı müdür yardımcısı
Özet
ChatGPT doğduğundan beri, bu yapay zeka diyalog robotu dünyanın en sıcak konularından biri haline geldi. Yapay zekanın finans alanındaki uygulama durumunu ChatGPT perspektifinden ele alırsak, nesnel olarak konuşursak, yapay zeka organizasyonel operasyonlarda, hizmet yeteneklerinde ve risk yönetiminde daha yüksek bir uygulama derecesine sahiptir.Teknik ve kurumsal faktörler nedeniyle, diğer finansal ihtiyaçları gidermek için yeterli değil. Makale, ChatGPT'nin yapay zekanın uygulama yeteneklerini daha fazla vurgulamasına rağmen, finans sektörü için hala birçok zorlukla karşı karşıya olduğunu ve bunun da finans sektörüne uzun süre büyük değişiklikler getiremeyeceğini belirtti.
Bir Amerikan yapay zeka araştırma laboratuvarı olan OpenAI tarafından geliştirilen bir diyalog robotu olan ChatGPT, yurtiçinde ve yurtdışında hayatın her kesiminden geniş ilgi gördü ve bir yapay zeka patlaması başlattı. Aynı zamanda finans sektörünün dijital dönüşümü tüm ülkelerin genel trendi haline geldi ve ülkemdeki düzenleyici otoriteler tarafından da teşvik edilen önemli bir reform yönü. Bu nedenle, ChatGPT'den başlamak ve finans alanında yapay zeka uygulamasının durumunun, fırsatlarının ve zorluklarının derinlemesine analizi, finansta bilim ve teknolojinin yüksek kaliteli gelişimini daha doğru bir şekilde gerçekleştirmeye yardımcı olacaktır.
01 Yapay zeka gelişiminin mevcut durumu ve ChatGPT'nin durumu
Makro bir perspektiften bakıldığında, yapay zeka, ister "14. finans sektöründe teknoloji geliştirme planı ve dijital dönüşüm rehberliği, kilit sektörler ve dijital kaideler. Dijital ekonominin hızlı gelişimi, yapay zeka için iyi bir ekonomik ve teknik ortam yaratmış, aynı zamanda yapay zeka, kilit bir yeni altyapı olarak ülkemin dijital ekonomisinin gelişimi için yeni bir ivme sağlamıştır. Genel olarak, son teknoloji açık ve paylaşılan altyapı, odaklanmış ve uygulanmış araç süreçleri ve çeşitli ve geniş uygulama senaryoları, yapay zekanın kuvvetli gelişimi için iyi bir uygulama ortamı ve pazar alanı sağlar. **
Teknolojik gelişme eğilimleri açısından bakıldığında, ultra büyük ölçekli ön eğitim modeli, şüphesiz yapay zeka teknolojisinin mevcut gelişiminin odak noktası ve sıcak noktasıdır.Son iki yılda büyük bir patlama ve "silahlanma" yaşandı. ırk". Genel olarak, büyük model, çoklu modalite, çoklu teknoloji, çoklu yetenek ve çoklu uygulamanın gelişme eğilimini gösterir.İdeal laboratuvar ortamında ve dikey endüstrilerin gerçek ortamında iyi uygulama etkileri göstermiştir.Gelecekte, büyük ve küçük modeller oluşturulacak.Bulut ve uç arasında işbirliği içinde gelişen akıllı bir sistem.
Aynı zamanda yapay zeka, mevcut etik normlara ve sosyal yönetişime büyük etki ve zorluklar getirdi. Bu nedenle yapay zekanın etkin yönetişiminin nasıl gerçekleştirileceği son yıllarda yurt içinde ve yurt dışında toplumun her kesiminden ilgi odağı haline geldi. Yurt içinde ve yurt dışında yapay zeka yönetişiminin çığır açan bir ilerleme kaydettiği, kurallar ve düzenlemeler oluşturma ve bunları kavramsal düzeyde uygulama aşamasına girdiği ve güvenilir yapay zekanın geliştirilmesinin temel içerik haline geldiği görülebilir.
Yapay zekanın teknolojik yeniliğin en önemli "katalizörü" haline geldiğini ve ChatGPT ile ilgili doğal dil işlemenin (NLP) yapay zekanın tacındaki "inci" olarak kabul edildiğini söylemek gerekir. Gördük ki yapay zekanın gelişim tarihi, aslında, kural yazan insan uzmanlardan, az sayıda kural yazan makinelere, çok sayıda kural yazan makinelere ve nihayet büyük modelleri öğrenmeyi aktarın. Bu süreçte ChatGPT, alanı genişletmek için metin öğrenme yöntemlerini kullanır.GPT-3, 500 milyar kelimeye ve 175 milyar parametreye sahiptir.Son olarak, büyük bilgi desteğiyle, işlevlerde kapsamlı bir gelişme elde etmiştir, ancak aynı zamanda sorunlar da vardır. güvenilir içerik ve veriler Güvenlik ve yüksek iniş maliyetlerinin zorlukları.
02 Finansal talep açısından yapay zekanın uygulama olanaklarını görmek için
Dijital ekonominin derinlemesine ilerlemesi ve dijital bir toplumun inşasıyla, yapay zekanın modellenmesi, eğitimi ve uygulanması için geniş bir "toprak" sağlayan büyük miktarda veri üretildi. Özellikle finans alanında büyük ölçekli ve kaliteli veri birikiminin yanı sıra çok boyutlu ve çeşitlendirilmiş uygulama senaryoları, yapay zeka uygulamalarının güçlü bir şekilde gelişmesi için iyi bir fırsat sunuyor. Yapay zeka ve finansal müşteri hizmetleri, ürün inovasyonu, operasyon yönetimi, risk önleme ve kontrol ve diğer iş senaryolarının derinlemesine entegrasyonu sayesinde, tüm finansal hizmetler süreci yeniden şekillendirilecek ve akıllıca güçlendirilecek ve finansal ürün inovasyonu, süreç yeniden mühendisliği, kanal entegrasyonu ve hizmeti teşvik edilecek.Finansal dijital dönüşüm için önemli bir kaynak ve itici güç haline gelen finansal hizmetlerin genişliğini ve derinliğini yükseltin ve genişletin.
Son tahlilde **yapay zekanın uygulama değeri, finansal ihtiyaçlar açısından analiz edilmesi gereken finansal alanda var olan sorunları çözmekte yatmaktadır. Spesifik olarak, finans endüstrisinin mezokozmik ve mikrokozmik seviyeleri açısından bakıldığında, karşılaşılan güçlükler stratejik sorunlardır. ** Gittikçe karmaşıklaşan ekonomik ve finansal durumla karşı karşıya kalan finansal kurumlar için stratejilerin oluşturulması özellikle önemli hale geldi. Bu sadece kurumun "üst düzey bir projesi" değil, aynı zamanda etkili bir vizyon, mantık ve strateji kombinasyonunu da gerektiriyor. deneyimin yanı sıra zamanında ve etkin dinamik yönetim optimizasyonu. Yapay zekanın strateji formülasyonunda uygulanması algılama, muhakeme ve karar vermedir.Finansal kurumların kapsamlı veya özel strateji formülasyonları ile birleştirilmesi ve dinamik rasgele optimizasyon gerçekleştirmesi doğal olarak mümkündür.
**İkincisi yapısal bir sorundur. **Ülkemin finans endüstrisinin kapsamlı gücü artmaya devam etse de, yapay zekanın "eksiklikleri telafi etmesi" için gereklilikleri de ortaya koyan dengesiz ve yetersiz gelişimin birçok yapısal çelişkisi var. Örneğin, yapay zekanın servet yönetimi alanında uygulanmasının, hanehalkı varlık yapısı ile finansal varlık düzeni arasındaki dengesizliğe değişiklik getirip getirmeyeceği, ortak refaha yardımcı olmak için finansın ana hedefini doğrudan etkileyecektir.
** Üçüncüsü, üretim faktörleri meselesidir. **Finansal kurumların sürdürülebilir gelişimi ve dijital dönüşümü, çekirdeği veri ve insan olan faktör girdilerinin ekonomisini, ölçeğini ve verimliliğini dikkate almalıdır. Bir yandan, veriler önemli bir üretim faktörü ve temel bir ulusal stratejik kaynak haline geldi. Finans sektörünün, "elde etme, depolama, hesaplama, yönetim ve kullanım" verilerinin tüm yaşam döngüsü etkinliklerini nasıl iyileştirebileceği ve veri öğelerinin veri varlıklarına dönüştürülmesini nasıl teşvik edebileceği şu anda karşı karşıya olduğu acil bir zorluktur ve yapay zeka ile büyük verinin birleşimi daha fazla canlılık uyandıracaktır. Öte yandan, fintech yetenekleri de kıt bir kaynaktır.
Yapay zeka, çalışanların yeteneklerini geliştirmek için "akıllı asistan" olabilir veya "dijital insanlar" oluşturarak ekip yeteneklerini tamamlayabilir.
** Dördüncüsü, organizasyon ve işleyiş meselesidir. **Finans sektörünün dijital dönüşümü, organizasyon yapısının ve operasyonel yeteneklerin garantisinden ayrılamaz. Bu süreçte, otomatik ve akıllı bir işletim modeli oluşturmak, işletim süreçlerini sürekli olarak optimize etmek, işletim modellerini yenilemek, iyileştirmek için yapay zekadan tam olarak yararlanılabilir. operasyonel hizmet kalitesi ve İşletme maliyetlerini düşürür, böylece kapsamlı ve akıllı finansal hizmetleri destekler.
** Beşincisi hizmet kapasitesi meselesidir. **Finansal kurumların hizmet yetenekleri, çeşitlendirilmiş ürünlere, yeterli pazar analizi yeteneklerine, pazarlama ve kanal yeteneklerine, müşteri bakımına ve katma değerli hizmet yeteneklerine vb. yansır. Özellikle özelleştirilmiş akıllı ürün tasarımı, müşteri holografik portre hizmetlerinin hassas pazarlaması ve çevrimiçi ve çevrimdışı deneyim tutarlılığı açısından verimli keşifler yapılmıştır.
**Altıncı risk yönetimi konusudur. **Şu anda finans sektörünün karşı karşıya olduğu makro ve mikro riskler daha karmaşık durumda.Yapay zeka etkin bir şekilde kullanılabilirse, büyük verinin entegre edilmesi ve analiz edilmesi temelinde akıllı bir risk kontrol modeli kurulabilir ve bu da etkin bir yol haline gelebilir. riskleri belirlemek, izlemek ve kontrol etmek. Bir yandan risklerin genel resmini dinamik ve kapsamlı bir şekilde yansıtacak şekilde müşteri, iş ve risk görünümlerini oluştururken, diğer yandan akıllı kredi riski değerlendirmesini optimize ederek risk kontrolünün sayısal kontrole ve akıllı kontrole dönüşümünü gerçekleştirmektedir.
** Yedinci hizmet etkinliği konusudur. ** Finans sektöründe yapay zeka uygulamasının verimli olup olmadığı, biri finansal kurumların kendi bakış açısından, diğeri ise hizmet kuruluşlarının bakış açısındandır. Bir yandan, finans sektörünün son yıllardaki hızlı gelişimi sırasında, finans sektörünün toplam faktör verimliliğinin iyileşmesi ve dönüşümünde bilgi teknolojilerinin etkisi çok derin olmuştur. Yapay zekanın kullanım değerinin tezahürlerinden biri, finansal kurumların çalışma verimliliğini daha da artırıp artıramayacağı ve finansal göstergeleri optimize edip edemeyeceğidir. Öte yandan, finans sektörünün kapsayıcı, yeşil, teknoloji ve ortak refaha yardımcı olma konusunda hala birçok sorumluluğu vardır.Yapay zeka uygulamalarının işlevlerini iyileştirme değeri de dikkate alınmalıdır.
Sekizincisi, işbirliğinin ekolojik sorunudur. **Açık bankacılıktan açık finansa, küresel inovasyonun ana akımı haline geldi ve finansal kurumların, ekosistem müşterilerine, çalışanlarına, üçüncü taraf geliştiricilere, finansal kurumlar Teknoloji şirketleri, tedarikçiler ve diğer ortaklar, "zeka, açıklık, paylaşım, çeviklik ve entegrasyon" ile karakterize edilen bir dijital finansal ekosistem oluşturmak için hizmetler sunar. Yapay zeka ve büyük verinin nimetiyle, finansal kurumların dış ekolojisinin daha da iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
Yapay zeka, nesnel olarak, organizasyonel operasyonlarda, hizmet yeteneklerinde ve risk yönetiminde daha yaygın olarak kullanılmakta, teknik ve kurumsal faktörler nedeniyle diğer finansal ihtiyaçların çözümünde hala yetersiz kalmaktadır.
03 Finans sektöründe yapay zekanın uygulanmasındaki zorluklar
ChatGPT**, yapay zekanın uygulama yeteneklerini daha da vurgular, ancak finans sektörü için hala birçok zorlukla karşı karşıyadır ve bu da finans sektörüne uzun süre büyük değişiklikler getirmeyi imkansız hale getirir. **
** Birincisi, veri yönetişimidir. **Finans sektörünün dijital dönüşümünün başlangıç noktası, veri yönetişiminde iyi bir iş çıkarmaktır.Veri yönetişim sistemini gerçekten iyileştirmek, veri yönetimi yeteneklerini geliştirmek, veri kalite kontrolünü güçlendirmek ve veri uygulama yeteneklerini geliştirmek gereklidir. Yapay zeka uygulaması da yüksek kaliteli büyük veriden ayrılamaz, ancak finansal kurumların veri yönetişimi genellikle emekleme aşamasındadır ve düşük kaliteli veriler, veri adaları ve dağınık veriler yaygındır ve yeterli veri sağlamak zordur. yapay zeka için veri öğesi desteği.
**İkincisi, sahnenin standartlaştırılmasıdır. **Yapay zekanın finansal uygulaması kişiselleştirme ve "binlerce insan ve binlerce yüz" özelliklerini bünyesinde barındırsa da, uzun vadede finans ve teknolojinin bütünleşme sürecinde asıl canlılık standartlaştırılmış ve genel amaçlıdır. Geleneksel dış kaynak modeline dayalı olmayan Farklılaştırılmış işbirliği, aynı zamanda mevcut yapay zeka finansal uygulamalarının kısıtlamalarından biridir.
** Üçüncüsü, teknoloji ve çözümlerin yüksek maliyet eşiğidir. **Finansal faaliyetlerde yapay zekanın teknik uygulamaları ve çözüm ayarları genellikle yüksek dağıtım maliyetlerine sahiptir ve bu da küçük ve orta ölçekli finans kuruluşlarının ihtiyaçlarını karşılamayı zorlaştırır. Guosheng Securities tarafından yapılan araştırma tahminlerine göre, GPT-3 eğitiminin maliyeti yaklaşık 1,4 milyon ABD dolarıdır ve bazı daha büyük LLM (Large Language Model) için eğitim maliyeti 2 milyon ABD doları ile 12 milyon ABD doları arasındadır.
** Dördüncüsü şeffaflık ve anlaşılmazlıktır. **Yorumlanabilirlik, karar vermeye yardımcı olmak için bir eylemin biliş veya karar verme sürecinde yeterli ve anlaşılır bilgi edinme ihtiyacını ifade eder. Makine öğreniminde, genellikle girdi verileri ile çıktı yanıtı arasında "kara kutu" adı verilen gözlemlenemeyen bir boşluk vardır. Yalnızca yorumlanabilir ve güvenilir yapay zeka finansal uygulamaları geliştirerek kullanıcı güveni, model denetlenebilirliği ve risk azaltma sağlanabilir.
** Beşincisi, organizasyon içindeki iç koordinasyondur. **Finansal kurumlar, yapay zeka gibi en son teknolojileri uyguladıkları sürece, iç paydaşların teknolojik yeniliğin değerini maksimum verimlilikle yansıtacak bir fikir birliğine varmasını teşvik etmek için etkili bir "teşvik uyumluluğu" mekanizması oluşturmak genellikle zordur. Bu bağlamda, teknik çözümün yinelemesini optimize ederken kural tasarımı yoluyla organizasyon ve koordinasyon modelinin nasıl optimize edileceği de yapay zeka için kaçınılmaz bir zorluktur.
** Altıncı sorumluluk paylaşımıdır. **Finansal kuruluşların ürün tasarımı ve işleyişleri belirli özelliklere sahiptir ve çeşitli karmaşık riskler de vardır. Bu nedenle, risk kontrolü ve finansal tüketicinin korunması mantığına dayalı olarak, herhangi bir finansal faaliyetin açık bir sorumluluk paylaşım mekanizmasına ihtiyacı vardır. Yapay zekanın kullanılmaya başlanmasından sonra, finansal kurumların orijinal iş süreçlerindeki hak ve sorumluluk dengesi, kurumsal kurallar, iş uygulamaları, teknoloji ve iş dünyası ile acilen daha fazla araştırılması gereken bazı yeni belirsizliklere neden olabilir. modeller ve insanlar arasındaki ilişki.
**Yedinci uyum ve etiktir. **Finansal teknolojinin hızlı gelişimiyle birlikte, çeşitli ülkelerin denetimi zamanla ilerliyor.Düzenleyici ilkelerin ve modellerin dinamik evrimiyle karşı karşıya kalan yapay zekanın finansal uygulaması, daha belirgin uyum baskısına sahip. Aynı zamanda, algoritma ayrımcılığı, büyük veri öldürme ve bilgi sızıntısı gibi finansal teknolojinin etik zorlukları da yapay zekanın uygulanmasına "gölgeler" getirdi. "Sorumlu" teknolojik inovasyonun nasıl kullanılacağını keşfetmek hala gerekli. "sıcak" finansal hizmetler yaratmak.
Kısacası, finans endüstrisinin yapay zeka güdümlü dijital dönüşümü olasılığı başladı, ancak sorunsuz bir seyir izlemedi ve hala acilen kendi kendini optimize etmeye ve sürekli "atılımlara" ihtiyaç duyan birçok büyük zorluk var.