Yerel finansal GPT için rekabet: Büyük model finansal teknolojiyi nasıl yeniden tanımlıyor?

Kaynak: İş Gösterisi

Görsel kaynağı: Unbounded AI‌ tarafından oluşturuldu

Çin'deki büyük ölçekli model savaş alanı, birkaç ay süren kasırga ve "kaslarını" göstermek için toplanmanın ardından, soğumada yeni bir savaşa giriyor.

Bu yılın Mart ayından bu yana, ChatGPT'nin temsil ettiği üretici yapay zeka yeni bir teknoloji dalgasını tetiklediğinden, 20'den fazla yerli İnternet şirketi büyük ölçekli modeller piyasaya sürdü.

6 Temmuz'daki 2023 Dünya Yapay Zeka Konferansı ile "yüz model savaş" olarak nitelendirilebilir ve hatta İnternet geliştirme dönemindeki "bin alay savaşı" ile karşılaştırılabilecek bir "bin model savaş" oluşturmuştur.

Kimse bu AI megamodel dalgasında geride kalmak istemiyor. Ancak şu anda, büyük modellerin geliştirilmesi "genel" aşamadan "dikey" aşamaya girmiştir.

**Gittikçe daha fazla şirket, genel amaçlı büyük modellerde yalnızca birkaç üst düzey devin her şeyi yapmak için "bilgi işlem gücü, algoritmalar, veriler" veya hatta insan gücü ve finansal kaynakları kullanabileceğini ve sahne uygulamalarına, özelleştirmeye odaklanabileceğini rasyonel olarak fark etti. ve uyum sağlama Küçük ve orta ölçekli işletmelerin büyük bir dikey modele yatırım yapması daha uygundur. **

Birçok şirket, büyük yerli ve yabancı modellerin "tabanına" dayalı olarak sahneye doğrudan uyum sağlayan dikey bir model eğitiyor çünkü bunlar, alanlarında uzun yıllardır işlenen birikmiş veriler ve diğer avantajlara sahipler.

Örneğin, finans alanında, bu yılın Mayıs ayından bu yana Qifu Technology, Du Xiaoman, Lufax Holdings, Ant Group ve Mashou Conmission gibi bir grup finansal teknoloji şirketi, kendi senaryolarına ve veri avantajlarına dayalı olarak büyük yapay zeka modellerini devreye aldı.

Önde gelen bir finansal teknoloji şirketinden bir kaynak "Business Show"a son iki ayda finans sektöründe büyük ölçekli model oluşturma yeteneklerine sahip tüm finansal teknoloji şirketlerinin ve önde gelen finansal kurumların keşif aşamasından başladığını söyledi. İniş uygulaması aşamasına girin.

**Kişi ayrıca, finansal teknoloji şirketlerinin veya kendi iş senaryoları olan finansal kurumların dahili kullanıma öncelik vereceğini ve dahili ürünlerin parlatılması yoluyla büyük modellerin yeteneklerini geliştireceğini belirtti. Kendi iş uygulamalarına sahip olmayan teknoloji şirketleri, finans endüstrisinin genel problem çözme yeteneklerine daha yatkındır.Bazıları, finansal endüstrinin büyük modellerini ve senaryolarını ortaklaşa oluşturmak için finansal kurumlarla işbirliği yapacaktır. **

Büyük AI finansal modeli hakkında bir güreş başladı.

Yapay zeka modelinin finansal teknoloji alanında tetiklediği bu yeni devrim sektöre nasıl bir etki yapacak? Yüksek düzeyde verileştirme ve yüksek mesleki karmaşıklık nedeniyle, büyük modele eriştikten sonra finans sektörü hangi fırsatlarla ve zorluklarla karşılaşacak? Finansal model gelecekte nasıl gelişecek?

Yurtiçi finansal GPT için rekabet edin

Hiç şüphe yok ki 2023'te yapay zekanın gelişimi yeni bir çağ açacak.

Mart ayında yapay zeka laboratuvarı OpenAI tarafından başlatılan ChatGPT doğdu, yeni bir küresel AI büyük ölçekli modeller dalgasını patlattı, AIGC'de yeni bir çağ açtı ve ilgili endüstriler de bir yeniden değerleme başlattı.

AI modelinin sıcak havasının finans çevrelerine esmesi uzun sürmedi. Aynı ayın 30'unda Bloomberg, finans sektörü için geniş ölçekli bir dil modeli olan BloombergGPT'yi piyasaya sürdü. Bu, finans sektörü üzerinde yıkıcı olmasa da önemli bir etkiye sahip olabilecek bir olay olarak görülüyor.

İki ay sonra, yerel finans alanı da yapay zeka modeli anını başlattı. Mayıs ortasında, Qifu Technology ilk olarak finans sektörü için kendi geliştirdiği genel bir model olan ve sektörde "Çin'deki finans sektörü için ilk genel model" olarak bilinen Qifu GPT'nin piyasaya sürüldüğünü duyurdu.

Qifu Technology'ye göre desteklediği ürün seviyesindeki uygulamaların bu yıl içinde devreye alınması ve finans kuruluşlarının kullanımına açılması bekleniyor.

Qifu Technology'nin içinden bir kişi "Business Show"'a, Qifu Technology'nin daha geçen yıl bazı dahili senaryolarda üretken büyük modeller oluşturmaya ve uygulamaya başladığını söyledi. Ve bu yılın Mart ayında, büyük ölçekli model popüler hale geldikten sonra, Qifu Technology ayrıca araştırma ve geliştirmeyi hızlandırmak ve senaryoların uygulanmasını teşvik etmek için hızla büyük ölçekli bir model araştırma departmanı kurdu.

Bu yıl 9 Şubat'ta 360 Group'un kurucusu Zhou Hongyi ve Sohu'nun kurucusu Zhang Chaoyang, "Dialogue Under the Stars" konulu diyalog sırasında bir bakış açısı ortaya koydular: **Bir şirket ChatGPT'yi yakalayamazsa otobüste elenme ihtimali yüksek. **

Daha önce, Qifu Technology CEO'su Wu Haisheng, şu anda bulut bilgi işlemden artık tüm dünyada popüler olan ChatGPT'ye kadar teknolojik devrimin kavşağında olduğunu ve bu teknolojileri finansal alana uygulamaya kararlı olacağını söyledi. finansal kurumların ortakları ve kullanıcıları Daha verimli teknoloji hizmetleri ve çözümleri.

Düzende başı çeken sadece Qifu Teknolojisi değil. Mayıs ayı sonlarında Du Xiaoman, Çin'deki dikey finans endüstrisi için ilk açık kaynaklı büyük ölçekli model olan "Xuanyuan"ın lansmanını da duyurdu ve ardından Lufax Holdings, Xinye Technology, vb. büyük ölçekli model uygulamaları. 21 Haziran'da Ant Group, "Zhenyi" adlı bir dil ve çok modlu model geliştirdiğini bildirdi; aynı ayın 28'inde, Hang Seng'in elektronik finans endüstrisinin büyük bir modeli olan LightGPT de tanıtıldı.

6 Temmuz'da düzenlenen 2023 Dünya Yapay Zeka Konferansı'nda yurt içi ve yurt dışından 30 kadar büyük ölçekli model görücüye çıktı ve büyük ölçekli model teknolojisinin finans gibi dikey alanlara nasıl uygulandığı da önemli bir konu haline geldi. Acil Tüketiciler CTO'su Jiang Ning, medyaya verdiği bir röportajda büyük yapay zeka modelinin finans sektörüne "itici güç" getirdiğine dikkat çekti. Aynı zamanda Anında Tüketim'in de büyük bir finansal model başlatacağını açıkladı.

Sadece dört ay içinde, çeşitli finansal kurumlar ve finansal teknoloji şirketleri dağıtım için hazırlanıyor ve rekabet ediyor ve yerel finans alanında GPT ortaya çıkmak üzere.

Büyük Model Konsensüsü: Genelden Sektöre

Çeşitli şirketler büyük ölçekli finansal modeller başlatmak için zamanla yarışırken, endüstri yavaş yavaş bir fikir birliğine varmıştır: büyük ölçekli modeller genel aşamadan dikey aşamaya geçmelidir.

2 Temmuz'daki 2023 Küresel Dijital Ekonomi Konferansında, Du Xiaoman'ın CTO'su Xu Dongliang da benzer bir bakış açısını ortaya koydu: "Genel amaçlı büyük ölçekli modellerin yetenekleriyle karşılaştırıldığında, finans endüstrisinin büyük bir ihtiyacı var. dikey endüstri büyük ölçekli modeller."

Xu Dongliang ayrıca, finans sektörünün veri güvenliği ve gizliliği, risk kontrolü, kesinlik ve gerçek zamanlı performans açısından yüksek gereksinimleri nedeniyle genel amaçlı büyük modelin finansal yetenekler açısından gerekli eğitim verilerinden yoksun olduğunu analiz etti. doğruluk veya kesinlik bu endüstrinin minimum gereksinimlerini karşılayamaz, bu nedenle etkili olabilmesi için finansal kurumlara özel büyük bir endüstri modeli gereklidir.

Qifu Technology'den sorumlu ilgili kişi ayrıca, finans sektörünün büyük ölçekli modeli ile diğer sektörler arasındaki en büyük farkın, finans sektörünün iş karmaşıklığı, sektör işletim düzenlemelerinin gereklilikleri ve güvenlik ve mahremiyetin korunmasında yattığını söyledi. bu da finans sektörünü diğer sektörlerden daha özel kılar, iş daha karmaşıktır, sektör çalışma normları için gereksinimler daha yüksektir ve güvenlik ve mahremiyetin korunması gereksinimleri daha yüksektir.

Acil Tüketici CTO'su Jiang Ning, 2023 Dünya Yapay Zeka Konferansında, finans sektörünün "veri yoğun ve teknoloji yoğun" gibi özelliklerinden dolayı, bu sektörün her zaman verilerden yararlanmayı umduğunu, ancak aynı zamanda aynı zamanda çevrimdışı banka satış noktaları gibi zorluklarla da karşı karşıyadır.Değer sağlama verimliliği ve kullanıcı deneyimi gibi sorunlar, kuruluşların yenilik yapmaya devam etmesini gerektirir.

**Yani, büyük model mantığı açısından, mevcut büyük modeller tüm sektörleri kapsayamaz.Genel büyük modeller temelinde, işletmelerin eğitimde ince ayar yapması ve büyük modelleri dikey alanlar için özelleştirmesi gerekir. **

Qifu Technology'den sorumlu ilgili kişi, özellikle son derece veri odaklı ve profesyonel açıdan karmaşık finansal alanda, belirli uygulama gereksinimlerine göre optimize etmek ve bunlara uyum sağlamak için daha profesyonel geçmişe ve endüstri içgörülerine güvenilmesi gerektiğini söyledi.

** Sektör geliştirme ihtiyaçları açısından bakıldığında, finans sektörü artımlı bir piyasadan hisse senedi rekabeti aşamasına da girmiştir ve tüm sektör, müşteriyi elde tutmada zorluk ve yoğun rekabet gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Şu anda, operasyonel verimliliği ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek için teknolojiyi kullanmak daha da gerekli. **

Teknoloji destekli kullanıcı deneyiminin gerçek uygulaması göz önüne alındığında, geleneksel finansal hizmetler, kullanıcı deneyimini iyileştirme sürecinde genellikle "zor keşif, zor deneyim ve zor hizmet" sorunuyla karşı karşıyadır. AI büyük modellerinin ortaya çıkışı, finans endüstrisinin kullanıcılara daha iyi hizmet verebilmek için bu sorunları büyük ölçüde çözmesine yardımcı olabilir.

Ancak şimdi, genel amaçlı büyük model ile finansal senaryoların uygulanması arasında hala büyük bir boşluk var. Bu nedenle, yalnızca mevcut genel amaçlı büyük ölçekli modeli sürekli olarak optimize ederek ve finansal alanda dikey olarak profesyonel bir büyük ölçekli model oluşturarak, büyük ölçekli dil modeli işletmelere ve kullanıcılara daha iyi hizmet verebilir.

Bununla birlikte, diğer alanlarla karşılaştırıldığında finansın veri uzmanlığı, risk kontrolü, uyumluluk ve güvenlik için daha yüksek gereksinimleri vardır ve bu da finansal kurumlara ve işletmelere dikey alanlarda büyük modelleri keşfetme konusunda birçok zorluk getirir.

Fintech'i Yeniden Tanımlamak

Üç yapay zeka geliştirme dalgasına bakıldığında, yapay zeka teknolojisinin gelişimi üç ana unsur tarafından yönlendirilir: algoritmalar, bilgi işlem gücü ve veriler - algoritmalar, tasarlanan "beynin" yeterince akıllı olup olmadığını ve yalnızca yüksek performanslı bilgi işlem yapıp yapmadığını belirler. güç eğitebilir Büyük bir ağ aynı zamanda büyük veri desteğine sahip olmalıdır.

Sadece altı ay içinde, ChatGPT tarafından temsil edilen AIGC'nin yükselişiyle, yapay zeka büyük modelleri çağı geliyor. Yapay zeka modeli finansla buluştuğunda teknolojik değişimler ve iş alanı daha da açılacak ve tüm sektörlerin değeri yeniden değerlenmeye başlayacak. iResearch'e göre, AI+finance'ın çekirdek pazar büyüklüğü 2021'de 29,6 milyar yuan'a ulaşacak ve ilgili sektörleri 67,7 milyar yuan'a çıkaracak.

AI büyük modellerinin ortaya çıkışının finansal teknolojiyi büyük ölçüde yeniden tanımladığı söylenebilir. Örneğin, AI büyük ölçekli modelleri, şirketlerin maliyetleri düşürmesine ve verimliliği artırmasına, sanal müşteri hizmetleri çevrimiçi etkileşimleri oluşturmasına ve kullanıcılara daha insancıl hizmetler sunmasına yardımcı olur. Finansal GPT, finansal bilgi metinlerinin ve ürün tanıtım içeriğinin otomatik olarak oluşturulmasını gerçekleştirebilir ve finansal kurumların içerik işlemlerinin verimliliğini artırabilir.

Örnek olarak, Qifu Teknolojisinin büyük bir modeli olan Qifu GPT'yi ele alalım.Müşteri edinme, operasyon, risk kontrolü ve kredi sonrası hizmet gibi iş bağlantılarına uygulanmıştır. Pazarlama düzeyinde, büyük bir model aracılığıyla bir diyalog finansal iş senaryosu oluşturun, mevcut telefonla pazarlama diyalog sistemini eğitin, telefonla pazarlama robotlarının gerçek kullanıcı ihtiyaçlarını doğru bir şekilde anlamalarına yardımcı olun ve yanıtın doğruluğunu ve hizmetin profesyonelliğini geliştirin.

Qifu Technology'den sorumlu ilgili kişi, "Büyük ölçekli model fikir tartışması robotu sayesinde telepazarlama sisteminin çağrı süresi %15,1 arttı. Kredi alanındaki ana iş kolundaki risk kontrolü açısından. , büyük ölçekli modelden türetilen akıllı kredi bilgilerinin çekirdek olarak yorumlanması, finansal kurumların kullanıcıları daha kapsamlı ve verimli bir şekilde anlamalarına ve yargılamalarına yardımcı olabilir.”

Mevcut Qifu Teknoloji ekibinin, büyük modellerin aşamalı ön eğitimini ve ayarını yapmak için finans sektörü ile şirket içi özel verileri birleştirdiği ve bazı küçük ve orta ölçekli senaryolarda pratik uygulama gerçekleştirmek için şirket içi işlere güvendiği anlaşılmaktadır.

**Bununla birlikte, yukarıda belirtilen önde gelen finansal teknoloji şirketlerinin içerdekileri "Business Show"a, mevcut yerel finansal büyük modellerin bazı bağımsız iş senaryolarında ağırlıklı olarak küçük ve orta ölçekli alanlarda kullanıldığını ve ardından büyük modellerin etkisini gözlemlediğini söyledi. iş büyümesi ve risk kontrolü İnsan verimliliğinin iyileştirilmesi ve insan verimliliğinin iyileştirilmesi gibi yönlerdeki optimizasyon yetenekleri, henüz büyük ölçekli ticarileştirme aşamasına geçmedi. **

Şu anda, yerel finansal büyük ölçekli model hala birçok zorlukla karşı karşıyadır ve büyük ölçekli uygulamayı gerçekleştirmek zaman alacaktır.

Acil Tüketiciler CTO'su Jiang Ning, finans endüstrisinin mevcut büyük ölçekli modelinde hala dört büyük zorluk olduğuna inanıyor:

Birincisi, finans sektöründeki kilit görevler ve öngörülemeyen dış değişimler karşısında, büyük modeller her kararın istikrarını ve doğruluğunu garanti edemez; ikincisi, finans sektörü kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimi elde etmek için yapay zekayı kullanmayı umar, ancak bunun için kişisel özel verilerin ve büyük modellerin entegrasyonu hala uyumluluk ve güvenlik sorunlarına sahiptir, üçüncüsü, finans endüstrisinin her zaman "veri adaları" sorunu olmuştur. Bununla birlikte, mevcut pazar Dördüncüsü, finans endüstrisindeki büyük ölçekli modellerin uygulanması, temel ekipman ve altyapı gibi donanım ve yazılım tesisleri için daha yüksek gereksinimler ortaya koymaktadır.

Qifu Technology'den sorumlu ilgili kişi de, genel finansal modellerin geliştirilmesinde karşılaşılan temel zorluklardan birinin veri işlemenin karmaşıklığı olduğunu, ayrıca veri gizliliğinin ve bilgi güvenliğinin korunmasının da dikkate alınması gerektiğini söyledi. Sorumlu kişi ayrıca, genel finansal modelin zorluğunun temel olarak modelin doğruluğunda ve pratik uygulamanın esnekliğinde yattığını belirtti.Genişleyen uygulama senaryolarına uyum sağlamak için kapsamlı, arayüzlerin pratikte ücretsiz bağlantı için ayrılması gerekir. ”

Son on yılda fintech gelişiminin tarihine bakıldığında, büyük ve büyüyen bir endüstridir. Finans sektörü, yapay zeka alanında yıllardır sürekli olarak araştırma yapıyor ve görebildiğimiz şey, yapay zekanın ödeme, yatırım, kredi, kişisel finansal yönetim, dolandırıcılıkla mücadele bankacılığı ve sigortacılık gibi alanlarda ortaya çıktığı.

**Ancak, finansın özünün hala risk yönetimi olduğu ve risk kontrolünün tüm finansal işletmelerin çekirdeği olduğu göz ardı edilemez. Yapay zeka büyük modelleri çağına girerken, yapay zeka büyük modellerinin oynadığı rol, finansal iş hizmetlerini ve kullanıcı deneyimini daha iyi hale getirmenin yanı sıra, özünde hala riskleri en aza indirmeye yardımcı olmaktır. **

Elbette, risk kontrolü ve teknoloji ve senaryoların entegrasyonunun yanı sıra insan katılımı da göz ardı edilemez. Makine öğrenimi sürecinde, üretken yapay zekada eğitime insan katılımı gerekirken, büyük finansal modeller alanında, her yönüyle insan katılımı eşit derecede önemlidir.

Bu AI modelinin tetiklediği teknoloji dalgasında, yeni bir finansal teknoloji devrimi sessizce başladı. Her işletme ve hatta herkes kaçırmamalı.