Ngày nay, ChatGPT và mô hình lớn đằng sau nó đang tạo ra một làn sóng công nghệ trong ngành và nhiều công ty công nghệ đã lần lượt tham gia vào nó. Với việc ứng dụng ChatGPT nhanh chóng trên thế giới, đất nước tôi cũng đã tạo ra một làn sóng đổi mới AI. Trong ngành bảo hiểm, sự kết hợp giữa công nghệ mô hình quy mô lớn và nó sẽ tạo ra những tia lửa nào?
Làn sóng mô hình lớn AI đang đến
"Làn sóng công nghệ 30 năm mới có một lần. Trước làn sóng trí tuệ nhân tạo mà đại diện là ChatGPT, nếu không bước lên con thuyền này, bạn sẽ bỏ lỡ cơ hội lên bờ", Gu Wei, phó chủ tịch của Tập đoàn bảo hiểm Sunshine, chỉ ra rằng thời đại công nghệ đầy biến động, đại diện là ChatGPT Công nghệ mô hình quy mô lớn có tác động đến nhiều ngành khác nhau và lĩnh vực bảo hiểm là một trong những lĩnh vực bị ảnh hưởng nhiều nhất.
Yang Tao, phó giám đốc Phòng thí nghiệm Tài chính và Phát triển Quốc gia và là thành viên học thuật của Diễn đàn Fintech 50, đã viết rằng về mặt ứng dụng tài chính, AI sáng tạo đã dần chứng tỏ giá trị của mình ở nhiều cấp độ: Thứ nhất, về mặt cải thiện định hướng khách hàng khả năng dịch vụ , có thể hỗ trợ tiếp thị chuyên nghiệp và duy trì kênh cho nhân viên của các tổ chức tài chính; thứ hai, về mặt cải thiện quy trình và hiệu quả làm việc của tổ chức, nó có thể nâng cao hơn nữa trí thông minh của chuỗi kinh doanh và tự động hóa mô hình văn phòng; thứ ba, về mặt về xử lý văn bản, cho các tổ chức tài chính Các văn bản chung, tài liệu tuân thủ nghiệp vụ và thông tin cần thiết cho doanh nghiệp có thể cung cấp hỗ trợ kỹ thuật với chi phí thấp hơn và hiệu quả hơn; thứ tư, nó cung cấp hỗ trợ CNTT cho các tổ chức tài chính và chức năng tạo mã của nó cải thiện hiệu quả của công việc CNTT cơ bản.
Yang Tao cho rằng ngành tài chính, với tư cách là một trong những "hòn đá tảng" cho sự vận hành lành mạnh của nền kinh tế và xã hội, cũng là một ngành xử lý thông tin đặc biệt, cần nắm bắt cơ hội và tạo điều kiện để sử dụng AI để phát huy chất lượng cao của mình phát triển, làm cho các dịch vụ trở nên hiệu quả, thuận tiện và hiệu quả hơn.nhiệt độ.
Trên thực tế, các tổ chức bảo hiểm hiện tại đã bắt đầu cố gắng đưa ra các mô hình lớn. Ví dụ: tại Hội nghị trí tuệ nhân tạo thế giới được tổ chức gần đây, Bảo hiểm ZhongAn đã phát hành bản đồ ứng dụng AIGC đầu tiên trong ngành bảo hiểm và mang đến ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi và lô công cụ ứng dụng AIGC đầu tiên cho các kịch bản ngành bảo hiểm - Nền tảng vận hành nội dung Yichuang và Jizhi nền tảng phân tích kinh doanh.
Gu Qingshan, phó tổng giám đốc Trung tâm Khoa học và Công nghệ của Tập đoàn Bảo hiểm Sunshine, đã giải thích chi tiết về nền tảng mở mô hình quy mô lớn của Sunshine Insurance Planning và Sunshine Zhengyan, đồng thời xây dựng "ba rô bốt chính" (rô bốt bán hàng, rô bốt quản lý), rô bốt dịch vụ ) để hỗ trợ bốn lĩnh vực chính của kinh doanh bảo hiểm, đó là tiếp thị thông minh, vận hành thông minh, kiểm soát rủi ro thông minh và quản lý thông minh.
Gu Qingshan cho biết, công nghệ mô hình quy mô lớn của Bảo hiểm Sunshine đã được áp dụng và khám phá trong dự án "Robot bán hàng trực tuyến Mengke", độ chính xác của các nhiệm vụ trích xuất thông tin đã tăng 15%, độ chính xác của nhận dạng ý định và câu hỏi và câu trả lời thông minh đã tăng lên được cải thiện đáng kể. Trong tương lai, Bảo hiểm Sunshine sẽ xây dựng một mô hình quy mô lớn độc quyền trong lĩnh vực bảo hiểm theo chiều dọc, hỗ trợ bán hàng, bảo lãnh phát hành, giải quyết khiếu nại, dịch vụ khách hàng và các ứng dụng công nghiệp khác, đồng thời xây dựng khả năng cạnh tranh công nghệ cốt lõi.
"Trong 5-10 năm tới, năng lực và công nghệ mô hình quy mô lớn sẽ có tác động sâu sắc đến ngành bảo hiểm. Về lâu dài, chúng tôi hy vọng sẽ tiếp tục khám phá và phát triển các ứng dụng thông minh của mô hình quy mô lớn trong lĩnh vực bảo hiểm. văn phòng toàn nhân viên, 'ba rô-bốt' và nhiều sản phẩm kinh doanh khác, đồng thời thực sự nhận ra Một cỗ máy phục vụ tầm nhìn cuối cùng của một nhóm khách hàng, từ đó nhận ra việc thay thế con người bằng rô-bốt." Gu Qingshan nói.
Làm cách nào để phát huy hết lợi thế của các công nghệ trí tuệ nhân tạo như ChatGPT trong các tình huống kinh doanh bảo hiểm thực tế để đạt được truyền thông tiếp thị chính xác và hiệu quả hơn? Luo Cheng, Giám đốc điều hành của Công ty TNHH Công nghệ thông minh Mecca Bắc Kinh, bày tỏ kỳ vọng về sự xuất hiện của bảo hiểm thông minh thực sự. Luo Cheng nói rằng mô hình lớn có mục đích chung hiện không thể chia nhỏ các nhiệm vụ hạ nguồn và mô hình đào tạo trong tất cả các lĩnh vực, ngoài ra, dữ liệu chất lượng cao trong ngành vẫn còn tương đối khan hiếm.
Li Jin, chuyên gia về công nghệ trí tuệ nhân tạo, đồng thời là người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., cho biết việc áp dụng các mô hình lớn trong lĩnh vực đại lý ảo có thể hoàn thành việc thu thập thông tin cá nhân và gia đình của khách hàng. hiểu biết về nhu cầu bảo hiểm và khuyến nghị bảo hiểm. Ông chỉ ra rằng, đại lý bảo hiểm ảo có thể đóng vai trò là cầu nối giữa đại lý bảo hiểm và khách hàng, một mặt trao quyền cho đại lý bảo hiểm, mặt khác phục vụ và đồng hành cùng khách hàng.
Dữ liệu là năng lực cạnh tranh cốt lõi
Cao Feng, Giám đốc Phòng Trí tuệ Nhân tạo của Viện Nghiên cứu Dữ liệu Lớn và Điện toán Đám mây thuộc Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc, cho biết hiện tại, ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn đã bước vào thời kỳ bùng nổ và chủ yếu là các mô hình truyền thống. các công ty trí tuệ nhân tạo, các ngành công nghiệp nhỏ và các công ty kinh doanh và sáng tạo thực hiện nghiên cứu và phát triển mô hình quy mô lớn. Hiện tại, mọi người đều quan tâm nhiều hơn đến tác dụng của các mô hình lớn trong các tình huống ứng dụng thực tế, thay vì chỉ tập trung vào các tham số của các mô hình lớn.
Wei Chenyang, Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu Công nghệ Tài chính của Đại học Thanh Hoa và Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Bảo hiểm và Hưu trí Trung Quốc, tin rằng các mô hình lớn hiện đang trong giai đoạn đặt cược. dữ liệu là quan trọng nhất.năng lực cạnh tranh cốt lõi. Theo quan điểm của ông, ngành bảo hiểm rất giàu dữ liệu và có một số lượng lớn các kịch bản ứng dụng, đây là một lĩnh vực thuận lợi cho các ứng dụng mô hình quy mô lớn. Đồng thời, ông chỉ ra rằng định vị của mô hình lớn không phải để thay thế con người, mà là để thực hiện chức năng của "đồng lái".
Theo Liu Yi, chuyên gia tư vấn cấp cao về công nghệ chiến lược ngành tài chính của Microsoft, Microsoft phân loại các kịch bản ứng dụng của các mô hình lớn theo loại dữ liệu và cung cấp kinh nghiệm thực tế trong việc áp dụng công nghệ mô hình lớn cho các kịch bản khác nhau. Giờ đây, mô hình lớn đã trở thành một trợ lý cá nhân và vai trò của con người đã thay đổi từ người thừa hành sang người chỉ huy. Đối với doanh nghiệp, làm thế nào để giới thiệu các mô hình quy mô lớn hợp lý hơn không chỉ đòi hỏi phải phân biệt các kịch bản, chẳng hạn như bảo mật dữ liệu và các yêu cầu về độ trễ của các dịch vụ cấp doanh nghiệp, mà còn phân loại các kịch bản ứng dụng theo loại dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu Internet, dữ liệu hỗn hợp từ mạng nội bộ và bên ngoài, dữ liệu mạng nội bộ, v.v.
"Công nghệ mới của AI đã mang đến các kịch bản hạ cánh mới và các doanh nghiệp cần khẩn trương phối hợp các nỗ lực từ 'troika' AI—mô hình, dữ liệu và mức độ sức mạnh tính toán, để thúc đẩy hạ cánh kinh doanh." Và Giám đốc điều hành Lin Jianming chỉ ra rằng các doanh nghiệp nên duy trì sự nhạy bén trong kinh doanh, tìm kiếm cơ hội trong các ngành khác nhau, hiểu thấu đáo nhu cầu kinh doanh và thách thức của các ngành khác nhau, phát triển các giải pháp trí tuệ kỹ thuật số tùy chỉnh và kết hợp công nghệ AI với các ứng dụng kinh doanh dựa trên dữ liệu. chúng tôi sẽ tiếp tục tiếp thu và đào tạo những tài năng AI xuất sắc. Ngoài ra, trải nghiệm người dùng và việc tạo ra giá trị phải được ưu tiên hàng đầu và các cải tiến liên tục phải được thực hiện dựa trên phản hồi và dữ liệu của người dùng.
Một nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Máy tính thuộc Học viện Khoa học Trung Quốc, giám sát viên tiến sĩ và trưởng nhóm xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã chỉ ra rằng việc đào tạo các mô hình lớn đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên dữ liệu, tài nguyên máy tính và tài nguyên lưu trữ .Hoàn toàn có thể dùng để huấn luyện mô hình lớn.
Xây dựng một hệ thống an toàn và đáng tin cậy là chìa khóa
Hiện tại, trong hoạt động xuất sắc của mô hình lớn, cũng có những nghi ngờ từ mọi tầng lớp xã hội về các vấn đề như độ tin cậy, bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, rủi ro lạm dụng và đạo đức. Nhưng chắc chắn rằng sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn sẽ giúp quá trình công nghiệp hóa AI, thay đổi chế độ tương tác của các ứng dụng lớn và tạo ra không gian tăng trưởng mới cho ngành công nghiệp kỹ thuật số.
Yang Tao nói rằng ngành tài chính cần phải đối mặt với những thách thức mà các mô hình lớn AI tổng quát phải đối mặt như bảo vệ dữ liệu, bảo vệ sức mạnh tính toán, bảo vệ chính sách công nghiệp và bảo vệ quy định của ngành.
"Sự an toàn và độ tin cậy của các mô hình quy mô lớn đã thu hút sự chú ý rộng rãi, và cần phải nuôi dưỡng một môi trường mới để các mô hình quy mô lớn hoạt động tốt và tích cực." Cao Feng thẳng thắn nói.
Yang Xuan, đối tác sáng lập của Warp Speed Capital và là người sáng lập Baoguan Technology, tin rằng bảo hiểm là một ngành được định hướng theo mô hình, và một đại lý giỏi, chuyên gia bảo hiểm và khiếu nại giỏi đều là những mô hình tốt. Ông chỉ ra rằng ứng dụng hiện tại của các mô hình lớn trong ngành bảo hiểm chủ yếu nằm ở chatbot, tiếp thị, đào tạo nhân viên bán hàng, các vấn đề pháp lý, giải quyết khiếu nại và kiểm soát rủi ro. Về việc liệu AI có thay thế các đại lý bảo hiểm trong tương lai hay không, ông tin rằng một số công việc có thể bị thay thế trước, nhưng các đại lý bảo hiểm phải thích nghi với thời đại trí tuệ nhân tạo sáng tạo và đồng sáng tạo với AI. Bên cạnh đó, việc ứng dụng công nghệ mô hình lớn trong ngành bảo hiểm cũng gặp thách thức về chi phí đào tạo, kỹ năng nhân viên, bảo mật dữ liệu… và ngành phải tích cực ứng phó.
Hiện tại, ngoài việc tập trung vào việc khám phá các kịch bản kinh doanh cụ thể để trao quyền cho ngành bảo hiểm với các mô hình lớn, Wei Chenyang tin rằng cũng cần tích cực thảo luận thế nào là "AI có trách nhiệm hơn", tức là trí tuệ nhân tạo có thể trao quyền như thế nào. bảo hiểm trong một ngành có trách nhiệm và ấm áp hơn, và cuối cùng đạt được sự an toàn, công bằng, toàn diện và bền vững.
"Năm năm tới đầy trí tưởng tượng. Làm thế nào để nắm bắt cơ hội của làn sóng mô hình quy mô lớn, chúng tôi mong muốn được chung tay với các bên khác nhau trong hệ sinh thái để tạo thành một lực lượng chung và cố gắng sản xuất quy mô lớn chất lượng cao mô hình hóa các sản phẩm trong lĩnh vực dọc và đóng góp cho ngành." Gu Wei nói.
Xem bản gốc
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.
Bảo hiểm bắt sóng mô hình lớn
Tác giả: Tô Kiệt
**Nguồn:**Công ty bảo hiểm Trung Quốc
Ngày nay, ChatGPT và mô hình lớn đằng sau nó đang tạo ra một làn sóng công nghệ trong ngành và nhiều công ty công nghệ đã lần lượt tham gia vào nó. Với việc ứng dụng ChatGPT nhanh chóng trên thế giới, đất nước tôi cũng đã tạo ra một làn sóng đổi mới AI. Trong ngành bảo hiểm, sự kết hợp giữa công nghệ mô hình quy mô lớn và nó sẽ tạo ra những tia lửa nào?
Làn sóng mô hình lớn AI đang đến
"Làn sóng công nghệ 30 năm mới có một lần. Trước làn sóng trí tuệ nhân tạo mà đại diện là ChatGPT, nếu không bước lên con thuyền này, bạn sẽ bỏ lỡ cơ hội lên bờ", Gu Wei, phó chủ tịch của Tập đoàn bảo hiểm Sunshine, chỉ ra rằng thời đại công nghệ đầy biến động, đại diện là ChatGPT Công nghệ mô hình quy mô lớn có tác động đến nhiều ngành khác nhau và lĩnh vực bảo hiểm là một trong những lĩnh vực bị ảnh hưởng nhiều nhất.
Yang Tao, phó giám đốc Phòng thí nghiệm Tài chính và Phát triển Quốc gia và là thành viên học thuật của Diễn đàn Fintech 50, đã viết rằng về mặt ứng dụng tài chính, AI sáng tạo đã dần chứng tỏ giá trị của mình ở nhiều cấp độ: Thứ nhất, về mặt cải thiện định hướng khách hàng khả năng dịch vụ , có thể hỗ trợ tiếp thị chuyên nghiệp và duy trì kênh cho nhân viên của các tổ chức tài chính; thứ hai, về mặt cải thiện quy trình và hiệu quả làm việc của tổ chức, nó có thể nâng cao hơn nữa trí thông minh của chuỗi kinh doanh và tự động hóa mô hình văn phòng; thứ ba, về mặt về xử lý văn bản, cho các tổ chức tài chính Các văn bản chung, tài liệu tuân thủ nghiệp vụ và thông tin cần thiết cho doanh nghiệp có thể cung cấp hỗ trợ kỹ thuật với chi phí thấp hơn và hiệu quả hơn; thứ tư, nó cung cấp hỗ trợ CNTT cho các tổ chức tài chính và chức năng tạo mã của nó cải thiện hiệu quả của công việc CNTT cơ bản.
Yang Tao cho rằng ngành tài chính, với tư cách là một trong những "hòn đá tảng" cho sự vận hành lành mạnh của nền kinh tế và xã hội, cũng là một ngành xử lý thông tin đặc biệt, cần nắm bắt cơ hội và tạo điều kiện để sử dụng AI để phát huy chất lượng cao của mình phát triển, làm cho các dịch vụ trở nên hiệu quả, thuận tiện và hiệu quả hơn.nhiệt độ.
Trên thực tế, các tổ chức bảo hiểm hiện tại đã bắt đầu cố gắng đưa ra các mô hình lớn. Ví dụ: tại Hội nghị trí tuệ nhân tạo thế giới được tổ chức gần đây, Bảo hiểm ZhongAn đã phát hành bản đồ ứng dụng AIGC đầu tiên trong ngành bảo hiểm và mang đến ZhongAn AIGC Zhongtai Lingxi và lô công cụ ứng dụng AIGC đầu tiên cho các kịch bản ngành bảo hiểm - Nền tảng vận hành nội dung Yichuang và Jizhi nền tảng phân tích kinh doanh.
Gu Qingshan, phó tổng giám đốc Trung tâm Khoa học và Công nghệ của Tập đoàn Bảo hiểm Sunshine, đã giải thích chi tiết về nền tảng mở mô hình quy mô lớn của Sunshine Insurance Planning và Sunshine Zhengyan, đồng thời xây dựng "ba rô bốt chính" (rô bốt bán hàng, rô bốt quản lý), rô bốt dịch vụ ) để hỗ trợ bốn lĩnh vực chính của kinh doanh bảo hiểm, đó là tiếp thị thông minh, vận hành thông minh, kiểm soát rủi ro thông minh và quản lý thông minh.
Gu Qingshan cho biết, công nghệ mô hình quy mô lớn của Bảo hiểm Sunshine đã được áp dụng và khám phá trong dự án "Robot bán hàng trực tuyến Mengke", độ chính xác của các nhiệm vụ trích xuất thông tin đã tăng 15%, độ chính xác của nhận dạng ý định và câu hỏi và câu trả lời thông minh đã tăng lên được cải thiện đáng kể. Trong tương lai, Bảo hiểm Sunshine sẽ xây dựng một mô hình quy mô lớn độc quyền trong lĩnh vực bảo hiểm theo chiều dọc, hỗ trợ bán hàng, bảo lãnh phát hành, giải quyết khiếu nại, dịch vụ khách hàng và các ứng dụng công nghiệp khác, đồng thời xây dựng khả năng cạnh tranh công nghệ cốt lõi.
"Trong 5-10 năm tới, năng lực và công nghệ mô hình quy mô lớn sẽ có tác động sâu sắc đến ngành bảo hiểm. Về lâu dài, chúng tôi hy vọng sẽ tiếp tục khám phá và phát triển các ứng dụng thông minh của mô hình quy mô lớn trong lĩnh vực bảo hiểm. văn phòng toàn nhân viên, 'ba rô-bốt' và nhiều sản phẩm kinh doanh khác, đồng thời thực sự nhận ra Một cỗ máy phục vụ tầm nhìn cuối cùng của một nhóm khách hàng, từ đó nhận ra việc thay thế con người bằng rô-bốt." Gu Qingshan nói.
Làm cách nào để phát huy hết lợi thế của các công nghệ trí tuệ nhân tạo như ChatGPT trong các tình huống kinh doanh bảo hiểm thực tế để đạt được truyền thông tiếp thị chính xác và hiệu quả hơn? Luo Cheng, Giám đốc điều hành của Công ty TNHH Công nghệ thông minh Mecca Bắc Kinh, bày tỏ kỳ vọng về sự xuất hiện của bảo hiểm thông minh thực sự. Luo Cheng nói rằng mô hình lớn có mục đích chung hiện không thể chia nhỏ các nhiệm vụ hạ nguồn và mô hình đào tạo trong tất cả các lĩnh vực, ngoài ra, dữ liệu chất lượng cao trong ngành vẫn còn tương đối khan hiếm.
Li Jin, chuyên gia về công nghệ trí tuệ nhân tạo, đồng thời là người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Hangzhou Huali Intelligent Technology Co., Ltd., cho biết việc áp dụng các mô hình lớn trong lĩnh vực đại lý ảo có thể hoàn thành việc thu thập thông tin cá nhân và gia đình của khách hàng. hiểu biết về nhu cầu bảo hiểm và khuyến nghị bảo hiểm. Ông chỉ ra rằng, đại lý bảo hiểm ảo có thể đóng vai trò là cầu nối giữa đại lý bảo hiểm và khách hàng, một mặt trao quyền cho đại lý bảo hiểm, mặt khác phục vụ và đồng hành cùng khách hàng.
Dữ liệu là năng lực cạnh tranh cốt lõi
Cao Feng, Giám đốc Phòng Trí tuệ Nhân tạo của Viện Nghiên cứu Dữ liệu Lớn và Điện toán Đám mây thuộc Học viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Trung Quốc, cho biết hiện tại, ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn đã bước vào thời kỳ bùng nổ và chủ yếu là các mô hình truyền thống. các công ty trí tuệ nhân tạo, các ngành công nghiệp nhỏ và các công ty kinh doanh và sáng tạo thực hiện nghiên cứu và phát triển mô hình quy mô lớn. Hiện tại, mọi người đều quan tâm nhiều hơn đến tác dụng của các mô hình lớn trong các tình huống ứng dụng thực tế, thay vì chỉ tập trung vào các tham số của các mô hình lớn.
Wei Chenyang, Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu Công nghệ Tài chính của Đại học Thanh Hoa và Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Bảo hiểm và Hưu trí Trung Quốc, tin rằng các mô hình lớn hiện đang trong giai đoạn đặt cược. dữ liệu là quan trọng nhất.năng lực cạnh tranh cốt lõi. Theo quan điểm của ông, ngành bảo hiểm rất giàu dữ liệu và có một số lượng lớn các kịch bản ứng dụng, đây là một lĩnh vực thuận lợi cho các ứng dụng mô hình quy mô lớn. Đồng thời, ông chỉ ra rằng định vị của mô hình lớn không phải để thay thế con người, mà là để thực hiện chức năng của "đồng lái".
Theo Liu Yi, chuyên gia tư vấn cấp cao về công nghệ chiến lược ngành tài chính của Microsoft, Microsoft phân loại các kịch bản ứng dụng của các mô hình lớn theo loại dữ liệu và cung cấp kinh nghiệm thực tế trong việc áp dụng công nghệ mô hình lớn cho các kịch bản khác nhau. Giờ đây, mô hình lớn đã trở thành một trợ lý cá nhân và vai trò của con người đã thay đổi từ người thừa hành sang người chỉ huy. Đối với doanh nghiệp, làm thế nào để giới thiệu các mô hình quy mô lớn hợp lý hơn không chỉ đòi hỏi phải phân biệt các kịch bản, chẳng hạn như bảo mật dữ liệu và các yêu cầu về độ trễ của các dịch vụ cấp doanh nghiệp, mà còn phân loại các kịch bản ứng dụng theo loại dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu Internet, dữ liệu hỗn hợp từ mạng nội bộ và bên ngoài, dữ liệu mạng nội bộ, v.v.
"Công nghệ mới của AI đã mang đến các kịch bản hạ cánh mới và các doanh nghiệp cần khẩn trương phối hợp các nỗ lực từ 'troika' AI—mô hình, dữ liệu và mức độ sức mạnh tính toán, để thúc đẩy hạ cánh kinh doanh." Và Giám đốc điều hành Lin Jianming chỉ ra rằng các doanh nghiệp nên duy trì sự nhạy bén trong kinh doanh, tìm kiếm cơ hội trong các ngành khác nhau, hiểu thấu đáo nhu cầu kinh doanh và thách thức của các ngành khác nhau, phát triển các giải pháp trí tuệ kỹ thuật số tùy chỉnh và kết hợp công nghệ AI với các ứng dụng kinh doanh dựa trên dữ liệu. chúng tôi sẽ tiếp tục tiếp thu và đào tạo những tài năng AI xuất sắc. Ngoài ra, trải nghiệm người dùng và việc tạo ra giá trị phải được ưu tiên hàng đầu và các cải tiến liên tục phải được thực hiện dựa trên phản hồi và dữ liệu của người dùng.
Một nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Máy tính thuộc Học viện Khoa học Trung Quốc, giám sát viên tiến sĩ và trưởng nhóm xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã chỉ ra rằng việc đào tạo các mô hình lớn đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên dữ liệu, tài nguyên máy tính và tài nguyên lưu trữ .Hoàn toàn có thể dùng để huấn luyện mô hình lớn.
Xây dựng một hệ thống an toàn và đáng tin cậy là chìa khóa
Hiện tại, trong hoạt động xuất sắc của mô hình lớn, cũng có những nghi ngờ từ mọi tầng lớp xã hội về các vấn đề như độ tin cậy, bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, rủi ro lạm dụng và đạo đức. Nhưng chắc chắn rằng sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn sẽ giúp quá trình công nghiệp hóa AI, thay đổi chế độ tương tác của các ứng dụng lớn và tạo ra không gian tăng trưởng mới cho ngành công nghiệp kỹ thuật số.
Yang Tao nói rằng ngành tài chính cần phải đối mặt với những thách thức mà các mô hình lớn AI tổng quát phải đối mặt như bảo vệ dữ liệu, bảo vệ sức mạnh tính toán, bảo vệ chính sách công nghiệp và bảo vệ quy định của ngành.
"Sự an toàn và độ tin cậy của các mô hình quy mô lớn đã thu hút sự chú ý rộng rãi, và cần phải nuôi dưỡng một môi trường mới để các mô hình quy mô lớn hoạt động tốt và tích cực." Cao Feng thẳng thắn nói.
Yang Xuan, đối tác sáng lập của Warp Speed Capital và là người sáng lập Baoguan Technology, tin rằng bảo hiểm là một ngành được định hướng theo mô hình, và một đại lý giỏi, chuyên gia bảo hiểm và khiếu nại giỏi đều là những mô hình tốt. Ông chỉ ra rằng ứng dụng hiện tại của các mô hình lớn trong ngành bảo hiểm chủ yếu nằm ở chatbot, tiếp thị, đào tạo nhân viên bán hàng, các vấn đề pháp lý, giải quyết khiếu nại và kiểm soát rủi ro. Về việc liệu AI có thay thế các đại lý bảo hiểm trong tương lai hay không, ông tin rằng một số công việc có thể bị thay thế trước, nhưng các đại lý bảo hiểm phải thích nghi với thời đại trí tuệ nhân tạo sáng tạo và đồng sáng tạo với AI. Bên cạnh đó, việc ứng dụng công nghệ mô hình lớn trong ngành bảo hiểm cũng gặp thách thức về chi phí đào tạo, kỹ năng nhân viên, bảo mật dữ liệu… và ngành phải tích cực ứng phó.
Hiện tại, ngoài việc tập trung vào việc khám phá các kịch bản kinh doanh cụ thể để trao quyền cho ngành bảo hiểm với các mô hình lớn, Wei Chenyang tin rằng cũng cần tích cực thảo luận thế nào là "AI có trách nhiệm hơn", tức là trí tuệ nhân tạo có thể trao quyền như thế nào. bảo hiểm trong một ngành có trách nhiệm và ấm áp hơn, và cuối cùng đạt được sự an toàn, công bằng, toàn diện và bền vững.
"Năm năm tới đầy trí tưởng tượng. Làm thế nào để nắm bắt cơ hội của làn sóng mô hình quy mô lớn, chúng tôi mong muốn được chung tay với các bên khác nhau trong hệ sinh thái để tạo thành một lực lượng chung và cố gắng sản xuất quy mô lớn chất lượng cao mô hình hóa các sản phẩm trong lĩnh vực dọc và đóng góp cho ngành." Gu Wei nói.