تطبيق تقنية النماذج الكبيرة في الصناعة المالية: من القلق إلى العقلانية
أثارت ظهور ChatGPT اهتماماً واسعاً في القطاع المالي. في البداية، كان هناك قلق كبير داخل الصناعة، خوفاً من التأخر عن تيارات التكنولوجيا. مع مرور الوقت، بدأ هذا القلق يتلاشى تدريجياً، ليحل محله تفكير أكثر عقلانية ووضوحاً.
مرت مواقف المؤسسات المالية تجاه النماذج الكبيرة بعدة مراحل: القلق والاهتمام في البداية، تشكيل فرق استكشاف بشكل نشط، التفكير العقلاني بعد مواجهة صعوبات في التطبيق، والآن الاستخدام الانتقائي. ومن الجدير بالذكر أن العديد من المؤسسات المالية قد أدخلت النماذج الكبيرة في المستوى الاستراتيجي. وقد أكدت عدة بنوك مدرجة في أحدث تقاريرها نصف السنوية أنها تستكشف تطبيق النماذج الكبيرة.
مع تعمق الفهم للنماذج الكبيرة، تحول اهتمام المؤسسات المالية من بناء النماذج فقط إلى القيمة التطبيقية. تميل المؤسسات المالية الكبيرة إلى بناء نماذجها الخاصة، بينما تفكر المؤسسات الصغيرة والمتوسطة أكثر في استيراد الخدمات الموجودة.
خلال عملية الهبوط، تواجه المؤسسات المالية تحديات تتعلق بالقوة الحاسوبية وحوكمة البيانات. بعض المؤسسات تتبنى طرق مثل بناء القوة الحاسوبية الخاصة بها ونشر هجين لحل مشكلات القوة الحاسوبية. في الوقت نفسه، تم تعزيز حوكمة البيانات، مثل بناء منصة بيانات وسطى واعتماد نمط MLOps.
حالياً، يتركز تطبيق النماذج الكبيرة في صناعة التمويل بشكل رئيسي على مشاهد المكتب الذكي، والتطوير الذكي، وخدمة العملاء، وغيرها من المشاهد المحيطية. ويعتقد على نطاق واسع في الصناعة أنه لا ينبغي استخدام النماذج الكبيرة مباشرة في الأعمال الأساسية الموجهة للعملاء على المدى القصير. لقد تم تنفيذ تطبيقات مثل مساعد البرمجة، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالوثائق في العديد من المؤسسات، ولكن لا يزال هناك مسافة معينة للوصول إلى عمق الأعمال.
من منظور التصميم العلوي، تقوم بعض المؤسسات المالية بإعادة بناء بنية النظام استنادًا إلى النماذج الكبيرة، باستخدام نمط متعدد الطبقات واستراتيجية نماذج متعددة. يبرز هذا الهيكل الجديد الدور المركزي للنموذج الكبير، مع مراعاة قيمة النماذج التقليدية.
تطبيقات النماذج الكبيرة تطرح أيضًا تحديات في مجال المواهب في الصناعة المالية. من جهة، تواجه بعض الوظائف خطر الاستبدال؛ ومن جهة أخرى، هناك فجوة كبيرة في المواهب المتعلقة بالنماذج الكبيرة. بدأت بعض المؤسسات في اتخاذ إجراءات، مثل تصميم دورات تدريبية، وتشكيل فرق مشاريع مشتركة، لتعزيز مهارات الأفراد الحاليين.
بشكل عام، فإن تطبيق تكنولوجيا النماذج الكبيرة في القطاع المالي ينتقل من الحماس الأعمى في البداية إلى استكشاف عقلاني. يحتاج المؤسسات المالية إلى دمج النماذج الكبيرة تدريجياً في العمليات التجارية مع ضمان الأمان والامتثال، وفي الوقت نفسه تدريب المواهب ذات الصلة للتكيف مع التغيير الذي تجلبه هذه التكنولوجيا.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
دخلت تطبيقات النماذج الكبيرة في القطاع المالي مرحلة من العقلانية: من القلق إلى التخطيط الاستراتيجي
تطبيق تقنية النماذج الكبيرة في الصناعة المالية: من القلق إلى العقلانية
أثارت ظهور ChatGPT اهتماماً واسعاً في القطاع المالي. في البداية، كان هناك قلق كبير داخل الصناعة، خوفاً من التأخر عن تيارات التكنولوجيا. مع مرور الوقت، بدأ هذا القلق يتلاشى تدريجياً، ليحل محله تفكير أكثر عقلانية ووضوحاً.
مرت مواقف المؤسسات المالية تجاه النماذج الكبيرة بعدة مراحل: القلق والاهتمام في البداية، تشكيل فرق استكشاف بشكل نشط، التفكير العقلاني بعد مواجهة صعوبات في التطبيق، والآن الاستخدام الانتقائي. ومن الجدير بالذكر أن العديد من المؤسسات المالية قد أدخلت النماذج الكبيرة في المستوى الاستراتيجي. وقد أكدت عدة بنوك مدرجة في أحدث تقاريرها نصف السنوية أنها تستكشف تطبيق النماذج الكبيرة.
مع تعمق الفهم للنماذج الكبيرة، تحول اهتمام المؤسسات المالية من بناء النماذج فقط إلى القيمة التطبيقية. تميل المؤسسات المالية الكبيرة إلى بناء نماذجها الخاصة، بينما تفكر المؤسسات الصغيرة والمتوسطة أكثر في استيراد الخدمات الموجودة.
خلال عملية الهبوط، تواجه المؤسسات المالية تحديات تتعلق بالقوة الحاسوبية وحوكمة البيانات. بعض المؤسسات تتبنى طرق مثل بناء القوة الحاسوبية الخاصة بها ونشر هجين لحل مشكلات القوة الحاسوبية. في الوقت نفسه، تم تعزيز حوكمة البيانات، مثل بناء منصة بيانات وسطى واعتماد نمط MLOps.
حالياً، يتركز تطبيق النماذج الكبيرة في صناعة التمويل بشكل رئيسي على مشاهد المكتب الذكي، والتطوير الذكي، وخدمة العملاء، وغيرها من المشاهد المحيطية. ويعتقد على نطاق واسع في الصناعة أنه لا ينبغي استخدام النماذج الكبيرة مباشرة في الأعمال الأساسية الموجهة للعملاء على المدى القصير. لقد تم تنفيذ تطبيقات مثل مساعد البرمجة، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالوثائق في العديد من المؤسسات، ولكن لا يزال هناك مسافة معينة للوصول إلى عمق الأعمال.
من منظور التصميم العلوي، تقوم بعض المؤسسات المالية بإعادة بناء بنية النظام استنادًا إلى النماذج الكبيرة، باستخدام نمط متعدد الطبقات واستراتيجية نماذج متعددة. يبرز هذا الهيكل الجديد الدور المركزي للنموذج الكبير، مع مراعاة قيمة النماذج التقليدية.
تطبيقات النماذج الكبيرة تطرح أيضًا تحديات في مجال المواهب في الصناعة المالية. من جهة، تواجه بعض الوظائف خطر الاستبدال؛ ومن جهة أخرى، هناك فجوة كبيرة في المواهب المتعلقة بالنماذج الكبيرة. بدأت بعض المؤسسات في اتخاذ إجراءات، مثل تصميم دورات تدريبية، وتشكيل فرق مشاريع مشتركة، لتعزيز مهارات الأفراد الحاليين.
بشكل عام، فإن تطبيق تكنولوجيا النماذج الكبيرة في القطاع المالي ينتقل من الحماس الأعمى في البداية إلى استكشاف عقلاني. يحتاج المؤسسات المالية إلى دمج النماذج الكبيرة تدريجياً في العمليات التجارية مع ضمان الأمان والامتثال، وفي الوقت نفسه تدريب المواهب ذات الصلة للتكيف مع التغيير الذي تجلبه هذه التكنولوجيا.