Aplicación de la tecnología de modelos grandes en la industria financiera: de la ansiedad a la razón
La aparición de ChatGPT ha suscitado un amplio interés en la industria financiera. Al principio, había mucha ansiedad en el sector, preocupados por quedarse atrás en la ola tecnológica. Con el tiempo, esta ansiedad ha ido disminuyendo, siendo reemplazada por un pensamiento más racional y claro.
Las instituciones financieras han pasado por varias etapas en su actitud hacia los grandes modelos: la ansiedad y preocupación inicial, la formación activa de equipos para explorar, el pensamiento racional tras encontrar dificultades en la implementación, y actualmente, el uso selectivo. Es notable que muchas instituciones financieras han incorporado los grandes modelos en su estrategia. Varios bancos cotizados han mencionado en sus últimos informes semestrales que están explorando la aplicación de grandes modelos.
A medida que la comprensión de los grandes modelos se profundiza, el enfoque de las instituciones financieras ha cambiado de la simple construcción de modelos a su valor de aplicación. Las grandes instituciones financieras tienden a construir sus propios grandes modelos empresariales, mientras que las pequeñas y medianas instituciones consideran más la posibilidad de adoptar servicios existentes.
Durante el proceso de implementación, las instituciones financieras se enfrentan a desafíos como la capacidad de cómputo y la gobernanza de datos. Algunas instituciones han optado por resolver el problema de la capacidad de cómputo mediante la construcción de su propia capacidad de cómputo y la implementación híbrida. Al mismo tiempo, la gobernanza de datos también se ha fortalecido, como la construcción de una plataforma de datos y la adopción de un modelo de MLOps.
Actualmente, la aplicación de modelos grandes en la industria financiera se centra principalmente en escenarios periféricos como la oficina inteligente, el desarrollo inteligente y el servicio al cliente. En la industria se considera generalmente que, a corto plazo, no es adecuado utilizar modelos grandes directamente en los negocios centrales orientados al cliente. Aplicaciones como asistentes de código y preguntas y respuestas de documentos ya se han implementado en varias instituciones, pero aún están a cierta distancia de una integración profunda en el nivel de negocio.
Desde el diseño a nivel superior, algunas instituciones financieras están reconstruyendo su arquitectura de sistemas basándose en grandes modelos, adoptando un enfoque por capas y estrategias de múltiples modelos. Esta nueva arquitectura enfatiza el papel central de los grandes modelos, al mismo tiempo que considera el valor de los modelos tradicionales.
La aplicación de grandes modelos también plantea desafíos de talento en la industria financiera. Por un lado, ciertos puestos enfrentan el riesgo de ser reemplazados; por otro lado, hay una enorme brecha de talento relacionada con los grandes modelos. Algunas instituciones ya han comenzado a tomar medidas, como diseñar cursos de capacitación y formar grupos de proyectos conjuntos, para mejorar las habilidades del personal existente.
En general, la aplicación de la tecnología de grandes modelos en la industria financiera está pasando de un entusiasmo ciego en sus inicios a una exploración racional. Las instituciones financieras necesitan, bajo la premisa de garantizar la seguridad y la conformidad, integrar gradualmente los grandes modelos en los procesos comerciales, al mismo tiempo que forman talento relacionado para adaptarse a la transformación que trae esta tecnología.
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Layer2Observer
· 07-20 13:17
La especulación se desvanece, la tecnología triunfa.
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SerumSquirter
· 07-20 04:19
La tecnología debería venir poco a poco.
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MetaverseLandlady
· 07-20 04:12
¡Viento de inteligencia artificial! ~ jeje
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RektButSmiling
· 07-20 04:06
Solo automatización de oficina, un desastre total.
Las aplicaciones de grandes modelos en la industria financiera entran en una fase de racionalidad: de la ansiedad a la planificación estratégica
Aplicación de la tecnología de modelos grandes en la industria financiera: de la ansiedad a la razón
La aparición de ChatGPT ha suscitado un amplio interés en la industria financiera. Al principio, había mucha ansiedad en el sector, preocupados por quedarse atrás en la ola tecnológica. Con el tiempo, esta ansiedad ha ido disminuyendo, siendo reemplazada por un pensamiento más racional y claro.
Las instituciones financieras han pasado por varias etapas en su actitud hacia los grandes modelos: la ansiedad y preocupación inicial, la formación activa de equipos para explorar, el pensamiento racional tras encontrar dificultades en la implementación, y actualmente, el uso selectivo. Es notable que muchas instituciones financieras han incorporado los grandes modelos en su estrategia. Varios bancos cotizados han mencionado en sus últimos informes semestrales que están explorando la aplicación de grandes modelos.
A medida que la comprensión de los grandes modelos se profundiza, el enfoque de las instituciones financieras ha cambiado de la simple construcción de modelos a su valor de aplicación. Las grandes instituciones financieras tienden a construir sus propios grandes modelos empresariales, mientras que las pequeñas y medianas instituciones consideran más la posibilidad de adoptar servicios existentes.
Durante el proceso de implementación, las instituciones financieras se enfrentan a desafíos como la capacidad de cómputo y la gobernanza de datos. Algunas instituciones han optado por resolver el problema de la capacidad de cómputo mediante la construcción de su propia capacidad de cómputo y la implementación híbrida. Al mismo tiempo, la gobernanza de datos también se ha fortalecido, como la construcción de una plataforma de datos y la adopción de un modelo de MLOps.
Actualmente, la aplicación de modelos grandes en la industria financiera se centra principalmente en escenarios periféricos como la oficina inteligente, el desarrollo inteligente y el servicio al cliente. En la industria se considera generalmente que, a corto plazo, no es adecuado utilizar modelos grandes directamente en los negocios centrales orientados al cliente. Aplicaciones como asistentes de código y preguntas y respuestas de documentos ya se han implementado en varias instituciones, pero aún están a cierta distancia de una integración profunda en el nivel de negocio.
Desde el diseño a nivel superior, algunas instituciones financieras están reconstruyendo su arquitectura de sistemas basándose en grandes modelos, adoptando un enfoque por capas y estrategias de múltiples modelos. Esta nueva arquitectura enfatiza el papel central de los grandes modelos, al mismo tiempo que considera el valor de los modelos tradicionales.
La aplicación de grandes modelos también plantea desafíos de talento en la industria financiera. Por un lado, ciertos puestos enfrentan el riesgo de ser reemplazados; por otro lado, hay una enorme brecha de talento relacionada con los grandes modelos. Algunas instituciones ya han comenzado a tomar medidas, como diseñar cursos de capacitación y formar grupos de proyectos conjuntos, para mejorar las habilidades del personal existente.
En general, la aplicación de la tecnología de grandes modelos en la industria financiera está pasando de un entusiasmo ciego en sus inicios a una exploración racional. Las instituciones financieras necesitan, bajo la premisa de garantizar la seguridad y la conformidad, integrar gradualmente los grandes modelos en los procesos comerciales, al mismo tiempo que forman talento relacionado para adaptarse a la transformación que trae esta tecnología.