Aplicação da tecnologia de grandes modelos na indústria financeira: da ansiedade à racionalidade
A aparição do ChatGPT gerou ampla atenção na indústria financeira. No início, havia uma grande ansiedade dentro do setor, com receios de ficar para trás na corrente tecnológica. Com o passar do tempo, essa ansiedade foi gradualmente diminuindo, sendo substituída por um pensamento mais racional e claro.
As atitudes das instituições financeiras em relação aos grandes modelos passaram por várias fases: a ansiedade e preocupação iniciais, a formação ativa de equipas para exploração, o pensamento racional após enfrentar dificuldades de implementação, e atualmente o uso seletivo. É importante notar que muitas instituições financeiras já incluíram grandes modelos em nível estratégico. Vários bancos cotados em bolsa afirmaram em seus últimos relatórios semestrais que estão explorando a aplicação de grandes modelos.
À medida que a compreensão dos grandes modelos se aprofunda, o foco das instituições financeiras passou de simplesmente construir modelos para o valor da aplicação. As grandes instituições financeiras tendem a desenvolver modelos empresariais internamente, enquanto as pequenas e médias instituições consideram mais a introdução de serviços existentes.
Durante o processo de implementação, as instituições financeiras enfrentam desafios como poder computacional e governança de dados. Algumas instituições adotam soluções como a construção de poder computacional próprio e a implantação híbrida para resolver o problema do poder computacional. Ao mesmo tempo, a governança de dados também foi fortalecida, como a construção de uma plataforma de dados e a adoção de um modelo MLOps.
Atualmente, a aplicação de grandes modelos no setor financeiro está principalmente concentrada em cenários periféricos, como escritórios inteligentes, desenvolvimento inteligente e atendimento ao cliente. O setor geralmente acredita que, a curto prazo, não é apropriado usar grandes modelos diretamente nos negócios centrais voltados para o cliente. Aplicações como assistentes de código e perguntas e respostas de documentos já foram implementadas em várias instituições, mas ainda há uma certa distância até uma integração mais profunda com os negócios.
Do ponto de vista do design de alto nível, algumas instituições financeiras estão a reestruturar a arquitetura do sistema com base em grandes modelos, adotando um padrão em camadas e uma estratégia de múltiplos modelos. Esta nova arquitetura enfatiza o papel central dos grandes modelos, ao mesmo tempo que considera o valor dos modelos tradicionais.
A aplicação de grandes modelos também traz desafios de talentos para a indústria financeira. Por um lado, certas funções enfrentam o risco de serem substituídas; por outro lado, há uma enorme lacuna de talentos relacionados a grandes modelos. Algumas instituições já começaram a tomar medidas, como o design de cursos de formação, a formação de grupos de projeto conjuntos, entre outras, para melhorar as competências do pessoal existente.
De um modo geral, a aplicação da tecnologia de grandes modelos no setor financeiro está a passar de um entusiasmo cego inicial para uma exploração racional. As instituições financeiras precisam, sob a premissa de garantir a segurança e a conformidade, integrar gradualmente grandes modelos nos seus processos de negócios, ao mesmo tempo que formam talentos relevantes para se adequarem às transformações trazidas por esta tecnologia.
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Layer2Observer
· 07-20 13:17
A especulação desapareceu, a tecnologia vence.
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SerumSquirter
· 07-20 04:19
A tecnologia deve vir devagar.
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MetaverseLandlady
· 07-20 04:12
A inteligência artificial está a dar uma volta! Hehe
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RektButSmiling
· 07-20 04:06
Apenas automação de escritório, luta de cinco pedaços.
A aplicação de grandes modelos no setor financeiro entra numa fase de racionalidade: da ansiedade ao planeamento estratégico
Aplicação da tecnologia de grandes modelos na indústria financeira: da ansiedade à racionalidade
A aparição do ChatGPT gerou ampla atenção na indústria financeira. No início, havia uma grande ansiedade dentro do setor, com receios de ficar para trás na corrente tecnológica. Com o passar do tempo, essa ansiedade foi gradualmente diminuindo, sendo substituída por um pensamento mais racional e claro.
As atitudes das instituições financeiras em relação aos grandes modelos passaram por várias fases: a ansiedade e preocupação iniciais, a formação ativa de equipas para exploração, o pensamento racional após enfrentar dificuldades de implementação, e atualmente o uso seletivo. É importante notar que muitas instituições financeiras já incluíram grandes modelos em nível estratégico. Vários bancos cotados em bolsa afirmaram em seus últimos relatórios semestrais que estão explorando a aplicação de grandes modelos.
À medida que a compreensão dos grandes modelos se aprofunda, o foco das instituições financeiras passou de simplesmente construir modelos para o valor da aplicação. As grandes instituições financeiras tendem a desenvolver modelos empresariais internamente, enquanto as pequenas e médias instituições consideram mais a introdução de serviços existentes.
Durante o processo de implementação, as instituições financeiras enfrentam desafios como poder computacional e governança de dados. Algumas instituições adotam soluções como a construção de poder computacional próprio e a implantação híbrida para resolver o problema do poder computacional. Ao mesmo tempo, a governança de dados também foi fortalecida, como a construção de uma plataforma de dados e a adoção de um modelo MLOps.
Atualmente, a aplicação de grandes modelos no setor financeiro está principalmente concentrada em cenários periféricos, como escritórios inteligentes, desenvolvimento inteligente e atendimento ao cliente. O setor geralmente acredita que, a curto prazo, não é apropriado usar grandes modelos diretamente nos negócios centrais voltados para o cliente. Aplicações como assistentes de código e perguntas e respostas de documentos já foram implementadas em várias instituições, mas ainda há uma certa distância até uma integração mais profunda com os negócios.
Do ponto de vista do design de alto nível, algumas instituições financeiras estão a reestruturar a arquitetura do sistema com base em grandes modelos, adotando um padrão em camadas e uma estratégia de múltiplos modelos. Esta nova arquitetura enfatiza o papel central dos grandes modelos, ao mesmo tempo que considera o valor dos modelos tradicionais.
A aplicação de grandes modelos também traz desafios de talentos para a indústria financeira. Por um lado, certas funções enfrentam o risco de serem substituídas; por outro lado, há uma enorme lacuna de talentos relacionados a grandes modelos. Algumas instituições já começaram a tomar medidas, como o design de cursos de formação, a formação de grupos de projeto conjuntos, entre outras, para melhorar as competências do pessoal existente.
De um modo geral, a aplicação da tecnologia de grandes modelos no setor financeiro está a passar de um entusiasmo cego inicial para uma exploração racional. As instituições financeiras precisam, sob a premissa de garantir a segurança e a conformidade, integrar gradualmente grandes modelos nos seus processos de negócios, ao mesmo tempo que formam talentos relevantes para se adequarem às transformações trazidas por esta tecnologia.