A implementação de grandes modelos no setor financeiro: um retorno racional da estratégia à prática
Após o surgimento do ChatGPT, o setor financeiro rapidamente gerou uma onda de entusiasmo por grandes modelos. Desde a ansiedade inicial até o retorno à racionalidade atual, a compreensão e aplicação dos grandes modelos pelas instituições financeiras estão a aprofundar-se gradualmente.
No início do ano, muitas instituições financeiras estavam ansiosas para seguir em frente, formando equipes para explorar a aplicação de grandes modelos. Com o passar do tempo, todos começaram a perceber as dificuldades de implementação, e a atitude tornou-se mais racional. Atualmente, vários bancos já mencionaram em seus relatórios semestrais que estão explorando a aplicação de grandes modelos e fazendo planejamentos a nível estratégico.
As instituições financeiras têm uma compreensão claramente melhorada dos grandes modelos. Passaram de um desejo inicial de construir modelos próprios para uma maior preocupação com o valor aplicado. As grandes instituições tendem a introduzir grandes modelos básicos para construir modelos empresariais, enquanto as pequenas e médias instituições optam mais frequentemente por usar diretamente vários serviços de grandes modelos.
No processo de implementação, a capacidade de computação e os dados são dois fatores-chave. Algumas grandes instituições optam por construir a sua própria capacidade de computação, enquanto instituições menores e médias tendem a adotar uma abordagem de implantação híbrida. Ao mesmo tempo, cada vez mais instituições estão começando a fortalecer a governança de dados e a construir uma plataforma de dados.
No que diz respeito aos cenários de aplicação, as instituições financeiras geralmente adotam a estratégia de "primeiro interno e depois externo", priorizando a fase de teste em cenários internos. Atualmente, já existem vários casos de implementação em cenários não centrais, como assistente de código e escritório inteligente. O setor prevê que, até o final do ano, surgirão uma série de projetos de aplicação de grandes modelos em cenários de negócios centrais.
Do ponto de vista do design de alto nível, várias instituições estão a reconstruir todo o sistema de inteligência com base em grandes modelos, estabelecendo uma estrutura que inclui múltiplos níveis, como infraestrutura, modelos, serviços e aplicações. Esta estrutura geralmente utiliza grandes modelos como o núcleo, ao mesmo tempo que mantém modelos tradicionais menores e utiliza uma estratégia de múltiplos modelos.
A aplicação de grandes modelos também traz desafios de talento para o setor financeiro. Por um lado, alguns cargos enfrentam o risco de serem substituídos, por outro lado, há uma grave escassez de talentos relacionados a grandes modelos. As instituições financeiras estão formando talentos por meio de recrutamento universitário, treinamento e outras maneiras, e a estrutura de pessoal também será ajustada.
De modo geral, a aplicação de grandes modelos na indústria financeira está a passar de uma adoração cega inicial para um retorno à racionalidade, começando a refletir sobre como integrar os grandes modelos de forma estreita com os negócios, alcançando uma verdadeira criação de valor. Este processo ainda enfrenta muitos desafios, exigindo esforços conjuntos das instituições financeiras, empresas de tecnologia e outras partes.
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AirdropFreedom
· 07-08 10:32
É só para aquecer a popularidade, mais cedo ou mais tarde esfriará.
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LiquidityWhisperer
· 07-07 08:20
É só para aumentar a popularidade.
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ser_we_are_early
· 07-06 14:59
Após a especulação, finalmente se acalmou.
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CompoundPersonality
· 07-06 08:56
Idiotas, mais um lugar a fazer as pessoas de parvas
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DataOnlooker
· 07-06 08:53
O dinheiro acaba por correr mais rápido.
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PumpingCroissant
· 07-06 08:53
O grande modelo está tão quente, deve ser só para enganar idiotas.
Aplicação de modelos grandes no setor financeiro: da planeamento estratégico à implementação racional
A implementação de grandes modelos no setor financeiro: um retorno racional da estratégia à prática
Após o surgimento do ChatGPT, o setor financeiro rapidamente gerou uma onda de entusiasmo por grandes modelos. Desde a ansiedade inicial até o retorno à racionalidade atual, a compreensão e aplicação dos grandes modelos pelas instituições financeiras estão a aprofundar-se gradualmente.
No início do ano, muitas instituições financeiras estavam ansiosas para seguir em frente, formando equipes para explorar a aplicação de grandes modelos. Com o passar do tempo, todos começaram a perceber as dificuldades de implementação, e a atitude tornou-se mais racional. Atualmente, vários bancos já mencionaram em seus relatórios semestrais que estão explorando a aplicação de grandes modelos e fazendo planejamentos a nível estratégico.
As instituições financeiras têm uma compreensão claramente melhorada dos grandes modelos. Passaram de um desejo inicial de construir modelos próprios para uma maior preocupação com o valor aplicado. As grandes instituições tendem a introduzir grandes modelos básicos para construir modelos empresariais, enquanto as pequenas e médias instituições optam mais frequentemente por usar diretamente vários serviços de grandes modelos.
No processo de implementação, a capacidade de computação e os dados são dois fatores-chave. Algumas grandes instituições optam por construir a sua própria capacidade de computação, enquanto instituições menores e médias tendem a adotar uma abordagem de implantação híbrida. Ao mesmo tempo, cada vez mais instituições estão começando a fortalecer a governança de dados e a construir uma plataforma de dados.
No que diz respeito aos cenários de aplicação, as instituições financeiras geralmente adotam a estratégia de "primeiro interno e depois externo", priorizando a fase de teste em cenários internos. Atualmente, já existem vários casos de implementação em cenários não centrais, como assistente de código e escritório inteligente. O setor prevê que, até o final do ano, surgirão uma série de projetos de aplicação de grandes modelos em cenários de negócios centrais.
Do ponto de vista do design de alto nível, várias instituições estão a reconstruir todo o sistema de inteligência com base em grandes modelos, estabelecendo uma estrutura que inclui múltiplos níveis, como infraestrutura, modelos, serviços e aplicações. Esta estrutura geralmente utiliza grandes modelos como o núcleo, ao mesmo tempo que mantém modelos tradicionais menores e utiliza uma estratégia de múltiplos modelos.
A aplicação de grandes modelos também traz desafios de talento para o setor financeiro. Por um lado, alguns cargos enfrentam o risco de serem substituídos, por outro lado, há uma grave escassez de talentos relacionados a grandes modelos. As instituições financeiras estão formando talentos por meio de recrutamento universitário, treinamento e outras maneiras, e a estrutura de pessoal também será ajustada.
De modo geral, a aplicação de grandes modelos na indústria financeira está a passar de uma adoração cega inicial para um retorno à racionalidade, começando a refletir sobre como integrar os grandes modelos de forma estreita com os negócios, alcançando uma verdadeira criação de valor. Este processo ainda enfrenta muitos desafios, exigindo esforços conjuntos das instituições financeiras, empresas de tecnologia e outras partes.