État actuel et tendances futures de l'application des grands modèles dans le secteur financier
Depuis l'apparition de ChatGPT, il a rapidement suscité un large intérêt dans le secteur financier. Au début, l'industrie a généralement montré une anxiété face à cette nouvelle technologie, craignant de manquer des opportunités de développement. Cependant, avec le temps, cette anxiété s'est progressivement transformée en une attitude plus rationnelle et pragmatique.
Le secteur financier a traversé plusieurs phases de compréhension des grands modèles : une anxiété et une exploration initiales, une constitution d'équipes et une recherche de direction à mi-parcours, et une réflexion rationnelle et un apprentissage par référence par la suite. Actuellement, de nombreuses institutions financières ont intégré les grands modèles dans leur planification stratégique et commencent à penser et à se positionner de manière plus systématique.
De la passion à la raison
Au début de l'année, la compréhension des grandes modèles par les institutions financières était assez limitée, et elles se lançaient davantage dans la promotion et l'exploration par un esprit de "suivi de la tendance". Avec la publication de produits de grands modèles par plusieurs entreprises technologiques nationales, certaines grandes institutions financières ont commencé à discuter de collaborations, espérant construire leurs propres grands modèles.
Après mai, en raison de la limitation des ressources de calcul et des coûts, l'attention des institutions financières s'est progressivement déplacée de "la construction de modèles" vers "la valeur d'application". Les grandes institutions ont tendance à introduire des modèles de base et à construire leurs propres modèles d'entreprise, tandis que les petites et moyennes institutions envisagent davantage d'utiliser directement des services API.
En raison des exigences élevées en matière de sécurité des données et de conformité dans le secteur financier, le déploiement des grands modèles dans cette industrie progresse légèrement plus lentement que prévu. Cependant, certaines institutions ont déjà commencé à explorer des solutions, telles que la construction de capacités de calcul, le déploiement hybride, etc. Parallèlement, le travail de gouvernance des données est également renforcé.
Entrer par le scénario périphérique
Actuellement, les institutions financières se concentrent principalement sur l'application de grands modèles dans des scénarios internes, tels que le bureau intelligent, le développement intelligent, le service client intelligent, etc. Compte tenu de l'immaturité de la technologie, l'industrie considère généralement qu'il n'est pas approprié d'utiliser directement de grands modèles dans les activités principales orientées vers le client à court terme.
Des scénarios tels que l'assistant de code et les questions-réponses sur la documentation ont déjà été mis en œuvre dans plusieurs institutions. Mais dans l'ensemble, ces applications n'ont pas encore atteint le cœur des activités financières. Le secteur prévoit qu'avant la fin de l'année, un certain nombre de projets utilisant de grands modèles dans des scénarios d'activités clés pourraient émerger.
Tout en promouvant l'application des grands modèles, certaines institutions financières restructurent leur architecture système, construisant un cadre hiérarchique comprenant plusieurs niveaux tels que l'infrastructure, les modèles, les services et les applications. Cette architecture présente généralement deux caractéristiques : d'une part, le grand modèle joue un rôle central, appelant les modèles traditionnels en tant que compétences ; d'autre part, elle adopte une stratégie multiforme, avec une "course" interne pour sélectionner les meilleurs.
Le manque de talents reste énorme.
L'application des grands modèles commence à influencer la structure du personnel dans le secteur financier. Certains postes traditionnels sont confrontés au risque d'être remplacés, mais cela a également entraîné de nouveaux besoins en talents. Les institutions financières espèrent généralement améliorer l'efficacité des employés grâce aux grands modèles, plutôt que de simplement réduire les effectifs.
Actuellement, les talents capables d'appliquer des modèles de grande taille sont très rares. Les institutions financières ont non seulement besoin de talents capables d'utiliser ces modèles, mais également d'équipes techniques capables de construire et d'optimiser eux-mêmes ces modèles. Certaines institutions ont déjà commencé à agir, par exemple en collaborant avec des entreprises technologiques pour offrir des formations.
Avec l'approfondissement de l'application des grands modèles, la structure du personnel des institutions financières pourrait subir des ajustements. Les employés maîtrisant les compétences d'application des grands modèles seront plus compétitifs. Dans l'ensemble, la technologie des grands modèles apporte de nouvelles opportunités et défis au secteur financier, faisant progresser l'industrie vers l'intelligence.
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SpeakWithHatOn
· Il y a 12h
Jouer c'est jouer, qui oserait investir ?
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AirdropHunter007
· Il y a 12h
Il vaut mieux acheter des jetons et gagner en restant allongé.
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ImpermanentPhilosopher
· Il y a 13h
Après avoir spéculé sur la Communauté, si je n'arrive pas à gagner de l'argent en spéculant sur l'IA, je considère que j'ai perdu.
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GateUser-7b078580
· Il y a 13h
Une autre hausse sans signification. Les lois historiques montrent que chaque révolution technologique dans le secteur financier doit s'effondrer de 80 %.
État des applications de grands modèles dans le secteur financier : de l'enthousiasme à la rationalité, la demande de talents explose.
État actuel et tendances futures de l'application des grands modèles dans le secteur financier
Depuis l'apparition de ChatGPT, il a rapidement suscité un large intérêt dans le secteur financier. Au début, l'industrie a généralement montré une anxiété face à cette nouvelle technologie, craignant de manquer des opportunités de développement. Cependant, avec le temps, cette anxiété s'est progressivement transformée en une attitude plus rationnelle et pragmatique.
Le secteur financier a traversé plusieurs phases de compréhension des grands modèles : une anxiété et une exploration initiales, une constitution d'équipes et une recherche de direction à mi-parcours, et une réflexion rationnelle et un apprentissage par référence par la suite. Actuellement, de nombreuses institutions financières ont intégré les grands modèles dans leur planification stratégique et commencent à penser et à se positionner de manière plus systématique.
De la passion à la raison
Au début de l'année, la compréhension des grandes modèles par les institutions financières était assez limitée, et elles se lançaient davantage dans la promotion et l'exploration par un esprit de "suivi de la tendance". Avec la publication de produits de grands modèles par plusieurs entreprises technologiques nationales, certaines grandes institutions financières ont commencé à discuter de collaborations, espérant construire leurs propres grands modèles.
Après mai, en raison de la limitation des ressources de calcul et des coûts, l'attention des institutions financières s'est progressivement déplacée de "la construction de modèles" vers "la valeur d'application". Les grandes institutions ont tendance à introduire des modèles de base et à construire leurs propres modèles d'entreprise, tandis que les petites et moyennes institutions envisagent davantage d'utiliser directement des services API.
En raison des exigences élevées en matière de sécurité des données et de conformité dans le secteur financier, le déploiement des grands modèles dans cette industrie progresse légèrement plus lentement que prévu. Cependant, certaines institutions ont déjà commencé à explorer des solutions, telles que la construction de capacités de calcul, le déploiement hybride, etc. Parallèlement, le travail de gouvernance des données est également renforcé.
Entrer par le scénario périphérique
Actuellement, les institutions financières se concentrent principalement sur l'application de grands modèles dans des scénarios internes, tels que le bureau intelligent, le développement intelligent, le service client intelligent, etc. Compte tenu de l'immaturité de la technologie, l'industrie considère généralement qu'il n'est pas approprié d'utiliser directement de grands modèles dans les activités principales orientées vers le client à court terme.
Des scénarios tels que l'assistant de code et les questions-réponses sur la documentation ont déjà été mis en œuvre dans plusieurs institutions. Mais dans l'ensemble, ces applications n'ont pas encore atteint le cœur des activités financières. Le secteur prévoit qu'avant la fin de l'année, un certain nombre de projets utilisant de grands modèles dans des scénarios d'activités clés pourraient émerger.
Tout en promouvant l'application des grands modèles, certaines institutions financières restructurent leur architecture système, construisant un cadre hiérarchique comprenant plusieurs niveaux tels que l'infrastructure, les modèles, les services et les applications. Cette architecture présente généralement deux caractéristiques : d'une part, le grand modèle joue un rôle central, appelant les modèles traditionnels en tant que compétences ; d'autre part, elle adopte une stratégie multiforme, avec une "course" interne pour sélectionner les meilleurs.
Le manque de talents reste énorme.
L'application des grands modèles commence à influencer la structure du personnel dans le secteur financier. Certains postes traditionnels sont confrontés au risque d'être remplacés, mais cela a également entraîné de nouveaux besoins en talents. Les institutions financières espèrent généralement améliorer l'efficacité des employés grâce aux grands modèles, plutôt que de simplement réduire les effectifs.
Actuellement, les talents capables d'appliquer des modèles de grande taille sont très rares. Les institutions financières ont non seulement besoin de talents capables d'utiliser ces modèles, mais également d'équipes techniques capables de construire et d'optimiser eux-mêmes ces modèles. Certaines institutions ont déjà commencé à agir, par exemple en collaborant avec des entreprises technologiques pour offrir des formations.
Avec l'approfondissement de l'application des grands modèles, la structure du personnel des institutions financières pourrait subir des ajustements. Les employés maîtrisant les compétences d'application des grands modèles seront plus compétitifs. Dans l'ensemble, la technologie des grands modèles apporte de nouvelles opportunités et défis au secteur financier, faisant progresser l'industrie vers l'intelligence.