Yapay zeka çağı geliyor, finans sektörü büyük model zorluklarıyla nasıl başa çıkacak

ChatGPT'nin ortaya çıkışı finans sektöründe önemli bir etki yarattı. Teknolojiye dayalı bu sektör, çağın gerisinde kalma endişesi taşıyor. Ancak, bu kaygı giderek yatışıyor ve insanların düşünceleri daha net ve mantıklı hale geliyor.

SoftCom Bankası'nın CTO'su Sun Hongjun, bu yıl finans sektörünün büyük modellerle ilgili tutumunun birkaç aşamasını tanımladı: yılın başında herkes endişeliydi, geride kalmaktan korkuyordu; baharda ekipler kurup çalışmalar yapmaya başladılar; yaz aylarında uygulama yönünde zorluklar yaşandı, rasyonel hale gelmeye başladılar; şimdi ise kıyaslamaları gözlemliyorlar ve doğrulanmış senaryoları deneyerek test ediyorlar.

Dikkat çekici bir şekilde, birçok finans kurumu stratejik açıdan büyük modellere önem vermeye başladı. Tam olmayan verilere göre, A hisseleri listelenen şirketler arasında en az 11 banka son yarı yıl raporunda büyük model uygulamalarını araştırdıklarını açıkça belirtti. Son dönem hareketlerine bakıldığında, stratejik ve üst düzey tasarım aşamasında daha net düşünme ve yol haritası planlama sürecine girdikleri görülüyor.

Geçtiğimiz altı ayda, hem büyük model hizmet sağlayıcıları hem de büyük finansal kuruluşlar, uygulama senaryoları arayışında aktif olarak yer aldılar. Akıllı ofis, akıllı geliştirme, akıllı pazarlama, akıllı müşteri hizmetleri, akıllı yatırım araştırmaları, akıllı risk yönetimi, talep analizi gibi alanlar tek tek keşfedildi.

Ancak, büyük modelleri finansal işlere gerçekten entegre etmek istediğinizde, genel bir görüş, önce içsel sonra dışsal olması gerektiğidir. Sonuçta, şu anda büyük model teknolojisi henüz yeterince olgun değil, yanılsama gibi sorunlar var ve finans sektörü güçlü düzenlemeler, yüksek güvenlik ve yüksek güvenilirlik gerektiren bir alandır.

Çin Endüstri ve Ticaret Bankası'nın baş teknoloji sorumlusü Lü Zhongtao, kısa vadede büyük modellerin doğrudan müşterilere sunulmasını önermiyor. Finansal kuruluşlar, büyük modelleri öncelikle finansal metinler ve finansal görüntü analiz anlama yaratım gibi zeka yoğun senaryolar için kullanmalı ve iş gücü verimliliğini artırmak için yardımcı araçlar olarak değerlendirmelidir.

Şu anda, kod asistanı gibi uygulamalar birçok finans kurumunda uygulanmaya başlandı. Örneğin, Çin Endüstri ve Ticaret Bankası, büyük model temelinde akıllı bir geliştirme sistemi oluşturdu; kod asistanı tarafından üretilen kod miktarı toplam kod miktarının %40'ını oluşturmaktadır. Sunshine Sigorta ise büyük model temelinde bir programlama yardım eklentisi geliştirdi ve bu eklentiyi doğrudan iç geliştirme araçlarına entegre etti.

Bazı finansal kurumlar, altyapı katmanı, model katmanı, büyük model hizmet katmanı, uygulama katmanı gibi birçok katmandan oluşan katmanlı bir sistem çerçevesi oluşturmak için büyük modellere dayanmaktadır. Bu çerçeve sistemlerinin genel olarak iki özelliği vardır: birincisi, büyük modeller merkezi yeteneklerini sergiler ve geleneksel modelleri beceri olarak çağırır; ikincisi, büyük model katmanı çoklu model stratejisi benimsemekte ve içsel olarak "at yarışı" yaparak en iyi sonucu seçmektedir.

Büyük model uygulamaları, finans sektöründeki personel yapısında bazı zorluklar ve değişiklikler getirmeye başladı. Fintech şirketleri bu yılın başından Mayıs ayı sonuna kadar 300'den fazla büyük veri analisti işten çıkardı. Ancak bazı büyük bankalar büyük modellerin işten çıkarma getirmesini istemiyor, bunun yerine çalışanların hizmet kalitesini ve iş verimliliğini artırmayı, aynı zamanda bazı çalışanları daha yüksek değerli işler yapmaları için serbest bırakmayı umuyor.

Büyük modellerin hızlı gelişimi, aynı zamanda insan kaynağı arz ve talep dengesizliği sorununu da beraberinde getirdi. Tarım Bankası Ar-Ge Merkezi Genel Müdür Yardımcısı Zhao Huanfang, işe alım sırasında, AI alanında yeni çalışanların oranının çok yüksek olduğunu ancak büyük modelleri anlayanların çok az olduğunu belirtti.

Yetenek açığıyla karşılaşan bazı kuruluşlar harekete geçti. Örneğin, bir şirket, Endüstri ve Ticaret Bankası laboratuvarının insan kaynakları ekibiyle işbirliği yaparak Prompt ayarlama, ince ayar, büyük model işletimi gibi konuları içeren eğitim programları tasarladı ve çeşitli departmanlarla işbirliği yaparak ortak proje grupları kurdu, böylece şirketin personel yeteneklerini geliştirmeyi teşvik etti.

Bu süreçte, finans kurumlarının personel yapısında bazı ayarlamalar ve değişimler de olacaktır. Büyük model geliştirenler, bu yeni ortamda ayakta kalmada, kullanmayı bilmeyenlerden daha avantajlı olabilir.