Thời đại trí tuệ nhân tạo đến, ngành tài chính sẽ ứng phó với thách thức từ mô hình lớn như thế nào

Sự ra đời của ChatGPT đã gây ra một cơn chấn động không nhỏ trong ngành tài chính. Ngành công nghiệp dựa vào công nghệ này lo sợ sẽ bị bỏ lại phía sau bởi xu hướng thời đại. Tuy nhiên, nỗi lo lắng này đang dần lắng xuống, và tư duy của mọi người cũng trở nên rõ ràng và lý trí hơn.

Giám đốc công nghệ ngân hàng của Softcom, Tôn Hồng Quân, đã mô tả một vài giai đoạn thái độ của ngành tài chính đối với mô hình lớn trong năm nay: Đầu năm, mọi người đều lo lắng, sợ bị tụt lại phía sau; Vào mùa xuân, mọi người bắt đầu thành lập đội ngũ để triển khai công việc; Vào mùa hè, gặp khó khăn trong việc thực hiện, bắt đầu trở nên lý trí; Bây giờ thì đang quan sát các tiêu chuẩn, cố gắng xác thực các tình huống đã được kiểm chứng.

Cần lưu ý rằng nhiều tổ chức tài chính đã bắt đầu coi trọng mô hình lớn từ góc độ chiến lược. Theo thống kê không đầy đủ, trong số các công ty niêm yết trên A-share, ít nhất có 11 ngân hàng đã đề cập rõ ràng rằng họ đang khám phá ứng dụng của mô hình lớn trong báo cáo nửa năm gần đây nhất. Từ những động thái gần đây, họ cũng đang tiến hành suy nghĩ và lập kế hoạch đường đi rõ ràng hơn từ góc độ chiến lược và thiết kế cấp cao.

Trong hơn nửa năm qua, cả các nhà cung cấp mô hình lớn lẫn các tổ chức tài chính đều đang tích cực tìm kiếm các ứng dụng. Các lĩnh vực như văn phòng thông minh, phát triển thông minh, tiếp thị thông minh, dịch vụ khách hàng thông minh, nghiên cứu đầu tư thông minh, kiểm soát rủi ro thông minh, phân tích nhu cầu... đều đã được khám phá.

Tuy nhiên, khi muốn triển khai mô hình lớn vào các hoạt động tài chính, sự đồng thuận chung là nên bắt đầu từ nội bộ trước rồi mới ra bên ngoài. Dù sao đi nữa, công nghệ mô hình lớn hiện tại vẫn chưa đủ chín muồi, còn tồn tại các vấn đề như ảo giác, trong khi ngành tài chính lại là một lĩnh vực có quy định chặt chẽ, yêu cầu độ an toàn và độ tin cậy cao.

Giám đốc công nghệ của Ngân hàng Công thương Trung Quốc, Lữ Trung Đào, cho rằng trong ngắn hạn không nên trực tiếp sử dụng các mô hình lớn cho khách hàng. Các tổ chức tài chính nên ưu tiên sử dụng các mô hình lớn cho việc phân tích và hiểu biết các văn bản tài chính và hình ảnh tài chính, nhằm nâng cao hiệu suất công việc của nhân viên dưới dạng trợ lý.

Hiện tại, các ứng dụng như trợ lý mã đã được triển khai tại nhiều tổ chức tài chính. Chẳng hạn, Ngân hàng Công thương đã xây dựng hệ thống phát triển thông minh dựa trên mô hình lớn, với mã do trợ lý mã tạo ra chiếm 40% tổng mã. Công ty Bảo hiểm Ánh Dương cũng đã phát triển plugin lập trình hỗ trợ dựa trên mô hình lớn, được nhúng trực tiếp vào các công cụ phát triển nội bộ.

Một số tổ chức tài chính đã xây dựng hệ thống phân lớp bao gồm các lớp cơ sở hạ tầng, lớp mô hình, lớp dịch vụ mô hình lớn và lớp ứng dụng dựa trên mô hình lớn. Các hệ thống khung này thường có hai đặc điểm: thứ nhất, mô hình lớn phát huy khả năng trung tâm, sử dụng mô hình truyền thống như một kỹ năng để gọi; thứ hai, lớp mô hình lớn áp dụng chiến lược đa mô hình, bên trong "cuộc đua ngựa" chọn ra hiệu quả tối ưu.

Ứng dụng của mô hình lớn đã bắt đầu mang lại một số thách thức và biến đổi đối với cấu trúc nhân sự trong ngành tài chính. Một số công ty công nghệ tài chính đã sa thải hơn 300 nhà phân tích dữ liệu lớn từ đầu năm đến cuối tháng Năm. Tuy nhiên, một số ngân hàng lớn không mong muốn mô hình lớn dẫn đến việc giảm biên chế, mà hy vọng nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả công việc của nhân viên, đồng thời giải phóng một phần nhân viên để thực hiện nhiều công việc có giá trị cao hơn.

Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình lớn cũng đã mang lại vấn đề mất cân bằng cung cầu nhân lực. Phó giám đốc Trung tâm nghiên cứu phát triển Ngân hàng Nông nghiệp, Zhao Huanfang, cho biết, họ nhận thấy tỷ lệ nhân viên mới học về lĩnh vực AI rất cao trong quá trình tuyển dụng, nhưng số người hiểu về mô hình lớn thì rất ít.

Đối mặt với tình trạng thiếu hụt nhân lực, một số tổ chức đã hành động. Chẳng hạn, một công ty đã hợp tác với đội ngũ nhân sự của phòng thí nghiệm Ngân hàng Công thương để thiết kế các khóa đào tạo bao gồm tinh chỉnh Prompt, tinh chỉnh vi mô, vận hành mô hình lớn, và hợp tác với nhiều phòng ban để thành lập nhóm dự án liên hợp, thúc đẩy nâng cao năng lực nhân viên trong doanh nghiệp.

Trong quá trình này, cơ cấu nhân sự của các tổ chức tài chính cũng sẽ trải qua một số điều chỉnh và biến đổi. Những nhà phát triển biết sử dụng mô hình lớn có thể dễ dàng thích nghi hơn trong môi trường mới so với những người không biết.