La transformation de l'industrie financière dans la vague des grands modèles
L'apparition de ChatGPT a suscité un large intérêt dans le secteur financier. Au début, l'industrie était remplie d'anxiété et d'enthousiasme face aux grands modèles, mais avec le temps, l'attitude des gens est devenue progressivement plus rationnelle.
Le CTO de SoftTech Bank, Sun Hongjun, a décrit l'évolution de l'attitude du secteur financier envers les grands modèles : d'abord une anxiété initiale, suivie de la formation d'équipes pour explorer, puis une réflexion rationnelle après avoir rencontré des difficultés de mise en œuvre, et enfin un passage à des études de cas de référence pour les essais.
Actuellement, plusieurs grandes banques accordent une importance stratégique à l'application des grands modèles. D'après les tendances récentes, les institutions financières effectuent une conception de haut niveau et une planification des parcours plus claires.
Avec une compréhension approfondie des grands modèles, l'attention des institutions financières passe de la simple construction de modèles à la valorisation des applications. Les grandes institutions financières ont tendance à intégrer des modèles de base et à développer leurs propres grands modèles d'entreprise, tandis que les petites et moyennes institutions envisagent davantage d'utiliser directement les API de grands modèles ou des services de déploiement privatisés.
Dans le processus de mise en œuvre, les institutions financières sont confrontées à de nombreux défis, notamment en termes de puissance de calcul et de données. Certaines institutions choisissent de construire leur propre puissance de calcul, tandis que d'autres adoptent une approche de déploiement hybride. Parallèlement, les travaux de gouvernance des données sont également renforcés, certaines banques résolvant les problèmes de données grâce à une approche de modèle de grande taille + MLOps.
Actuellement, l'application des grands modèles dans le secteur financier est principalement concentrée sur des scénarios périphériques tels que le bureau intelligent et le développement intelligent. Compte tenu des exigences de sécurité, la plupart des institutions choisissent d'abord d'appliquer ces modèles en interne. Des assistants de code, des questions-réponses intelligentes, etc., ont déjà été mis en œuvre dans certaines institutions. Cependant, les grands modèles sont encore loin d'être intégrés dans les activités financières de base.
Certaines institutions financières de premier plan ont construit un cadre systémique multicouche basé sur de grands modèles, avec pour caractéristiques principales le rôle central des grands modèles et l'adoption d'une stratégie multi-modèles.
L'application des grands modèles pose également des défis à la structure des professionnels du secteur financier. D'une part, certains postes sont menacés de remplacement, d'autre part, un nouveau besoin en talents émerge, en particulier pour les talents en technologie de grands modèles dans des domaines verticaux. Certaines institutions ont déjà commencé à mettre en place des mesures de formation pour y faire face.
Dans l'ensemble, les grands modèles poussent l'industrie financière à opérer des transformations profondes, mais ce processus nécessite encore une exploration et une fusion continues au sein des institutions financières.
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MetaReckt
· 08-05 15:26
La spéculation est terminée, il est temps de devenir pragmatique.
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FalseProfitProphet
· 08-05 15:12
Cette vague de banques se fait juste prendre pour des cons.
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TopEscapeArtist
· 08-05 15:01
J'ai surveillé ce jeu de chandeliers bancaires pendant dix ans, les indicateurs techniques montrent que la période dangereuse est passée, il est temps de faire un gros bas~
Les grands modèles redéfinissent l'industrie financière : l'évolution de l'anxiété à l'exploration rationnelle.
La transformation de l'industrie financière dans la vague des grands modèles
L'apparition de ChatGPT a suscité un large intérêt dans le secteur financier. Au début, l'industrie était remplie d'anxiété et d'enthousiasme face aux grands modèles, mais avec le temps, l'attitude des gens est devenue progressivement plus rationnelle.
Le CTO de SoftTech Bank, Sun Hongjun, a décrit l'évolution de l'attitude du secteur financier envers les grands modèles : d'abord une anxiété initiale, suivie de la formation d'équipes pour explorer, puis une réflexion rationnelle après avoir rencontré des difficultés de mise en œuvre, et enfin un passage à des études de cas de référence pour les essais.
Actuellement, plusieurs grandes banques accordent une importance stratégique à l'application des grands modèles. D'après les tendances récentes, les institutions financières effectuent une conception de haut niveau et une planification des parcours plus claires.
Avec une compréhension approfondie des grands modèles, l'attention des institutions financières passe de la simple construction de modèles à la valorisation des applications. Les grandes institutions financières ont tendance à intégrer des modèles de base et à développer leurs propres grands modèles d'entreprise, tandis que les petites et moyennes institutions envisagent davantage d'utiliser directement les API de grands modèles ou des services de déploiement privatisés.
Dans le processus de mise en œuvre, les institutions financières sont confrontées à de nombreux défis, notamment en termes de puissance de calcul et de données. Certaines institutions choisissent de construire leur propre puissance de calcul, tandis que d'autres adoptent une approche de déploiement hybride. Parallèlement, les travaux de gouvernance des données sont également renforcés, certaines banques résolvant les problèmes de données grâce à une approche de modèle de grande taille + MLOps.
Actuellement, l'application des grands modèles dans le secteur financier est principalement concentrée sur des scénarios périphériques tels que le bureau intelligent et le développement intelligent. Compte tenu des exigences de sécurité, la plupart des institutions choisissent d'abord d'appliquer ces modèles en interne. Des assistants de code, des questions-réponses intelligentes, etc., ont déjà été mis en œuvre dans certaines institutions. Cependant, les grands modèles sont encore loin d'être intégrés dans les activités financières de base.
Certaines institutions financières de premier plan ont construit un cadre systémique multicouche basé sur de grands modèles, avec pour caractéristiques principales le rôle central des grands modèles et l'adoption d'une stratégie multi-modèles.
L'application des grands modèles pose également des défis à la structure des professionnels du secteur financier. D'une part, certains postes sont menacés de remplacement, d'autre part, un nouveau besoin en talents émerge, en particulier pour les talents en technologie de grands modèles dans des domaines verticaux. Certaines institutions ont déjà commencé à mettre en place des mesures de formation pour y faire face.
Dans l'ensemble, les grands modèles poussent l'industrie financière à opérer des transformations profondes, mais ce processus nécessite encore une exploration et une fusion continues au sein des institutions financières.