* مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أداة Unbounded AI *
أدى ظهور الإنترنت إلى تغيير طريقة تدفق المعلومات وقاد شكل نماذج الشركات الجديدة. وما زالت التغييرات مستمرة ، لا سيما ظهور ChatGPT ، الذي يجلب للناس تجربة تفاعلية ذكية أكثر تعمقًا.
استنادًا إلى GPT (نموذج التغيير الذي تم إنشاؤه قبل التدريب) ، قد يرتكب روبوت حوار AI الشامل - ChatGPT أخطاء عند الإجابة على الأسئلة ، لكن قدرته المنطقية في عملية الدردشة مع الناس مذهلة.
لفترة من الوقت ، كان هناك ارتفاع مفاجئ في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمثلها ChatGPT ، والتي جذبت اهتمامًا غير مسبوق من السوق.انضمت Baidu و 360 و Alibaba Cloud و SenseTime و HKUST Xunfei وما إلى ذلك في هذا النموذج الكبير المشاجرة.
بقدر ما يتعلق الأمر بالصناعة المالية ، باعتبارها مجالًا رقميًا ومتخصصًا بدرجة عالية ، فمن الطبيعي أن تصبح أفضل سيناريو لتنفيذ النموذج على نطاق واسع.
كيف يُمكِّن النموذج الكبير الصناعة المالية من إظهار "قوتها الخارقة"؟
وفقًا لتقرير أصدرته مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) ومؤسسة التنمية الصينية ، فمن المتوقع أنه بحلول عام 2027 ، ستتعطل حوالي 23٪ من الوظائف في الصناعة المالية في الصين بسبب الذكاء الاصطناعي ، وستتعطل نسبة 77٪ المتبقية. بالذكاء الاصطناعي.سيتم دعم الوظائف بالذكاء الاصطناعي وستنخفض ساعات العمل بنحو 27٪.
يثبت التنبؤ بالتأثير على القوى العاملة في الصناعة المالية أن الذكاء الاصطناعي لم يعد صبيًا آليًا تمت برمجته في العواطف في "الذكاء الاصطناعي" لـ Spielberg ، ولكنه اخترق بالفعل سلسلة الأعمال بأكملها. والآن ، مع ظهور موجة النماذج الكبيرة للأغراض العامة ، فإن الصناعة المالية لديها أيضًا توقعات جديدة للذكاء الاصطناعي.
يتفق الجانبان على حقيقة أن الصناعة المالية تنتج كمية كبيرة من البيانات وتعالجها ، وأن نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير ، وخاصة النموذج الكبير القائم على التعلم العميق ، جيد في التعامل مع هذا النوع من البيئة كثيفة البيانات. هذا القدرة مهمة جدًا لتقييم المخاطر واكتشاف الاحتيال وتوقعات السوق وما إلى ذلك.
علاوة على ذلك ، تحتوي البيانات المالية عادة على أنماط معقدة.نماذج الذكاء الاصطناعي لها مزايا فريدة في التعامل مع الأنماط المعقدة ، ويمكنها التعامل بشكل أفضل مع الضوضاء العالية والأبعاد العالية والخصائص غير الخطية في البيانات ، وبالتالي مساعدة المؤسسات المالية على تحديد اتجاهات السوق وجعلها أكثر دقة. القرارات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق معالجة وتحليل البيانات المالية واسعة النطاق بكفاءة في فترة زمنية قصيرة ، مما يمكّن المؤسسات المالية من الاستجابة بسرعة لتغيرات السوق وتحديد المواقف غير الطبيعية.
وفقًا للشخص المعني المسؤول عن معهد ماما لأبحاث الذكاء الاصطناعي للمستهلكين ، من حيث التفاعل الذكي ، تتم إضافة المعرفة المالية والمعلومات المتعلقة بالمنتج إلى قاعدة المعرفة واحدة تلو الأخرى من خلال نشر خدمة عملاء الروبوت. القدرة على التعرف محدودة ، وتلعب دورًا أكبر في مساعدة خدمة العملاء البشرية. يحتوي النموذج الكبير نفسه على الكثير من المعرفة العامة. بالإضافة إلى الحس المالي ، بالنسبة للمحتوى الخاص الآخر ، يمكن إعطاؤه للنموذج الكبير من خلال حقن المعرفة ، ومن خلال التدريب المستمر والكافي ، يمكن تزويد النموذج الكبير بمزيد من فهم دلالي دقيق وقدرات قوية لتوليد اللغة الطبيعية. بطبيعة الحال ، يصبح النموذج الكبير "خبيرًا" يفهم التمويل.
بالإضافة إلى ذلك ، قال Rong 360 إن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة يمكن أن تساعد المؤسسات المالية على تحسين جودة خدمة العملاء. من خلال تحليل كميات هائلة من بيانات العملاء ، يمكن لهذه النماذج تخصيص الخدمات والتنبؤ باحتياجات العملاء وتقديم توصيات مخصصة. ليس ذلك فحسب ، بل إن النموذج الكبير للأغراض العامة للذكاء الاصطناعي يمكنه أيضًا تحسين كفاءة ودقة تقييم المخاطر. تتضمن قدرات النماذج الكبيرة تقنيات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتي تمكنها من معالجة وفهم المعلومات واسعة النطاق ، مما يؤدي إلى إدارة مخاطر أكثر كفاءة ودقة في الصناعة المالية ، وبالتالي تمكين المؤسسات المالية من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن القروض تحضير.
ويمكن للنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي أن تعزز بشكل كبير القدرة على اكتشاف الاحتيال.يمكنها تحليل وفهم كمية كبيرة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة ، حتى تتمكن من تحديد السلوك الاحتيالي والأنماط غير الطبيعية المخبأة في مجموعات البيانات الضخمة ، وتحسين أداء الاحتيال بشكل مستمر الدقة والكفاءة ، بحيث تتمكن المؤسسات المالية ومنصات التجارة الإلكترونية وما إلى ذلك من اكتشاف الاحتيال في الوقت المناسب وتقليل الخسائر المالية وحماية مصالح المستخدمين.
تعزيز بناء عناصر بيانات تطبيق تكنولوجيا نموذج كبير تصبح المفتاح
بغض النظر عن مدى "روعة" التكنولوجيا ، فهي ليست عملية مثل التطبيق الفعلي. وفقًا لبيانات من CCID Consulting ، تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2025 ، سيصل حجم صناعة الذكاء الاصطناعي المحلية إلى 336.93 مليار يوان ، بزيادة قدرها 63.85٪ مقارنة بعام 2022 ؛ سيتجاوز نطاق السوق لقيادة خدمات الحلول الشاملة لتطبيقات الصناعة 3 تريليون يوان.
بالنسبة للقطاع المالي ، فإن "الإجراءات العديدة التي اتخذتها بكين لتعزيز ابتكار وتطوير الذكاء الاصطناعي العام (2023-2025) (مسودة للتعليقات)" الصادرة عن بكين تدعم بوضوح شركات التكنولوجيا المالية في السيناريوهات المالية ذات الحمل العالي للمعلومات والمعلومات السريعة التحديث. ، من الصعب على الممارسين الماليين الحصول على معلومات دقيقة بشكل سريع وشامل ، واستكشاف تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لفهم وتحليل النصوص المالية بشكل متعمق.
صورة
وعلى أساس التركيز على التحكم الذكي في المخاطر والاستشارات الاستثمارية الذكية وخدمة العملاء الذكية والروابط الأخرى ، قم بتعزيز التحليل الدقيق للنصوص المالية المهنية الطويلة وتحديث معرفة النموذج ، واختراق تقنية الاندماج بين منطق القرار المعقد والمعلومات النموذجية قدرات المعالجة ، وإدراك التعقيد إن تحويل معالجة المعلومات المالية إلى اقتراحات صنع القرار الاستثماري يدعم اتخاذ القرارات بمساعدة الاستثمار في المجال المالي.
في هذا الصدد ، ذكر الشخص المعني المسؤول عن معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي للمستهلك الفوري أنه إذا كان النموذج الكبير للأغراض العامة يعتبر حصانًا بريًا يتمتع بمؤهلات متميزة ، فإنه يتم إنشاء تطبيقات نموذجية واسعة النطاق تركز على المجالات الرأسية المالية وتقسيمها إلى أجزاء. السيناريوهات تعادل تدجين الحصان البري. بادئ ذي بدء ، يجب أن يتم "تغذيتها" ببيانات الحقل الرأسي التي تمت معالجتها باسم "عشب" ؛ وثانيًا ، من الضروري ضبط النموذج ومحاذاة في الحقل الرأسي ، وهو ما يعادل وضع "لجام" على الحصان البري ؛ ثالثًا ، استخدم تقنية التسريع المنطقي للنموذج الكبير لإضافة "السرج" و "الرِّكاب" إليه لجعل الحصان يركض بشكل أسرع وأكثر قابلية للتحكم ؛ أخيرًا ، يجب أن يكون هناك سيناريوهات تطبيق كافية للحصان للعدو و كرر ، استخدم كلما زاد عدد الأشخاص المشاركين ، زادت ملاحظات التقييم ، وكلما زادت سرعة تكرار النموذج ، كان ذلك أفضل. في هذا الصدد ، تتمتع المؤسسات المالية الكبيرة بمزايا متأصلة ويمكن أن تنتج تأثيرات عملية قوية. في المقابل ، فإن الصعوبة الأولى التي تواجه المؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة الحجم هي عتبة الموارد. وتحت تأثير الطلب القوي ، سوف تسعى للحصول على المساعدة من المؤسسات الكبيرة في الصناعة المالية أو منصات التكنولوجيا المالية ذات المزايا التكنولوجية لإنشاء القدرات التكنولوجية ذات الصلة.
وفقًا لـ Qicai Finance ، حقق Qifu GPT ، وهو نموذج صناعي واسع النطاق طورته Qifu Technology ، نتائج مرحلية. كأول نموذج واسع النطاق للأغراض العامة للصناعة المالية في الصين ، من المتوقع إطلاق التطبيقات على مستوى المنتج التي تدعمها خلال هذا العام وفتحها للمؤسسات المالية. تعتقد Qifu Technology أنه كنموذج واسع النطاق للصناعة المالية ، يجب أن يكون هو الأفضل من حيث الدقة والتطبيق. لذلك ، أصبحت كمية ونوعية بيانات التدريب وفهم ورؤية الأعمال المالية هي القدرة التنافسية الأساسية للنماذج الكبيرة في الصناعة المالية.
تعتمد Qifu GPT على كمية كبيرة من بيانات الأعمال المالية التي تراكمت بواسطة Qifu Technology على مر السنين ، سواء كانت 5000w + تقارير وتفسيرات ائتمانية ، حوارات متعمقة مع 350w + مستخدم شهريًا ، أو الاعتماد على أكثر من 900 صناعة ، مع 3000+ تعد شبكة السلوك المالي للشركات التي تضم 16 مليون + مؤسسة ذات سمات ورسم بياني معرفي ومعرفة صناعية مستمدة منها أساس Qifu GPT لفهم التمويل بشكل أفضل وفهم المستخدمين بشكل أفضل ودعم الأعمال المالية المختلفة في مجال الائتمان بشكل أفضل.
في الوقت الحاضر ، تجمع Xinye Technology بين النماذج الكبيرة لاستكشاف تخطيط الذكاء الاصطناعي. فمن ناحية ، تحقق من أن النماذج الكبيرة يمكن أن تساعد في تحسين الدقة في بعض السيناريوهات الحالية ، مثل تحسين قدرة الكلام الآلي وتحليل النص وفهمه و الجيل ، وإنشاء مستخدمين أفضل. من ناحية أخرى ، نحن نستكشف أيضًا سيناريوهات جديدة تعتمد على النماذج التوليدية ، بما في ذلك إنشاء الكود التلقائي ، وتصميم المواد المرئية ، وما إلى ذلك ، مع احتضان التغييرات الإنتاجية التي أحدثها الذكاء الاصطناعي التوليدي.
في الربع الأول من عام 2023 ، قامت شركة Lexin بتسريع تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في المجال الرأسي المالي في مجال الأعمال. في الوقت الحاضر ، تم تنفيذ نموذج Lexin الكبير للذكاء الاصطناعي في مجالات مساعدة كود البحث والتطوير ، وتوليد أفكار التصميم ، والتسويق عبر الهاتف ، والخدمات الذكية لخدمة العملاء ، وحقق تحسنًا كبيرًا في الكفاءة. في المستقبل ، ستواصل Lexin تعزيز الاستكشاف المتعمق لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في مجالات إدارة المخاطر ومكافحة الاحتيال.
بالإضافة إلى ذلك ، ذكرت مجموعة Samoyed Cloud Technology Group أنه بناءً على تراكم ذكاء قرارات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والتقنيات الأخرى ، تجري الشركة أبحاثًا على نماذج كبيرة في المجالات التالية ، وتواصل زيادة الاستثمار التكنولوجي لاستكشاف المزيد من تطبيقات السيناريو: أولاً ، النمذجة التلقائية ، باستخدام أحدث تقنيات النماذج الكبيرة في البرمجة اللغوية العصبية ، استكشف بناء النموذج التلقائي من خلال جولات متعددة من الحوار ، مما يسمح للمستخدمين بوصف التطبيق الذي يرغبون في إنشائه من خلال اللغة الطبيعية ، ثم بناء نموذج. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمستخدمين تقديم اقتراحات التحسين من خلال اللغة الطبيعية المستمرة ، وإجراء تعديلات النمذجة تلقائيًا ؛ والثاني هو إدخال تقنية ChatGPT في مجال التجارة الإلكترونية عبر الحدود ، وإنشاء أداة ذكاء اصطناعي جديدة مجانًا لبائعي أمازون ، مما يساعد الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم تقلل التكاليف وتزيد من الكفاءة.
وفقًا لـ Centaline Consumer Finance ، مع انفجار ChatGPT ، فإنه يثبت مرة أخرى أن العصر الذي كان الابتكار فيه ملكًا قد وصل. المصلحون فقط هم من يتقدمون ، والمبدعون فقط هم الأقوياء ، والمصلحون والمبدعون فقط هم من يفوزون. من خلال إدارة "الذكاء" الرقمي والخدمات المالية "التمكينية" والتنمية المتسارعة ، أنشأت الشركة ثلاثة أنظمة قدرة أساسية رقمية رائدة في السوق تتمثل في "اكتساب العملاء بشكل مستقل" و "التحكم الذكي بالمخاطر" و "التشغيل الرقمي" ، مما يوفر للعملاء مع خدمات مالية استهلاكية متكاملة عالية الجودة وفعالة ومريحة ودافئة.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
ChatGPT يقود الموجة الجديدة! يقود نموذج الذكاء الاصطناعي واسع النطاق الابتكار التكنولوجي المالي وتطويره ، مما يمكّن الأعمال من مواصلة فصل جديد
** الأصل: Mu Chen **
** المصدر: Seven Finance **
أدى ظهور الإنترنت إلى تغيير طريقة تدفق المعلومات وقاد شكل نماذج الشركات الجديدة. وما زالت التغييرات مستمرة ، لا سيما ظهور ChatGPT ، الذي يجلب للناس تجربة تفاعلية ذكية أكثر تعمقًا.
استنادًا إلى GPT (نموذج التغيير الذي تم إنشاؤه قبل التدريب) ، قد يرتكب روبوت حوار AI الشامل - ChatGPT أخطاء عند الإجابة على الأسئلة ، لكن قدرته المنطقية في عملية الدردشة مع الناس مذهلة.
لفترة من الوقت ، كان هناك ارتفاع مفاجئ في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي يمثلها ChatGPT ، والتي جذبت اهتمامًا غير مسبوق من السوق.انضمت Baidu و 360 و Alibaba Cloud و SenseTime و HKUST Xunfei وما إلى ذلك في هذا النموذج الكبير المشاجرة.
بقدر ما يتعلق الأمر بالصناعة المالية ، باعتبارها مجالًا رقميًا ومتخصصًا بدرجة عالية ، فمن الطبيعي أن تصبح أفضل سيناريو لتنفيذ النموذج على نطاق واسع.
كيف يُمكِّن النموذج الكبير الصناعة المالية من إظهار "قوتها الخارقة"؟
وفقًا لتقرير أصدرته مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) ومؤسسة التنمية الصينية ، فمن المتوقع أنه بحلول عام 2027 ، ستتعطل حوالي 23٪ من الوظائف في الصناعة المالية في الصين بسبب الذكاء الاصطناعي ، وستتعطل نسبة 77٪ المتبقية. بالذكاء الاصطناعي.سيتم دعم الوظائف بالذكاء الاصطناعي وستنخفض ساعات العمل بنحو 27٪.
يثبت التنبؤ بالتأثير على القوى العاملة في الصناعة المالية أن الذكاء الاصطناعي لم يعد صبيًا آليًا تمت برمجته في العواطف في "الذكاء الاصطناعي" لـ Spielberg ، ولكنه اخترق بالفعل سلسلة الأعمال بأكملها. والآن ، مع ظهور موجة النماذج الكبيرة للأغراض العامة ، فإن الصناعة المالية لديها أيضًا توقعات جديدة للذكاء الاصطناعي.
يتفق الجانبان على حقيقة أن الصناعة المالية تنتج كمية كبيرة من البيانات وتعالجها ، وأن نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير ، وخاصة النموذج الكبير القائم على التعلم العميق ، جيد في التعامل مع هذا النوع من البيئة كثيفة البيانات. هذا القدرة مهمة جدًا لتقييم المخاطر واكتشاف الاحتيال وتوقعات السوق وما إلى ذلك.
علاوة على ذلك ، تحتوي البيانات المالية عادة على أنماط معقدة.نماذج الذكاء الاصطناعي لها مزايا فريدة في التعامل مع الأنماط المعقدة ، ويمكنها التعامل بشكل أفضل مع الضوضاء العالية والأبعاد العالية والخصائص غير الخطية في البيانات ، وبالتالي مساعدة المؤسسات المالية على تحديد اتجاهات السوق وجعلها أكثر دقة. القرارات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق معالجة وتحليل البيانات المالية واسعة النطاق بكفاءة في فترة زمنية قصيرة ، مما يمكّن المؤسسات المالية من الاستجابة بسرعة لتغيرات السوق وتحديد المواقف غير الطبيعية.
وفقًا للشخص المعني المسؤول عن معهد ماما لأبحاث الذكاء الاصطناعي للمستهلكين ، من حيث التفاعل الذكي ، تتم إضافة المعرفة المالية والمعلومات المتعلقة بالمنتج إلى قاعدة المعرفة واحدة تلو الأخرى من خلال نشر خدمة عملاء الروبوت. القدرة على التعرف محدودة ، وتلعب دورًا أكبر في مساعدة خدمة العملاء البشرية. يحتوي النموذج الكبير نفسه على الكثير من المعرفة العامة. بالإضافة إلى الحس المالي ، بالنسبة للمحتوى الخاص الآخر ، يمكن إعطاؤه للنموذج الكبير من خلال حقن المعرفة ، ومن خلال التدريب المستمر والكافي ، يمكن تزويد النموذج الكبير بمزيد من فهم دلالي دقيق وقدرات قوية لتوليد اللغة الطبيعية. بطبيعة الحال ، يصبح النموذج الكبير "خبيرًا" يفهم التمويل.
بالإضافة إلى ذلك ، قال Rong 360 إن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة يمكن أن تساعد المؤسسات المالية على تحسين جودة خدمة العملاء. من خلال تحليل كميات هائلة من بيانات العملاء ، يمكن لهذه النماذج تخصيص الخدمات والتنبؤ باحتياجات العملاء وتقديم توصيات مخصصة. ليس ذلك فحسب ، بل إن النموذج الكبير للأغراض العامة للذكاء الاصطناعي يمكنه أيضًا تحسين كفاءة ودقة تقييم المخاطر. تتضمن قدرات النماذج الكبيرة تقنيات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتي تمكنها من معالجة وفهم المعلومات واسعة النطاق ، مما يؤدي إلى إدارة مخاطر أكثر كفاءة ودقة في الصناعة المالية ، وبالتالي تمكين المؤسسات المالية من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن القروض تحضير.
ويمكن للنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي أن تعزز بشكل كبير القدرة على اكتشاف الاحتيال.يمكنها تحليل وفهم كمية كبيرة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة ، حتى تتمكن من تحديد السلوك الاحتيالي والأنماط غير الطبيعية المخبأة في مجموعات البيانات الضخمة ، وتحسين أداء الاحتيال بشكل مستمر الدقة والكفاءة ، بحيث تتمكن المؤسسات المالية ومنصات التجارة الإلكترونية وما إلى ذلك من اكتشاف الاحتيال في الوقت المناسب وتقليل الخسائر المالية وحماية مصالح المستخدمين.
تعزيز بناء عناصر بيانات تطبيق تكنولوجيا نموذج كبير تصبح المفتاح
بغض النظر عن مدى "روعة" التكنولوجيا ، فهي ليست عملية مثل التطبيق الفعلي. وفقًا لبيانات من CCID Consulting ، تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2025 ، سيصل حجم صناعة الذكاء الاصطناعي المحلية إلى 336.93 مليار يوان ، بزيادة قدرها 63.85٪ مقارنة بعام 2022 ؛ سيتجاوز نطاق السوق لقيادة خدمات الحلول الشاملة لتطبيقات الصناعة 3 تريليون يوان.
بالنسبة للقطاع المالي ، فإن "الإجراءات العديدة التي اتخذتها بكين لتعزيز ابتكار وتطوير الذكاء الاصطناعي العام (2023-2025) (مسودة للتعليقات)" الصادرة عن بكين تدعم بوضوح شركات التكنولوجيا المالية في السيناريوهات المالية ذات الحمل العالي للمعلومات والمعلومات السريعة التحديث. ، من الصعب على الممارسين الماليين الحصول على معلومات دقيقة بشكل سريع وشامل ، واستكشاف تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لفهم وتحليل النصوص المالية بشكل متعمق.
صورة
وعلى أساس التركيز على التحكم الذكي في المخاطر والاستشارات الاستثمارية الذكية وخدمة العملاء الذكية والروابط الأخرى ، قم بتعزيز التحليل الدقيق للنصوص المالية المهنية الطويلة وتحديث معرفة النموذج ، واختراق تقنية الاندماج بين منطق القرار المعقد والمعلومات النموذجية قدرات المعالجة ، وإدراك التعقيد إن تحويل معالجة المعلومات المالية إلى اقتراحات صنع القرار الاستثماري يدعم اتخاذ القرارات بمساعدة الاستثمار في المجال المالي.
في هذا الصدد ، ذكر الشخص المعني المسؤول عن معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي للمستهلك الفوري أنه إذا كان النموذج الكبير للأغراض العامة يعتبر حصانًا بريًا يتمتع بمؤهلات متميزة ، فإنه يتم إنشاء تطبيقات نموذجية واسعة النطاق تركز على المجالات الرأسية المالية وتقسيمها إلى أجزاء. السيناريوهات تعادل تدجين الحصان البري. بادئ ذي بدء ، يجب أن يتم "تغذيتها" ببيانات الحقل الرأسي التي تمت معالجتها باسم "عشب" ؛ وثانيًا ، من الضروري ضبط النموذج ومحاذاة في الحقل الرأسي ، وهو ما يعادل وضع "لجام" على الحصان البري ؛ ثالثًا ، استخدم تقنية التسريع المنطقي للنموذج الكبير لإضافة "السرج" و "الرِّكاب" إليه لجعل الحصان يركض بشكل أسرع وأكثر قابلية للتحكم ؛ أخيرًا ، يجب أن يكون هناك سيناريوهات تطبيق كافية للحصان للعدو و كرر ، استخدم كلما زاد عدد الأشخاص المشاركين ، زادت ملاحظات التقييم ، وكلما زادت سرعة تكرار النموذج ، كان ذلك أفضل. في هذا الصدد ، تتمتع المؤسسات المالية الكبيرة بمزايا متأصلة ويمكن أن تنتج تأثيرات عملية قوية. في المقابل ، فإن الصعوبة الأولى التي تواجه المؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة الحجم هي عتبة الموارد. وتحت تأثير الطلب القوي ، سوف تسعى للحصول على المساعدة من المؤسسات الكبيرة في الصناعة المالية أو منصات التكنولوجيا المالية ذات المزايا التكنولوجية لإنشاء القدرات التكنولوجية ذات الصلة.
وفقًا لـ Qicai Finance ، حقق Qifu GPT ، وهو نموذج صناعي واسع النطاق طورته Qifu Technology ، نتائج مرحلية. كأول نموذج واسع النطاق للأغراض العامة للصناعة المالية في الصين ، من المتوقع إطلاق التطبيقات على مستوى المنتج التي تدعمها خلال هذا العام وفتحها للمؤسسات المالية. تعتقد Qifu Technology أنه كنموذج واسع النطاق للصناعة المالية ، يجب أن يكون هو الأفضل من حيث الدقة والتطبيق. لذلك ، أصبحت كمية ونوعية بيانات التدريب وفهم ورؤية الأعمال المالية هي القدرة التنافسية الأساسية للنماذج الكبيرة في الصناعة المالية.
تعتمد Qifu GPT على كمية كبيرة من بيانات الأعمال المالية التي تراكمت بواسطة Qifu Technology على مر السنين ، سواء كانت 5000w + تقارير وتفسيرات ائتمانية ، حوارات متعمقة مع 350w + مستخدم شهريًا ، أو الاعتماد على أكثر من 900 صناعة ، مع 3000+ تعد شبكة السلوك المالي للشركات التي تضم 16 مليون + مؤسسة ذات سمات ورسم بياني معرفي ومعرفة صناعية مستمدة منها أساس Qifu GPT لفهم التمويل بشكل أفضل وفهم المستخدمين بشكل أفضل ودعم الأعمال المالية المختلفة في مجال الائتمان بشكل أفضل.
في الوقت الحاضر ، تجمع Xinye Technology بين النماذج الكبيرة لاستكشاف تخطيط الذكاء الاصطناعي. فمن ناحية ، تحقق من أن النماذج الكبيرة يمكن أن تساعد في تحسين الدقة في بعض السيناريوهات الحالية ، مثل تحسين قدرة الكلام الآلي وتحليل النص وفهمه و الجيل ، وإنشاء مستخدمين أفضل. من ناحية أخرى ، نحن نستكشف أيضًا سيناريوهات جديدة تعتمد على النماذج التوليدية ، بما في ذلك إنشاء الكود التلقائي ، وتصميم المواد المرئية ، وما إلى ذلك ، مع احتضان التغييرات الإنتاجية التي أحدثها الذكاء الاصطناعي التوليدي.
في الربع الأول من عام 2023 ، قامت شركة Lexin بتسريع تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في المجال الرأسي المالي في مجال الأعمال. في الوقت الحاضر ، تم تنفيذ نموذج Lexin الكبير للذكاء الاصطناعي في مجالات مساعدة كود البحث والتطوير ، وتوليد أفكار التصميم ، والتسويق عبر الهاتف ، والخدمات الذكية لخدمة العملاء ، وحقق تحسنًا كبيرًا في الكفاءة. في المستقبل ، ستواصل Lexin تعزيز الاستكشاف المتعمق لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في مجالات إدارة المخاطر ومكافحة الاحتيال.
بالإضافة إلى ذلك ، ذكرت مجموعة Samoyed Cloud Technology Group أنه بناءً على تراكم ذكاء قرارات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والتقنيات الأخرى ، تجري الشركة أبحاثًا على نماذج كبيرة في المجالات التالية ، وتواصل زيادة الاستثمار التكنولوجي لاستكشاف المزيد من تطبيقات السيناريو: أولاً ، النمذجة التلقائية ، باستخدام أحدث تقنيات النماذج الكبيرة في البرمجة اللغوية العصبية ، استكشف بناء النموذج التلقائي من خلال جولات متعددة من الحوار ، مما يسمح للمستخدمين بوصف التطبيق الذي يرغبون في إنشائه من خلال اللغة الطبيعية ، ثم بناء نموذج. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمستخدمين تقديم اقتراحات التحسين من خلال اللغة الطبيعية المستمرة ، وإجراء تعديلات النمذجة تلقائيًا ؛ والثاني هو إدخال تقنية ChatGPT في مجال التجارة الإلكترونية عبر الحدود ، وإنشاء أداة ذكاء اصطناعي جديدة مجانًا لبائعي أمازون ، مما يساعد الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم تقلل التكاليف وتزيد من الكفاءة.
وفقًا لـ Centaline Consumer Finance ، مع انفجار ChatGPT ، فإنه يثبت مرة أخرى أن العصر الذي كان الابتكار فيه ملكًا قد وصل. المصلحون فقط هم من يتقدمون ، والمبدعون فقط هم الأقوياء ، والمصلحون والمبدعون فقط هم من يفوزون. من خلال إدارة "الذكاء" الرقمي والخدمات المالية "التمكينية" والتنمية المتسارعة ، أنشأت الشركة ثلاثة أنظمة قدرة أساسية رقمية رائدة في السوق تتمثل في "اكتساب العملاء بشكل مستقل" و "التحكم الذكي بالمخاطر" و "التشغيل الرقمي" ، مما يوفر للعملاء مع خدمات مالية استهلاكية متكاملة عالية الجودة وفعالة ومريحة ودافئة.