ChatGPT mène la nouvelle vague ! Le modèle à grande échelle de l'IA stimule l'innovation et le développement des technologies financières, permettant aux entreprises de poursuivre un nouveau chapitre
Source de l'image : générée par l'outil d'IA illimitée
L'avènement d'Internet a changé la façon dont l'information circule et a donné naissance à de nouveaux paradigmes d'entreprise. Et les changements se poursuivent, en particulier l'émergence de ChatGPT, qui offre aux utilisateurs une expérience interactive intelligente plus approfondie.
Basé sur GPT (modèle de changement de pré-formation généré), le robot de dialogue AI complet-ChatGPT peut faire des erreurs en répondant aux questions, mais sa capacité logique dans le processus de conversation avec les gens est étonnante.
Pendant un certain temps, le modèle à grande échelle d'intelligence artificielle représenté par ChatGPT a fait un bond et a attiré une attention sans précédent du marché. Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, HKUST Xunfei, etc. ont rejoint cette mêlée de modèles à grande échelle.
En ce qui concerne l'industrie financière, en tant que domaine hautement numérisé et spécialisé, elle devient naturellement le meilleur scénario pour la mise en œuvre d'un modèle à grande échelle.
Comment le grand modèle permet-il au secteur financier de montrer son "pouvoir surnaturel" ?
Selon un rapport publié conjointement par le Boston Consulting Group (BCG) et la China Development Foundation, on estime que d'ici 2027, environ 23 % des emplois dans le secteur financier chinois seront perturbés par l'intelligence artificielle, et les 77 % restants seront perturbés. par l'intelligence artificielle. Les emplois seront propulsés par l'intelligence artificielle et les heures de travail seront réduites d'environ 27 %.
La prédiction de l'impact sur la main-d'œuvre dans l'industrie financière prouve que l'IA n'est plus un garçon robot qui est programmé dans les émotions dans "l'Intelligence Artificielle" de Spielberg, mais a véritablement pénétré dans toute la chaîne commerciale. Et maintenant, avec la vague de grands modèles à usage général, le secteur financier a également de nouvelles attentes en matière d'intelligence artificielle.
Les deux parties s'accordent sur le fait que le secteur financier produit et traite une grande quantité de données, et que le grand modèle d'intelligence artificielle, en particulier le grand modèle basé sur l'apprentissage en profondeur, est bon pour gérer ce type d'environnement à forte intensité de données. a un impact important sur l'évaluation des risques, la détection des fraudes et les attentes du marché, etc.
De plus, les données financières contiennent généralement des modèles complexes. Les modèles d'intelligence artificielle présentent des avantages uniques pour traiter des modèles complexes et peuvent mieux gérer le bruit élevé, la grande dimensionnalité et les caractéristiques non linéaires des données, aidant ainsi les institutions financières à identifier les tendances du marché et à rendre plus précis décisions prise de décision. De plus, les modèles d'intelligence artificielle à grande échelle peuvent traiter et analyser efficacement des données financières à grande échelle en peu de temps, permettant aux institutions financières de réagir rapidement aux changements du marché et d'identifier les situations anormales.
Selon le responsable concerné du Mama Consumer Artificial Intelligence Research Institute, en termes d'interaction intelligente, les connaissances financières et les informations relatives aux produits sont ajoutées une à une à la base de connaissances grâce au déploiement d'un service client robotisé et de précision, car son la capacité de reconnaissance est limitée et elle joue davantage un rôle d'assistance au service client humain. Le grand modèle lui-même a beaucoup de connaissances générales.En plus du bon sens financier, pour d'autres contenus spéciaux, il peut être donné au grand modèle grâce à l'injection de connaissances, et grâce à une formation continue et suffisante, le grand modèle peut être équipé de plus une compréhension sémantique précise et de puissantes capacités de génération de langage naturel. Naturellement, le grand modèle devient un "expert" qui comprend la finance.
En outre, Rong 360 a déclaré que les grands modèles d'intelligence artificielle peuvent aider les institutions financières à améliorer la qualité du service client. En analysant de grandes quantités de données clients, ces modèles peuvent personnaliser les services, prédire les besoins des clients et fournir des recommandations personnalisées. Non seulement cela, mais le grand modèle d'IA à usage général peut également améliorer l'efficacité et la précision de l'évaluation des risques. Les capacités des grands modèles incluent des technologies telles que l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel, qui lui permettent de traiter et de comprendre des informations à grande échelle, apportant une gestion des risques plus efficace et précise au secteur financier, permettant ainsi aux institutions financières de prendre des décisions de prêt plus éclairées. fabrication.
Et les grands modèles d'intelligence artificielle peuvent considérablement améliorer la capacité de détection de la fraude.Il peut analyser et comprendre une grande quantité de données structurées et non structurées, de sorte qu'il peut identifier les comportements frauduleux et les modèles anormaux cachés dans d'énormes ensembles de données, et améliorer continuellement les performances de la fraude. Précision et efficacité, afin que les institutions financières, les plateformes de commerce électronique, etc. puissent détecter la fraude en temps opportun, réduire les pertes financières et protéger les intérêts des utilisateurs.
Promouvoir la construction de grands éléments de données d'application de technologie de modèle deviennent la clé
Peu importe à quel point la technologie est "magnifique", elle n'est pas aussi pratique que l'application réelle. Selon les données de CCID Consulting, on estime que d'ici 2025, l'échelle de l'industrie nationale de l'intelligence artificielle atteindra 336,93 milliards de yuans, soit une augmentation de 63,85 % par rapport à 2022 ; l'échelle du marché des services de solutions complètes d'application de l'industrie de conduite dépassera 3 milliards de yuans.
Pour le secteur financier, les "Plusieurs mesures de Pékin pour promouvoir l'innovation et le développement de l'intelligence artificielle générale (2023-2025) (projet pour commentaires)" publiées par Pékin soutiennent clairement les entreprises de technologie financière dans des scénarios financiers avec une charge d'informations élevée et des informations rapides , il est difficile pour les professionnels de la finance d'obtenir rapidement et de manière exhaustive des informations précises et d'explorer l'application de la technologie de l'intelligence artificielle pour une compréhension et une analyse approfondies des textes financiers.
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Et sur la base de se concentrer sur le contrôle intelligent des risques, le conseil en investissement intelligent, le service client intelligent et d'autres liens, promouvoir l'analyse précise des longs textes professionnels financiers et la mise à jour des connaissances du modèle, percer la technologie de fusion entre la logique de décision complexe et les informations du modèle capacités de traitement et de réalisation complexes La conversion du traitement de l'information financière en suggestions de prise de décision d'investissement prend en charge la prise de décision assistée par investissement dans le domaine financier.
À cet égard, la personne concernée en charge de l'Immediate Consumer Artificial Intelligence Research Institute a mentionné que si le grand modèle à usage général est considéré comme un cheval sauvage avec des qualifications exceptionnelles, la création d'applications de modèles à grande échelle qui se concentrent sur les domaines financiers verticaux et subdivisés scénarios équivaut à domestiquer le cheval sauvage . Tout d'abord, il doit être "alimenté" avec des données de champ vertical traitées propriétaires comme "herbe" ; deuxièmement, il est nécessaire d'affiner et d'aligner le modèle dans le champ vertical, ce qui équivaut à mettre une "bride" sur le cheval sauvage; troisièmement, utilisez la technologie d'accélération de raisonnement du grand modèle pour y ajouter "selle" et "étrier" pour faire courir le cheval plus vite et plus contrôlable; enfin, il doit y avoir suffisamment de scénarios d'application pour que le cheval galope et itérer, utiliser Plus il y a de personnes impliquées, plus il y a de commentaires d'évaluation et plus le modèle itère rapidement, mieux ce sera. À cet égard, les grandes institutions financières ont des avantages inhérents et peuvent produire d'importants effets pratiques. En revanche, la première difficulté à laquelle sont confrontées les petites et moyennes institutions financières est le seuil de ressources : sous l'influence d'une forte demande, elles vont solliciter l'aide de grandes institutions de l'industrie financière ou de plateformes technologiques financières à atouts technologiques pour se doter des capacités technologiques pertinentes.
Selon Qicai Finance, Qifu GPT, un modèle industriel à grande échelle développé par Qifu Technology, a obtenu des résultats progressifs. En tant que premier modèle à grande échelle à usage général du secteur financier en Chine, les applications au niveau des produits qu'il prend en charge devraient être lancées cette année et ouvertes aux institutions financières. Qifu Technology estime qu'en tant que modèle à grande échelle de l'industrie financière, il doit être le nec plus ultra en matière de précision et d'applicabilité. Par conséquent, la quantité et la qualité des données de formation et la compréhension et la perspicacité des affaires financières sont devenues le cœur de la compétitivité des grands modèles du secteur financier.
Qifu GPT s'appuie sur une grande quantité de données commerciales financières accumulées par Qifu Technology au fil des ans, qu'il s'agisse de rapports de crédit et d'interprétations de 5000w+, de dialogues approfondis avec plus de 350w utilisateurs par mois, ou de plus de 900 industries, avec 3000+ Le Le réseau de comportement financier des entreprises de plus de 16 millions d'entreprises avec des attributs et le graphe de connaissances et les connaissances de l'industrie qui en découlent sont la base de Qifu GPT pour mieux comprendre la finance, mieux comprendre les utilisateurs et mieux soutenir diverses entreprises financières dans le domaine du crédit.
À l'heure actuelle, Xinye Technology combine de grands modèles pour explorer la disposition de l'intelligence artificielle. D'une part, il a vérifié que de grands modèles peuvent aider à améliorer la précision dans certains scénarios existants, tels que l'amélioration de la capacité de l'analyse vocale et textuelle du robot, la compréhension et d'autre part, nous explorons également de nouveaux scénarios basés sur des modèles génératifs, y compris la génération automatique de code, la conception de matériel visuel, etc., embrassant les changements de productivité induits par l'IA générative.
Au premier trimestre 2023, Lexin a accéléré l'application des grands modèles d'intelligence artificielle dans le domaine vertical financier dans les entreprises. À l'heure actuelle, le grand modèle d'intelligence artificielle Lexin a été mis en œuvre dans les domaines de l'assistance au code de recherche et développement, de la génération d'idées de conception, du télémarketing et des services intelligents de service client, et a réalisé une amélioration significative de l'efficacité. À l'avenir, Lexin continuera de promouvoir l'exploration approfondie des grands modèles d'intelligence artificielle dans les domaines de la gestion des risques et de la lutte contre la fraude.
En outre, Samoyed Cloud Technology Group a mentionné que sur la base de l'accumulation de l'intelligence décisionnelle de l'IA, des mégadonnées et d'autres technologies, la société mène des recherches sur de grands modèles dans les domaines suivants et continue d'augmenter les investissements technologiques pour explorer davantage d'applications de scénarios : premièrement, modélisation automatique, à l'aide de la dernière technologie de grands modèles NLP, explorez la création de modèles automatiques à travers plusieurs cycles de dialogue, permettant aux utilisateurs de décrire l'application qu'ils souhaitent créer en langage naturel, puis de créer un modèle. De plus, les utilisateurs peuvent fournir des suggestions d'amélioration grâce à un langage naturel continu et effectuer automatiquement des ajustements de modélisation ; la seconde consiste à introduire la technologie ChatGPT dans le domaine du commerce électronique transfrontalier et à créer un nouvel outil d'IA gratuit pour les vendeurs Amazon, aidant les petites et moyennes entreprises réduisent leurs coûts et augmentent leur efficacité.
Selon Centaline Consumer Finance, avec l'explosion de ChatGPT, cela prouve une fois de plus que l'ère où l'innovation est reine est arrivée. Seuls les réformateurs avancent, seuls les innovateurs sont forts et seuls les réformateurs et les innovateurs gagnent. Grâce à la gestion de l'« intelligence » numérique, aux services financiers « d'autonomisation » et au développement accéléré, la société a créé trois systèmes de capacités de base numériques leaders sur le marché : « l'acquisition indépendante de clients », le « contrôle intelligent des risques » et « l'exploitation numérique », offrant aux clients avec des services financiers intégrés de haute qualité, efficaces, pratiques et chaleureux.
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ChatGPT mène la nouvelle vague ! Le modèle à grande échelle de l'IA stimule l'innovation et le développement des technologies financières, permettant aux entreprises de poursuivre un nouveau chapitre
Original : Mu Chen
Source : Seven Finance
L'avènement d'Internet a changé la façon dont l'information circule et a donné naissance à de nouveaux paradigmes d'entreprise. Et les changements se poursuivent, en particulier l'émergence de ChatGPT, qui offre aux utilisateurs une expérience interactive intelligente plus approfondie.
Basé sur GPT (modèle de changement de pré-formation généré), le robot de dialogue AI complet-ChatGPT peut faire des erreurs en répondant aux questions, mais sa capacité logique dans le processus de conversation avec les gens est étonnante.
Pendant un certain temps, le modèle à grande échelle d'intelligence artificielle représenté par ChatGPT a fait un bond et a attiré une attention sans précédent du marché. Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, HKUST Xunfei, etc. ont rejoint cette mêlée de modèles à grande échelle.
En ce qui concerne l'industrie financière, en tant que domaine hautement numérisé et spécialisé, elle devient naturellement le meilleur scénario pour la mise en œuvre d'un modèle à grande échelle.
Comment le grand modèle permet-il au secteur financier de montrer son "pouvoir surnaturel" ?
Selon un rapport publié conjointement par le Boston Consulting Group (BCG) et la China Development Foundation, on estime que d'ici 2027, environ 23 % des emplois dans le secteur financier chinois seront perturbés par l'intelligence artificielle, et les 77 % restants seront perturbés. par l'intelligence artificielle. Les emplois seront propulsés par l'intelligence artificielle et les heures de travail seront réduites d'environ 27 %.
La prédiction de l'impact sur la main-d'œuvre dans l'industrie financière prouve que l'IA n'est plus un garçon robot qui est programmé dans les émotions dans "l'Intelligence Artificielle" de Spielberg, mais a véritablement pénétré dans toute la chaîne commerciale. Et maintenant, avec la vague de grands modèles à usage général, le secteur financier a également de nouvelles attentes en matière d'intelligence artificielle.
Les deux parties s'accordent sur le fait que le secteur financier produit et traite une grande quantité de données, et que le grand modèle d'intelligence artificielle, en particulier le grand modèle basé sur l'apprentissage en profondeur, est bon pour gérer ce type d'environnement à forte intensité de données. a un impact important sur l'évaluation des risques, la détection des fraudes et les attentes du marché, etc.
De plus, les données financières contiennent généralement des modèles complexes. Les modèles d'intelligence artificielle présentent des avantages uniques pour traiter des modèles complexes et peuvent mieux gérer le bruit élevé, la grande dimensionnalité et les caractéristiques non linéaires des données, aidant ainsi les institutions financières à identifier les tendances du marché et à rendre plus précis décisions prise de décision. De plus, les modèles d'intelligence artificielle à grande échelle peuvent traiter et analyser efficacement des données financières à grande échelle en peu de temps, permettant aux institutions financières de réagir rapidement aux changements du marché et d'identifier les situations anormales.
Selon le responsable concerné du Mama Consumer Artificial Intelligence Research Institute, en termes d'interaction intelligente, les connaissances financières et les informations relatives aux produits sont ajoutées une à une à la base de connaissances grâce au déploiement d'un service client robotisé et de précision, car son la capacité de reconnaissance est limitée et elle joue davantage un rôle d'assistance au service client humain. Le grand modèle lui-même a beaucoup de connaissances générales.En plus du bon sens financier, pour d'autres contenus spéciaux, il peut être donné au grand modèle grâce à l'injection de connaissances, et grâce à une formation continue et suffisante, le grand modèle peut être équipé de plus une compréhension sémantique précise et de puissantes capacités de génération de langage naturel. Naturellement, le grand modèle devient un "expert" qui comprend la finance.
En outre, Rong 360 a déclaré que les grands modèles d'intelligence artificielle peuvent aider les institutions financières à améliorer la qualité du service client. En analysant de grandes quantités de données clients, ces modèles peuvent personnaliser les services, prédire les besoins des clients et fournir des recommandations personnalisées. Non seulement cela, mais le grand modèle d'IA à usage général peut également améliorer l'efficacité et la précision de l'évaluation des risques. Les capacités des grands modèles incluent des technologies telles que l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel, qui lui permettent de traiter et de comprendre des informations à grande échelle, apportant une gestion des risques plus efficace et précise au secteur financier, permettant ainsi aux institutions financières de prendre des décisions de prêt plus éclairées. fabrication.
Et les grands modèles d'intelligence artificielle peuvent considérablement améliorer la capacité de détection de la fraude.Il peut analyser et comprendre une grande quantité de données structurées et non structurées, de sorte qu'il peut identifier les comportements frauduleux et les modèles anormaux cachés dans d'énormes ensembles de données, et améliorer continuellement les performances de la fraude. Précision et efficacité, afin que les institutions financières, les plateformes de commerce électronique, etc. puissent détecter la fraude en temps opportun, réduire les pertes financières et protéger les intérêts des utilisateurs.
Promouvoir la construction de grands éléments de données d'application de technologie de modèle deviennent la clé
Peu importe à quel point la technologie est "magnifique", elle n'est pas aussi pratique que l'application réelle. Selon les données de CCID Consulting, on estime que d'ici 2025, l'échelle de l'industrie nationale de l'intelligence artificielle atteindra 336,93 milliards de yuans, soit une augmentation de 63,85 % par rapport à 2022 ; l'échelle du marché des services de solutions complètes d'application de l'industrie de conduite dépassera 3 milliards de yuans.
Pour le secteur financier, les "Plusieurs mesures de Pékin pour promouvoir l'innovation et le développement de l'intelligence artificielle générale (2023-2025) (projet pour commentaires)" publiées par Pékin soutiennent clairement les entreprises de technologie financière dans des scénarios financiers avec une charge d'informations élevée et des informations rapides , il est difficile pour les professionnels de la finance d'obtenir rapidement et de manière exhaustive des informations précises et d'explorer l'application de la technologie de l'intelligence artificielle pour une compréhension et une analyse approfondies des textes financiers.
image
Et sur la base de se concentrer sur le contrôle intelligent des risques, le conseil en investissement intelligent, le service client intelligent et d'autres liens, promouvoir l'analyse précise des longs textes professionnels financiers et la mise à jour des connaissances du modèle, percer la technologie de fusion entre la logique de décision complexe et les informations du modèle capacités de traitement et de réalisation complexes La conversion du traitement de l'information financière en suggestions de prise de décision d'investissement prend en charge la prise de décision assistée par investissement dans le domaine financier.
À cet égard, la personne concernée en charge de l'Immediate Consumer Artificial Intelligence Research Institute a mentionné que si le grand modèle à usage général est considéré comme un cheval sauvage avec des qualifications exceptionnelles, la création d'applications de modèles à grande échelle qui se concentrent sur les domaines financiers verticaux et subdivisés scénarios équivaut à domestiquer le cheval sauvage . Tout d'abord, il doit être "alimenté" avec des données de champ vertical traitées propriétaires comme "herbe" ; deuxièmement, il est nécessaire d'affiner et d'aligner le modèle dans le champ vertical, ce qui équivaut à mettre une "bride" sur le cheval sauvage; troisièmement, utilisez la technologie d'accélération de raisonnement du grand modèle pour y ajouter "selle" et "étrier" pour faire courir le cheval plus vite et plus contrôlable; enfin, il doit y avoir suffisamment de scénarios d'application pour que le cheval galope et itérer, utiliser Plus il y a de personnes impliquées, plus il y a de commentaires d'évaluation et plus le modèle itère rapidement, mieux ce sera. À cet égard, les grandes institutions financières ont des avantages inhérents et peuvent produire d'importants effets pratiques. En revanche, la première difficulté à laquelle sont confrontées les petites et moyennes institutions financières est le seuil de ressources : sous l'influence d'une forte demande, elles vont solliciter l'aide de grandes institutions de l'industrie financière ou de plateformes technologiques financières à atouts technologiques pour se doter des capacités technologiques pertinentes.
Selon Qicai Finance, Qifu GPT, un modèle industriel à grande échelle développé par Qifu Technology, a obtenu des résultats progressifs. En tant que premier modèle à grande échelle à usage général du secteur financier en Chine, les applications au niveau des produits qu'il prend en charge devraient être lancées cette année et ouvertes aux institutions financières. Qifu Technology estime qu'en tant que modèle à grande échelle de l'industrie financière, il doit être le nec plus ultra en matière de précision et d'applicabilité. Par conséquent, la quantité et la qualité des données de formation et la compréhension et la perspicacité des affaires financières sont devenues le cœur de la compétitivité des grands modèles du secteur financier.
Qifu GPT s'appuie sur une grande quantité de données commerciales financières accumulées par Qifu Technology au fil des ans, qu'il s'agisse de rapports de crédit et d'interprétations de 5000w+, de dialogues approfondis avec plus de 350w utilisateurs par mois, ou de plus de 900 industries, avec 3000+ Le Le réseau de comportement financier des entreprises de plus de 16 millions d'entreprises avec des attributs et le graphe de connaissances et les connaissances de l'industrie qui en découlent sont la base de Qifu GPT pour mieux comprendre la finance, mieux comprendre les utilisateurs et mieux soutenir diverses entreprises financières dans le domaine du crédit.
À l'heure actuelle, Xinye Technology combine de grands modèles pour explorer la disposition de l'intelligence artificielle. D'une part, il a vérifié que de grands modèles peuvent aider à améliorer la précision dans certains scénarios existants, tels que l'amélioration de la capacité de l'analyse vocale et textuelle du robot, la compréhension et d'autre part, nous explorons également de nouveaux scénarios basés sur des modèles génératifs, y compris la génération automatique de code, la conception de matériel visuel, etc., embrassant les changements de productivité induits par l'IA générative.
Au premier trimestre 2023, Lexin a accéléré l'application des grands modèles d'intelligence artificielle dans le domaine vertical financier dans les entreprises. À l'heure actuelle, le grand modèle d'intelligence artificielle Lexin a été mis en œuvre dans les domaines de l'assistance au code de recherche et développement, de la génération d'idées de conception, du télémarketing et des services intelligents de service client, et a réalisé une amélioration significative de l'efficacité. À l'avenir, Lexin continuera de promouvoir l'exploration approfondie des grands modèles d'intelligence artificielle dans les domaines de la gestion des risques et de la lutte contre la fraude.
En outre, Samoyed Cloud Technology Group a mentionné que sur la base de l'accumulation de l'intelligence décisionnelle de l'IA, des mégadonnées et d'autres technologies, la société mène des recherches sur de grands modèles dans les domaines suivants et continue d'augmenter les investissements technologiques pour explorer davantage d'applications de scénarios : premièrement, modélisation automatique, à l'aide de la dernière technologie de grands modèles NLP, explorez la création de modèles automatiques à travers plusieurs cycles de dialogue, permettant aux utilisateurs de décrire l'application qu'ils souhaitent créer en langage naturel, puis de créer un modèle. De plus, les utilisateurs peuvent fournir des suggestions d'amélioration grâce à un langage naturel continu et effectuer automatiquement des ajustements de modélisation ; la seconde consiste à introduire la technologie ChatGPT dans le domaine du commerce électronique transfrontalier et à créer un nouvel outil d'IA gratuit pour les vendeurs Amazon, aidant les petites et moyennes entreprises réduisent leurs coûts et augmentent leur efficacité.
Selon Centaline Consumer Finance, avec l'explosion de ChatGPT, cela prouve une fois de plus que l'ère où l'innovation est reine est arrivée. Seuls les réformateurs avancent, seuls les innovateurs sont forts et seuls les réformateurs et les innovateurs gagnent. Grâce à la gestion de l'« intelligence » numérique, aux services financiers « d'autonomisation » et au développement accéléré, la société a créé trois systèmes de capacités de base numériques leaders sur le marché : « l'acquisition indépendante de clients », le « contrôle intelligent des risques » et « l'exploitation numérique », offrant aux clients avec des services financiers intégrés de haute qualité, efficaces, pratiques et chaleureux.