**原文：ムー・チェン****出典：セブンファイナンス** *画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成*インターネットの出現により、情報の流れが変わり、企業の新しいパラダイムの形が推進されました。そして変化は今も続いており、特に人々により詳細なインテリジェントなインタラクティブ体験をもたらす ChatGPT の出現が顕著です。GPT (生成された事前学習変更モデル) に基づいた万能 AI 対話ロボット - ChatGPT は、質問に答えるときに間違いを犯すこともありますが、人々とチャットする過程での論理的能力は驚くべきものです。一時期、ChatGPTに代表される人工知能大型モデルの隆盛があり、市場からこれまでにない注目を集め、Baidu、360、Alibaba Cloud、SenseTime、HKUST Xunfeiなどがこの大型モデルの混戦に加わった。金融業界に関する限り、高度にデジタル化され専門化された分野として、大規模モデルの導入には当然最適なシナリオになります。## ビッグモデルは金融業界にその「超自然的な力」をどのように発揮させるのでしょうか?ボストン コンサルティング グループ (BCG) と中国発展基金会が共同発表した報告書によると、2027 年までに中国の金融業界の雇用の約 23% が人工知能によって破壊され、残りの 77% が破壊されると推定されています。仕事は人工知能によって強化され、労働時間は約 27% 削減されます。金融業界の労働力への影響の予測は、AIがもはやスピルバーグの『人工知能』のように感情をプログラムされた少年ロボットではなく、真にビジネスチェーン全体に浸透していることを証明している。そして現在、汎用大型モデルの波が押し寄せる中、金融業界も人工知能に対して新たな期待を抱いています。双方は、金融業界が大量のデータを生成および処理しており、大規模な人工知能モデル、特に深層学習に基づく大規模なモデルがこの種のデータ集約型環境への対処に優れているという事実で一致しています。リスク評価、不正行為の検出、市場の期待などには能力が非常に重要です。さらに、金融データには通常、複雑なパターンが含まれており、人工知能モデルには複雑なパターンの処理において独自の利点があり、データ内の高ノイズ、高次元、非線形特性をより適切に処理できるため、金融機関が市場動向を特定し、市場動向を把握するのに役立ちます。より正確な意思決定、意思決定。さらに、大規模な人工知能モデルは、大規模な金融データを短期間で効率的に処理および分析できるため、金融機関は市場の変化に迅速に対応し、異常な状況を特定することができます。ママ消費者人工知能研究所の担当者によると、インテリジェントインタラクションの観点からは、ロボット接客の導入により金融知識や商品関連情報がナレッジベースに順次追加され、正確性が向上しているため、認識能力には限界があり、人間の顧客サービスを支援する役割が多くなります。大型モデル自体には多くの一般知識があり、財務常識に加えて、その他の特殊な内容については、知識注入を通じて大型モデルに与えることができ、継続的かつ十分なトレーニングを通じて、大型モデルはより多くの知識を備えることができます。正確な意味理解と強力な自然言語生成機能。当然、ビッグモデルは金融を理解する「専門家」となる。さらに、Rong 360 氏は、人工知能の大型モデルは金融機関の顧客サービス品質の向上に役立つ可能性があると述べました。これらのモデルは、膨大な量の顧客データを分析することで、サービスをパーソナライズし、顧客のニーズを予測し、カスタマイズされた推奨事項を提供できます。それだけでなく、AI汎用大型モデルはリスク評価の効率と精度も向上させることができます。大規模モデルの機能にはディープラーニングや自然言語処理などのテクノロジーが含まれており、これにより大規模な情報の処理と理解が可能になり、金融業界により効率的かつ正確なリスク管理がもたらされ、それによって金融機関がより多くの情報に基づいた融資決定を行うことが可能になります。作ること。また、人工知能の大型モデルは、不正行為の検出能力を大幅に向上させることができ、大量の構造化データと非構造化データを分析して理解できるため、膨大なデータセットに隠された不正行為や異常なパターンを特定し、不正行為のパフォーマンスを継続的に向上させることができます。正確性と効率性により、金融機関や電子商取引プラットフォームなどがタイムリーに詐欺を検出し、経済的損失を軽減し、ユーザーの利益を保護できます。## 大規模モデルの構築を促進する技術アプリケーション データ要素が鍵となるどんなに「素晴らしい」技術であっても、実際のアプリケーションほど実用的ではありません。 CCIDコンサルティングのデータによると、2025年までに国内の人工知能産業の規模は3,369億3,000万元に達し、2022年比63.85%増加し、駆動産業アプリケーションの総合ソリューションサービスの市場規模は3を超えると推定されています。兆元。金融業界に関しては、北京が発行した「汎用人工知能のイノベーションと発展を促進するための北京のいくつかの措置（2023年から2025年）（コメント草案）」は、高い情報負荷と高速情報を伴う金融シナリオにおいて金融テクノロジー企業を明確にサポートしている。更新. 、金融実務者が正確な情報を迅速かつ包括的に入手し、財務文書を深く理解して分析するための人工知能テクノロジーの応用を検討することは困難です。写真そして、インテリジェントなリスク管理、インテリジェントな投資顧問、インテリジェントな顧客サービスおよびその他のリンクに焦点を当てて、金融専門家の長文の正確な分析とモデル知識の更新を促進し、複雑な意思決定ロジックとモデル情報の間の融合技術を突破します。財務情報処理を投資意思決定の提案に変換することで、金融分野における投資支援型の意思決定をサポートします。これに関して、消費者即時人工知能研究所の担当者は、汎用的な大型モデルを優れた資質を持った野生馬とみなすならば、金融の垂直分野に焦点を当て、細分化された大規模なモデルアプリケーションを作成する必要があると述べた。このシナリオは野生の馬を飼い慣らすのと同じです。まず、独自に加工した垂直フィールドデータを「草」として「与える」必要があり、次に垂直フィールド内でモデルを微調整して位置を調整する必要があり、これは「手綱」を付けることに相当します。野生の馬、第三に、大型モデルの推論加速技術を使用して「鞍」と「あぶみ」を追加し、馬をより速く走らせ、より制御しやすくします。最後に、馬がギャロップして走るための十分なアプリケーション シナリオが必要です。反復、使用 関与する人が増えれば増えるほど、評価フィードバックが増え、モデルの反復が速くなるほど、モデルの品質も向上します。この点において、大手金融機関には固有の利点があり、強力な実務効果を生み出すことができます。対照的に、中小規模の金融機関が直面する最初の困難はリソースの限界であり、旺盛な需要の影響を受けて、関連する技術力を確立するために、金融業界の大手機関や技術的優位性を持つ金融テクノロジープラットフォームの支援を求めることになります。Qicai Finance によると、Qifu Technology が開発した大規模インダストリ モデルである Qifu GPT は段階的な成果を上げています。中国の金融業界初の汎用大規模モデルとして、これがサポートする製品レベルのアプリケーションが年内に発売され、金融機関に公開される予定だ。 Qifu Technology は、金融業界の大規模モデルとして、精度と適用性が究極でなければならないと考えています。したがって、トレーニング データの量と質、および金融ビジネスの理解と洞察が、金融業界における大規模モデルの競争力の中核となっています。Qifu GPT は、Qifu Technology が長年にわたって蓄積した大量の金融ビジネス データに依存しています。これには、5,000 ワット以上の信用報告書とその解釈、月間 350 ワット以上のユーザーとの綿密な対話、または 3,000 以上の業界を含む 900 以上の業界に依存しています。属性を備えた 1,600 万以上の企業の企業金融行動ネットワークと、そこから得られるナレッジ グラフおよび業界知識は、Qifu GPT が金融をより深く理解し、ユーザーをより深く理解し、クレジット分野でさまざまな金融ビジネスをより適切にサポートするための基礎となります。現在、Xinye Technology は大規模なモデルを組み合わせて人工知能のレイアウトを調査しており、一方では、大規模なモデルがロボットの音声とテキストの分析、理解、分析の能力の向上など、いくつかの既存のシナリオでの精度の向上に役立つことを検証しています。一方で、生成型 AI によってもたらされる生産性の変化を考慮し、自動コード生成、ビジュアル マテリアル デザインなど、生成モデルに基づく新しいシナリオも模索しています。2023 年の第 1 四半期に、Lexin はビジネスにおける金融垂直分野における人工知能の大規模モデルの適用を加速しました。現在、Lexin 人工知能大型モデルは、研究開発コード支援、設計アイデア生成、電話マーケティング、顧客サービスインテリジェントサービスの分野に実装されており、大幅な効率向上を達成しています。今後も、Lexin はリスク管理と不正行為対策の分野で人工知能の大規模モデルの徹底的な探求を推進し続けます。さらに、サモエド クラウド テクノロジー グループは、AI 意思決定インテリジェンス、ビッグデータ、その他のテクノロジーの蓄積に基づいて、同社が以下の分野の大規模モデルの研究を実施し、より多くのシナリオ アプリケーションを探索するためにテクノロジーへの投資を増やし続けていると述べました。自動モデリング。最新の NLP ラージ モデル テクノロジを使用して、複数回の対話を通じて自動モデル構築を検討し、ユーザーが自然言語を通じて作成したいアプリケーションを記述してモデルを構築できるようにします。さらに、ユーザーは継続的な自然言語を通じて改善提案を提供し、モデリング調整を自動的に行うことができます。2 つ目は、越境電子商取引の分野に ChatGPT テクノロジーを導入し、Amazon の出品者向けに新しい AI ツールを無料で作成することです。中小企業はコストを削減し、効率を高めます。Centaline Consumer Finance によると、ChatGPT の爆発的な普及により、イノベーションが王様の時代が到来したことが再び証明されました。改革者だけが進歩し、革新者だけが強く、改革者と革新者だけが勝つ。デジタルの「インテリジェンス」管理、金融サービスの「エンパワーメント」、開発の加速により、同社は「独立した顧客獲得」、「インテリジェントなリスク管理」、「デジタルオペレーション」という市場をリードする3つのデジタルコア機能システムを構築し、顧客に次のようなサービスを提供しています。高品質、効率的、便利で温かい総合消費者金融サービス。
ChatGPT が新しい波をリードします! AI 大規模モデルが金融テクノロジーの革新と開発を推進し、ビジネスの新たな章の継続を可能にする
原文：ムー・チェン
出典：セブンファイナンス
インターネットの出現により、情報の流れが変わり、企業の新しいパラダイムの形が推進されました。そして変化は今も続いており、特に人々により詳細なインテリジェントなインタラクティブ体験をもたらす ChatGPT の出現が顕著です。
GPT (生成された事前学習変更モデル) に基づいた万能 AI 対話ロボット - ChatGPT は、質問に答えるときに間違いを犯すこともありますが、人々とチャットする過程での論理的能力は驚くべきものです。
一時期、ChatGPTに代表される人工知能大型モデルの隆盛があり、市場からこれまでにない注目を集め、Baidu、360、Alibaba Cloud、SenseTime、HKUST Xunfeiなどがこの大型モデルの混戦に加わった。
金融業界に関する限り、高度にデジタル化され専門化された分野として、大規模モデルの導入には当然最適なシナリオになります。
ビッグモデルは金融業界にその「超自然的な力」をどのように発揮させるのでしょうか?
ボストン コンサルティング グループ (BCG) と中国発展基金会が共同発表した報告書によると、2027 年までに中国の金融業界の雇用の約 23% が人工知能によって破壊され、残りの 77% が破壊されると推定されています。仕事は人工知能によって強化され、労働時間は約 27% 削減されます。
金融業界の労働力への影響の予測は、AIがもはやスピルバーグの『人工知能』のように感情をプログラムされた少年ロボットではなく、真にビジネスチェーン全体に浸透していることを証明している。そして現在、汎用大型モデルの波が押し寄せる中、金融業界も人工知能に対して新たな期待を抱いています。
双方は、金融業界が大量のデータを生成および処理しており、大規模な人工知能モデル、特に深層学習に基づく大規模なモデルがこの種のデータ集約型環境への対処に優れているという事実で一致しています。リスク評価、不正行為の検出、市場の期待などには能力が非常に重要です。
さらに、金融データには通常、複雑なパターンが含まれており、人工知能モデルには複雑なパターンの処理において独自の利点があり、データ内の高ノイズ、高次元、非線形特性をより適切に処理できるため、金融機関が市場動向を特定し、市場動向を把握するのに役立ちます。より正確な意思決定、意思決定。さらに、大規模な人工知能モデルは、大規模な金融データを短期間で効率的に処理および分析できるため、金融機関は市場の変化に迅速に対応し、異常な状況を特定することができます。
ママ消費者人工知能研究所の担当者によると、インテリジェントインタラクションの観点からは、ロボット接客の導入により金融知識や商品関連情報がナレッジベースに順次追加され、正確性が向上しているため、認識能力には限界があり、人間の顧客サービスを支援する役割が多くなります。大型モデル自体には多くの一般知識があり、財務常識に加えて、その他の特殊な内容については、知識注入を通じて大型モデルに与えることができ、継続的かつ十分なトレーニングを通じて、大型モデルはより多くの知識を備えることができます。正確な意味理解と強力な自然言語生成機能。当然、ビッグモデルは金融を理解する「専門家」となる。
さらに、Rong 360 氏は、人工知能の大型モデルは金融機関の顧客サービス品質の向上に役立つ可能性があると述べました。これらのモデルは、膨大な量の顧客データを分析することで、サービスをパーソナライズし、顧客のニーズを予測し、カスタマイズされた推奨事項を提供できます。それだけでなく、AI汎用大型モデルはリスク評価の効率と精度も向上させることができます。大規模モデルの機能にはディープラーニングや自然言語処理などのテクノロジーが含まれており、これにより大規模な情報の処理と理解が可能になり、金融業界により効率的かつ正確なリスク管理がもたらされ、それによって金融機関がより多くの情報に基づいた融資決定を行うことが可能になります。作ること。
また、人工知能の大型モデルは、不正行為の検出能力を大幅に向上させることができ、大量の構造化データと非構造化データを分析して理解できるため、膨大なデータセットに隠された不正行為や異常なパターンを特定し、不正行為のパフォーマンスを継続的に向上させることができます。正確性と効率性により、金融機関や電子商取引プラットフォームなどがタイムリーに詐欺を検出し、経済的損失を軽減し、ユーザーの利益を保護できます。
大規模モデルの構築を促進する技術アプリケーション データ要素が鍵となる
どんなに「素晴らしい」技術であっても、実際のアプリケーションほど実用的ではありません。 CCIDコンサルティングのデータによると、2025年までに国内の人工知能産業の規模は3,369億3,000万元に達し、2022年比63.85%増加し、駆動産業アプリケーションの総合ソリューションサービスの市場規模は3を超えると推定されています。兆元。
金融業界に関しては、北京が発行した「汎用人工知能のイノベーションと発展を促進するための北京のいくつかの措置（2023年から2025年）（コメント草案）」は、高い情報負荷と高速情報を伴う金融シナリオにおいて金融テクノロジー企業を明確にサポートしている。更新. 、金融実務者が正確な情報を迅速かつ包括的に入手し、財務文書を深く理解して分析するための人工知能テクノロジーの応用を検討することは困難です。
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そして、インテリジェントなリスク管理、インテリジェントな投資顧問、インテリジェントな顧客サービスおよびその他のリンクに焦点を当てて、金融専門家の長文の正確な分析とモデル知識の更新を促進し、複雑な意思決定ロジックとモデル情報の間の融合技術を突破します。財務情報処理を投資意思決定の提案に変換することで、金融分野における投資支援型の意思決定をサポートします。
これに関して、消費者即時人工知能研究所の担当者は、汎用的な大型モデルを優れた資質を持った野生馬とみなすならば、金融の垂直分野に焦点を当て、細分化された大規模なモデルアプリケーションを作成する必要があると述べた。このシナリオは野生の馬を飼い慣らすのと同じです。まず、独自に加工した垂直フィールドデータを「草」として「与える」必要があり、次に垂直フィールド内でモデルを微調整して位置を調整する必要があり、これは「手綱」を付けることに相当します。野生の馬、第三に、大型モデルの推論加速技術を使用して「鞍」と「あぶみ」を追加し、馬をより速く走らせ、より制御しやすくします。最後に、馬がギャロップして走るための十分なアプリケーション シナリオが必要です。反復、使用 関与する人が増えれば増えるほど、評価フィードバックが増え、モデルの反復が速くなるほど、モデルの品質も向上します。この点において、大手金融機関には固有の利点があり、強力な実務効果を生み出すことができます。対照的に、中小規模の金融機関が直面する最初の困難はリソースの限界であり、旺盛な需要の影響を受けて、関連する技術力を確立するために、金融業界の大手機関や技術的優位性を持つ金融テクノロジープラットフォームの支援を求めることになります。
Qicai Finance によると、Qifu Technology が開発した大規模インダストリ モデルである Qifu GPT は段階的な成果を上げています。中国の金融業界初の汎用大規模モデルとして、これがサポートする製品レベルのアプリケーションが年内に発売され、金融機関に公開される予定だ。 Qifu Technology は、金融業界の大規模モデルとして、精度と適用性が究極でなければならないと考えています。したがって、トレーニング データの量と質、および金融ビジネスの理解と洞察が、金融業界における大規模モデルの競争力の中核となっています。
Qifu GPT は、Qifu Technology が長年にわたって蓄積した大量の金融ビジネス データに依存しています。これには、5,000 ワット以上の信用報告書とその解釈、月間 350 ワット以上のユーザーとの綿密な対話、または 3,000 以上の業界を含む 900 以上の業界に依存しています。属性を備えた 1,600 万以上の企業の企業金融行動ネットワークと、そこから得られるナレッジ グラフおよび業界知識は、Qifu GPT が金融をより深く理解し、ユーザーをより深く理解し、クレジット分野でさまざまな金融ビジネスをより適切にサポートするための基礎となります。
現在、Xinye Technology は大規模なモデルを組み合わせて人工知能のレイアウトを調査しており、一方では、大規模なモデルがロボットの音声とテキストの分析、理解、分析の能力の向上など、いくつかの既存のシナリオでの精度の向上に役立つことを検証しています。一方で、生成型 AI によってもたらされる生産性の変化を考慮し、自動コード生成、ビジュアル マテリアル デザインなど、生成モデルに基づく新しいシナリオも模索しています。
2023 年の第 1 四半期に、Lexin はビジネスにおける金融垂直分野における人工知能の大規模モデルの適用を加速しました。現在、Lexin 人工知能大型モデルは、研究開発コード支援、設計アイデア生成、電話マーケティング、顧客サービスインテリジェントサービスの分野に実装されており、大幅な効率向上を達成しています。今後も、Lexin はリスク管理と不正行為対策の分野で人工知能の大規模モデルの徹底的な探求を推進し続けます。
さらに、サモエド クラウド テクノロジー グループは、AI 意思決定インテリジェンス、ビッグデータ、その他のテクノロジーの蓄積に基づいて、同社が以下の分野の大規模モデルの研究を実施し、より多くのシナリオ アプリケーションを探索するためにテクノロジーへの投資を増やし続けていると述べました。自動モデリング。最新の NLP ラージ モデル テクノロジを使用して、複数回の対話を通じて自動モデル構築を検討し、ユーザーが自然言語を通じて作成したいアプリケーションを記述してモデルを構築できるようにします。さらに、ユーザーは継続的な自然言語を通じて改善提案を提供し、モデリング調整を自動的に行うことができます。2 つ目は、越境電子商取引の分野に ChatGPT テクノロジーを導入し、Amazon の出品者向けに新しい AI ツールを無料で作成することです。中小企業はコストを削減し、効率を高めます。
Centaline Consumer Finance によると、ChatGPT の爆発的な普及により、イノベーションが王様の時代が到来したことが再び証明されました。改革者だけが進歩し、革新者だけが強く、改革者と革新者だけが勝つ。デジタルの「インテリジェンス」管理、金融サービスの「エンパワーメント」、開発の加速により、同社は「独立した顧客獲得」、「インテリジェントなリスク管理」、「デジタルオペレーション」という市場をリードする3つのデジタルコア機能システムを構築し、顧客に次のようなサービスを提供しています。高品質、効率的、便利で温かい総合消費者金融サービス。