ChatGPT lidera a nova onda! O modelo de IA em grande escala impulsiona a inovação e o desenvolvimento da tecnologia financeira, permitindo que os negócios continuem um novo capítulo
Fonte da imagem: Gerada pela ferramenta Unbounded AI
O advento da Internet mudou a forma como as informações circulam e impulsionou a formação de novos paradigmas corporativos. E as mudanças ainda estão acontecendo, especialmente o surgimento do ChatGPT, que traz às pessoas uma experiência interativa inteligente mais aprofundada.
Baseado no GPT (modelo de mudança pré-treinamento gerado), o robô de diálogo de IA completo - ChatGPT pode cometer erros ao responder perguntas, mas sua capacidade lógica no processo de conversar com as pessoas é surpreendente.
Por um tempo, houve um aumento de grandes modelos de inteligência artificial representados pelo ChatGPT, que atraíram uma atenção sem precedentes do mercado. Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, HKUST Xunfei, etc.
No que diz respeito à indústria financeira, como um campo altamente digitalizado e especializado, torna-se naturalmente o melhor cenário para a implementação de modelos em larga escala.
Como o grande modelo capacita o setor financeiro para mostrar seu "poder sobrenatural"?
De acordo com um relatório divulgado conjuntamente pelo Boston Consulting Group (BCG) e pela China Development Foundation, estima-se que até 2027 cerca de 23% dos empregos no setor financeiro da China serão interrompidos pela inteligência artificial e os 77% restantes serão interrompidos. por inteligência artificial. Os empregos serão alimentados por inteligência artificial e as horas de trabalho serão reduzidas em cerca de 27%.
A previsão do impacto na força de trabalho no setor financeiro prova que a IA não é mais um menino robô programado em emoções na "Inteligência Artificial" de Spielberg, mas realmente penetrou em toda a cadeia de negócios. E agora, com a onda de grandes modelos de uso geral surgindo, o setor financeiro também tem novas expectativas para a inteligência artificial.
Os dois lados concordam que o setor financeiro produz e processa uma grande quantidade de dados, e o grande modelo de inteligência artificial, especialmente o grande modelo baseado em aprendizado profundo, é bom para lidar com esse tipo de ambiente intensivo em dados. habilidade é muito importante para avaliação de risco, detecção de fraude e expectativas de mercado etc. são cruciais.
Além disso, os dados financeiros geralmente contêm padrões complexos. Os modelos de inteligência artificial têm vantagens únicas em lidar com padrões complexos e podem lidar melhor com alto ruído, alta dimensionalidade e características não lineares nos dados, ajudando assim as instituições financeiras a identificar tendências de mercado e tornar mais precisos Decisões Tomada de decisão Além disso, modelos de inteligência artificial em grande escala podem processar e analisar com eficiência dados financeiros em grande escala em um curto período de tempo, permitindo que as instituições financeiras respondam rapidamente às mudanças do mercado e identifiquem situações anormais.
De acordo com o responsável relevante do Mama Consumer Artificial Intelligence Research Institute, em termos de interação inteligente, o conhecimento financeiro e as informações relacionadas ao produto são adicionados à base de conhecimento um a um por meio da implantação do atendimento ao cliente do robô. e precisão, porque sua a capacidade de reconhecimento é limitada e desempenha mais um papel de assistência ao atendimento humano ao cliente. O modelo grande em si possui muito conhecimento geral. Além do bom senso financeiro, para outros conteúdos especiais, pode ser dado ao modelo grande por meio de injeção de conhecimento e, por meio de treinamento contínuo e suficiente, o modelo grande pode ser equipado com mais compreensão semântica precisa e poderosas capacidades de geração de linguagem natural. Naturalmente, o grande modelo se torna um "especialista" que entende de finanças.
Além disso, Rong 360 disse que grandes modelos de inteligência artificial podem ajudar as instituições financeiras a melhorar a qualidade do atendimento ao cliente. Ao analisar grandes quantidades de dados do cliente, esses modelos podem personalizar serviços, prever as necessidades do cliente e fornecer recomendações personalizadas. Não apenas isso, mas o modelo grande de uso geral de IA também pode melhorar a eficiência e a precisão da avaliação de risco. As capacidades dos grandes modelos incluem tecnologias como deep learning e processamento de linguagem natural, que permitem processar e compreender informações em larga escala, trazendo uma gestão de risco mais eficiente e precisa para o setor financeiro, permitindo assim que as instituições financeiras tomem decisões de empréstimos mais informadas fazendo.
E os grandes modelos de inteligência artificial podem aumentar muito a capacidade de detecção de fraude. Ele pode analisar e compreender uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados, para identificar comportamentos fraudulentos e padrões anormais ocultos em enormes conjuntos de dados e melhorar continuamente o desempenho da fraude detecção Precisão e eficiência, para que instituições financeiras, plataformas de comércio eletrônico, etc. possam detectar fraudes em tempo hábil, reduzir perdas financeiras e proteger os interesses dos usuários.
Promova a construção de elementos de dados de aplicativo de tecnologia de modelo grande se tornam a chave
Não importa o quão "linda" seja a tecnologia, ela não é tão prática quanto a aplicação real. De acordo com dados da CCID Consulting, estima-se que até 2025, a escala da indústria doméstica de inteligência artificial chegará a 336,93 bilhões de yuans, um aumento de 63,85% em comparação com 2022; a escala de mercado de serviços de soluções abrangentes de aplicativos da indústria de condução excederá 3 trilhões de yuans.
Para o setor financeiro, as "Diversas medidas de Pequim para promover a inovação e o desenvolvimento da inteligência artificial geral (2023-2025) (Rascunho para comentários)", emitidas por Pequim, apoiam claramente as empresas de tecnologia financeira em cenários financeiros com alta carga de informações e informações rápidas update. , é difícil para os profissionais financeiros obter informações precisas de forma rápida e abrangente e explorar a aplicação da tecnologia de inteligência artificial para compreensão e análise aprofundadas de textos financeiros.
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E com base no foco em controle de risco inteligente, consultoria de investimento inteligente, atendimento ao cliente inteligente e outros links, promova a análise precisa de textos longos profissionais financeiros e a atualização do conhecimento do modelo, rompa a tecnologia de fusão entre a lógica de decisão complexa e as informações do modelo capacidades de processamento e realizar complexas A conversão do processamento de informações financeiras em sugestões de tomada de decisão de investimento suporta a tomada de decisão assistida por investimento no campo financeiro.
A esse respeito, o responsável relevante do Immediate Consumer Artificial Intelligence Research Institute mencionou que, se o grande modelo de propósito geral é considerado um cavalo selvagem com excelentes qualificações, criando aplicativos de modelo em grande escala que se concentram em campos verticais financeiros e subdivididos cenários equivale a domesticar o cavalo selvagem. Em primeiro lugar, ele precisa ser "alimentado" com dados de campo vertical processados proprietários como "grama"; em segundo lugar, é necessário ajustar e alinhar o modelo no campo vertical, o que equivale a colocar um "freio" no o cavalo selvagem; em terceiro lugar, use a tecnologia de aceleração de raciocínio do modelo grande para adicionar "sela" e "estribo" a ele para fazer o cavalo correr mais rápido e mais controlável; finalmente, deve haver cenários de aplicação suficientes para o cavalo galopar e iterar, usar Quanto mais pessoas envolvidas, mais feedback de avaliação e mais rápido o modelo for iterado, melhor ele será. Nesse sentido, grandes instituições financeiras têm vantagens inerentes e podem produzir fortes efeitos práticos. Por outro lado, a primeira dificuldade enfrentada pelas instituições financeiras de pequeno e médio porte é o limite de recursos, que, sob a influência de uma forte demanda, buscará a ajuda de grandes instituições do setor financeiro ou plataformas de tecnologia financeira com vantagens tecnológicas para estabelecer capacidades tecnológicas relevantes.
De acordo com a Qicai Finance, o Qifu GPT, um modelo de indústria em grande escala desenvolvido pela Qifu Technology, alcançou resultados faseados. Como o primeiro modelo de uso geral em grande escala do setor financeiro na China, espera-se que os aplicativos em nível de produto suportados por ele sejam lançados ainda este ano e abertos a instituições financeiras. A Qifu Technology acredita que, como modelo em larga escala do setor financeiro, deve ser o máximo em precisão e aplicabilidade. Portanto, a quantidade e a qualidade dos dados de treinamento e a compreensão e percepção dos negócios financeiros tornaram-se a principal competitividade de grandes modelos no setor financeiro.
O Qifu GPT conta com uma grande quantidade de dados de negócios financeiros acumulados pela Qifu Technology ao longo dos anos, sejam relatórios e interpretações de crédito de 5.000 w+, diálogos aprofundados com mais de 350 w de usuários por mês ou contando com mais de 900 setores, com mais de 3.000. rede de comportamento financeiro corporativo de mais de 16 milhões de empresas com atributos e o gráfico de conhecimento e o conhecimento do setor derivado dela são a base para o Qifu GPT entender melhor as finanças, entender melhor os usuários e oferecer suporte melhor a vários negócios financeiros no campo de crédito.
Atualmente, a Xinye Technology combina grandes modelos para explorar o layout da inteligência artificial. Por um lado, verificou que grandes modelos podem ajudar a melhorar a precisão em alguns cenários existentes, como melhorar a capacidade de análise de fala e texto do robô, compreensão e geração e criando melhores usuários. Por outro lado, também estamos explorando novos cenários baseados em modelos generativos, incluindo geração automática de código, design de material visual, etc., abraçando as mudanças de produtividade trazidas pela IA generativa.
No primeiro trimestre de 2023, a Lexin acelerou a aplicação de grandes modelos de inteligência artificial no campo vertical financeiro nos negócios. Atualmente, o grande modelo de inteligência artificial Lexin foi implementado nas áreas de pesquisa e assistência de código de desenvolvimento, geração de ideias de design, telemarketing e serviços inteligentes de atendimento ao cliente, e alcançou melhorias significativas de eficiência. No futuro, a Lexin continuará a promover a exploração aprofundada de grandes modelos de inteligência artificial nas áreas de gerenciamento de risco e antifraude.
Além disso, o Samoyed Cloud Technology Group mencionou que, com base no acúmulo de inteligência de decisão de IA, big data e outras tecnologias, a empresa realiza pesquisas em grandes modelos nas seguintes áreas e continua a aumentar o investimento em tecnologia para explorar mais aplicações de cenário: Primeiro, modelagem automática, usando a mais recente tecnologia de modelo grande NLP, explore a construção automática de modelos por meio de várias rodadas de diálogo, permitindo que os usuários descrevam o aplicativo que desejam criar por meio de linguagem natural e, em seguida, construam um modelo. Além disso, os usuários podem fornecer sugestões de melhoria por meio de linguagem natural contínua e fazer ajustes de modelagem automaticamente; o segundo é introduzir a tecnologia ChatGPT no campo do comércio eletrônico transfronteiriço e criar uma nova ferramenta de IA gratuita para os vendedores da Amazon, ajudando pequenas e médias empresas reduzem custos e aumentam a eficiência.
De acordo com a Centaline Consumer Finance, com a explosão do ChatGPT, mais uma vez prova que chegou a era em que a inovação é rei. Apenas os reformadores avançam, apenas os inovadores são fortes e apenas os reformadores e inovadores vencem. Com gerenciamento de "inteligência" digital, serviços financeiros de "empoderamento" e desenvolvimento acelerado, a empresa criou três sistemas de capacidade de núcleo digital líderes de mercado de "aquisição independente de clientes", "controle de risco inteligente" e "operação digital", fornecendo aos clientes com serviços financeiros integrados ao consumidor de alta qualidade, eficientes, convenientes e calorosos.
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O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
ChatGPT lidera a nova onda! O modelo de IA em grande escala impulsiona a inovação e o desenvolvimento da tecnologia financeira, permitindo que os negócios continuem um novo capítulo
Original: Mu Chen
Fonte: Seven Finance
O advento da Internet mudou a forma como as informações circulam e impulsionou a formação de novos paradigmas corporativos. E as mudanças ainda estão acontecendo, especialmente o surgimento do ChatGPT, que traz às pessoas uma experiência interativa inteligente mais aprofundada.
Baseado no GPT (modelo de mudança pré-treinamento gerado), o robô de diálogo de IA completo - ChatGPT pode cometer erros ao responder perguntas, mas sua capacidade lógica no processo de conversar com as pessoas é surpreendente.
Por um tempo, houve um aumento de grandes modelos de inteligência artificial representados pelo ChatGPT, que atraíram uma atenção sem precedentes do mercado. Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, HKUST Xunfei, etc.
No que diz respeito à indústria financeira, como um campo altamente digitalizado e especializado, torna-se naturalmente o melhor cenário para a implementação de modelos em larga escala.
Como o grande modelo capacita o setor financeiro para mostrar seu "poder sobrenatural"?
De acordo com um relatório divulgado conjuntamente pelo Boston Consulting Group (BCG) e pela China Development Foundation, estima-se que até 2027 cerca de 23% dos empregos no setor financeiro da China serão interrompidos pela inteligência artificial e os 77% restantes serão interrompidos. por inteligência artificial. Os empregos serão alimentados por inteligência artificial e as horas de trabalho serão reduzidas em cerca de 27%.
A previsão do impacto na força de trabalho no setor financeiro prova que a IA não é mais um menino robô programado em emoções na "Inteligência Artificial" de Spielberg, mas realmente penetrou em toda a cadeia de negócios. E agora, com a onda de grandes modelos de uso geral surgindo, o setor financeiro também tem novas expectativas para a inteligência artificial.
Os dois lados concordam que o setor financeiro produz e processa uma grande quantidade de dados, e o grande modelo de inteligência artificial, especialmente o grande modelo baseado em aprendizado profundo, é bom para lidar com esse tipo de ambiente intensivo em dados. habilidade é muito importante para avaliação de risco, detecção de fraude e expectativas de mercado etc. são cruciais.
Além disso, os dados financeiros geralmente contêm padrões complexos. Os modelos de inteligência artificial têm vantagens únicas em lidar com padrões complexos e podem lidar melhor com alto ruído, alta dimensionalidade e características não lineares nos dados, ajudando assim as instituições financeiras a identificar tendências de mercado e tornar mais precisos Decisões Tomada de decisão Além disso, modelos de inteligência artificial em grande escala podem processar e analisar com eficiência dados financeiros em grande escala em um curto período de tempo, permitindo que as instituições financeiras respondam rapidamente às mudanças do mercado e identifiquem situações anormais.
De acordo com o responsável relevante do Mama Consumer Artificial Intelligence Research Institute, em termos de interação inteligente, o conhecimento financeiro e as informações relacionadas ao produto são adicionados à base de conhecimento um a um por meio da implantação do atendimento ao cliente do robô. e precisão, porque sua a capacidade de reconhecimento é limitada e desempenha mais um papel de assistência ao atendimento humano ao cliente. O modelo grande em si possui muito conhecimento geral. Além do bom senso financeiro, para outros conteúdos especiais, pode ser dado ao modelo grande por meio de injeção de conhecimento e, por meio de treinamento contínuo e suficiente, o modelo grande pode ser equipado com mais compreensão semântica precisa e poderosas capacidades de geração de linguagem natural. Naturalmente, o grande modelo se torna um "especialista" que entende de finanças.
Além disso, Rong 360 disse que grandes modelos de inteligência artificial podem ajudar as instituições financeiras a melhorar a qualidade do atendimento ao cliente. Ao analisar grandes quantidades de dados do cliente, esses modelos podem personalizar serviços, prever as necessidades do cliente e fornecer recomendações personalizadas. Não apenas isso, mas o modelo grande de uso geral de IA também pode melhorar a eficiência e a precisão da avaliação de risco. As capacidades dos grandes modelos incluem tecnologias como deep learning e processamento de linguagem natural, que permitem processar e compreender informações em larga escala, trazendo uma gestão de risco mais eficiente e precisa para o setor financeiro, permitindo assim que as instituições financeiras tomem decisões de empréstimos mais informadas fazendo.
E os grandes modelos de inteligência artificial podem aumentar muito a capacidade de detecção de fraude. Ele pode analisar e compreender uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados, para identificar comportamentos fraudulentos e padrões anormais ocultos em enormes conjuntos de dados e melhorar continuamente o desempenho da fraude detecção Precisão e eficiência, para que instituições financeiras, plataformas de comércio eletrônico, etc. possam detectar fraudes em tempo hábil, reduzir perdas financeiras e proteger os interesses dos usuários.
Promova a construção de elementos de dados de aplicativo de tecnologia de modelo grande se tornam a chave
Não importa o quão "linda" seja a tecnologia, ela não é tão prática quanto a aplicação real. De acordo com dados da CCID Consulting, estima-se que até 2025, a escala da indústria doméstica de inteligência artificial chegará a 336,93 bilhões de yuans, um aumento de 63,85% em comparação com 2022; a escala de mercado de serviços de soluções abrangentes de aplicativos da indústria de condução excederá 3 trilhões de yuans.
Para o setor financeiro, as "Diversas medidas de Pequim para promover a inovação e o desenvolvimento da inteligência artificial geral (2023-2025) (Rascunho para comentários)", emitidas por Pequim, apoiam claramente as empresas de tecnologia financeira em cenários financeiros com alta carga de informações e informações rápidas update. , é difícil para os profissionais financeiros obter informações precisas de forma rápida e abrangente e explorar a aplicação da tecnologia de inteligência artificial para compreensão e análise aprofundadas de textos financeiros.
foto
E com base no foco em controle de risco inteligente, consultoria de investimento inteligente, atendimento ao cliente inteligente e outros links, promova a análise precisa de textos longos profissionais financeiros e a atualização do conhecimento do modelo, rompa a tecnologia de fusão entre a lógica de decisão complexa e as informações do modelo capacidades de processamento e realizar complexas A conversão do processamento de informações financeiras em sugestões de tomada de decisão de investimento suporta a tomada de decisão assistida por investimento no campo financeiro.
A esse respeito, o responsável relevante do Immediate Consumer Artificial Intelligence Research Institute mencionou que, se o grande modelo de propósito geral é considerado um cavalo selvagem com excelentes qualificações, criando aplicativos de modelo em grande escala que se concentram em campos verticais financeiros e subdivididos cenários equivale a domesticar o cavalo selvagem. Em primeiro lugar, ele precisa ser "alimentado" com dados de campo vertical processados proprietários como "grama"; em segundo lugar, é necessário ajustar e alinhar o modelo no campo vertical, o que equivale a colocar um "freio" no o cavalo selvagem; em terceiro lugar, use a tecnologia de aceleração de raciocínio do modelo grande para adicionar "sela" e "estribo" a ele para fazer o cavalo correr mais rápido e mais controlável; finalmente, deve haver cenários de aplicação suficientes para o cavalo galopar e iterar, usar Quanto mais pessoas envolvidas, mais feedback de avaliação e mais rápido o modelo for iterado, melhor ele será. Nesse sentido, grandes instituições financeiras têm vantagens inerentes e podem produzir fortes efeitos práticos. Por outro lado, a primeira dificuldade enfrentada pelas instituições financeiras de pequeno e médio porte é o limite de recursos, que, sob a influência de uma forte demanda, buscará a ajuda de grandes instituições do setor financeiro ou plataformas de tecnologia financeira com vantagens tecnológicas para estabelecer capacidades tecnológicas relevantes.
De acordo com a Qicai Finance, o Qifu GPT, um modelo de indústria em grande escala desenvolvido pela Qifu Technology, alcançou resultados faseados. Como o primeiro modelo de uso geral em grande escala do setor financeiro na China, espera-se que os aplicativos em nível de produto suportados por ele sejam lançados ainda este ano e abertos a instituições financeiras. A Qifu Technology acredita que, como modelo em larga escala do setor financeiro, deve ser o máximo em precisão e aplicabilidade. Portanto, a quantidade e a qualidade dos dados de treinamento e a compreensão e percepção dos negócios financeiros tornaram-se a principal competitividade de grandes modelos no setor financeiro.
O Qifu GPT conta com uma grande quantidade de dados de negócios financeiros acumulados pela Qifu Technology ao longo dos anos, sejam relatórios e interpretações de crédito de 5.000 w+, diálogos aprofundados com mais de 350 w de usuários por mês ou contando com mais de 900 setores, com mais de 3.000. rede de comportamento financeiro corporativo de mais de 16 milhões de empresas com atributos e o gráfico de conhecimento e o conhecimento do setor derivado dela são a base para o Qifu GPT entender melhor as finanças, entender melhor os usuários e oferecer suporte melhor a vários negócios financeiros no campo de crédito.
Atualmente, a Xinye Technology combina grandes modelos para explorar o layout da inteligência artificial. Por um lado, verificou que grandes modelos podem ajudar a melhorar a precisão em alguns cenários existentes, como melhorar a capacidade de análise de fala e texto do robô, compreensão e geração e criando melhores usuários. Por outro lado, também estamos explorando novos cenários baseados em modelos generativos, incluindo geração automática de código, design de material visual, etc., abraçando as mudanças de produtividade trazidas pela IA generativa.
No primeiro trimestre de 2023, a Lexin acelerou a aplicação de grandes modelos de inteligência artificial no campo vertical financeiro nos negócios. Atualmente, o grande modelo de inteligência artificial Lexin foi implementado nas áreas de pesquisa e assistência de código de desenvolvimento, geração de ideias de design, telemarketing e serviços inteligentes de atendimento ao cliente, e alcançou melhorias significativas de eficiência. No futuro, a Lexin continuará a promover a exploração aprofundada de grandes modelos de inteligência artificial nas áreas de gerenciamento de risco e antifraude.
Além disso, o Samoyed Cloud Technology Group mencionou que, com base no acúmulo de inteligência de decisão de IA, big data e outras tecnologias, a empresa realiza pesquisas em grandes modelos nas seguintes áreas e continua a aumentar o investimento em tecnologia para explorar mais aplicações de cenário: Primeiro, modelagem automática, usando a mais recente tecnologia de modelo grande NLP, explore a construção automática de modelos por meio de várias rodadas de diálogo, permitindo que os usuários descrevam o aplicativo que desejam criar por meio de linguagem natural e, em seguida, construam um modelo. Além disso, os usuários podem fornecer sugestões de melhoria por meio de linguagem natural contínua e fazer ajustes de modelagem automaticamente; o segundo é introduzir a tecnologia ChatGPT no campo do comércio eletrônico transfronteiriço e criar uma nova ferramenta de IA gratuita para os vendedores da Amazon, ajudando pequenas e médias empresas reduzem custos e aumentam a eficiência.
De acordo com a Centaline Consumer Finance, com a explosão do ChatGPT, mais uma vez prova que chegou a era em que a inovação é rei. Apenas os reformadores avançam, apenas os inovadores são fortes e apenas os reformadores e inovadores vencem. Com gerenciamento de "inteligência" digital, serviços financeiros de "empoderamento" e desenvolvimento acelerado, a empresa criou três sistemas de capacidade de núcleo digital líderes de mercado de "aquisição independente de clientes", "controle de risco inteligente" e "operação digital", fornecendo aos clientes com serviços financeiros integrados ao consumidor de alta qualidade, eficientes, convenientes e calorosos.