ChatGPT mène la nouvelle vague ! Les grands modèles d'IA stimulent l'innovation et le développement des technologies financières, permettant aux entreprises de poursuivre un nouveau chapitre

L'émergence d'Internet a modifié la manière dont l'information circule et a favorisé la forme de nouveaux paradigmes d'entreprise. Et les changements se poursuivent, notamment l’émergence de ChatGPT, qui offre aux utilisateurs une expérience interactive intelligente plus approfondie.

Basé sur GPT (modèle de changement génératif de pré-entraînement), le robot conversationnel IA polyvalent - ChatGPT, bien qu'il fasse des erreurs en répondant aux questions, sa capacité logique à discuter avec les gens est étonnante.

Pendant un certain temps, l'engouement pour les grands modèles d'intelligence artificielle représentés par ChatGPT a pris un essor, attirant une attention sans précédent de la part du marché. Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, iFlytek, etc. se sont joints à cette mêlée de grands modèles.

Pour le secteur financier, en tant que domaine hautement numérique et professionnel, il est naturellement devenu le meilleur scénario pour la mise en œuvre de grands modèles.

01 Comment les grands modèles peuvent-ils démontrer leurs « pouvoirs magiques » lorsqu’ils responsabilisent le secteur financier ?

Un rapport publié conjointement par le Boston Consulting Group (BCG) et la China Development Foundation indique qu'il est prévu que d'ici 2027, environ 23 % des emplois dans le secteur financier chinois seront perturbés par l'intelligence artificielle, et les 77 % restants des emplois sera alimenté par l'intelligence artificielle, avec des heures de travail réduites d'environ 27 %.

Les prévisions de l'impact sur la main-d'œuvre du secteur financier prouvent que l'IA n'est plus le garçon robot qui a été programmé avec des émotions dans l'œuvre du grand réalisateur Spielberg "Intelligence artificielle", mais a véritablement pénétré dans toute la chaîne commerciale. Et maintenant, avec la vague générale de déploiement de grands modèles, le secteur financier a également de nouvelles attentes en matière d’intelligence artificielle.

Le point de convergence entre les deux parties est que le secteur financier produit et traite de grandes quantités de données, et que les grands modèles d'intelligence artificielle, notamment ceux basés sur l'apprentissage profond, sont efficaces pour gérer cet environnement à forte intensité de données. pour l'évaluation des risques, la détection des fraudes et le marché. Des aspects tels que les attentes sont cruciaux.

Et les données financières contiennent généralement des modèles complexes. Les modèles d'intelligence artificielle présentent des avantages uniques dans le traitement de modèles complexes et peuvent mieux faire face au bruit élevé, à la dimensionnalité élevée, à la non-linéarité et à d'autres caractéristiques des données, aidant ainsi les institutions financières à identifier les tendances du marché et à prendre de meilleures décisions. Prise de décision précise. 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 anomalies.

De l'avis du responsable concerné de l'Malaysian Consumer Artificial Intelligence Research Institute, en termes d'interaction intelligente, en équipant le service client de robots pour ajouter des connaissances financières et des informations relatives aux produits à la base de connaissances une par une, même bien que beaucoup de données soient « nourries », elles ne peuvent être évitées. Les réponses du robot sont mécaniques et précises car sa capacité de reconnaissance est limitée et il joue davantage un rôle d'assistance au service client humain. Le grand modèle lui-même possède une grande quantité de connaissances générales.En plus du bon sens financier, d'autres contenus spéciaux peuvent être injectés dans le grand modèle par l'injection de connaissances. Et grâce à une formation continue et suffisante, le grand modèle peut avoir des capacités de compréhension sémantique plus précises. et Puissantes capacités de génération de langage naturel. Naturellement, les grands modèles deviennent des « experts » dans la compréhension de la finance.

De plus, Rong360 a déclaré que les grands modèles d'intelligence artificielle peuvent aider les institutions financières à améliorer la qualité du service client. En analysant d'énormes quantités de données clients, ces modèles peuvent personnaliser les services, prédire les besoins des clients et fournir des recommandations personnalisées. De plus, les grands modèles généraux d’intelligence artificielle peuvent également améliorer l’efficacité et la précision de l’évaluation des risques. Les capacités des grands modèles incluent des technologies telles que l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel, qui leur permettent de traiter et de comprendre des informations à grande échelle, apportant ainsi une gestion des risques plus efficace et plus précise au secteur financier, permettant ainsi aux institutions financières de prendre des décisions plus judicieuses en matière de prêts. .

Et les grands modèles d'intelligence artificielle peuvent considérablement améliorer les capacités de détection des fraudes. Ils peuvent analyser et comprendre de grandes quantités de données structurées et non structurées, afin d'identifier les comportements frauduleux et les modèles anormaux cachés dans d'énormes ensembles de données et d'améliorer continuellement la précision et la détection des fraudes. L'efficacité permet aux institutions financières, aux plateformes de commerce électronique, etc. de détecter la fraude en temps opportun, de réduire les pertes financières et de protéger les intérêts des utilisateurs.

02 Pour promouvoir l'application et la construction de la technologie des grands modèles, les éléments de données deviennent la clé

Peu importe à quel point la technologie est « magnifique », elle n'est pas aussi pratique qu'une application pratique. Selon les données de CCID Consulting, on s'attend à ce que la taille de l'industrie nationale de l'intelligence artificielle atteigne 336,93 milliards de yuans d'ici 2025, soit une augmentation de 63,85 % par rapport à 2022 ; yuan.

Pour le secteur financier, les « Plusieurs mesures visant à promouvoir le développement innovant de l'intelligence artificielle générale (2023-2025) (projet pour commentaires) » publiées par Pékin indiquent clairement qu'elles aident les entreprises de technologie financière à faire face à des charges d'informations élevées. dans les scénarios financiers, les informations sont mises à jour rapidement et il est difficile pour les praticiens financiers d'obtenir des informations précises rapidement et de manière complète. Nous devrions explorer l'application de la technologie de l'intelligence artificielle pour une compréhension et une analyse approfondies des textes financiers.

En nous concentrant sur le contrôle intelligent des risques, le conseil en investissement intelligent, le service client intelligent et d'autres liens, nous favoriserons l'analyse précise des textes longs dans les professions financières et la mise à jour des connaissances sur les modèles, et percerons la technologie d'intégration entre la logique de prise de décision complexe et les capacités de traitement de l'information du modèle, réaliser la transformation du traitement de l'information financière complexe en suggestions de prise de décision d'investissement et soutenir la prise de décision assistée par l'investissement dans le domaine financier.

À cet égard, le responsable concerné de l'Institut de recherche sur l'intelligence artificielle de la consommation IMAL a mentionné que si le grand modèle général est considéré comme un cheval sauvage doté de qualifications supérieures, il se concentrera sur les aspects financiers champs et segments verticaux. L'application de grands modèles dans des scènes équivaut à la domestication de chevaux sauvages. Premièrement, il doit être « nourri » avec des données de domaine vertical traitées exclusives comme « fourrage » ; deuxièmement, le modèle doit être affiné et aligné dans le domaine vertical, ce qui équivaut à mettre une « bride » sur le cheval sauvage ; troisièmement, utilisez la technologie d'accélération d'inférence de grand modèle pour y ajouter une « selle » et un « étrier » afin que ce cheval coure plus vite et soit plus contrôlable ; enfin, il doit y avoir suffisamment de scénarios d'application pour que ce cheval puisse courir et itérer, et utiliser plus ; il y aura de personnes, plus il y aura de retours d’évaluation, et plus le modèle itérera vite, mieux il sera. À cet égard, les grandes institutions financières présentent des avantages inhérents et peuvent produire d’importants effets pratiques. En comparaison, 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 d’électricité, elles solliciteront l’aide de grandes institutions du secteur financier ou de plateformes de technologie financière dotées d’avantages techniques pour établir les capacités technologiques pertinentes.

Selon Qi Finance, le grand modèle industriel auto-développé de 奇富科技 Qifu GPT a obtenu de premiers résultats. En tant que premier modèle général à grande échelle pour le secteur financier en Chine, les applications au niveau des produits qu'il prend en charge devraient être lancées au cours de l'année et ouvertes aux institutions financières. Qifu Technology estime qu'en tant que grand modèle du secteur financier, elle doit atteindre le summum en matière de précision et d'applicabilité. Par conséquent, la quantité et la qualité des données de formation ainsi que la compréhension et la compréhension des activités 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 plus de 50 millions de rapports et d'interprétations de crédit, de conversations approfondies avec une moyenne de plus de 3,5 millions d'utilisateurs par mois, ou de s'appuyer sur plus de 900 secteurs. , le réseau de comportement financier d'entreprise de plus de 16 millions d'entreprises avec plus de 3 000 attributs et la carte des connaissances dérivées et les connaissances sectorielles constituent la base de Qifu GPT pour mieux comprendre la finance, mieux comprendre les utilisateurs et mieux prendre en charge divers services financiers dans le domaine du crédit.

De plus, 信也科技 combine de grands modèles pour explorer la configuration de l'intelligence artificielle. D'une part, il a été vérifié que les grands modèles peuvent aider à améliorer la précision dans certains scénarios existants, tels que. comme l'amélioration de la voix et du texte des robots, analyser, comprendre et générer des capacités pour créer une meilleure expérience utilisateur, d'autre part, nous explorons également de nouveaux scénarios basés sur des modèles génératifs, notamment la génération automatique de code, la conception de matériel visuel, etc. les changements de productivité induits par l’IA générative.

Au premier trimestre 2023, 乐信 a accéléré l'application de grands modèles d'intelligence artificielle dans le domaine vertical financier des entreprises. À l'heure actuelle, le grand modèle d'intelligence artificielle de Lexin a été mis en œuvre dans les domaines de l'assistance au code R&D, de la génération de créativité en matière de conception, du télémarketing et des services intelligents de service client, et a permis d'améliorer considérablement l'efficacité. À l'avenir, Lexin continuera à promouvoir l'exploration approfondie des grands modèles d'intelligence artificielle dans des domaines tels que la gestion des risques et la lutte contre la fraude.

De plus, Samoyed Cloud Technology Group a mentionné que sur la base de l'accumulation d'intelligence décisionnelle d'IA, de big data et d'autres technologies, la société mène des recherches sur de grands modèles dans les domaines suivants et continue d'augmenter les investissements technologiques Explorer davantage d'applications de scénarios : premièrement, la modélisation automatique, utilisant la dernière technologie de grands modèles NLP, explore la construction automatique de modèles à travers plusieurs cycles de dialogue, permettant aux utilisateurs de décrire les applications qu'ils souhaitent créer via le langage naturel, puis de créer un modèle. De plus, les utilisateurs peuvent fournir des suggestions d'amélioration via un langage naturel continu et effectuer automatiquement des ajustements de modélisation ; deuxièmement, la technologie ChatGPT est introduite dans le domaine du commerce électronique transfrontalier pour créer gratuitement de nouveaux outils d'IA pour les vendeurs Amazon, aidant ainsi les petites et moyennes entreprises. entreprises à réduire leurs coûts et à accroître leur efficacité.

Selon Zhongyuan Consumer Finance, avec la popularité de ChatGPT, il a une fois de plus été prouvé que l'ère où l'innovation est reine est arrivée. Seuls les réformateurs progressent, seuls les innovateurs sont forts et seuls les réformateurs et les innovateurs gagnent. La société utilise le numérique pour « responsabiliser » la gestion d'entreprise, « responsabiliser » les services financiers et accélérer le rythme du développement, créant ainsi trois systèmes de capacités numériques de base leaders sur le marché : « l'acquisition indépendante de clients », le « contrôle intelligent des risques » et les « opérations numériques ». fournir aux clients des services financiers aux consommateurs intégrés de haute qualité, efficaces, pratiques et chaleureux.

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