ChatGPT가 새로운 물결을 선도합니다! AI 대형 모델은 금융 기술 혁신과 개발을 주도하여 비즈니스가 새로운 장을 이어갈 수 있도록 지원합니다.

인터넷의 출현으로 정보 흐름 방식이 바뀌고 새로운 기업 패러다임의 형태가 촉진되었습니다. 그리고 변화는 여전히 계속되고 있으며, 특히 사람들에게 보다 심층적인 지능형 대화형 경험을 제공하는 ChatGPT의 출현이 그러합니다.

GPT(생성 사전 훈련된 변경 모델)를 기반으로 하는 만능 AI 대화 로봇인 ChatGPT는 질문에 답할 때 오류를 범하지만 사람들과 채팅하는 논리적 능력은 놀랍습니다.

한동안 ChatGPT로 대표되는 인공지능 대형 모델 열풍이 치솟으며 시장에서는 전례 없는 관심을 끌었고, Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, iFlytek 등도 이 대형 모델 난투에 동참했습니다.

금융 산업의 경우 고도로 디지털화되고 전문적인 분야이므로 자연스럽게 대형 모델 구현을 위한 최고의 시나리오가 되었습니다.

01 대형 모델이 금융산업에 힘을 실어줄 때 어떻게 '마법의 힘'을 발휘할 수 있을까요?

보스턴컨설팅그룹(BCG)과 중국발전재단이 공동으로 발표한 보고서에 따르면 2027년까지 중국 금융산업 일자리의 약 23%가 인공지능으로 인해 파괴될 것으로 예상되며, 나머지 77%의 일자리는 인공지능으로 인해 파괴될 것으로 예상됩니다. 인공지능을 활용해 근무시간이 약 27% 단축된다.

금융 산업의 노동력에 대한 영향 예측은 AI가 더 이상 위대한 감독 스필버그의 "인공 지능"에서 감정으로 프로그래밍된 로봇 소년이 아니라 비즈니스 체인 전체에 진정으로 침투했음을 입증합니다. 그리고 이제 대형 모델이 대거 출시되면서 금융업계에서도 인공지능에 대한 새로운 기대를 갖게 되었습니다.

두 당사자의 융합 포인트는 금융 산업이 대량의 데이터를 생산하고 처리하는데, 특히 딥러닝 기반의 대규모 인공지능 모델이 이러한 데이터 집약적인 환경을 처리하는 데 능숙하다는 것입니다. 위험 평가, 사기 탐지 및 시장에 중요 기대와 같은 측면이 중요합니다.

그리고 금융 데이터에는 일반적으로 복잡한 패턴이 포함되어 있습니다. 인공 지능 모델은 복잡한 패턴을 처리하는 데 있어 고유한 이점을 가지며 데이터의 높은 노이즈, 높은 차원성, 비선형성 및 기타 특성에 더 잘 대처할 수 있으므로 금융 기관이 시장 동향을 파악하고 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 정확한 의사결정. 또한, 대규모 인공지능 모델은 대규모 금융 데이터를 단시간에 효율적으로 처리 및 분석할 수 있어 금융기관이 시장 변화에 신속하게 대응하고 이상 징후를 식별할 수 있도록 해줍니다.

말레이시아 소비자 인공지능 연구소 담당자의 입장에서는 지능형 상호작용 측면에서 로봇 고객 서비스를 탑재하여 금융지식과 상품 관련 정보를 지식베이스에 하나씩 추가하여 심지어 많은 양의 데이터가 "공급"되지만 로봇의 답변은 인식 능력이 제한되어 기계적이고 정확하며 인간 고객 서비스를 지원하는 데 더 많은 역할을 합니다. 대형 모델 자체에는 많은 양의 일반 지식이 있으며, 지식 주입을 통해 다른 특수 콘텐츠도 대형 모델에 주입될 수 있으며, 지속적이고 충분한 학습을 ​​통해 대형 모델은 보다 정확한 의미 이해 능력을 가질 수 있습니다. 강력한 자연어 생성 기능. 자연스럽게 빅 모델은 금융을 이해하는 '전문가'가 된다.

또한 Rong360에서는 인공지능 대형 모델이 금융기관의 고객 서비스 품질 향상에 도움이 될 수 있다고 밝혔습니다. 이러한 모델은 막대한 양의 고객 데이터를 분석하여 서비스를 개인화하고 고객 요구 사항을 예측하며 맞춤형 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 뿐만 아니라 인공지능 일반 대형 모델은 위험 평가의 효율성과 정확성도 향상시킬 수 있습니다. 대형 모델의 역량에는 딥러닝, 자연어 처리 등의 기술이 포함되어 있어 대규모 정보를 처리하고 이해할 수 있어 금융산업에 보다 효율적이고 정확한 리스크 관리를 제공함으로써 금융기관이 더욱 스마트한 대출 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. .

그리고 인공지능 대형 모델은 대량의 정형 및 비정형 데이터를 분석하고 이해할 수 있으므로 대규모 데이터 세트에 숨겨진 사기 행위와 비정상적인 패턴을 식별하고 지속적으로 사기 탐지 기능을 향상시킬 수 있습니다. 효율성을 통해 금융기관, 전자상거래 플랫폼 등은 적시에 사기를 탐지하고 재정적 손실을 줄이며 사용자의 이익을 보호할 수 있습니다.

02 대형 모델 기술의 적용 및 구축 촉진, 데이터 요소가 핵심이 됨

기술이 아무리 "화려"하더라도 실제 적용만큼 실용적이지는 않습니다. CCID 컨설팅의 데이터에 따르면 2025년까지 국내 인공지능 산업 규모는 3,369억 3천만 위안에 달할 것으로 예상되며, 산업 애플리케이션이 주도하는 종합 솔루션 서비스 시장 규모는 2022년보다 63.85% 증가한 수준이다. 원.

금융업계의 경우, 베이징이 발행한 "일반 인공 지능의 혁신적인 발전을 촉진하기 위한 여러 조치(2023~2025)(의견 초안)"에는 금융 기술 기업이 높은 정보 부하 및 업데이트된 정보를 처리하도록 지원된다는 점을 명확히 명시하고 있습니다. 금융 시나리오에서는 금융 실무자가 정확한 정보를 신속하고 종합적으로 얻기 어렵기 때문에 금융 텍스트에 대한 심층적인 이해와 분석을 위해 인공지능 기술의 적용을 모색해야 합니다.

지능형 리스크 관리, 지능형 투자 자문, 지능형 고객 서비스 등 연계에 중점을 두고 금융 전공의 장문의 정확한 분석과 모델 지식 업데이트를 촉진하고, 복잡한 의사결정과 복잡한 금융정보처리를 투자의사결정 제안으로 전환함으로써 금융분야의 투자지원 의사결정을 지원합니다.

이와 관련하여 즉시소비자 인공지능 연구소 담당자는 일반 대형 모델이 우수한 자질을 지닌 야생마로 간주된다면 금융 수직 분야와 세분화된 시나리오를 중심으로 대형 모델 애플리케이션을 만드는 것이 좋다고 언급했습니다. 야생마의 가축화와 동일하다. 첫째, 독점적으로 처리된 수직 도메인 데이터를 "마초"로 "공급"해야 합니다. 둘째, 모델을 수직 도메인에서 미세 조정하고 정렬해야 합니다. 이는 야생마에 "굴레"를 놓는 것과 같습니다. 셋째, 대형 모델 추론 가속 기술을 사용하여 "안장"과 "등자"를 추가하여 이 말이 더 빠르게 달리고 보다 쉽게 ​​제어할 수 있도록 합니다. 마지막으로 이 말이 달리고 반복하고 사용할 수 있는 충분한 애플리케이션 시나리오가 있어야 합니다. 사람이 많을수록 더 많은 평가 피드백이 있을 것이고, 모델이 더 빨리 반복될수록 모델은 더 좋아질 것입니다. 이런 점에서 대형 금융기관은 고유한 장점을 갖고 있으며 강력한 실질효과를 낼 수 있다. 이에 비해 중소 금융기관이 직면한 첫 번째 어려움은 강력한 전력 수요의 영향으로 관련 기술 역량을 확립하기 위해 기술적 우위를 갖춘 금융 업계의 대형 기관이나 핀테크 플랫폼의 지원을 모색하게 됩니다.

Qi Finance에 따르면 자체 개발한 대규모 산업 모델인 Qifu TechnologyQifu GPT가 초기 성과를 달성했습니다. 중국 금융 산업을 위한 최초의 일반 대규모 모델로서, 지원하는 제품 수준 애플리케이션이 연내 출시되어 금융 기관에 공개될 것으로 예상됩니다. Qifu Technology는 금융 업계의 대형 모델로서 최고의 정확성과 적용성을 달성해야 한다고 믿습니다. 따라서 훈련 데이터의 양과 질, 금융업에 대한 이해와 통찰은 금융산업 대형모델의 핵심 경쟁력이 되었습니다.

Qifu GPT가 의존하는 것은 5천만 건 이상의 신용 보고서 및 해석, 월 평균 350만 명 이상의 사용자와의 심층적인 대화 또는 그 이상에 의존하는 등 Qifu Technology가 수년 동안 축적한 대량의 금융 비즈니스 데이터입니다. 900개 이상의 산업 및 3000개 + 속성을 갖춘 1600w+ 기업의 기업 금융 행동 네트워크와 여기에서 파생된 지식 그래프 및 산업 지식은 Qifu GPT가 금융을 더 잘 이해하고 사용자를 더 잘 이해하며 신용에서 다양한 금융 서비스를 더 잘 지원할 수 있는 기반입니다. 필드.

현재 Xinye Technology는 대형 모델을 결합하여 인공 지능의 레이아웃을 탐색합니다. 한편으로는 대형 모델이 로봇 음성 및 텍스트 분석 개선, 이해력 향상과 같은 일부 기존 시나리오에서 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다는 것이 확인되었습니다. 생성 기능을 강화하고 더 높은 품질의 사용자 경험을 형성하는 동시에 자동 코드 생성, 시각 자료 디자인 등 생성 모델을 기반으로 하는 새로운 시나리오를 탐색하고 생성으로 인한 생산성 변화를 수용하고 있습니다. 일체 포함.

2023년 1분기, Lexin은 비즈니스 금융 수직 분야에 대규모 인공지능 모델 적용을 가속화했습니다. 현재 Lexin의 인공지능 대형 모델은 R&D 코드 지원, 디자인 창의성 생성, 텔레마케팅 및 고객 서비스 지능형 서비스 분야에서 구현되어 상당한 효율성 향상을 달성했습니다. 앞으로도 Lexin은 위험 관리, 사기 방지 등의 분야에서 대규모 인공 지능 모델에 대한 심층적인 탐구를 계속해서 추진할 것입니다.

또한, 사모예드 클라우드 기술 그룹은 AI 의사결정 인텔리전스, 빅데이터 등의 기술 축적을 기반으로 다음 분야의 대형 모델 연구를 진행하고 있으며 더 많은 시나리오를 탐색하기 위해 기술 투자를 지속적으로 늘려가고 있다고 언급했습니다. 응용 프로그램: 첫째, 자동 모델링은 최신 NLP 대형 모델 기술을 사용하여 여러 라운드의 대화를 통해 자동 모델 구성을 탐색하므로 사용자는 자연어를 통해 만들고 싶은 응용 프로그램을 설명하여 모델을 만들 수 있습니다. 또한 사용자는 지속적인 자연어를 통해 개선 제안을 제공하고 자동으로 모델링 조정을 수행할 수 있습니다. 둘째, 국경 간 전자 상거래 분야에 ChatGPT 기술을 도입하여 Amazon 판매자를 위한 새로운 AI 도구를 무료로 만들어 중소기업을 지원합니다. 기업은 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다.

Zhongyuan Consumer Finance에 따르면 ChatGPT의 인기로 인해 혁신이 왕인 시대가 도래했음이 다시 한 번 입증되었습니다. 오직 개혁가만이 전진하고, 오직 혁신가만이 강하며, 오직 개혁가와 혁신가만이 승리합니다. 회사는 디지털을 사용하여 운영 및 관리를 '강화'하고 금융 서비스를 '강화'하며 개발 속도를 가속화하여 '독립적인 고객 확보', '지능형 위험 제어' 및 '디지털 위험 관리'라는 시장을 선도하는 세 가지 디지털 핵심 기능 시스템을 구축합니다. 운영'을 통해 고객에게 고품질, 효율적, 편리하고 따뜻한 통합 소비자 금융 서비스를 제공합니다.

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