ChatGPT が新しい波をリードします! AI の大規模モデルは金融テクノロジーの革新と開発を推進し、ビジネスが新たな章を継続できるようにします

インターネットの出現により、情報の流れが変わり、企業の新たなパラダイムの形が促進されました。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 (生成的事前学習変更モデル) に基づいた万能 AI 会話ロボット 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際の論理的能力は驚くべきものです。

ChatGPTに代表される人工知能大型モデルの熱狂が一時期高まり、市場からこれまでにない注目を集め、Baidu、360、Alibaba Cloud、SenseTime、iFlytekなどがこの大型モデル混戦に加わった。

金融業界にとっては、高度にデジタル化され専門的な分野であるため、当然のことながら、大規模モデルの実装に最適なシナリオとなっています。

01 金融業界に力を与えるときに、大規模モデルはどのように「魔法の力」を発揮できるのでしょうか?

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では、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% が予測されると述べています。の仕事が人工知能によってサポートされ、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予測は、AIがもはや巨匠スピルバーグ監督の作品『人工知能』で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、大型モデルの一般的な展開の波に伴い、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。

両者の合意点は、金融業界は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モデルは、このデータ集約型環境の処理に優れているということです。この能力は非常に優れています。リスク評価と不正行為の検出にとって重要であり、市場の期待やその他の側面が非常に重要です。

そして、金融データには通常、複雑なパターンが含まれています。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、非線形特性にうまく対処できるため、金融機関が市場の傾向を特定し、市場の動向を把握するのに役立ちます。より正確な意思決定を行うことができます。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時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、異常を特定することができます。

マレーシア消費者人工知能研究所にて 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、ロボットカスタマーサービスを搭載することで、知識ベースに金融知識や商品関連情報を追加するという。ロボットの認識能力は限られており、人間の顧客サービスを支援する役割が大きいため、データが大量にある場合、ロボットの回答は機械的かつ正確になることは避けられません。大規模モデル自体は大量の一般知識を持っていますが、財務常識に加えて、その他の特殊な内容を知識注入によって大規模モデルに注入することができ、継続的かつ十分なトレーニングを通じて、大規模モデルはより正確な意味理解能力を備えることができます。強力な自然言語生成機能。当然、大きなモデルは金融を理解する「専門家」になります。

さらに、

Rong360 は、人工知能の大規模モデルが金融機関の顧客サービス品質の向上に役立つと述べました。これらのモデルは、大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、人工知能の一般的な大規模モデルは、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、これら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、金融機関がより賢明な融資意思決定を行えるようになります。

人工知能の大規模モデルは、不正行為検出機能を大幅に強化できます。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、巨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、継続的に精度を向上させることができます。不正検出の効率化と効率化により、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不正を検出し、経済的損失を軽減し、ユーザーの利益を保護できるようになります。

02 データ要素が鍵となる大規模モデル技術の適用と構築を推進

どんなに「素晴らしい」技術であっても、実用化には至りません。 CCIDコンサルティングのデータによると、国内の人工知能産業の規模は2025年までに2022年比63.85%増の3,369億3,000万元に達すると予想されており、産業アプリケーションが牽引する総合ソリューションサービスの市場規模は3兆を超えると予想されている。元。

金融業界については、北京が発行した「汎用人工知能の革新的開発を促進するためのいくつかの措置（2023年から2025年）（コメント草案）」に、金融テクノロジー企業が金融業界の高い情報負荷に対処するようサポートされることが明記されています。金融シナリオ。情報の更新が早いため、金融実務者が正確な情報を迅速かつ包括的に入手することが困難になっています。金融テキストを深く理解して分析するには、人工知能テクノロジーの応用を探る必要があります。

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などのリンクに焦点を当て、金融専攻の長文の正確な分析とモデル知識の更新を促進し、金融分野間の統合技術を突破します。複雑な意思決定ロジックとモデル情報処理機能により、複雑な財務情報処理から投資意思決定の提案への変革を実現し、金融分野における投資支援型の意思決定を支援します。

これに関して、マレーシア消費者人工知能研究所の担当者は、一般的な大型モデルを優れた資格を備えた野生馬とみなすと、金融の垂直分野と細分化されたシナリオに関するモデルの適用は、野生の馬を飼いならすことに相当します。まず、独自に処理された垂直領域データを「飼料」として「供給」する必要があり、第 2 に、モデルを垂直領域で微調整して調整する必要がありますが、これは野生の馬に「手綱」を付けるのと同じです。 3 番目に、大規模モデル推論アクセラレーション テクノロジを使用して「鞍」と「あぶみ」を追加し、この馬をより速く走らせ、より制御しやすくします。最後に、この馬が走って反復し、使用できる十分なアプリケーション シナリオが必要です。人が多ければ多いほど、評価フィードバックが多くなり、モデルの反復が速くなればなるほど、より良いモデルになります。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。一方、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、旺盛な電力需要の影響を受けて、金融業界の大手金融機関や技術的優位性を備えたフィンテック・プラットフォームからの支援を求め、関連する技術力を確立することになります。

Qi Finance の理解によれば、Qifu Technology が自社開発した大規模インダストリ モデル Qifu GPT は初期の成果を達成しました。中国の金融業界向け初の一般的な大規模モデルとして、サポートする製品レベルのアプリケーションは年内に発売され、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、究極の精度と適用性を達成する必要があると考えています。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に対する理解と洞察が、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、5,000 万件の信用報告書と解釈、月平均 350 万人のユーザーとの綿密な会話、またはデータ依存など、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。 900 以上の業界をカバーしており、3,000 の属性を持つ 1,600 万企業の企業財務行動ネットワークと、そこから得られるナレッジ グラフと業界知識は、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、さまざまな金融サービスをより適切にサポートするための基礎となります。クレジットフィールド。

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いますが、一方では大規模なモデルがロボットの改善などの既存のシナリオの精度向上に役立つことが確認されています。音声とテキストの分析と理解、およびより良いユーザー エクスペリエンスを生み出す生成機能を備えていますが、その一方で、生産性の変化に対応するための自動コード生成、ビジュアル マテリアル デザインなどの生成モデルに基づく新しいシナリオも模索しています。生成AIがもたらすもの。

2023 年の第 1 四半期に、乐信 はビジネスにおける金融垂直分野における大規模な人工知能モデルの適用を加速しました。現在、Lexin の人工知能大型モデルは、研究開発コード支援、デザイン創造性生成、テレマーケティング、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。 Lexin は今後も、リスク管理や不正行為対策などの分野で大規模な人工知能モデルの徹底的な探求を推進し続けます。

さらに、Samoyed Cloud Technology Group 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、以下の分野の大規模モデルの研究を実施し、増加を続けていると述べました。より多くのシナリオ アプリケーションを探索するための技術投資: まず、最新の NLP ラージ モデル テクノロジを使用した自動モデリングにより、複数回の対話を通じて自動モデル構築が検討され、ユーザーは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なります。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。第 2 に、ChatGPT テクノロジーが越境電子商取引の分野に導入され、Amazon 販売者向けの新しい AI ツールを無料で作成し、中小企業を支援します。企業はコストを削減し、効率を向上させることができます。

中原消費者金融によると、ChatGPTの人気により、イノベーションが王様の時代が到来したことが改めて証明されました。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。同社は、デジタルを活用して運営と管理を「強化」し、金融サービスを「強化」し、開発ペースを加速し、「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」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」をお客様に提供することを目指します。

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