ChatGPT memimpin gelombang baru! Model skala besar AI mendorong inovasi dan pengembangan teknologi keuangan, memungkinkan bisnis untuk melanjutkan babak baru
Sumber gambar: Dihasilkan oleh alat AI Tak Terbatas
Munculnya Internet mengubah cara arus informasi dan mendorong bentuk paradigma baru perusahaan. Dan perubahan masih berlangsung, terutama munculnya ChatGPT, yang menghadirkan pengalaman interaktif cerdas yang lebih mendalam kepada orang-orang.
Berdasarkan GPT (model perubahan pra-pelatihan yang dihasilkan), robot dialog AI serba bisa - ChatGPT dapat membuat kesalahan saat menjawab pertanyaan, tetapi kemampuan logisnya dalam proses mengobrol dengan orang sangat mencengangkan.
Untuk sementara, model skala besar kecerdasan buatan yang diwakili oleh ChatGPT melonjak dan menarik perhatian pasar yang belum pernah terjadi sebelumnya, Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, HKUST Xunfei, dll.
Sejauh menyangkut industri keuangan, sebagai bidang yang sangat terdigitalisasi dan terspesialisasi, ini secara alami menjadi skenario terbaik untuk penerapan model skala besar.
Bagaimana model besar memberdayakan industri keuangan untuk menunjukkan "kekuatan supranaturalnya"?
Menurut laporan yang dirilis bersama oleh Boston Consulting Group (BCG) dan China Development Foundation, diperkirakan pada tahun 2027 sekitar 23% pekerjaan di industri keuangan China akan terganggu oleh kecerdasan buatan, dan sisanya 77% akan terganggu. oleh kecerdasan buatan Pekerjaan akan didukung oleh kecerdasan buatan dan jam kerja akan berkurang sekitar 27%.
Prediksi dampak terhadap tenaga kerja di industri keuangan membuktikan bahwa AI bukan lagi robot anak laki-laki yang diprogram ke dalam emosi dalam "Kecerdasan Buatan" Spielberg, tetapi telah benar-benar merambah ke seluruh rantai bisnis. Dan sekarang, dengan gelombang model besar untuk tujuan umum, industri keuangan juga memiliki harapan baru untuk kecerdasan buatan.
Kedua belah pihak setuju pada fakta bahwa industri keuangan menghasilkan dan memproses data dalam jumlah besar, dan model kecerdasan buatan yang besar, terutama model besar yang didasarkan pada pembelajaran mendalam, bagus dalam menangani lingkungan intensif data semacam ini. kemampuan sangat penting untuk penilaian risiko, deteksi penipuan, dan ekspektasi pasar dll sangat penting.
Selain itu, data keuangan biasanya berisi pola yang kompleks. Model kecerdasan buatan memiliki keunggulan unik dalam menangani pola yang kompleks, dan dapat menangani kebisingan tinggi, dimensi tinggi, dan karakteristik nonlinier dalam data dengan lebih baik, sehingga membantu lembaga keuangan mengidentifikasi tren pasar dan membuat lebih akurat keputusan Pengambilan keputusan Selain itu, model kecerdasan buatan berskala besar dapat secara efisien memproses dan menganalisis data keuangan berskala besar dalam waktu singkat, memungkinkan lembaga keuangan untuk merespons perubahan pasar dengan cepat dan mengidentifikasi situasi abnormal.
Menurut penanggung jawab yang relevan dari Mama Consumer Artificial Intelligence Research Institute, dalam hal interaksi cerdas, pengetahuan keuangan dan informasi terkait produk ditambahkan ke basis pengetahuan satu per satu melalui penyebaran layanan pelanggan robot dan akurasi, karena itu kemampuan pengenalan terbatas, dan lebih berperan dalam membantu layanan pelanggan manusia. Model besar itu sendiri memiliki banyak pengetahuan umum, selain akal sehat keuangan, untuk konten khusus lainnya, dapat diberikan kepada model besar melalui injeksi pengetahuan, dan melalui pelatihan yang berkelanjutan dan memadai, model besar dapat dilengkapi dengan lebih banyak pemahaman semantik yang akurat dan kemampuan generasi bahasa alami yang kuat. Tentu saja, model besar menjadi "ahli" yang mengerti keuangan.
Selain itu, Rong 360 mengatakan bahwa model besar kecerdasan buatan dapat membantu lembaga keuangan meningkatkan kualitas layanan pelanggan. Dengan menganalisis sejumlah besar data pelanggan, model ini dapat mempersonalisasi layanan, memprediksi kebutuhan pelanggan, dan memberikan rekomendasi yang disesuaikan. Tidak hanya itu, model besar tujuan umum AI juga dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi penilaian risiko. Kemampuan model besar mencakup teknologi seperti pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami, yang memungkinkannya memproses dan memahami informasi berskala besar, membawa manajemen risiko yang lebih efisien dan tepat ke industri keuangan, sehingga memungkinkan lembaga keuangan membuat keputusan pinjaman yang lebih tepat. membuat.
Dan model besar kecerdasan buatan dapat sangat meningkatkan kemampuan deteksi penipuan, menganalisis dan memahami sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur, sehingga dapat mengidentifikasi perilaku penipuan dan pola abnormal yang tersembunyi dalam kumpulan data besar, dan terus meningkatkan kinerja penipuan. deteksi Akurasi dan efisiensi, sehingga lembaga keuangan, platform e-commerce, dll. dapat mendeteksi penipuan secara tepat waktu, mengurangi kerugian finansial, dan melindungi kepentingan pengguna.
Mempromosikan konstruksi elemen data aplikasi teknologi model besar menjadi kuncinya
Tidak peduli seberapa "cantik" teknologinya, itu tidak sepraktis aplikasi sebenarnya. Menurut data dari CCID Consulting, diperkirakan pada tahun 2025, skala industri kecerdasan buatan dalam negeri akan mencapai 336,93 miliar yuan, meningkat 63,85% dibandingkan dengan tahun 2022; skala pasar layanan solusi komprehensif aplikasi industri penggerak akan melebihi 3 triliun yuan.
Untuk industri keuangan, "Beberapa Tindakan Beijing untuk Mempromosikan Inovasi dan Pengembangan Kecerdasan Buatan Umum (2023-2025) (Draf untuk Komentar)" yang dikeluarkan oleh Beijing jelas mendukung perusahaan teknologi keuangan dalam skenario keuangan dengan muatan informasi tinggi dan informasi cepat update. , sulit bagi praktisi keuangan untuk secara cepat dan komprehensif mendapatkan informasi yang akurat, dan mengeksplorasi penerapan teknologi kecerdasan buatan untuk pemahaman dan analisis teks keuangan yang mendalam.
gambar
Dan atas dasar fokus pada pengendalian risiko yang cerdas, penasehat investasi yang cerdas, layanan pelanggan yang cerdas dan tautan lainnya, mempromosikan analisis akurat teks panjang profesional keuangan dan pembaruan pengetahuan model, menerobos teknologi fusi antara logika keputusan yang kompleks dan informasi model kemampuan pemrosesan, dan mewujudkan kompleks Konversi pemrosesan informasi keuangan menjadi saran pengambilan keputusan investasi mendukung pengambilan keputusan berbantuan investasi di bidang keuangan.
Dalam hal ini, orang yang relevan yang bertanggung jawab atas Institut Riset Kecerdasan Buatan Konsumen Segera menyebutkan bahwa jika model besar tujuan umum dianggap sebagai kuda liar dengan kualifikasi luar biasa, menciptakan aplikasi model skala besar yang berfokus pada bidang vertikal keuangan dan dibagi lagi skenario setara dengan menjinakkan kuda liar. Pertama-tama, itu perlu "diberi makan" dengan data bidang vertikal yang diproses sebagai "rumput"; kedua, perlu untuk menyempurnakan dan menyelaraskan model di bidang vertikal, yang setara dengan memasang "kekang" pada kuda liar; ketiga, Gunakan teknologi percepatan penalaran model besar untuk menambahkan "pelana" dan "sanggurdi" untuk membuat kuda berlari lebih cepat dan lebih terkendali; akhirnya, harus ada skenario aplikasi yang cukup untuk kuda berpacu dan ulangi, gunakan Semakin banyak orang yang terlibat, semakin banyak umpan balik evaluasi, dan semakin cepat iterasi model, akan semakin baik. Dalam hal ini, lembaga keuangan besar memiliki kelebihan yang melekat dan dapat menghasilkan efek praktis yang kuat. Sebaliknya, kesulitan pertama yang dihadapi lembaga keuangan kecil dan menengah adalah ambang batas sumber daya Di bawah pengaruh permintaan yang kuat, mereka akan mencari bantuan dari lembaga besar di industri keuangan atau platform teknologi keuangan dengan keunggulan teknologi untuk membangun kemampuan teknologi yang relevan.
Menurut Qicai Finance, Qifu GPT, model industri skala besar yang dikembangkan oleh Teknologi Qifu, telah mencapai hasil bertahap. Sebagai model industri keuangan skala besar tujuan umum pertama di China, aplikasi tingkat produk yang didukungnya diharapkan akan diluncurkan dalam tahun ini dan terbuka untuk lembaga keuangan. Qifu Technology percaya bahwa sebagai model industri keuangan skala besar, itu harus menjadi yang paling akurat dan dapat diterapkan. Oleh karena itu, kuantitas dan kualitas data pelatihan serta pemahaman dan wawasan bisnis keuangan telah menjadi daya saing utama model besar di industri keuangan.
Qifu GPT mengandalkan sejumlah besar data bisnis keuangan yang dikumpulkan oleh Teknologi Qifu selama bertahun-tahun, apakah itu laporan dan interpretasi kredit 5000w+, dialog mendalam dengan pengguna bulanan 350w+, atau mengandalkan lebih dari 900 industri, dengan 3000+ jaringan perilaku keuangan perusahaan dari 16 juta+ perusahaan dengan atribut dan grafik pengetahuan serta pengetahuan industri yang diperoleh darinya merupakan dasar bagi Qifu GPT untuk lebih memahami keuangan, memahami pengguna dengan lebih baik, dan lebih mendukung berbagai bisnis keuangan di bidang kredit.
Saat ini, Teknologi Xinye menggabungkan model besar untuk mengeksplorasi tata letak kecerdasan buatan. Di satu sisi, telah diverifikasi bahwa model besar dapat membantu meningkatkan akurasi dalam beberapa skenario yang ada, seperti meningkatkan kemampuan robot berbicara dan analisis teks, pemahaman dan generasi, dan menciptakan pengguna yang lebih baik. Di sisi lain, kami juga menjajaki skenario baru berdasarkan model generatif, termasuk pembuatan kode otomatis, desain material visual, dll., merangkul perubahan produktivitas yang dibawa oleh AI generatif.
Pada kuartal pertama 2023, Lexin telah mempercepat penerapan model besar kecerdasan buatan di bidang vertikal keuangan dalam bisnis. Saat ini, model besar kecerdasan buatan Lexin telah diimplementasikan di bidang bantuan kode penelitian dan pengembangan, pembuatan ide desain, telemarketing dan layanan cerdas layanan pelanggan, dan telah mencapai peningkatan efisiensi yang signifikan. Kedepannya, Lexin akan terus mempromosikan eksplorasi mendalam model-model besar kecerdasan buatan di bidang manajemen risiko dan anti-penipuan.
Selain itu, Samoyed Cloud Technology Group menyebutkan bahwa berdasarkan akumulasi kecerdasan keputusan AI, data besar, dan teknologi lainnya, perusahaan melakukan penelitian pada model besar di area berikut, dan terus meningkatkan investasi teknologi untuk mengeksplorasi lebih banyak aplikasi skenario: Pertama, pemodelan otomatis, Menggunakan teknologi model besar NLP terbaru, menjelajahi pembuatan model otomatis melalui beberapa putaran dialog, memungkinkan pengguna untuk mendeskripsikan aplikasi yang ingin mereka buat melalui bahasa alami, dan kemudian membangun model. Selain itu, pengguna dapat memberikan saran peningkatan melalui bahasa alami yang berkelanjutan, dan secara otomatis membuat penyesuaian pemodelan; yang kedua adalah memperkenalkan teknologi ChatGPT di bidang e-commerce lintas batas, dan membuat alat AI baru secara gratis untuk penjual Amazon, membantu usaha kecil dan menengah mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.
Menurut Centaline Consumer Finance, dengan meledaknya ChatGPT sekali lagi membuktikan bahwa era dimana inovasi adalah raja telah tiba. Hanya reformis yang maju, hanya inovator yang kuat, dan hanya reformis dan inovator yang menang. Dengan manajemen "kecerdasan" digital, layanan keuangan "pemberdayaan", dan pengembangan yang dipercepat, perusahaan telah menciptakan tiga sistem kemampuan inti digital yang memimpin pasar yaitu "akuisisi pelanggan independen", "kontrol risiko cerdas" dan "operasi digital", menyediakan pelanggan dengan layanan keuangan konsumen terintegrasi yang berkualitas tinggi, efisien, nyaman dan hangat.
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
ChatGPT memimpin gelombang baru! Model skala besar AI mendorong inovasi dan pengembangan teknologi keuangan, memungkinkan bisnis untuk melanjutkan babak baru
Asli: Mu Chen
Sumber: Seven Finance
Munculnya Internet mengubah cara arus informasi dan mendorong bentuk paradigma baru perusahaan. Dan perubahan masih berlangsung, terutama munculnya ChatGPT, yang menghadirkan pengalaman interaktif cerdas yang lebih mendalam kepada orang-orang.
Berdasarkan GPT (model perubahan pra-pelatihan yang dihasilkan), robot dialog AI serba bisa - ChatGPT dapat membuat kesalahan saat menjawab pertanyaan, tetapi kemampuan logisnya dalam proses mengobrol dengan orang sangat mencengangkan.
Untuk sementara, model skala besar kecerdasan buatan yang diwakili oleh ChatGPT melonjak dan menarik perhatian pasar yang belum pernah terjadi sebelumnya, Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, HKUST Xunfei, dll.
Sejauh menyangkut industri keuangan, sebagai bidang yang sangat terdigitalisasi dan terspesialisasi, ini secara alami menjadi skenario terbaik untuk penerapan model skala besar.
Bagaimana model besar memberdayakan industri keuangan untuk menunjukkan "kekuatan supranaturalnya"?
Menurut laporan yang dirilis bersama oleh Boston Consulting Group (BCG) dan China Development Foundation, diperkirakan pada tahun 2027 sekitar 23% pekerjaan di industri keuangan China akan terganggu oleh kecerdasan buatan, dan sisanya 77% akan terganggu. oleh kecerdasan buatan Pekerjaan akan didukung oleh kecerdasan buatan dan jam kerja akan berkurang sekitar 27%.
Prediksi dampak terhadap tenaga kerja di industri keuangan membuktikan bahwa AI bukan lagi robot anak laki-laki yang diprogram ke dalam emosi dalam "Kecerdasan Buatan" Spielberg, tetapi telah benar-benar merambah ke seluruh rantai bisnis. Dan sekarang, dengan gelombang model besar untuk tujuan umum, industri keuangan juga memiliki harapan baru untuk kecerdasan buatan.
Kedua belah pihak setuju pada fakta bahwa industri keuangan menghasilkan dan memproses data dalam jumlah besar, dan model kecerdasan buatan yang besar, terutama model besar yang didasarkan pada pembelajaran mendalam, bagus dalam menangani lingkungan intensif data semacam ini. kemampuan sangat penting untuk penilaian risiko, deteksi penipuan, dan ekspektasi pasar dll sangat penting.
Selain itu, data keuangan biasanya berisi pola yang kompleks. Model kecerdasan buatan memiliki keunggulan unik dalam menangani pola yang kompleks, dan dapat menangani kebisingan tinggi, dimensi tinggi, dan karakteristik nonlinier dalam data dengan lebih baik, sehingga membantu lembaga keuangan mengidentifikasi tren pasar dan membuat lebih akurat keputusan Pengambilan keputusan Selain itu, model kecerdasan buatan berskala besar dapat secara efisien memproses dan menganalisis data keuangan berskala besar dalam waktu singkat, memungkinkan lembaga keuangan untuk merespons perubahan pasar dengan cepat dan mengidentifikasi situasi abnormal.
Menurut penanggung jawab yang relevan dari Mama Consumer Artificial Intelligence Research Institute, dalam hal interaksi cerdas, pengetahuan keuangan dan informasi terkait produk ditambahkan ke basis pengetahuan satu per satu melalui penyebaran layanan pelanggan robot dan akurasi, karena itu kemampuan pengenalan terbatas, dan lebih berperan dalam membantu layanan pelanggan manusia. Model besar itu sendiri memiliki banyak pengetahuan umum, selain akal sehat keuangan, untuk konten khusus lainnya, dapat diberikan kepada model besar melalui injeksi pengetahuan, dan melalui pelatihan yang berkelanjutan dan memadai, model besar dapat dilengkapi dengan lebih banyak pemahaman semantik yang akurat dan kemampuan generasi bahasa alami yang kuat. Tentu saja, model besar menjadi "ahli" yang mengerti keuangan.
Selain itu, Rong 360 mengatakan bahwa model besar kecerdasan buatan dapat membantu lembaga keuangan meningkatkan kualitas layanan pelanggan. Dengan menganalisis sejumlah besar data pelanggan, model ini dapat mempersonalisasi layanan, memprediksi kebutuhan pelanggan, dan memberikan rekomendasi yang disesuaikan. Tidak hanya itu, model besar tujuan umum AI juga dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi penilaian risiko. Kemampuan model besar mencakup teknologi seperti pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami, yang memungkinkannya memproses dan memahami informasi berskala besar, membawa manajemen risiko yang lebih efisien dan tepat ke industri keuangan, sehingga memungkinkan lembaga keuangan membuat keputusan pinjaman yang lebih tepat. membuat.
Dan model besar kecerdasan buatan dapat sangat meningkatkan kemampuan deteksi penipuan, menganalisis dan memahami sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur, sehingga dapat mengidentifikasi perilaku penipuan dan pola abnormal yang tersembunyi dalam kumpulan data besar, dan terus meningkatkan kinerja penipuan. deteksi Akurasi dan efisiensi, sehingga lembaga keuangan, platform e-commerce, dll. dapat mendeteksi penipuan secara tepat waktu, mengurangi kerugian finansial, dan melindungi kepentingan pengguna.
Mempromosikan konstruksi elemen data aplikasi teknologi model besar menjadi kuncinya
Tidak peduli seberapa "cantik" teknologinya, itu tidak sepraktis aplikasi sebenarnya. Menurut data dari CCID Consulting, diperkirakan pada tahun 2025, skala industri kecerdasan buatan dalam negeri akan mencapai 336,93 miliar yuan, meningkat 63,85% dibandingkan dengan tahun 2022; skala pasar layanan solusi komprehensif aplikasi industri penggerak akan melebihi 3 triliun yuan.
Untuk industri keuangan, "Beberapa Tindakan Beijing untuk Mempromosikan Inovasi dan Pengembangan Kecerdasan Buatan Umum (2023-2025) (Draf untuk Komentar)" yang dikeluarkan oleh Beijing jelas mendukung perusahaan teknologi keuangan dalam skenario keuangan dengan muatan informasi tinggi dan informasi cepat update. , sulit bagi praktisi keuangan untuk secara cepat dan komprehensif mendapatkan informasi yang akurat, dan mengeksplorasi penerapan teknologi kecerdasan buatan untuk pemahaman dan analisis teks keuangan yang mendalam.
gambar
Dan atas dasar fokus pada pengendalian risiko yang cerdas, penasehat investasi yang cerdas, layanan pelanggan yang cerdas dan tautan lainnya, mempromosikan analisis akurat teks panjang profesional keuangan dan pembaruan pengetahuan model, menerobos teknologi fusi antara logika keputusan yang kompleks dan informasi model kemampuan pemrosesan, dan mewujudkan kompleks Konversi pemrosesan informasi keuangan menjadi saran pengambilan keputusan investasi mendukung pengambilan keputusan berbantuan investasi di bidang keuangan.
Dalam hal ini, orang yang relevan yang bertanggung jawab atas Institut Riset Kecerdasan Buatan Konsumen Segera menyebutkan bahwa jika model besar tujuan umum dianggap sebagai kuda liar dengan kualifikasi luar biasa, menciptakan aplikasi model skala besar yang berfokus pada bidang vertikal keuangan dan dibagi lagi skenario setara dengan menjinakkan kuda liar. Pertama-tama, itu perlu "diberi makan" dengan data bidang vertikal yang diproses sebagai "rumput"; kedua, perlu untuk menyempurnakan dan menyelaraskan model di bidang vertikal, yang setara dengan memasang "kekang" pada kuda liar; ketiga, Gunakan teknologi percepatan penalaran model besar untuk menambahkan "pelana" dan "sanggurdi" untuk membuat kuda berlari lebih cepat dan lebih terkendali; akhirnya, harus ada skenario aplikasi yang cukup untuk kuda berpacu dan ulangi, gunakan Semakin banyak orang yang terlibat, semakin banyak umpan balik evaluasi, dan semakin cepat iterasi model, akan semakin baik. Dalam hal ini, lembaga keuangan besar memiliki kelebihan yang melekat dan dapat menghasilkan efek praktis yang kuat. Sebaliknya, kesulitan pertama yang dihadapi lembaga keuangan kecil dan menengah adalah ambang batas sumber daya Di bawah pengaruh permintaan yang kuat, mereka akan mencari bantuan dari lembaga besar di industri keuangan atau platform teknologi keuangan dengan keunggulan teknologi untuk membangun kemampuan teknologi yang relevan.
Menurut Qicai Finance, Qifu GPT, model industri skala besar yang dikembangkan oleh Teknologi Qifu, telah mencapai hasil bertahap. Sebagai model industri keuangan skala besar tujuan umum pertama di China, aplikasi tingkat produk yang didukungnya diharapkan akan diluncurkan dalam tahun ini dan terbuka untuk lembaga keuangan. Qifu Technology percaya bahwa sebagai model industri keuangan skala besar, itu harus menjadi yang paling akurat dan dapat diterapkan. Oleh karena itu, kuantitas dan kualitas data pelatihan serta pemahaman dan wawasan bisnis keuangan telah menjadi daya saing utama model besar di industri keuangan.
Qifu GPT mengandalkan sejumlah besar data bisnis keuangan yang dikumpulkan oleh Teknologi Qifu selama bertahun-tahun, apakah itu laporan dan interpretasi kredit 5000w+, dialog mendalam dengan pengguna bulanan 350w+, atau mengandalkan lebih dari 900 industri, dengan 3000+ jaringan perilaku keuangan perusahaan dari 16 juta+ perusahaan dengan atribut dan grafik pengetahuan serta pengetahuan industri yang diperoleh darinya merupakan dasar bagi Qifu GPT untuk lebih memahami keuangan, memahami pengguna dengan lebih baik, dan lebih mendukung berbagai bisnis keuangan di bidang kredit.
Saat ini, Teknologi Xinye menggabungkan model besar untuk mengeksplorasi tata letak kecerdasan buatan. Di satu sisi, telah diverifikasi bahwa model besar dapat membantu meningkatkan akurasi dalam beberapa skenario yang ada, seperti meningkatkan kemampuan robot berbicara dan analisis teks, pemahaman dan generasi, dan menciptakan pengguna yang lebih baik. Di sisi lain, kami juga menjajaki skenario baru berdasarkan model generatif, termasuk pembuatan kode otomatis, desain material visual, dll., merangkul perubahan produktivitas yang dibawa oleh AI generatif.
Pada kuartal pertama 2023, Lexin telah mempercepat penerapan model besar kecerdasan buatan di bidang vertikal keuangan dalam bisnis. Saat ini, model besar kecerdasan buatan Lexin telah diimplementasikan di bidang bantuan kode penelitian dan pengembangan, pembuatan ide desain, telemarketing dan layanan cerdas layanan pelanggan, dan telah mencapai peningkatan efisiensi yang signifikan. Kedepannya, Lexin akan terus mempromosikan eksplorasi mendalam model-model besar kecerdasan buatan di bidang manajemen risiko dan anti-penipuan.
Selain itu, Samoyed Cloud Technology Group menyebutkan bahwa berdasarkan akumulasi kecerdasan keputusan AI, data besar, dan teknologi lainnya, perusahaan melakukan penelitian pada model besar di area berikut, dan terus meningkatkan investasi teknologi untuk mengeksplorasi lebih banyak aplikasi skenario: Pertama, pemodelan otomatis, Menggunakan teknologi model besar NLP terbaru, menjelajahi pembuatan model otomatis melalui beberapa putaran dialog, memungkinkan pengguna untuk mendeskripsikan aplikasi yang ingin mereka buat melalui bahasa alami, dan kemudian membangun model. Selain itu, pengguna dapat memberikan saran peningkatan melalui bahasa alami yang berkelanjutan, dan secara otomatis membuat penyesuaian pemodelan; yang kedua adalah memperkenalkan teknologi ChatGPT di bidang e-commerce lintas batas, dan membuat alat AI baru secara gratis untuk penjual Amazon, membantu usaha kecil dan menengah mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.
Menurut Centaline Consumer Finance, dengan meledaknya ChatGPT sekali lagi membuktikan bahwa era dimana inovasi adalah raja telah tiba. Hanya reformis yang maju, hanya inovator yang kuat, dan hanya reformis dan inovator yang menang. Dengan manajemen "kecerdasan" digital, layanan keuangan "pemberdayaan", dan pengembangan yang dipercepat, perusahaan telah menciptakan tiga sistem kemampuan inti digital yang memimpin pasar yaitu "akuisisi pelanggan independen", "kontrol risiko cerdas" dan "operasi digital", menyediakan pelanggan dengan layanan keuangan konsumen terintegrasi yang berkualitas tinggi, efisien, nyaman dan hangat.