ChatGPT лидирует в новой волне! Крупномасштабная модель ИИ стимулирует инновации и развитие финансовых технологий, позволяя бизнесу продолжить новую главу
Источник изображения: сгенерировано инструментом Unbounded AI
Появление Интернета изменило способ передачи информации и сформировало новые корпоративные парадигмы. И изменения все еще продолжаются, особенно появление ChatGPT, которое дает людям более глубокий интеллектуальный интерактивный опыт.
Основанный на GPT (сгенерированная модель изменений перед обучением), универсальный диалоговый робот с искусственным интеллектом — ChatGPT может ошибаться при ответах на вопросы, но его логические способности в процессе общения с людьми поражают.
Какое-то время наблюдался всплеск крупных моделей искусственного интеллекта, представленных ChatGPT, которые привлекли беспрецедентное внимание рынка, к этой крупномасштабной модельной схватке присоединились Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, HKUST Xunfei и др.
Что касается финансовой индустрии, как высоко цифровизированной и специализированной области, то она, естественно, становится лучшим сценарием для реализации крупномасштабной модели.
Как большая модель позволяет финансовой индустрии продемонстрировать свою «сверхъестественную силу»?
Согласно отчету, опубликованному совместно Boston Consulting Group (BCG) и Фондом развития Китая, предполагается, что к 2027 году около 23% рабочих мест в финансовой индустрии Китая будут сокращены из-за искусственного интеллекта, а остальные 77% будут сокращены из-за искусственного интеллекта. AI, Рабочие места будут работать на основе искусственного интеллекта, а рабочее время будет сокращено примерно на 27%.
Прогноз влияния на рабочую силу в финансовой индустрии доказывает, что ИИ уже не мальчик-робот, запрограммированный на эмоции в «Искусственном интеллекте» Спилберга, а действительно проник во всю цепочку бизнеса. И теперь, когда накатывает волна крупных моделей общего назначения, финансовая индустрия также возлагает новые надежды на искусственный интеллект.
Обе стороны согласны с тем фактом, что финансовая индустрия производит и обрабатывает большой объем данных, а большая модель искусственного интеллекта, особенно большая модель, основанная на глубоком обучении, хорошо справляется с такой средой с интенсивным использованием данных. способность очень важна для оценки рисков, обнаружения мошенничества, рыночных ожиданий и т. д. имеют решающее значение.
Кроме того, финансовые данные обычно содержат сложные шаблоны.Модели искусственного интеллекта обладают уникальными преимуществами при работе со сложными шаблонами и могут лучше справляться с высоким уровнем шума, высокой размерностью и нелинейными характеристиками в данных, тем самым помогая финансовым учреждениям выявлять рыночные тенденции и делать более точные расчеты. решения принятие решений. Кроме того, крупномасштабные модели искусственного интеллекта могут эффективно обрабатывать и анализировать крупномасштабные финансовые данные за короткий промежуток времени, что позволяет финансовым учреждениям быстро реагировать на изменения рынка и выявлять нештатные ситуации.
По словам соответствующего лица, ответственного за Исследовательский институт искусственного интеллекта Mama Consumer, с точки зрения интеллектуального взаимодействия финансовые знания и информация, связанная с продуктом, добавляются в базу знаний один за другим посредством развертывания службы обслуживания клиентов роботов. способность к распознаванию ограничена, и она играет скорее роль помощи людям в обслуживании клиентов. Сама большая модель имеет много общих знаний.В дополнение к финансовому здравому смыслу, для другого специального содержания, его можно передать большой модели путем внедрения знаний, а благодаря непрерывному и достаточному обучению большая модель может быть оснащена более точное семантическое понимание и мощные возможности генерации естественного языка. Естественно, большая модель становится «экспертом», разбирающимся в финансах.
Кроме того, Ронг 360 сказал, что большие модели искусственного интеллекта могут помочь финансовым учреждениям улучшить качество обслуживания клиентов. Анализируя огромное количество данных о клиентах, эти модели могут персонализировать услуги, прогнозировать потребности клиентов и давать индивидуальные рекомендации. Мало того, универсальная большая модель ИИ также может повысить эффективность и точность оценки рисков. Возможности больших моделей включают в себя такие технологии, как глубокое обучение и обработка естественного языка, что позволяет обрабатывать и понимать крупномасштабную информацию, обеспечивая более эффективное и точное управление рисками в финансовой отрасли, тем самым позволяя финансовым учреждениям принимать более обоснованные решения по кредитам. изготовление.
А большие модели искусственного интеллекта могут значительно улучшить возможности обнаружения мошенничества, анализировать и понимать большое количество структурированных и неструктурированных данных, поэтому он может выявлять мошенническое поведение и ненормальные шаблоны, скрытые в огромных наборах данных, и постоянно улучшать эффективность мошенничества. Обнаружение Точность и эффективность, чтобы финансовые учреждения, платформы электронной коммерции и т. д. могли своевременно обнаруживать мошенничество, сокращать финансовые потери и защищать интересы пользователей.
Содействовать построению элементов данных приложения технологии большой модели стать ключом
Какой бы «великолепной» ни была технология, она не так практична, как реальное применение. Согласно данным CCID Consulting, к 2025 году масштаб отечественной индустрии искусственного интеллекта достигнет 336,93 млрд юаней, увеличившись на 63,85% по сравнению с 2022 годом; масштаб рынка услуг комплексных решений для ведущих отраслевых приложений превысит 3 триллион юаней.
Для финансовой отрасли «Несколько мер Пекина по содействию инновациям и развитию общего искусственного интеллекта (2023-2025 гг.) (Проект для комментариев)», выпущенный Пекином, явно поддерживает компании, занимающиеся финансовыми технологиями, в финансовых сценариях с высокой информационной нагрузкой и быстрой информацией. update. Финансовым практикам сложно быстро и всесторонне получить точную информацию, а также изучить применение технологии искусственного интеллекта для глубокого понимания и анализа финансовых текстов.
картина
И, сосредоточившись на интеллектуальном контроле рисков, интеллектуальном консультировании по инвестициям, интеллектуальном обслуживании клиентов и других ссылках, продвигайте точный анализ длинных текстов финансовых специалистов и обновление знаний о модели, прорывайте технологию слияния между сложной логикой принятия решений и модельной информацией. возможности обработки и реализовать комплекс Преобразование обработки финансовой информации в предложения по принятию инвестиционных решений поддерживает принятие решений с учетом инвестиций в финансовой сфере.
В связи с этим соответствующее лицо, ответственное за Исследовательский институт искусственного интеллекта непосредственных потребителей, упомянуло, что если универсальная крупная модель рассматривается как дикая лошадь с выдающейся квалификацией, создание крупномасштабных модельных приложений, ориентированных на финансовые вертикальные области и подразделяемых сценарии эквивалентны приручению дикой лошади. Во-первых, его нужно "кормить" фирменными обработанными данными вертикального поля в виде "травы", во-вторых, необходимо провести доводку и выверку модели в вертикальном поле, что равносильно надеванию "уздечки" на дикой лошади; в-третьих, использовать технологию ускорения рассуждений большой модели, чтобы добавить к ней «седло» и «стремя», чтобы лошадь бежала быстрее и управляемее; наконец, должно быть достаточно сценариев применения, чтобы лошадь могла галопировать и итерация, использование Чем больше вовлеченных людей, тем больше отзывов об оценке и чем быстрее повторяется модель, тем лучше она будет. В этом отношении крупные финансовые институты обладают неотъемлемыми преимуществами и могут дать значительный практический эффект. Напротив, первой трудностью, с которой сталкиваются малые и средние финансовые учреждения, является порог ресурсов.Под влиянием высокого спроса они будут обращаться за помощью к крупным учреждениям финансовой индустрии или платформам финансовых технологий с технологическими преимуществами для создания соответствующих технологических возможностей.
По данным Qicai Finance, Qifu GPT, крупномасштабная отраслевая модель, разработанная Qifu Technology, достигла поэтапных результатов. Ожидается, что поддерживаемые ею приложения на уровне продуктов, являющиеся первой крупномасштабной моделью финансовой индустрии общего назначения в Китае, будут запущены в течение этого года и открыты для финансовых учреждений. Qifu Technology считает, что как крупномасштабная модель финансовой индустрии она должна быть максимальной по точности и применимости. Таким образом, количество и качество обучающих данных, а также понимание и понимание финансового бизнеса стали основной конкурентоспособностью крупных моделей в финансовой индустрии.
Qifu GPT опирается на большой объем финансовых бизнес-данных, накопленных Qifu Technology за многие годы, будь то кредитные отчеты и интерпретации 5000w+, подробные диалоги с ежемесячными пользователями 350w+ или более чем 900 отраслей с 3000+ Сеть корпоративного финансового поведения, состоящая из более чем 16 миллионов предприятий с атрибутами, графом знаний и полученными из него отраслевыми знаниями, является основой для Qifu GPT, позволяющей лучше понимать финансы, лучше понимать пользователей и лучше поддерживать различные финансовые предприятия в кредитной сфере.
В настоящее время Xinye Technology объединяет большие модели для изучения схемы искусственного интеллекта.С одной стороны, она подтвердила, что большие модели могут помочь повысить точность в некоторых существующих сценариях, таких как улучшение способности робота анализировать речь и текст, понимать и С другой стороны, мы также изучаем новые сценарии, основанные на генеративных моделях, включая автоматическую генерацию кода, дизайн визуальных материалов и т. д., охватывая изменения производительности, вызванные генеративным ИИ.
В первом квартале 2023 года Lexin ускорил применение крупных моделей искусственного интеллекта в сфере финансовой вертикали в бизнесе. В настоящее время большая модель искусственного интеллекта Lexin была реализована в области поддержки кода исследований и разработок, генерации дизайнерских идей, телемаркетинга и интеллектуальных услуг обслуживания клиентов, и добилась значительного повышения эффективности. В будущем Lexin продолжит способствовать углубленному изучению крупных моделей искусственного интеллекта в области управления рисками и борьбы с мошенничеством.
Кроме того, Samoyed Cloud Technology Group упомянула, что, основываясь на накоплении ИИ для принятия решений, больших данных и других технологий, компания проводит исследования больших моделей в следующих областях и продолжает увеличивать инвестиции в технологии для изучения большего количества сценариев применения: во-первых, автоматическое моделирование. Используя новейшую технологию больших моделей NLP, исследуйте автоматическое построение модели с помощью нескольких раундов диалога, позволяя пользователям описывать приложение, которое они хотят создать, с помощью естественного языка, а затем строить модель. Кроме того, пользователи могут вносить предложения по улучшению с помощью непрерывного естественного языка и автоматически вносить коррективы в модели; второе — внедрить технологию ChatGPT в области трансграничной электронной коммерции и бесплатно создать новый инструмент искусственного интеллекта для продавцов Amazon, помогая малые и средние предприятия сокращают затраты и повышают эффективность.
По данным Centaline Consumer Finance, бурный рост ChatGPT еще раз доказывает, что наступила эра инноваций. Идут вперед только реформаторы, сильны только новаторы, побеждают только реформаторы и новаторы. Благодаря цифровому «интеллектуальному» управлению, «расширению возможностей» финансовых услуг и ускоренному развитию компания создала три ведущие на рынке системы цифровых основных возможностей: «независимое привлечение клиентов», «интеллектуальный контроль рисков» и «цифровое управление», предоставляя клиентам Качественные, эффективные, удобные и теплые комплексные потребительские финансовые услуги.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
ChatGPT лидирует в новой волне! Крупномасштабная модель ИИ стимулирует инновации и развитие финансовых технологий, позволяя бизнесу продолжить новую главу
Оригинал: Му Чен
Источник: Seven Finance
Появление Интернета изменило способ передачи информации и сформировало новые корпоративные парадигмы. И изменения все еще продолжаются, особенно появление ChatGPT, которое дает людям более глубокий интеллектуальный интерактивный опыт.
Основанный на GPT (сгенерированная модель изменений перед обучением), универсальный диалоговый робот с искусственным интеллектом — ChatGPT может ошибаться при ответах на вопросы, но его логические способности в процессе общения с людьми поражают.
Какое-то время наблюдался всплеск крупных моделей искусственного интеллекта, представленных ChatGPT, которые привлекли беспрецедентное внимание рынка, к этой крупномасштабной модельной схватке присоединились Baidu, 360, Alibaba Cloud, SenseTime, HKUST Xunfei и др.
Что касается финансовой индустрии, как высоко цифровизированной и специализированной области, то она, естественно, становится лучшим сценарием для реализации крупномасштабной модели.
Как большая модель позволяет финансовой индустрии продемонстрировать свою «сверхъестественную силу»?
Согласно отчету, опубликованному совместно Boston Consulting Group (BCG) и Фондом развития Китая, предполагается, что к 2027 году около 23% рабочих мест в финансовой индустрии Китая будут сокращены из-за искусственного интеллекта, а остальные 77% будут сокращены из-за искусственного интеллекта. AI, Рабочие места будут работать на основе искусственного интеллекта, а рабочее время будет сокращено примерно на 27%.
Прогноз влияния на рабочую силу в финансовой индустрии доказывает, что ИИ уже не мальчик-робот, запрограммированный на эмоции в «Искусственном интеллекте» Спилберга, а действительно проник во всю цепочку бизнеса. И теперь, когда накатывает волна крупных моделей общего назначения, финансовая индустрия также возлагает новые надежды на искусственный интеллект.
Обе стороны согласны с тем фактом, что финансовая индустрия производит и обрабатывает большой объем данных, а большая модель искусственного интеллекта, особенно большая модель, основанная на глубоком обучении, хорошо справляется с такой средой с интенсивным использованием данных. способность очень важна для оценки рисков, обнаружения мошенничества, рыночных ожиданий и т. д. имеют решающее значение.
Кроме того, финансовые данные обычно содержат сложные шаблоны.Модели искусственного интеллекта обладают уникальными преимуществами при работе со сложными шаблонами и могут лучше справляться с высоким уровнем шума, высокой размерностью и нелинейными характеристиками в данных, тем самым помогая финансовым учреждениям выявлять рыночные тенденции и делать более точные расчеты. решения принятие решений. Кроме того, крупномасштабные модели искусственного интеллекта могут эффективно обрабатывать и анализировать крупномасштабные финансовые данные за короткий промежуток времени, что позволяет финансовым учреждениям быстро реагировать на изменения рынка и выявлять нештатные ситуации.
По словам соответствующего лица, ответственного за Исследовательский институт искусственного интеллекта Mama Consumer, с точки зрения интеллектуального взаимодействия финансовые знания и информация, связанная с продуктом, добавляются в базу знаний один за другим посредством развертывания службы обслуживания клиентов роботов. способность к распознаванию ограничена, и она играет скорее роль помощи людям в обслуживании клиентов. Сама большая модель имеет много общих знаний.В дополнение к финансовому здравому смыслу, для другого специального содержания, его можно передать большой модели путем внедрения знаний, а благодаря непрерывному и достаточному обучению большая модель может быть оснащена более точное семантическое понимание и мощные возможности генерации естественного языка. Естественно, большая модель становится «экспертом», разбирающимся в финансах.
Кроме того, Ронг 360 сказал, что большие модели искусственного интеллекта могут помочь финансовым учреждениям улучшить качество обслуживания клиентов. Анализируя огромное количество данных о клиентах, эти модели могут персонализировать услуги, прогнозировать потребности клиентов и давать индивидуальные рекомендации. Мало того, универсальная большая модель ИИ также может повысить эффективность и точность оценки рисков. Возможности больших моделей включают в себя такие технологии, как глубокое обучение и обработка естественного языка, что позволяет обрабатывать и понимать крупномасштабную информацию, обеспечивая более эффективное и точное управление рисками в финансовой отрасли, тем самым позволяя финансовым учреждениям принимать более обоснованные решения по кредитам. изготовление.
А большие модели искусственного интеллекта могут значительно улучшить возможности обнаружения мошенничества, анализировать и понимать большое количество структурированных и неструктурированных данных, поэтому он может выявлять мошенническое поведение и ненормальные шаблоны, скрытые в огромных наборах данных, и постоянно улучшать эффективность мошенничества. Обнаружение Точность и эффективность, чтобы финансовые учреждения, платформы электронной коммерции и т. д. могли своевременно обнаруживать мошенничество, сокращать финансовые потери и защищать интересы пользователей.
Содействовать построению элементов данных приложения технологии большой модели стать ключом
Какой бы «великолепной» ни была технология, она не так практична, как реальное применение. Согласно данным CCID Consulting, к 2025 году масштаб отечественной индустрии искусственного интеллекта достигнет 336,93 млрд юаней, увеличившись на 63,85% по сравнению с 2022 годом; масштаб рынка услуг комплексных решений для ведущих отраслевых приложений превысит 3 триллион юаней.
Для финансовой отрасли «Несколько мер Пекина по содействию инновациям и развитию общего искусственного интеллекта (2023-2025 гг.) (Проект для комментариев)», выпущенный Пекином, явно поддерживает компании, занимающиеся финансовыми технологиями, в финансовых сценариях с высокой информационной нагрузкой и быстрой информацией. update. Финансовым практикам сложно быстро и всесторонне получить точную информацию, а также изучить применение технологии искусственного интеллекта для глубокого понимания и анализа финансовых текстов.
картина
И, сосредоточившись на интеллектуальном контроле рисков, интеллектуальном консультировании по инвестициям, интеллектуальном обслуживании клиентов и других ссылках, продвигайте точный анализ длинных текстов финансовых специалистов и обновление знаний о модели, прорывайте технологию слияния между сложной логикой принятия решений и модельной информацией. возможности обработки и реализовать комплекс Преобразование обработки финансовой информации в предложения по принятию инвестиционных решений поддерживает принятие решений с учетом инвестиций в финансовой сфере.
В связи с этим соответствующее лицо, ответственное за Исследовательский институт искусственного интеллекта непосредственных потребителей, упомянуло, что если универсальная крупная модель рассматривается как дикая лошадь с выдающейся квалификацией, создание крупномасштабных модельных приложений, ориентированных на финансовые вертикальные области и подразделяемых сценарии эквивалентны приручению дикой лошади. Во-первых, его нужно "кормить" фирменными обработанными данными вертикального поля в виде "травы", во-вторых, необходимо провести доводку и выверку модели в вертикальном поле, что равносильно надеванию "уздечки" на дикой лошади; в-третьих, использовать технологию ускорения рассуждений большой модели, чтобы добавить к ней «седло» и «стремя», чтобы лошадь бежала быстрее и управляемее; наконец, должно быть достаточно сценариев применения, чтобы лошадь могла галопировать и итерация, использование Чем больше вовлеченных людей, тем больше отзывов об оценке и чем быстрее повторяется модель, тем лучше она будет. В этом отношении крупные финансовые институты обладают неотъемлемыми преимуществами и могут дать значительный практический эффект. Напротив, первой трудностью, с которой сталкиваются малые и средние финансовые учреждения, является порог ресурсов.Под влиянием высокого спроса они будут обращаться за помощью к крупным учреждениям финансовой индустрии или платформам финансовых технологий с технологическими преимуществами для создания соответствующих технологических возможностей.
По данным Qicai Finance, Qifu GPT, крупномасштабная отраслевая модель, разработанная Qifu Technology, достигла поэтапных результатов. Ожидается, что поддерживаемые ею приложения на уровне продуктов, являющиеся первой крупномасштабной моделью финансовой индустрии общего назначения в Китае, будут запущены в течение этого года и открыты для финансовых учреждений. Qifu Technology считает, что как крупномасштабная модель финансовой индустрии она должна быть максимальной по точности и применимости. Таким образом, количество и качество обучающих данных, а также понимание и понимание финансового бизнеса стали основной конкурентоспособностью крупных моделей в финансовой индустрии.
Qifu GPT опирается на большой объем финансовых бизнес-данных, накопленных Qifu Technology за многие годы, будь то кредитные отчеты и интерпретации 5000w+, подробные диалоги с ежемесячными пользователями 350w+ или более чем 900 отраслей с 3000+ Сеть корпоративного финансового поведения, состоящая из более чем 16 миллионов предприятий с атрибутами, графом знаний и полученными из него отраслевыми знаниями, является основой для Qifu GPT, позволяющей лучше понимать финансы, лучше понимать пользователей и лучше поддерживать различные финансовые предприятия в кредитной сфере.
В настоящее время Xinye Technology объединяет большие модели для изучения схемы искусственного интеллекта.С одной стороны, она подтвердила, что большие модели могут помочь повысить точность в некоторых существующих сценариях, таких как улучшение способности робота анализировать речь и текст, понимать и С другой стороны, мы также изучаем новые сценарии, основанные на генеративных моделях, включая автоматическую генерацию кода, дизайн визуальных материалов и т. д., охватывая изменения производительности, вызванные генеративным ИИ.
В первом квартале 2023 года Lexin ускорил применение крупных моделей искусственного интеллекта в сфере финансовой вертикали в бизнесе. В настоящее время большая модель искусственного интеллекта Lexin была реализована в области поддержки кода исследований и разработок, генерации дизайнерских идей, телемаркетинга и интеллектуальных услуг обслуживания клиентов, и добилась значительного повышения эффективности. В будущем Lexin продолжит способствовать углубленному изучению крупных моделей искусственного интеллекта в области управления рисками и борьбы с мошенничеством.
Кроме того, Samoyed Cloud Technology Group упомянула, что, основываясь на накоплении ИИ для принятия решений, больших данных и других технологий, компания проводит исследования больших моделей в следующих областях и продолжает увеличивать инвестиции в технологии для изучения большего количества сценариев применения: во-первых, автоматическое моделирование. Используя новейшую технологию больших моделей NLP, исследуйте автоматическое построение модели с помощью нескольких раундов диалога, позволяя пользователям описывать приложение, которое они хотят создать, с помощью естественного языка, а затем строить модель. Кроме того, пользователи могут вносить предложения по улучшению с помощью непрерывного естественного языка и автоматически вносить коррективы в модели; второе — внедрить технологию ChatGPT в области трансграничной электронной коммерции и бесплатно создать новый инструмент искусственного интеллекта для продавцов Amazon, помогая малые и средние предприятия сокращают затраты и повышают эффективность.
По данным Centaline Consumer Finance, бурный рост ChatGPT еще раз доказывает, что наступила эра инноваций. Идут вперед только реформаторы, сильны только новаторы, побеждают только реформаторы и новаторы. Благодаря цифровому «интеллектуальному» управлению, «расширению возможностей» финансовых услуг и ускоренному развитию компания создала три ведущие на рынке системы цифровых основных возможностей: «независимое привлечение клиентов», «интеллектуальный контроль рисков» и «цифровое управление», предоставляя клиентам Качественные, эффективные, удобные и теплые комплексные потребительские финансовые услуги.