Modelos grandes en la industria financiera: de la atención estratégica a la implementación racional

Desde el lanzamiento de ChatGPT, ha llamado rápidamente la atención de la industria financiera, un sector lleno de fe en la tecnología que teme quedarse atrás en la corriente del tiempo. Sin embargo, la ansiedad inicial está regresando gradualmente a la racionalidad, y las ideas se están volviendo más claras.

La actitud de la industria financiera hacia los grandes modelos ha pasado por varias etapas: a principios de año, había una sensación general de ansiedad; en primavera comenzaron a formar equipos para investigar; en verano, al buscar direcciones y enfrentar dificultades en la implementación, se volvieron más racionales; ahora, están intentando aprender de escenarios validados.

Una nueva tendencia es que numerosas instituciones financieras han comenzado a dar importancia estratégica a los grandes modelos. Según estadísticas incompletas, al menos 11 bancos en las empresas que cotizan en A-shares han señalado en sus últimos informes semestrales que están explorando la aplicación de grandes modelos. A partir de las acciones recientes, también están realizando un pensamiento y planificación de caminos más claros desde la perspectiva estratégica y del diseño superior.

A principios de año, cuando ChatGPT apareció por primera vez, a pesar de la alta emoción, la comprensión sobre la naturaleza y las formas de aplicación de los grandes modelos era limitada. Algunos grandes bancos tomaron la delantera, comenzando a llevar a cabo diversas campañas promocionales. Al mismo tiempo, con varias empresas tecnológicas nacionales lanzando grandes modelos, algunos departamentos de tecnología de las principales instituciones financieras comenzaron a discutir activamente sobre la construcción de grandes modelos con las grandes empresas.

A partir de mayo, debido a la escasez de recursos de computación y los altos costos, muchas instituciones financieras han comenzado a cambiar de la simple esperanza de construir sus propias soluciones a un mayor enfoque en el valor de aplicación. Las grandes instituciones financieras pueden introducir modelos de base líderes, construir modelos empresariales propios y, al mismo tiempo, adoptar un enfoque de ajuste fino para formar modelos de tareas en áreas especializadas. Las pequeñas y medianas instituciones financieras pueden considerar el retorno de la inversión y, según sus necesidades, introducir diversos servicios de modelos grandes.

Debido a que la industria financiera tiene altos requisitos de conformidad, seguridad y confiabilidad de los datos, algunas personas creen que el progreso de los modelos a gran escala en este sector ha sido un poco más lento de lo esperado a principios de año. Para abordar las diversas limitaciones en el proceso de implementación, las instituciones financieras están explorando múltiples soluciones, incluyendo la construcción de su propia capacidad de cómputo y el despliegue híbrido. Al mismo tiempo, cada vez más instituciones financieras también están fortaleciendo la gobernanza de datos.

Actualmente, la aplicación de grandes modelos en la industria financiera se centra principalmente en escenarios periféricos como oficinas inteligentes, desarrollo inteligente y servicio al cliente inteligente. En la industria se considera generalmente que, a corto plazo, no es adecuado utilizar grandes modelos directamente en los negocios centrales orientados al cliente, y que deberían aplicarse primero en escenarios internos de alta intensidad intelectual, con el fin de mejorar la eficiencia laboral a través de la colaboración entre humanos y máquinas.

Algunas instituciones financieras han comenzado a construir un marco de sistema jerárquico que incluye múltiples niveles, como la capa de infraestructura, la capa de modelo, la capa de servicio y la capa de aplicación, basado en grandes modelos. Estos marcos generalmente tienen dos características: primero, el gran modelo desempeña un papel central, utilizando modelos tradicionales como llamadas de habilidad; segundo, la capa del gran modelo adopta una estrategia de múltiples modelos, seleccionando internamente el efecto óptimo.

La aplicación de modelos grandes ya ha comenzado a presentar algunos desafíos y transformaciones en la estructura del personal de la industria financiera. Por un lado, algunas posiciones tradicionales enfrentan el riesgo de ser reemplazadas; por otro lado, la demanda de talento relacionado con modelos grandes ha aumentado drásticamente, pero la oferta es difícil de igualar a corto plazo. Algunas instituciones financieras están tomando medidas para mejorar las habilidades de su personal existente a través de capacitaciones, mientras que también están activamente reclutando talento relacionado.

En general, la aplicación de grandes modelos en la industria financiera está pasando de un entusiasmo inicial a una implementación más racional. Las instituciones financieras necesitan dar importancia a los grandes modelos a nivel estratégico, y también deben prestar atención a resolver diversos desafíos en el proceso de implementación, incluidos problemas de capacidad de cálculo, datos y talento. En el futuro, se espera que los grandes modelos desempeñen un papel cada vez más importante en la industria financiera, impulsando la transformación digital y el desarrollo innovador del sector.