استكشاف تحول الصناعة المالية في ظل تطبيقات النماذج الكبيرة
منذ ظهور ChatGPT، نشأ شعور قوي بالقلق في صناعة التمويل. تخشى هذه الصناعة المليئة بالإيمان بالتكنولوجيا أن تتخلف في عصر سريع التطور. حتى أن هذا الشعور بالقلق انتشر إلى المعابد الهادئة. كشف أحد المتخصصين في الصناعة أنها خلال رحلتها إلى دالي في مايو، التقت في معبد مع محترفين ماليين يناقشون نماذج كبيرة.
ومع ذلك، فإن هذه القلق بدأ يتجه نحو العقلانية، وأصبح التفكير أكثر وضوحًا. وصف المدير التنفيذي للتكنولوجيا في قسم الخدمات المصرفية في Softcom Dynamics عدة مراحل من موقف الصناعة المالية تجاه النماذج الكبيرة: في فبراير ومارس، كان هناك قلق عام؛ في أبريل ومايو، بدأت الفرق تتشكل؛ وبعد عدة أشهر، واجهت صعوبات في التنفيذ وأصبحت أكثر عقلانية؛ والآن، بدأت تركز على المعايير وتحاول التحقق من السيناريوهات المثبتة.
اتجاه جديد هو أن العديد من المؤسسات المالية قد بدأت في إعطاء أهمية استراتيجية لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. وفقًا لإحصاءات غير مكتملة، هناك على الأقل 11 بنكًا من الشركات المدرجة في سوق الأسهم A قد أشاروا بوضوح في أحدث تقاريرهم نصف السنوية إلى أنهم يستكشفون تطبيقات النماذج الكبيرة. من خلال التحركات الأخيرة، يبدو أنهم يقومون بتفكير وتصميم استراتيجي أكثر وضوحًا وتخطيط مسارات.
من الحماس الشديد إلى العودة العقلانية
في بداية العام، عندما ظهرت ChatGPT، كان لدى العملاء في القطاع المالي فهم محدود للغاية للنموذج الكبير، على الرغم من الحماس الشديد، إلا أنهم لم يكونوا واضحين بشأن كيفية الاستخدام المحدد. بدأت بعض البنوك الكبرى في اتخاذ خطوات أولى، وبدأت في القيام بأنواع مختلفة من الدعاية "للاستفادة من الحماس". في الوقت نفسه، كانت أقسام التكنولوجيا في بعض المؤسسات المالية الرائدة تتواصل بنشاط مع الشركات الكبرى لمناقشة بناء النموذج الكبير. كانوا يأملون عمومًا في بناء نموذج كبير خاص بهم، واستفسروا عن كيفية إنشاء مجموعات البيانات، وشراء الخوادم، وطرق التدريب.
بعد مايو، بدأت الأمور تتغير تدريجياً. بسبب نقص موارد قوة الحوسبة وارتفاع التكاليف، بدأت العديد من المؤسسات المالية تتحول من الرغبة البسيطة في البناء الذاتي إلى التركيز بشكل أكبر على قيمة التطبيق. الآن كل مؤسسة مالية تتابع استخدام المؤسسات الأخرى للنماذج الكبيرة وتأثيرها.
بشكل محدد، يمكن للمؤسسات المالية الكبرى إدخال نماذج أساسية رائدة في الصناعة، وبناء نماذج خاصة بهم، مع استخدام أسلوب التعديل الدقيق لتشكيل نماذج مهام في مجالات التخصص، مما يمكنهم من تمكين الأعمال بسرعة. بينما يمكن للمؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة إدخال واجهات برمجة التطبيقات السحابية العامة أو خدمات النشر الخاصة حسب الحاجة، لتلبية احتياجات التمكين مباشرة.
نظرًا لأن صناعة المالية لديها متطلبات عالية بشأن الامتثال للبيانات والأمان والموثوقية، يعتقد بعض الأشخاص أن تقدم النماذج الكبيرة في هذه الصناعة قد تأخر قليلاً عن التوقعات في بداية العام. بدأت بعض المؤسسات المالية في البحث عن حلول، مثل في مجال قوة الحوسبة، هناك عدة أفكار:
بناء قدرة حسابية مباشرة، التكلفة عالية ولكن الأمان جيد، مناسب للمؤسسات المالية الكبيرة التي تأمل في بناء نماذج كبيرة في الصناعة أو الشركات.
نشر قوة الحوسبة المختلطة، في حالة عدم خروج البيانات الحساسة من المجال، يقبل من السحابة العامة استدعاء واجهة خدمات النماذج الكبيرة، وفي نفس الوقت يعالج خدمات البيانات المحلية من خلال النشر الخاص. هذه الطريقة ذات تكلفة منخفضة نسبيًا، وتناسب المؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة التي تستخدمها حسب الطلب.
بالنسبة لمشكلة صعوبة حصول المؤسسات الصغيرة والمتوسطة على بطاقات GPU أو تحمل تكلفتها، فإن الجهات المعنية تستكشف إنشاء بنية تحتية لنماذج كبيرة موجهة لصناعة الأوراق المالية، مع تركيز على قوة الحوسبة وموارد النماذج الكبيرة العامة، بحيث يمكن للمؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة أيضًا استخدام خدمات النماذج الكبيرة.
في مجال حوكمة البيانات، بدأت المزيد من المؤسسات المالية المتوسطة في بناء منصة بيانات ونظام حوكمة بيانات. بعض البنوك تحل مشكلات البيانات من خلال نموذج كبير + MLOps، لتحقيق إدارة موحدة ومعالجة فعالة للبيانات المتعددة المصادر وغير المتجانسة.
الدخول من المشهد الخارجي
على مدار أكثر من نصف عام، كان مقدمو خدمات النماذج الكبيرة والمؤسسات المالية يبحثون عن سيناريوهات مناسبة، بما في ذلك المكاتب الذكية، التطوير الذكي، التسويق الذكي، خدمة العملاء الذكية، أبحاث الاستثمار الذكية، إدارة المخاطر الذكية، وتحليل الطلب.
تمتلك كل مؤسسة مالية تصورات غنية حول النماذج الكبيرة. ولكن عند التنفيذ الفعلي، يتم اتباع استراتيجية شائعة تتمثل في البدء بالداخل ثم الانتقال للخارج. وذلك لأن تقنية النماذج الكبيرة الحالية لا تزال غير ناضجة، في حين أن قطاع المالية لديه متطلبات عالية بشأن التنظيم والأمان والثقة.
حاليا، تم تنفيذ مشاهد مثل مساعد الكود والمكتب الذكي في العديد من المؤسسات المالية. ومع ذلك، يعتقد المتخصصون في الصناعة أن هذه المشاهد التي تم تنفيذها على نطاق واسع ليست بعد التطبيقات الأساسية للمؤسسات المالية، ولا يزال هناك مسافة معينة قبل أن تتعمق النماذج الكبيرة في المستوى التجاري لصناعة المالية.
تجري بعض التغييرات على مستوى التصميم العلوي. ستقوم الأنظمة الذكية والرقمية المستقبلية على أساس النماذج الكبيرة، مما يتطلب من القطاع المالي إعادة هيكلة الأنظمة أثناء دفع تنفيذ النماذج الكبيرة، كما يجب أن تتعاون النماذج الكبيرة مع النماذج الصغيرة التقليدية.
حتى الآن، قامت العديد من المؤسسات المالية الرائدة ببناء إطار نظام طبقي يتضمن عدة مستويات مثل مستوى البنية التحتية، مستوى النموذج، مستوى خدمات النموذج الكبير، ومستوى التطبيقات، وذلك استنادًا إلى النماذج الكبيرة. تتميز هذه الأنظمة بشكل عام بسمتين رئيسيتين: الأولى هي أن النموذج الكبير يلعب دور المحور، حيث يتم استخدام النماذج التقليدية كأدوات استدعاء؛ والثانية هي أن مستوى النموذج الكبير يعتمد على استراتيجية النماذج المتعددة، حيث يتم اختيار أفضل أداء من خلال المنافسة الداخلية.
لا يزال هناك نقص كبير في المواهب
بدأ استخدام النماذج الكبيرة في إحداث بعض التحديات والتغييرات في هيكل القوى العاملة في صناعة المالية. تواجه بعض الوظائف خطر الاستبدال، ولكن هناك أيضًا بنوك تأمل أن توفر النماذج الكبيرة فرصًا جديدة، وتحسن جودة الخدمة للموظفين وكفاءة العمل، بينما تطلق جزءًا من الموظفين للقيام بأعمال ذات قيمة أعلى.
الأهم من ذلك، أن العرض من المواهب في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة لا يمكن أن يتناسب مع الطلب المتزايد. تواجه المؤسسات المالية تحديات نقص المواهب عند تطبيق قدرات النماذج الكبيرة في العمليات التجارية الأساسية. إن الطلب على المواهب التي تستخدم النماذج الكبيرة مباشرةً نسبيًا بسيط، لكن إذا تم بناء نموذج كبير خاص بالصناعة أو الشركة، فسيكون من الضروري وجود فريق تقني كفء ومختص في النماذج الكبيرة.
بعض المؤسسات قد اتخذت إجراءات مثل تصميم دورات تدريبية مشتركة، وإنشاء فرق مشاريع مشتركة، وذلك لتعزيز قدرات موظفي الشركات. في هذه العملية، ستشهد الهياكل البشرية في المؤسسات المالية أيضًا تعديلات وتغييرات، وسيكون من الأسهل الاحتفاظ بمطوري النماذج الكبيرة.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
النماذج الكبيرة تؤدي إلى تحول في القطاع المالي استكشاف سيناريوهات التطبيق وتحديات المواهب
استكشاف تحول الصناعة المالية في ظل تطبيقات النماذج الكبيرة
منذ ظهور ChatGPT، نشأ شعور قوي بالقلق في صناعة التمويل. تخشى هذه الصناعة المليئة بالإيمان بالتكنولوجيا أن تتخلف في عصر سريع التطور. حتى أن هذا الشعور بالقلق انتشر إلى المعابد الهادئة. كشف أحد المتخصصين في الصناعة أنها خلال رحلتها إلى دالي في مايو، التقت في معبد مع محترفين ماليين يناقشون نماذج كبيرة.
ومع ذلك، فإن هذه القلق بدأ يتجه نحو العقلانية، وأصبح التفكير أكثر وضوحًا. وصف المدير التنفيذي للتكنولوجيا في قسم الخدمات المصرفية في Softcom Dynamics عدة مراحل من موقف الصناعة المالية تجاه النماذج الكبيرة: في فبراير ومارس، كان هناك قلق عام؛ في أبريل ومايو، بدأت الفرق تتشكل؛ وبعد عدة أشهر، واجهت صعوبات في التنفيذ وأصبحت أكثر عقلانية؛ والآن، بدأت تركز على المعايير وتحاول التحقق من السيناريوهات المثبتة.
اتجاه جديد هو أن العديد من المؤسسات المالية قد بدأت في إعطاء أهمية استراتيجية لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. وفقًا لإحصاءات غير مكتملة، هناك على الأقل 11 بنكًا من الشركات المدرجة في سوق الأسهم A قد أشاروا بوضوح في أحدث تقاريرهم نصف السنوية إلى أنهم يستكشفون تطبيقات النماذج الكبيرة. من خلال التحركات الأخيرة، يبدو أنهم يقومون بتفكير وتصميم استراتيجي أكثر وضوحًا وتخطيط مسارات.
من الحماس الشديد إلى العودة العقلانية
في بداية العام، عندما ظهرت ChatGPT، كان لدى العملاء في القطاع المالي فهم محدود للغاية للنموذج الكبير، على الرغم من الحماس الشديد، إلا أنهم لم يكونوا واضحين بشأن كيفية الاستخدام المحدد. بدأت بعض البنوك الكبرى في اتخاذ خطوات أولى، وبدأت في القيام بأنواع مختلفة من الدعاية "للاستفادة من الحماس". في الوقت نفسه، كانت أقسام التكنولوجيا في بعض المؤسسات المالية الرائدة تتواصل بنشاط مع الشركات الكبرى لمناقشة بناء النموذج الكبير. كانوا يأملون عمومًا في بناء نموذج كبير خاص بهم، واستفسروا عن كيفية إنشاء مجموعات البيانات، وشراء الخوادم، وطرق التدريب.
بعد مايو، بدأت الأمور تتغير تدريجياً. بسبب نقص موارد قوة الحوسبة وارتفاع التكاليف، بدأت العديد من المؤسسات المالية تتحول من الرغبة البسيطة في البناء الذاتي إلى التركيز بشكل أكبر على قيمة التطبيق. الآن كل مؤسسة مالية تتابع استخدام المؤسسات الأخرى للنماذج الكبيرة وتأثيرها.
بشكل محدد، يمكن للمؤسسات المالية الكبرى إدخال نماذج أساسية رائدة في الصناعة، وبناء نماذج خاصة بهم، مع استخدام أسلوب التعديل الدقيق لتشكيل نماذج مهام في مجالات التخصص، مما يمكنهم من تمكين الأعمال بسرعة. بينما يمكن للمؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة إدخال واجهات برمجة التطبيقات السحابية العامة أو خدمات النشر الخاصة حسب الحاجة، لتلبية احتياجات التمكين مباشرة.
نظرًا لأن صناعة المالية لديها متطلبات عالية بشأن الامتثال للبيانات والأمان والموثوقية، يعتقد بعض الأشخاص أن تقدم النماذج الكبيرة في هذه الصناعة قد تأخر قليلاً عن التوقعات في بداية العام. بدأت بعض المؤسسات المالية في البحث عن حلول، مثل في مجال قوة الحوسبة، هناك عدة أفكار:
بناء قدرة حسابية مباشرة، التكلفة عالية ولكن الأمان جيد، مناسب للمؤسسات المالية الكبيرة التي تأمل في بناء نماذج كبيرة في الصناعة أو الشركات.
نشر قوة الحوسبة المختلطة، في حالة عدم خروج البيانات الحساسة من المجال، يقبل من السحابة العامة استدعاء واجهة خدمات النماذج الكبيرة، وفي نفس الوقت يعالج خدمات البيانات المحلية من خلال النشر الخاص. هذه الطريقة ذات تكلفة منخفضة نسبيًا، وتناسب المؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة التي تستخدمها حسب الطلب.
بالنسبة لمشكلة صعوبة حصول المؤسسات الصغيرة والمتوسطة على بطاقات GPU أو تحمل تكلفتها، فإن الجهات المعنية تستكشف إنشاء بنية تحتية لنماذج كبيرة موجهة لصناعة الأوراق المالية، مع تركيز على قوة الحوسبة وموارد النماذج الكبيرة العامة، بحيث يمكن للمؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة أيضًا استخدام خدمات النماذج الكبيرة.
في مجال حوكمة البيانات، بدأت المزيد من المؤسسات المالية المتوسطة في بناء منصة بيانات ونظام حوكمة بيانات. بعض البنوك تحل مشكلات البيانات من خلال نموذج كبير + MLOps، لتحقيق إدارة موحدة ومعالجة فعالة للبيانات المتعددة المصادر وغير المتجانسة.
الدخول من المشهد الخارجي
على مدار أكثر من نصف عام، كان مقدمو خدمات النماذج الكبيرة والمؤسسات المالية يبحثون عن سيناريوهات مناسبة، بما في ذلك المكاتب الذكية، التطوير الذكي، التسويق الذكي، خدمة العملاء الذكية، أبحاث الاستثمار الذكية، إدارة المخاطر الذكية، وتحليل الطلب.
تمتلك كل مؤسسة مالية تصورات غنية حول النماذج الكبيرة. ولكن عند التنفيذ الفعلي، يتم اتباع استراتيجية شائعة تتمثل في البدء بالداخل ثم الانتقال للخارج. وذلك لأن تقنية النماذج الكبيرة الحالية لا تزال غير ناضجة، في حين أن قطاع المالية لديه متطلبات عالية بشأن التنظيم والأمان والثقة.
حاليا، تم تنفيذ مشاهد مثل مساعد الكود والمكتب الذكي في العديد من المؤسسات المالية. ومع ذلك، يعتقد المتخصصون في الصناعة أن هذه المشاهد التي تم تنفيذها على نطاق واسع ليست بعد التطبيقات الأساسية للمؤسسات المالية، ولا يزال هناك مسافة معينة قبل أن تتعمق النماذج الكبيرة في المستوى التجاري لصناعة المالية.
تجري بعض التغييرات على مستوى التصميم العلوي. ستقوم الأنظمة الذكية والرقمية المستقبلية على أساس النماذج الكبيرة، مما يتطلب من القطاع المالي إعادة هيكلة الأنظمة أثناء دفع تنفيذ النماذج الكبيرة، كما يجب أن تتعاون النماذج الكبيرة مع النماذج الصغيرة التقليدية.
حتى الآن، قامت العديد من المؤسسات المالية الرائدة ببناء إطار نظام طبقي يتضمن عدة مستويات مثل مستوى البنية التحتية، مستوى النموذج، مستوى خدمات النموذج الكبير، ومستوى التطبيقات، وذلك استنادًا إلى النماذج الكبيرة. تتميز هذه الأنظمة بشكل عام بسمتين رئيسيتين: الأولى هي أن النموذج الكبير يلعب دور المحور، حيث يتم استخدام النماذج التقليدية كأدوات استدعاء؛ والثانية هي أن مستوى النموذج الكبير يعتمد على استراتيجية النماذج المتعددة، حيث يتم اختيار أفضل أداء من خلال المنافسة الداخلية.
لا يزال هناك نقص كبير في المواهب
بدأ استخدام النماذج الكبيرة في إحداث بعض التحديات والتغييرات في هيكل القوى العاملة في صناعة المالية. تواجه بعض الوظائف خطر الاستبدال، ولكن هناك أيضًا بنوك تأمل أن توفر النماذج الكبيرة فرصًا جديدة، وتحسن جودة الخدمة للموظفين وكفاءة العمل، بينما تطلق جزءًا من الموظفين للقيام بأعمال ذات قيمة أعلى.
الأهم من ذلك، أن العرض من المواهب في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة لا يمكن أن يتناسب مع الطلب المتزايد. تواجه المؤسسات المالية تحديات نقص المواهب عند تطبيق قدرات النماذج الكبيرة في العمليات التجارية الأساسية. إن الطلب على المواهب التي تستخدم النماذج الكبيرة مباشرةً نسبيًا بسيط، لكن إذا تم بناء نموذج كبير خاص بالصناعة أو الشركة، فسيكون من الضروري وجود فريق تقني كفء ومختص في النماذج الكبيرة.
بعض المؤسسات قد اتخذت إجراءات مثل تصميم دورات تدريبية مشتركة، وإنشاء فرق مشاريع مشتركة، وذلك لتعزيز قدرات موظفي الشركات. في هذه العملية، ستشهد الهياكل البشرية في المؤسسات المالية أيضًا تعديلات وتغييرات، وسيكون من الأسهل الاحتفاظ بمطوري النماذج الكبيرة.