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金融业大模型应用探索:从焦虑到理性落地
大模型席卷金融业:从焦虑到理性,探索落地之路
金融业对大模型技术的态度经历了从焦虑到理性的转变。年初ChatGPT问世时,金融从业者普遍感到焦虑,担心被时代洪流甩在身后。随着时间推移,金融机构对大模型的认知逐步加深,开始理性思考其应用价值。
多家银行已在半年报中明确提出正在探索大模型应用。从近期动作看,金融机构正从战略层面和顶层设计层面进行更清晰的思考和规划。与几个月前相比,金融客户对大模型的理解明显提升。
在算力方面,金融业出现了几种解决思路:一是直接自建算力,适用于实力雄厚的大型金融机构;二是算力混合部署,在确保敏感数据安全的前提下,从公有云调用大模型服务。此外,一些机构还在加强数据治理,构建数据中台和治理体系。
目前大模型在金融业的应用主要从内部场景切入,如智慧办公、智能开发、智能客服等。业内人士认为,短期内不建议将大模型直接用于对外服务,而应优先应用于内部场景,以人机协同方式提升工作效率。
大模型的应用也开始影响金融业的人员结构。一方面,一些传统岗位面临被替代的风险;另一方面,大模型相关人才缺口巨大。金融机构需要培养既懂AI又懂金融业务的复合型人才,以支撑大模型应用的持续创新。
总的来说,金融业对大模型的探索正从早期的盲目追逐转向理性应用。未来大模型有望在金融核心业务中发挥更大作用,但这需要金融机构在人才培养、技术积累等方面做好长期准备。