大規模モデルが金融業界に変革をもたらす：せっかちから理性的へ、人材は依然として希少

ChatGPTの出現は金融業界に不安感を引き起こしました。この技術に信仰を抱く業界は、急速に発展する時代に取り残されることを心配しています。最初の不安感は徐々に収まり、考え方もより明確で理性的になっています。

金融業の大モデルに対する態度は、いくつかの段階を経てきました：2月と3月は一般的に不安が広がっていました；4月と5月にはチームの結成が始まりました；その後の数ヶ月で方向性と実現に困難を抱え、態度は理性的になってきました；現在はベンチマークケースに注目し、検証済みのシーンを試そうとしています。

多くの金融機関が大規模モデルを戦略的なレベルに引き上げています。完全な統計ではありませんが、少なくとも11のA株上場銀行が最新の半年報告書で大規模モデルの応用を探求していることを明確に示しています。最近の動きから見ると、彼らは戦略的およびトップレベルの設計の観点から、より明確な思考と計画を進めているようです。

数ヶ月前と比較して、現在の金融顧客の大モデルに対する理解は明らかに向上しています。今年の初めには熱意が高かったものの、大モデルに対する認識は実際には非常に限られていました。一部の大手銀行が先行して行動を起こし、さまざまな宣伝を開始しました。同時に、一部の主要な金融機関が大手企業と大モデルの構築について協議を始めています。

5月以降、計算力リソースの不足や高コストなどの要因により、多くの金融機関は単に自社での構築を希望するのではなく、アプリケーション価値により注目するように変わりました。異なる規模の企業は2つのパスに分化しています: 大規模機関は基盤となる大モデルを導入して企業用の大モデルを自社で構築し、同時にファインチューニングの形式を採用することができます; 中小機関は必要に応じてAPIを導入したり、プライベートデプロイメントサービスを利用することができます。

金融業界はデータのコンプライアンス、安全性、信頼性に対する要求が高いため、大規模モデルの実装は年初の予想に比べてやや遅れています。一部の金融機関は、計算能力やデータガバナンスなど、実装プロセスにおけるさまざまな問題を解決し始めています。

シーン探索において、スマートオフィス、インテリジェント開発、スマートマーケティング、インテリジェントカスタマーサービスなどが一つ一つ試されています。しかし、一般的な合意は、内部から外部へ、短期的には直接顧客に使用することは推奨されていません。現在、コードアシスタントやスマートオフィスなどのシーンは、いくつかの機関で実現されています。

いくつかのトップレベルの設計に関する変更が進行中です。複数の大手金融機関は、大規模モデルに基づいて多層のシステムフレームワークを構築しており、一般的な特徴は大規模モデルが中核的な役割を果たし、複数のモデル戦略を採用していることです。

大規模モデルの適用は、金融業界の人材構造に挑戦と変革をもたらし始めています。一部の仕事は置き換えられていますが、新たな機会も生まれています。現在、人材のギャップは依然として大きく、特に縦型大規模モデル技術の人材が不足しています。一部の機関は、研修を行うなどの行動を取っています。この過程で、金融機関の人材構造も調整されるでしょう。