Büyük Modellerin Finans Sektöründeki Yeri: Yükselişten Akılcı Geri Dönüşe

ChatGPT'nin ortaya çıkmasından sonra, finans sektörü hemen bir kaygı hissetti. Teknolojiye inanan bu sektör, zaman akıntısının gerisinde kalmaktan endişe ediyor. Bu endişeli atmosfer, bir dönem tapınaklara kadar yayıldı. Sektördeki bir kişi, Mayıs ayında Dali'de iş seyahati yaparken tapınakta büyük modeller hakkında tartışan finans uzmanlarıyla karşılaştığını açıkladı.

Ancak, bu kaygı yavaş yavaş azalıyor ve insanların düşünceleri daha net ve mantıklı hale geliyor. Softcom Bankacılık İşleri CTO'su Sun Hongjun, finans sektörünün büyük modeller karşısındaki tutumunun birkaç aşamasını tanımladı: Şubat ve Mart aylarında herkes kaygılıydı, geri kalmaktan korkuyordu; Nisan ve Mayıs'ta ekipler kurmaya ve harekete geçmeye başladılar; sonraki birkaç ayda yön bulmada ve uygulamada zorluklarla karşılaştılar, mantıklı hale gelmeye başladılar; şimdi ise referans noktalarına odaklanıyorlar ve doğrulanmış senaryoları test etmeye çalışıyorlar.

Yeni bir trend, birçok finans kurumunun stratejik düzeyde büyük modelleri önemsemeye başlamasıdır. Tam olmayan istatistiklere göre, A hisseleri borsa şirketleri arasında en az 11 banka, son yarı yıl raporlarında büyük model uygulamalarını keşfetmeyi açıkça ifade etmiştir. Son dönemdeki hareketlere bakıldığında, strateji ve üst düzey tasarım açısından daha net düşünme ve yol haritası planlama yapıyorlar.

Yükselişten rasyonel geri dönüşe

Yılın başında ChatGPT ilk ortaya çıktığında, finans sektörünün büyük modellere olan ilgisi çok yüksekti, ancak bunların doğası ve uygulama şekilleri hakkında sınırlı bir anlayışa sahipti. Bazı büyük bankalar öncü adımlar atarak çeşitli tanıtımlar yapmaya başladılar. Bu arada, bazı önde gelen finans kuruluşlarının teknoloji departmanları büyük teknoloji şirketleriyle büyük model inşası konusunu aktif olarak tartışıyorlardı.

Mayıs'tan sonra durum yavaş yavaş değişti. Hesaplama gücü kaynaklarındaki kıtlık, yüksek maliyet gibi faktörlerin sınırlamaları nedeniyle, birçok finans kurumu sadece kendi modellerini inşa etme umudundan, uygulama değerine daha fazla odaklanmaya yöneldi. Büyük finans kurumları, sektördeki önde gelen temel büyük modelleri entegre edebilir, kendi kurumsal büyük modellerini inşa edebilir ve aynı zamanda ince ayar yaparak uzmanlık alanlarında görev büyük modelleri oluşturabilir. Küçük ve orta ölçekli finans kurumları ise yatırım getirilerini dikkate alarak, ihtiyaçlarına göre çeşitli büyük modellerin bulut hizmetlerini veya özel dağıtımlarını entegre edebilir.

Finans sektörünün veri uyumluluğu, güvenliği ve güvenilirliği gibi yüksek talepleri nedeniyle, bazı insanlar bu sektörün büyük model uygulamasının yılın başındaki beklentilerin biraz gerisinde kaldığını düşünüyor. Finansal kurumlar, uygulama sürecindeki çeşitli engelleri aşmanın yollarını arıyor; örneğin, hesaplama gücü konusunda birkaç çözüm önerisi ortaya çıkmıştır:

1. Doğrudan kendi madencilik gücünü kurmak, maliyeti yüksek ama güvenliği iyi, güçlü finansal kurumlar için uygundur.

2. Güç hesaplama karışık dağıtımı, hassas verilerin alan dışına çıkmadığı durumlarda, kamu bulutundan büyük model hizmeti arayüzüne çağrıda bulunurken, aynı zamanda yerel veri hizmetlerini özel dağıtım yoluyla işleme alır. Daha düşük maliyetli olup, küçük ve orta ölçekli finansal kuruluşlar için uygundur.

3. Sektör paylaşım modelini keşfedin. Bazı düzenleyici kurumlar, belirli bir sektöre yönelik büyük model altyapısını kurup kuramayacaklarını araştırıyor; hesaplama gücünü ve genel büyük model kaynaklarını merkezileştirerek, küçük ve orta ölçekli finansal kuruluşların da büyük model hizmetlerinden yararlanmasını sağlamak istiyorlar.

Ayrıca, giderek artan sayıda finans kurumu veri yönetimini güçlendirmeye, veri merkezi ve veri yönetim sistemleri oluşturmaya başladı. Bazı bankalar büyük modelleri MLOps yöntemi ile birleştirerek veri sorunlarını çözmekte, çok kaynaklı heterojen verilerin birleşik yönetimini ve verimli işlenmesini sağlamaktadır.

Dış sahneden girme

Geçtiğimiz altı ay boyunca, büyük model hizmet sağlayıcıları ve finansal kuruluşlar akıllı ofis, akıllı geliştirme, akıllı pazarlama, akıllı müşteri hizmetleri, akıllı yatırım araştırması, akıllı risk kontrolü, talep analizi gibi uygulama senaryolarını aktif bir şekilde keşfetmektedir.

Her finansal kurumun büyük modelle ilgili zengin fikirleri var. Ancak pratikte, genellikle önce içe sonra dışa yönelik bir strateji izleniyor. Bunun nedeni, mevcut büyük model teknolojisinin henüz olgunlaşmamış olması ve finans sektörünün sıkı denetim, yüksek güvenlik ve yüksek güvenilirlik gerektiren bir alan olmasıdır.

Şu anda, kod asistanı ve akıllı ofis gibi senaryolar birçok finans kurumunda uygulanmıştır. Ancak sektördeki uzmanlar, bu yaygın uygulama senaryolarının aslında finans kurumlarının temel uygulamaları olmadığını, büyük modellerin finans sektörünün iş katmanına derinlemesine ulaşmak için hâlâ bir mesafe olduğunu düşünüyor.

Bundan önce, bazı üst düzey tasarım değişiklikleri gerçekleştirilmektedir. Birçok önde gelen finans kurumu, altyapı katmanı, model katmanı, büyük model hizmet katmanı, uygulama katmanı gibi birçok katmanı içeren katmanlı sistem çerçevesi oluşturmak için büyük modellere dayalı olarak çalışmıştır. Bu çerçeve sistemlerinin genel olarak iki büyük özelliği vardır: birincisi, büyük model merkezi bir yetenek sergileyerek geleneksel modelleri beceri olarak çağırmaktadır; ikincisi, büyük model katmanı çoklu model stratejisi benimsemekte ve iç rekabetle en iyi sonuçları seçmektedir.

Yetenek açığı hala büyük

Büyük modellerin kullanımı, finans sektöründeki personel yapısını zorlamaya ve dönüştürmeye başlamıştır. Bazı pozisyonlar yerine geçme riskiyle karşı karşıya kalırken, aynı zamanda yeni yetenek talepleri de ortaya çıkmıştır.

Bazı bankalar büyük modellerin işten çıkarma getirmesini istemiyor, aksine çalışanların hizmet kalitesini ve iş verimliliğini artırarak bazı çalışanları daha yüksek değerli işler yapmaları için serbest bırakmayı umuyorlar. Bu, hem personel ve yapı istikrarını dikkate almakta hem de birçok pozisyonda hala yetenek açığı bulunmasından kaynaklanmaktadır.

Büyük modellerin hızlı gelişimi, kısa vadede kıt işgücü arzının patlayan talebi karşılamada zorlanmasına neden oldu. Finansal kuruluşlar, büyük model yeteneklerini temel iş süreçlerine uygularken yetenek zorluklarıyla karşılaşıyor. Büyük modelleri doğrudan uygulama yeteneği talebi nispeten basitken, sektör veya şirket büyük modellerini kendine özel geliştirmek için yetkin bir dikey büyük model teknik ekibine ihtiyaç vardır.

Bazı kuruluşlar, ortak eğitim programları tasarlamak, ortak proje ekipleri kurmak gibi yöntemlerle işletme personelinin yeteneklerini geliştirmek için harekete geçti. Bu süreçte, finansal kuruluşların personel yapısı da değişim ve dönüşüm yaşayacak; büyük model becerilerine sahip geliştiricilerin yeni ortamlarda hayatta kalması daha kolay olabilir.

Genel olarak, büyük modellerin finans sektöründeki uygulamaları hâlâ keşif aşamasındadır. Bazı ilk sonuçlar elde edilmesine rağmen, bunların temel işlevlerdeki değerini gerçekten ortaya koyabilmesi için daha fazla teknik atılım, yetenek geliştirme ve pratik birikime ihtiyaç vardır.