Mô hình lớn trong ngành tài chính: Từ sự nhiệt tình tăng lên đến sự trở lại lý trí
Sau khi ChatGPT ra mắt, ngành tài chính ngay lập tức cảm thấy lo lắng. Ngành công nghiệp này, vốn có niềm tin vào công nghệ, lo sợ bị dòng chảy của thời đại bỏ lại phía sau. Bầu không khí căng thẳng này thậm chí đã ảnh hưởng đến các ngôi chùa. Một người trong ngành tiết lộ rằng, vào tháng 5 khi cô đi công tác tại Đại Lý, cô đã gặp phải những người làm trong lĩnh vực tài chính thảo luận về các mô hình lớn ngay trong chùa.
Tuy nhiên, sự lo lắng này đang dần giảm bớt, và suy nghĩ của mọi người cũng trở nên rõ ràng và hợp lý hơn. CTO ngân hàng Softcom Dongli, Tôn Hồng Quân, đã mô tả một số giai đoạn mà ngành tài chính đã trải qua trong thái độ đối với mô hình lớn: vào tháng Hai và tháng Ba, mọi người đều lo lắng, sợ bị tụt lại phía sau; vào tháng Tư và tháng Năm, họ bắt đầu thành lập đội ngũ để hành động; vài tháng tiếp theo gặp khó khăn trong việc tìm kiếm hướng đi và triển khai, bắt đầu trở nên hợp lý; bây giờ thì chú trọng vào các tiêu chuẩn, cố gắng xác thực các kịch bản đã được kiểm chứng.
Một xu hướng mới là nhiều tổ chức tài chính đã bắt đầu coi trọng các mô hình lớn từ cấp độ chiến lược. Theo thống kê không đầy đủ, trong số các công ty niêm yết trên A-shares, ít nhất có 11 ngân hàng trong báo cáo nửa năm gần đây đã rõ ràng đề cập đến việc đang khám phá ứng dụng của các mô hình lớn. Từ các động thái gần đây, họ đang tiến hành suy nghĩ và lập kế hoạch rõ ràng hơn từ cấp độ chiến lược và thiết kế cấp cao.
Từ sự nhiệt tình tăng lên đến sự trở về lý trí
Vào đầu năm, khi ChatGPT mới xuất hiện, ngành tài chính rất hào hứng với mô hình lớn nhưng hiểu biết về bản chất và cách ứng dụng của nó còn hạn chế. Một số ngân hàng lớn đã tiên phong hành động, bắt đầu thực hiện các chiến dịch quảng bá khác nhau. Đồng thời, các bộ phận công nghệ của một số tổ chức tài chính hàng đầu đang tích cực thảo luận với các công ty công nghệ lớn về việc xây dựng mô hình lớn.
Tình hình dần dần thay đổi sau tháng 5. Do bị hạn chế bởi tài nguyên tính toán khan hiếm, chi phí cao và các yếu tố khác, nhiều tổ chức tài chính bắt đầu chuyển từ việc đơn thuần hy vọng tự xây dựng mô hình sang việc chú trọng hơn đến giá trị ứng dụng. Các tổ chức tài chính lớn có thể đưa vào các mô hình lớn dẫn đầu ngành, tự xây dựng mô hình lớn doanh nghiệp, đồng thời áp dụng hình thức tinh chỉnh, hình thành các mô hình lớn nhiệm vụ trong các lĩnh vực chuyên môn. Các tổ chức tài chính vừa và nhỏ có thể xem xét tổng thể về tỷ suất lợi nhuận đầu tư, theo nhu cầu đưa vào các dịch vụ đám mây hoặc triển khai riêng tư của các mô hình lớn khác nhau.
Do vì yêu cầu cao về tính tuân thủ, an toàn và độ tin cậy của dữ liệu trong ngành tài chính, một số người cho rằng sự phát triển của mô hình lớn trong ngành này đã chậm hơn so với dự đoán đầu năm. Các tổ chức tài chính đang tìm kiếm giải pháp cho các rào cản trong quá trình triển khai, chẳng hạn như đã xuất hiện một số ý tưởng giải quyết về khả năng tính toán:
Xây dựng sức mạnh tính toán trực tiếp, chi phí cao nhưng an toàn, phù hợp với các tổ chức tài chính lớn có sức mạnh tài chính vững mạnh.
Triển khai hỗn hợp sức mạnh tính toán, trong trường hợp dữ liệu nhạy cảm không rời khỏi miền, chấp nhận gọi giao diện dịch vụ mô hình lớn từ đám mây công cộng, đồng thời xử lý dịch vụ dữ liệu cục bộ thông qua triển khai riêng. Chi phí thấp, phù hợp với các tổ chức tài chính vừa và nhỏ.
Khám phá mô hình chia sẻ trong ngành. Một số cơ quan quản lý đang nghiên cứu liệu có thể dẫn dắt việc xây dựng cơ sở hạ tầng mô hình lớn hướng tới các ngành cụ thể, tập trung sức mạnh tính toán và tài nguyên mô hình lớn chung, để các tổ chức tài chính nhỏ và vừa cũng có thể sử dụng dịch vụ mô hình lớn.
Ngoài ra, ngày càng nhiều tổ chức tài chính bắt đầu tăng cường quản lý dữ liệu, xây dựng nền tảng dữ liệu và hệ thống quản lý dữ liệu. Một số ngân hàng đang giải quyết các vấn đề dữ liệu thông qua việc kết hợp mô hình lớn với phương pháp MLOps, đạt được quản lý thống nhất và xử lý hiệu quả các dữ liệu nguồn khác nhau.
Từ cảnh bên ngoài vào
Trong hơn nửa năm qua, các nhà cung cấp dịch vụ mô hình lớn và các tổ chức tài chính đang tích cực khám phá các kịch bản ứng dụng, bao gồm văn phòng thông minh, phát triển thông minh, tiếp thị thông minh, dịch vụ khách hàng thông minh, nghiên cứu đầu tư thông minh, kiểm soát rủi ro thông minh, phân tích nhu cầu, v.v.
Mỗi tổ chức tài chính đều có những ý tưởng phong phú về mô hình lớn. Nhưng khi thực hiện, hầu hết đều áp dụng chiến lược từ nội bộ trước rồi đến bên ngoài. Điều này là do công nghệ mô hình lớn hiện tại còn chưa trưởng thành, trong khi ngành tài chính lại là lĩnh vực có sự quản lý chặt chẽ, yêu cầu cao về an toàn và độ tin cậy.
Hiện tại, trợ lý mã và các tình huống văn phòng thông minh đã được triển khai tại nhiều tổ chức tài chính. Tuy nhiên, các chuyên gia trong ngành cho rằng, những tình huống ứng dụng rộng rãi này thực ra vẫn chưa phải là ứng dụng cốt lõi của các tổ chức tài chính, và mô hình lớn vẫn còn một khoảng cách nhất định để đi sâu vào các khía cạnh nghiệp vụ của ngành tài chính.
Trước đó, một số thay đổi ở cấp thiết kế hàng đầu đang được thực hiện. Nhiều tổ chức tài chính hàng đầu đã xây dựng các khung hệ thống phân lớp bao gồm các lớp hạ tầng, lớp mô hình, lớp dịch vụ mô hình lớn, lớp ứng dụng, dựa trên mô hình lớn. Các hệ thống khung này thường có hai đặc điểm chính: một là mô hình lớn phát huy năng lực trung tâm, sử dụng mô hình truyền thống như một kỹ năng để gọi; hai là lớp mô hình lớn áp dụng chiến lược đa mô hình, cạnh tranh nội bộ để chọn ra hiệu quả tối ưu.
Khoảng cách nhân tài vẫn còn rất lớn
Việc ứng dụng mô hình lớn đã bắt đầu mang lại thách thức và biến đổi cho cơ cấu nhân sự trong ngành tài chính. Một số vị trí đang đối mặt với nguy cơ bị thay thế, nhưng đồng thời cũng xuất hiện nhu cầu về nhân tài mới.
Một số ngân hàng không muốn mô hình lớn gây ra sự giảm biên chế, mà muốn nâng cao chất lượng dịch vụ của nhân viên và hiệu quả công việc, giải phóng một phần nhân viên để làm nhiều công việc có giá trị cao hơn. Điều này vừa xem xét đến sự ổn định về nhân lực và cơ cấu, vừa vì nhiều vị trí vẫn còn thiếu hụt nhân tài.
Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình lớn đã dẫn đến việc cung cấp nhân lực khan hiếm không thể đáp ứng nhu cầu tăng vọt trong thời gian ngắn. Các tổ chức tài chính đang đối mặt với thách thức nhân lực khi áp dụng khả năng của mô hình lớn vào các quy trình kinh doanh cốt lõi. Nhu cầu nhân lực trực tiếp ứng dụng mô hình lớn tương đối đơn giản, nhưng việc tự xây dựng mô hình lớn cho ngành hoặc doanh nghiệp thì cần một đội ngũ kỹ thuật mô hình lớn dọc theo chuyên môn.
Một số tổ chức đã hành động, chẳng hạn như thiết kế các khóa đào tạo chung, thành lập các nhóm dự án chung, để nâng cao năng lực của nhân viên doanh nghiệp. Trong quá trình này, cơ cấu nhân sự của các tổ chức tài chính cũng sẽ trải qua sự điều chỉnh và biến đổi, các nhà phát triển nắm vững kỹ năng mô hình lớn có thể dễ dàng tồn tại hơn trong môi trường mới.
Tổng thể mà nói, ứng dụng của mô hình lớn trong ngành tài chính vẫn đang ở giai đoạn khám phá. Mặc dù đã có một số kết quả ban đầu, nhưng để thực sự phát huy giá trị của nó trong các hoạt động cốt lõi, vẫn cần nhiều đột phá công nghệ, đào tạo nhân tài và tích lũy thực tiễn hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
3
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
0xOverleveraged
· 16giờ trước
Đây cái gì cũng có thể cuộn, Giao dịch tiền điện tử cũng không ai cuộn mạnh như nhà người ta.
Mô hình lớn tác động đến ngành tài chính: Từ sự nhiệt huyết tăng lên đến sự thực tế lý trí.
Mô hình lớn trong ngành tài chính: Từ sự nhiệt tình tăng lên đến sự trở lại lý trí
Sau khi ChatGPT ra mắt, ngành tài chính ngay lập tức cảm thấy lo lắng. Ngành công nghiệp này, vốn có niềm tin vào công nghệ, lo sợ bị dòng chảy của thời đại bỏ lại phía sau. Bầu không khí căng thẳng này thậm chí đã ảnh hưởng đến các ngôi chùa. Một người trong ngành tiết lộ rằng, vào tháng 5 khi cô đi công tác tại Đại Lý, cô đã gặp phải những người làm trong lĩnh vực tài chính thảo luận về các mô hình lớn ngay trong chùa.
Tuy nhiên, sự lo lắng này đang dần giảm bớt, và suy nghĩ của mọi người cũng trở nên rõ ràng và hợp lý hơn. CTO ngân hàng Softcom Dongli, Tôn Hồng Quân, đã mô tả một số giai đoạn mà ngành tài chính đã trải qua trong thái độ đối với mô hình lớn: vào tháng Hai và tháng Ba, mọi người đều lo lắng, sợ bị tụt lại phía sau; vào tháng Tư và tháng Năm, họ bắt đầu thành lập đội ngũ để hành động; vài tháng tiếp theo gặp khó khăn trong việc tìm kiếm hướng đi và triển khai, bắt đầu trở nên hợp lý; bây giờ thì chú trọng vào các tiêu chuẩn, cố gắng xác thực các kịch bản đã được kiểm chứng.
Một xu hướng mới là nhiều tổ chức tài chính đã bắt đầu coi trọng các mô hình lớn từ cấp độ chiến lược. Theo thống kê không đầy đủ, trong số các công ty niêm yết trên A-shares, ít nhất có 11 ngân hàng trong báo cáo nửa năm gần đây đã rõ ràng đề cập đến việc đang khám phá ứng dụng của các mô hình lớn. Từ các động thái gần đây, họ đang tiến hành suy nghĩ và lập kế hoạch rõ ràng hơn từ cấp độ chiến lược và thiết kế cấp cao.
Từ sự nhiệt tình tăng lên đến sự trở về lý trí
Vào đầu năm, khi ChatGPT mới xuất hiện, ngành tài chính rất hào hứng với mô hình lớn nhưng hiểu biết về bản chất và cách ứng dụng của nó còn hạn chế. Một số ngân hàng lớn đã tiên phong hành động, bắt đầu thực hiện các chiến dịch quảng bá khác nhau. Đồng thời, các bộ phận công nghệ của một số tổ chức tài chính hàng đầu đang tích cực thảo luận với các công ty công nghệ lớn về việc xây dựng mô hình lớn.
Tình hình dần dần thay đổi sau tháng 5. Do bị hạn chế bởi tài nguyên tính toán khan hiếm, chi phí cao và các yếu tố khác, nhiều tổ chức tài chính bắt đầu chuyển từ việc đơn thuần hy vọng tự xây dựng mô hình sang việc chú trọng hơn đến giá trị ứng dụng. Các tổ chức tài chính lớn có thể đưa vào các mô hình lớn dẫn đầu ngành, tự xây dựng mô hình lớn doanh nghiệp, đồng thời áp dụng hình thức tinh chỉnh, hình thành các mô hình lớn nhiệm vụ trong các lĩnh vực chuyên môn. Các tổ chức tài chính vừa và nhỏ có thể xem xét tổng thể về tỷ suất lợi nhuận đầu tư, theo nhu cầu đưa vào các dịch vụ đám mây hoặc triển khai riêng tư của các mô hình lớn khác nhau.
Do vì yêu cầu cao về tính tuân thủ, an toàn và độ tin cậy của dữ liệu trong ngành tài chính, một số người cho rằng sự phát triển của mô hình lớn trong ngành này đã chậm hơn so với dự đoán đầu năm. Các tổ chức tài chính đang tìm kiếm giải pháp cho các rào cản trong quá trình triển khai, chẳng hạn như đã xuất hiện một số ý tưởng giải quyết về khả năng tính toán:
Xây dựng sức mạnh tính toán trực tiếp, chi phí cao nhưng an toàn, phù hợp với các tổ chức tài chính lớn có sức mạnh tài chính vững mạnh.
Triển khai hỗn hợp sức mạnh tính toán, trong trường hợp dữ liệu nhạy cảm không rời khỏi miền, chấp nhận gọi giao diện dịch vụ mô hình lớn từ đám mây công cộng, đồng thời xử lý dịch vụ dữ liệu cục bộ thông qua triển khai riêng. Chi phí thấp, phù hợp với các tổ chức tài chính vừa và nhỏ.
Khám phá mô hình chia sẻ trong ngành. Một số cơ quan quản lý đang nghiên cứu liệu có thể dẫn dắt việc xây dựng cơ sở hạ tầng mô hình lớn hướng tới các ngành cụ thể, tập trung sức mạnh tính toán và tài nguyên mô hình lớn chung, để các tổ chức tài chính nhỏ và vừa cũng có thể sử dụng dịch vụ mô hình lớn.
Ngoài ra, ngày càng nhiều tổ chức tài chính bắt đầu tăng cường quản lý dữ liệu, xây dựng nền tảng dữ liệu và hệ thống quản lý dữ liệu. Một số ngân hàng đang giải quyết các vấn đề dữ liệu thông qua việc kết hợp mô hình lớn với phương pháp MLOps, đạt được quản lý thống nhất và xử lý hiệu quả các dữ liệu nguồn khác nhau.
Từ cảnh bên ngoài vào
Trong hơn nửa năm qua, các nhà cung cấp dịch vụ mô hình lớn và các tổ chức tài chính đang tích cực khám phá các kịch bản ứng dụng, bao gồm văn phòng thông minh, phát triển thông minh, tiếp thị thông minh, dịch vụ khách hàng thông minh, nghiên cứu đầu tư thông minh, kiểm soát rủi ro thông minh, phân tích nhu cầu, v.v.
Mỗi tổ chức tài chính đều có những ý tưởng phong phú về mô hình lớn. Nhưng khi thực hiện, hầu hết đều áp dụng chiến lược từ nội bộ trước rồi đến bên ngoài. Điều này là do công nghệ mô hình lớn hiện tại còn chưa trưởng thành, trong khi ngành tài chính lại là lĩnh vực có sự quản lý chặt chẽ, yêu cầu cao về an toàn và độ tin cậy.
Hiện tại, trợ lý mã và các tình huống văn phòng thông minh đã được triển khai tại nhiều tổ chức tài chính. Tuy nhiên, các chuyên gia trong ngành cho rằng, những tình huống ứng dụng rộng rãi này thực ra vẫn chưa phải là ứng dụng cốt lõi của các tổ chức tài chính, và mô hình lớn vẫn còn một khoảng cách nhất định để đi sâu vào các khía cạnh nghiệp vụ của ngành tài chính.
Trước đó, một số thay đổi ở cấp thiết kế hàng đầu đang được thực hiện. Nhiều tổ chức tài chính hàng đầu đã xây dựng các khung hệ thống phân lớp bao gồm các lớp hạ tầng, lớp mô hình, lớp dịch vụ mô hình lớn, lớp ứng dụng, dựa trên mô hình lớn. Các hệ thống khung này thường có hai đặc điểm chính: một là mô hình lớn phát huy năng lực trung tâm, sử dụng mô hình truyền thống như một kỹ năng để gọi; hai là lớp mô hình lớn áp dụng chiến lược đa mô hình, cạnh tranh nội bộ để chọn ra hiệu quả tối ưu.
Khoảng cách nhân tài vẫn còn rất lớn
Việc ứng dụng mô hình lớn đã bắt đầu mang lại thách thức và biến đổi cho cơ cấu nhân sự trong ngành tài chính. Một số vị trí đang đối mặt với nguy cơ bị thay thế, nhưng đồng thời cũng xuất hiện nhu cầu về nhân tài mới.
Một số ngân hàng không muốn mô hình lớn gây ra sự giảm biên chế, mà muốn nâng cao chất lượng dịch vụ của nhân viên và hiệu quả công việc, giải phóng một phần nhân viên để làm nhiều công việc có giá trị cao hơn. Điều này vừa xem xét đến sự ổn định về nhân lực và cơ cấu, vừa vì nhiều vị trí vẫn còn thiếu hụt nhân tài.
Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình lớn đã dẫn đến việc cung cấp nhân lực khan hiếm không thể đáp ứng nhu cầu tăng vọt trong thời gian ngắn. Các tổ chức tài chính đang đối mặt với thách thức nhân lực khi áp dụng khả năng của mô hình lớn vào các quy trình kinh doanh cốt lõi. Nhu cầu nhân lực trực tiếp ứng dụng mô hình lớn tương đối đơn giản, nhưng việc tự xây dựng mô hình lớn cho ngành hoặc doanh nghiệp thì cần một đội ngũ kỹ thuật mô hình lớn dọc theo chuyên môn.
Một số tổ chức đã hành động, chẳng hạn như thiết kế các khóa đào tạo chung, thành lập các nhóm dự án chung, để nâng cao năng lực của nhân viên doanh nghiệp. Trong quá trình này, cơ cấu nhân sự của các tổ chức tài chính cũng sẽ trải qua sự điều chỉnh và biến đổi, các nhà phát triển nắm vững kỹ năng mô hình lớn có thể dễ dàng tồn tại hơn trong môi trường mới.
Tổng thể mà nói, ứng dụng của mô hình lớn trong ngành tài chính vẫn đang ở giai đoạn khám phá. Mặc dù đã có một số kết quả ban đầu, nhưng để thực sự phát huy giá trị của nó trong các hoạt động cốt lõi, vẫn cần nhiều đột phá công nghệ, đào tạo nhân tài và tích lũy thực tiễn hơn.