استكشاف تطبيقات النماذج الكبيرة: تحول حماس القطاع المالي من الارتفاع إلى العودة العقلانية

أثار ChatGPT ردود فعل كبيرة في صناعة المالية منذ ظهوره. هذا القطاع المليء بالإيمان بالتكنولوجيا يشعر بالقلق من أنه قد يتم تركه وراء موجة العصر. وقد انتشر جو من القلق هذا إلى أماكن غير متوقعة. ذكر أحد المختصين أنه في مايو من هذا العام، أثناء سفرها إلى دالي، قابلت حتى في معبد مناقشات حول النماذج الكبيرة مع العاملين في القطاع المالي.

ومع ذلك، فإن هذه القلق بدأ يتلاشى تدريجياً، وأصبح تفكير الناس أكثر وضوحاً وعقلانية. وصف سن هونغجون، CTO للأعمال المصرفية في سوفتونغ دايناميكس، عدة مراحل من موقف صناعة المالية تجاه نماذج كبيرة هذا العام: في شهري فبراير ومارس، كانت هناك مشاعر قلق شائعة، والخوف من التأخر؛ في أبريل ومايو، بدأ الجميع في تشكيل فرق للعمل على القضايا ذات الصلة؛ وبعد بضعة أشهر، واجهوا صعوبات في البحث عن الاتجاه والتطبيق، وبدأوا في التوجه نحو المنطق؛ الآن، هناك المزيد من التركيز على حالات المعايير، ومحاولة التحقق من سيناريوهات التطبيقات المجربة.

من الجدير بالذكر أن العديد من المؤسسات المالية بدأت تعطي أهمية استراتيجية للنماذج الكبيرة. وفقًا لإحصاءات غير كاملة، هناك على الأقل 11 بنكًا من الشركات المدرجة في سوق الأسهم A قد أشاروا بوضوح في تقاريرهم نصف السنوية الأخيرة إلى أنهم يستكشفون تطبيقات النماذج الكبيرة. من خلال التحركات الأخيرة، يبدو أنهم يقومون أيضًا بأفكار وتخطيط أعمق من الناحية الاستراتيجية وتصميم المستوى الأعلى.

من ارتفاع الحماس إلى العودة إلى العقلانية

في بداية العام، عندما ظهر ChatGPT لأول مرة، كان فهم القطاع المالي للنماذج الكبيرة محدودًا نسبيًا. قامت بعض البنوك الكبرى بالتحرك أولاً وبدأت في القيام بأنشطة دعائية متنوعة. في الوقت نفسه، ومع إصدار العديد من شركات التكنولوجيا المحلية للنماذج الكبيرة، بدأت أقسام التقنية في بعض المؤسسات المالية الرائدة في مناقشة مسائل بناء النماذج الكبيرة بنشاط مع هذه الشركات.

بعد شهر مايو، بدأت الأمور تتغير. بسبب نقص موارد الحوسبة وارتفاع التكاليف، بدأت العديد من المؤسسات المالية في التحول من الرغبة البسيطة في بناء موارد الحوسبة والنماذج إلى التركيز بشكل أكبر على قيمة التطبيقات. في الوقت الحالي، تراقب كل مؤسسة مالية عن كثب تطبيقات المؤسسات الأخرى في مجال النماذج الكبيرة وتأثيرها.

تباينت المؤسسات من حيث الحجم إلى مسارين مختلفين. يمكن للمؤسسات المالية الكبيرة التي تمتلك بيانات مالية ضخمة وسيناريوهات تطبيقية، أن تستعين بنماذج أساسية رائدة، وأن تقوم ببناء نماذج مؤسسية خاصة بها، مع اعتماد أسلوب التعديل الدقيق لتطوير نماذج مهام خاصة بالمجالات المتخصصة بسرعة؛ بينما يمكن للمؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة أن تستعين حسب الحاجة بواجهات برمجة التطبيقات السحابية العامة لمختلف النماذج الكبيرة أو خدمات النشر الخاصة.

نظرًا لأن صناعة المالية تتطلب مستوى عالٍ من الامتثال للبيانات والأمان والمصداقية، يعتقد بعض المهنيين في هذا المجال أن تقدم تطبيق النماذج الكبيرة في هذه الصناعة أقل قليلاً مما كان متوقعًا في بداية العام. وقد بدأت بعض المؤسسات المالية في البحث عن حلول للتغلب على العقبات المختلفة في عملية تطبيق النماذج الكبيرة.

في جانب القدرة الحاسوبية، ظهرت عدة حلول في القطاع المالي في الوقت الحالي:

1. بناء قوة حوسبة مباشرة، بتكلفة أعلى ولكن مع ضمان أمان أكبر. مناسب للمؤسسات المالية الكبيرة ذات القوة المالية القوية التي تأمل في بناء نماذج صناعية أو مؤسسية.

2. نشر مختلط للقوة الحاسوبية، مع ضمان عدم تسرب البيانات الحساسة، يجمع بين واجهات خدمات النماذج الكبيرة على السحابة العامة وطريقة النشر الخاصة. هذه الطريقة ذات تكلفة منخفضة نسبياً، تناسب المؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة التي لديها قدرات مالية محدودة وتحتاج فقط للاستخدام عند الطلب.

بالنسبة لمشكلة نقص بطاقات GPU والأسعار العالية التي تواجهها المؤسسات الصغيرة والمتوسطة، هناك تقارير تفيد بأن الجهات التنظيمية تستكشف إنشاء بنية تحتية لنماذج كبيرة موجهة لصناعة الأوراق المالية، لتجميع القوة الحاسوبية والموارد العامة للنماذج الكبيرة، وذلك لمساعدة المؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة على تجنب "التخلف التكنولوجي".

في مجال حوكمة البيانات، بدأت المزيد من المؤسسات المالية في بناء منصة بيانات ونظام حوكمة بيانات. بعض البنوك تستخدم أيضًا نماذج كبيرة مع أسلوب MLOps لحل مشاكل البيانات. على سبيل المثال، قام أحد البنوك الكبرى بإنشاء نظام حلقة مغلقة للبيانات باستخدام نموذج MLOps، مما أدى إلى أتمتة العمليات والإدارة الموحدة والفعالة للبيانات غير المتجانسة من مصادر متعددة.

الدخول من مشهد خارجي

على مدى أكثر من نصف عام، كان مزودو الخدمات الكبيرة والمؤسسات المالية يبحثون بنشاط عن سيناريوهات تطبيق تتضمن مكاتب ذكية، تطوير ذكي، تسويق ذكي، خدمة عملاء ذكية، بحث استثماري ذكي، إدارة مخاطر ذكية، وتحليل الطلبات في مجالات متعددة.

كل مؤسسة مالية لديها أفكار غنية حول النماذج الكبيرة. وقد ذكرت إحدى البنوك أنها قامت بنشر تطبيقات في أكثر من 20 سيناريو، بينما قالت بنك آخر إنه يجري تجارب في أكثر من 30 سيناريو، وهناك شركة أوراق مالية تستكشف دمج النماذج الكبيرة مع منصة الشخصيات الرقمية الافتراضية.

ومع ذلك، يعتقد业内 بشكل عام أنه يجب أن يكون هناك تركيز داخلي أولاً ثم خارجي. نظرًا لأن تقنية النماذج الكبيرة الحالية لا تزال غير ناضجة، ولأن قطاع المالية هو مجال ذو تنظيم صارم ومتطلبات عالية للأمان، فإنه لا يُنصح باستخدامها مباشرة تجاه العملاء في المدى القصير.

حاليًا، هناك العديد من حالات الاستخدام الفعلية في مجالات مساعدات البرمجة والمكاتب الذكية. على سبيل المثال، قامت إحدى البنوك الكبيرة ببناء نظام تطوير ذكي قائم على نموذج ضخم، حيث تمثل الكودات التي ولدها مساعد البرمجة 40% من إجمالي كمية الكود. في مجال التأمين، طورت إحدى الشركات ملحق برمجة مساعد قائم على نموذج ضخم، تم دمجه مباشرة في أدوات التطوير الداخلية.

ومع ذلك، يعتقد الخبراء في الصناعة أن هذه السيناريوهات التي تم تنفيذها على نطاق واسع ليست في الواقع التطبيقات الأساسية للمؤسسات المالية، ولا يزال هناك مسافة معينة تفصل النماذج الكبيرة عن التعمق في المستوى العملي للصناعة المالية.

فيما يتعلق بتصميم الهيكل العلوي، هناك بعض التحولات الجارية. قامت العديد من المؤسسات المالية الرائدة ببناء إطار نظام طبقي يتضمن طبقات البنية التحتية وطبقة النموذج وطبقة خدمات النموذج الكبير وطبقة التطبيقات، استنادًا إلى النموذج الكبير. تتمتع هذه الإطارات بشكل عام بخصيصتين رئيسيتين: الأولى هي أن النموذج الكبير يلعب دورًا مركزيًا، حيث يتم استدعاء النماذج التقليدية كمهارات؛ والثانية هي أن طبقة النموذج الكبير تعتمد استراتيجية النماذج المتعددة، حيث يتم اختيار أفضل النتائج داخليًا.

لا يزال هناك فجوة كبيرة في المواهب

بدأت تطبيقات النماذج الكبيرة تطرح بعض التحديات والتغييرات على هيكل العاملين في قطاع المالية. بعض الوظائف تواجه خطر الاستبدال، لكنها في الوقت نفسه تخلق فرصًا جديدة.

قال العديد من المتخصصين في الصناعة إن هناك فجوة كبيرة في المواهب المتعلقة بالنماذج الكبيرة في الوقت الحالي. على الرغم من أن المؤسسات المالية يمكن أن تحصل على دعم تقني من شركات النماذج الكبيرة، إلا أنهم كأطراف مستخدمة نهائية وقادة الابتكار، لا يزالون بحاجة إلى تراكم معين من المواهب لدعم بناء المنصات الكبيرة للذكاء الاصطناعي، وتخطيط التطبيقات، وتحسين النماذج، وغيرها من الأعمال.

اتخذت بعض المؤسسات إجراءات، مثل التعاون مع شركات التكنولوجيا لتصميم دورات تدريبية تغطي تحسين النماذج، والتعديل الدقيق، وتشغيل النماذج الكبيرة، وإنشاء مجموعات مشاريع مشتركة لتعزيز قدرات الموظفين في الشركات.

من الجدير بالذكر أنه خلال هذه العملية، ستشهد هيكل القوى العاملة في المؤسسات المالية أيضًا تعديلات وتحولات. قد يكون من الأسهل لمطوري التطبيقات الذين لديهم خبرة في النماذج الكبيرة أن يتألقوا في البيئة الجديدة.