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Yangyang

2023 gilt als das „Erste Jahr der großen Models“, das den Höhepunkt des feurigen „Tausend-Modell-Krieges“ auslöst und zum strahlendsten neuen Star der AIGC (generative künstliche Intelligenz) wird. Diese maschinellen Lernmodelle mit einer großen Anzahl von Parametern und komplexen Strukturen sind aus mehrschichtigen tiefen neuronalen Netzen aufgebaut und verfügen über Hunderte Milliarden Parameter. Durch Training mit großen Datenmengen lernen sie, Muster und Regeln zu erkennen und können komplexe Aufgaben ausführen . Helfen Sie verschiedenen Branchen, die Arbeitseffizienz zu verbessern. Gegenwärtig haben viele Unternehmen große Modellwerkzeuge in ihre tägliche Arbeit übernommen und sind zu seltenen Assistenten für künstliche Intelligenz geworden.

Neben einigen wenigen inländischen Unternehmen, die sich auf die Entwicklung universell einsetzbarer Großmodelle spezialisiert haben, gibt es mehr vertikale Anwendungen in verschiedenen Branchen. Die Finanzbranche ist einer der Bereiche, in denen sich künstliche Intelligenz am schnellsten entwickelt. Das kürzlich veröffentlichte Buch „AIGC Reshapes Finance“ von Lin Jianming, einem bekannten Entscheidungsexperten und Praktiker für künstliche Intelligenz im Bereich Finanztechnologie, wird von der Branche als erste inländische Monographie gefeiert, die untersucht, wie AIGC angewendet wird der Finanzbranche. Das Buch behandelt die Entwicklung der AIGC-Technologie und typische Anwendungsszenarien, die AIGC-Methodik zur Verbesserung der internen und externen Finanzeffizienz, die AIGC-Überwachung und sichere Nutzungsstrategien in der Finanzbranche, das Training groß angelegter Finanzmodelle von Grund auf und Tipps zum Einsatz von Technik Schulungspunkte, zukünftige Mensch-Maschine-Zusammenarbeit und Schlüsselinhalte wie der Transformationspfad der Finanzindustrie vom digitalen Finanzwesen zum intelligenten Finanzwesen.

Der Autor stellte gleich zu Beginn klar fest: „AIGC hat das Zeitalter der KI-Navigation eröffnet und ist schneller als erwartet angekommen. AIGC beschleunigt die Bildung neuer Produktivkräfte und wird die Finanzindustrie in Zukunft neu gestalten.“ Aus Sicht der technischen Prinzipien von AIGC bis hin zu verschiedenen Anwendungsfällen konzentriert sich die Auswahl der Materialien des Autors auf die Perspektive des Geschäftsbetriebs, hebt die Ausrichtung interner und externer Win-Win-Situationen, sozialer Vorteile und wirtschaftlicher Vorteile hervor und zeigt auf panoramische Weise die In- Tiefe Auswirkungen und Anwendungsaussichten von AIGC im Finanzbereich und bietet Praktikern der Finanzbranche Orientierung. Ein wichtiger Referenz- und Handlungsleitfaden für die Beherrschung der Praxis vertikaler Finanzgroßmodelle.

Expertenprognosen zufolge werden Finanzpraktiker in nur fünf bis zehn Jahren mit einer völlig neuen Finanzbranche konfrontiert sein, und auf Big Data und künstlicher Intelligenz basierende Finanztechnologie wird das Finanzprozessmanagement, Produkte und Dienstleistungen tiefgreifend verändern.

Die technologiegestützte Finanzierung begann mit der Internetfinanzierung, und auch dezentrale Finanzierungen wie Blockchain-Technologie und verschlüsselte digitale Währungen boomen seit einiger Zeit. Aber die Technologie, die wirklich schnell implementiert werden kann und die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Finanzgeschäften verbessert, ist datenbasierte künstliche Intelligenz. Die AIGC-Technologie schreitet rasant voran und hat schnell vielfältige Anwendungsszenarien in den Bereichen Bankwesen, Wertpapiere, Versicherungen, Investitionen und anderen Bereichen gefunden. Künstliche Intelligenz ist zu einem unverzichtbaren Wissen und einer Fähigkeit für Finanzfachleute geworden.

Der Autor des Buches ist davon überzeugt, dass Technologie die größte treibende Variable bei der digitalen und intelligenten Transformation der Finanzindustrie ist. In diesem Prozess spielte AIGC eine Schlüsselrolle und wurde zum „Katalysator“ für die interne Produktionseffizienz in der Finanzbranche. Es kann den Grad automatisierter Abläufe, die Effizienz der Datenanalyse, die automatische Erstellung von Finanzberichten, die Effizienz des Risikomanagements und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine verbessern und Finanzinstituten erhebliche Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen bescheren. Im Bereich der intelligenten Abläufe kann AIGC beispielsweise umfangreiche, hochkomplexe Daten verarbeiten und die Absichten und Bedürfnisse der Kunden genau erfassen und so das Interaktionsmodell zwischen Finanzinstituten und Kunden verbessern. Da Finanzdienstleistungen einfacher, szenariobasierter und personalisierter werden, wird AIGC auch die Transformation der Technologiearchitektur der Finanzbranche hin zu einem Weg vorantreiben, der äußerst sicher, skalierbar, leistungsstark und einfach zu warten ist. ‌

Der Autor dieses Buches verfügt über einen soliden IT-Technologie-Hintergrund und fast 20 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betriebsmanagement von Finanzprodukten. Er kann technische Prinzipien auf populäre Weise erklären und sie eng mit der Praxis verknüpfen, um eine Wissensplattform für Ingenieure und Finanzen aufzubauen Fachleute, die sich verstehen. Das Buch interpretiert beispielsweise systematisch die Essenz von AIGC und maschinellem Lernen und geht eingehend auf dessen Funktionsweise, Algorithmusdesign und mögliche Einschränkungen ein. Diese Kapitel füllen auch die Wissenslücken von Finanzfachleuten bietet eine Reihe realer Fälle, die es technischen Lesern ermöglichen, zu sehen, welche Rolle AIGC in allen Aspekten des Finanzwesens spielt.

Das Finanzwesen ist eine streng regulierte Branche und Sicherheit und Compliance sind Voraussetzungen für alle Technologieanwendungen. In diesem Buch werden verwandte Themen ausführlich behandelt. Der Autor wies darauf hin: „In Szenarien wie Identitätsidentifizierung, Datenerfassung, Berichterstattung über regulatorische Daten, Risikoüberwachung und Frühwarnung hat AIGC eine wichtige Rolle bei der Reaktion auf technologische Governance-Herausforderungen gespielt. Der Autor empfiehlt, dass Regulierungsbehörden die technischen Vorteile nutzen.“ von AIGC, um große Aufsichtsdaten zu verarbeiten und dadurch die Risikoerkennung und Entscheidungsfindung zu beschleunigen, komplexen und sich ändernden Marktumgebungen standzuhalten und die Stabilität und gesunde Entwicklung des Finanzmarktes aufrechtzuerhalten.

Die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche umfasst auch mehrere ethische Bereiche, wie Technologieethik, Finanzethik usw. Das Buch befasst sich mit den ethischen Herausforderungen und regulatorischen Fragen im Zusammenhang mit Anwendungen und bietet Finanzinstituten die strategische Beratung, die sie benötigen, um sich dieser neuen Herausforderung zu stellen. Der Autor glaubt: „Es ist notwendig, die Beziehung zwischen Finanzen und Produktivität dialektisch zu betrachten, umfassend aus internationalen Governance-Erfahrungen zu lernen und diese zu absorbieren, Sicherheits- und Datenschutzrisiken zu überwinden, Produktionsbeziehungen anzupassen, die Aktualisierung regulatorischer Vorschriften zu fördern, Talentmangel und andere Probleme zu lösen.“ , nutzen Sie glaubwürdige AIGC, um auf wissenschaftliche und technologische Governance-Herausforderungen zu reagieren und eine nachhaltige und gesunde Entwicklung neuer Produktivkräfte im Finanzbereich zu fördern. „Derzeit steht unser Land an einem kritischen Punkt der technologischen Revolution der KI und des industriellen Wandels. Die Finanzindustrie soll aktiv eine führende Rolle bei Innovationen einnehmen, die „Obergrenze“ der Schlüsseltechnologien nach oben durchbrechen und in den „Testfeldern“ industrieller Szenarien Fuß fassen.