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Am 24. Januar 2024 wurde der „2024 Generative AI Application Report in the Financial Industry“ veröffentlicht, der von der Tsinghua University School of Economics and Management, Du Xiaoman, MIT Technology Review China und dem Dynamic Competition and Innovation Strategy Research Center der Tsinghua University gemeinsam gesponsert wurde School of Economics and Management „Die Veröffentlichung und das Seminar wurden erfolgreich an der School of Economics and Management der Tsinghua-Universität abgehalten. Gastgeber der Pressekonferenz war Li Jizhen, Professor und stellvertretender Dekan der Tsinghua University School of Economics and Management.

Professor Li Jizhen stellte zunächst den relevanten Hintergrund der Pressekonferenz vor und hielt im Namen der Fakultät für Wirtschaft und Management der Tsinghua-Universität eine Rede, in der er die Gäste und das gesamte Publikum begrüßte. Anschließend lud Professor Li Jizhen Xu Dongliang, CTO von Duxiaoman, und Zhang Lan, stellvertretender Herausgeber von MIT Technology Review China, ein, jeweils Reden zu halten. Im Anschluss an die Reden hielten die Gäste Impulsvorträge und tauschten ihre Erkenntnisse aus.

Bild |. Sun Kewei, Technischer Direktor von ICBC Technology

Sun Kewei, Technischer Direktor von ICBC Technology: Ein neues Paradigma der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit

Sun Kewei, technischer Direktor von ICBC Technology, sprach über das Thema „Anwendung großer Modelle im Bereich der Finanztechnologie“.

Sun Kewei wies darauf hin, dass Anwendungen künstlicher Intelligenz mit der Einführung großer Modelle in drei Phasen unterteilt werden können. Die erste ist die anfängliche Investitions- und Bauphase der künstlichen Intelligenz, die hauptsächlich durch Beschaffung aufgebaut wird. Der zweite Schritt ist die Phase des mehrdimensionalen Testlayouts, in der ein Modell verwendet wird, das Selbstforschung und Entwicklung kombiniert, um vielfältige Versuche durchzuführen. Die letzte Phase ist die Phase der eingehenden, ausgereiften Bewerbung, in der große Finanzinstitute eher dazu neigen, Selbstrecherchen durchzuführen, ergänzt durch Beschaffung.

Laut Sun Kewei umfasst der Aufbau künstlicher Intelligenz-Technologiesysteme im Finanzbereich sechs Aspekte. Das erste ist Rechenleistung, Algorithmen und Modellierung. Rechenleistung entspricht der Technologieplattform, und Algorithmen entsprechen der Kristallisation höchster Weisheit. Dann folgt der Kompetenzaufbau, der auf der Datenakkumulation und der Berücksichtigung von Anwendungsframeworks basiert. Die Fähigkeiten, Daten und Frameworks konzentrieren sich alle auf das Geschäft.

Aus geschäftlicher Sicht können große Modelle für künstliche Intelligenz in vier Kategorien unterteilt werden: große Basismodelle, große Industriemodelle, große Unternehmensmodelle und große Aufgabenmodelle. Eine weitere Veränderung, die große Modelle mit sich bringen, ist die Schaffung eines neuen Paradigmas der Mensch-Maschine-Kollaboration. Sun Kewei glaubt, dass nach der Einführung großer Modelle die Arbeit einiger Menschen ersetzt werden kann, was die Herausforderung mit sich bringt, Rollen und Paradigmen zu ändern.

„(Wir) müssen technische Stabilitätsprobleme und technische Logikprobleme lösen, die technischen Vorteile und unkontrollierbaren Risiken der Großmodelltechnologie bei der Inhaltsgenerierung, Multimodalität, kleinen Stichproben usw. umfassend berücksichtigen und an der Problemorientierung und Nachfrageorientierung festhalten.“ "Er erklärte Straße.

Inmitten lebhafter Diskussionen und endlosem Austausch fanden die Veröffentlichung und das Seminar des „2024 Generative AI Application Report in the Financial Industry“ einen erfolgreichen Abschluss. Es zeigt sich, dass trotz vieler Schwierigkeiten und Unsicherheiten bei der Umsetzung generativer KI alle Beteiligten voller Optimismus und Erwartungen für die Zukunft sind. Es ist offensichtlich, dass die Veränderungen, die die generative KI mit sich bringt, ganz still und leise begonnen haben, egal ob es sich um die Finanzbranche oder andere Branchen handelt. Mit Blick auf das Jahr 2024 und darüber hinaus wird es für die Finanzbranche immer wichtiger, die transformative Technologie der generativen KI proaktiv zu nutzen und verantwortungsvolle KI-Governance-Strategien zu entwickeln, die es der Gesellschaft ermöglichen, die transformative Kraft der generativen KI voll auszuschöpfen, um den Menschen besser zu verbessern Wohlfahrt.