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Le 24 janvier 2024, le « Rapport 2024 sur les applications de l'IA générative dans le secteur financier » a été co-parrainé par l'École d'économie et de gestion de l'Université Tsinghua, Du Xiaoman, MIT Technology Review China et le Centre de recherche sur la concurrence dynamique et la stratégie d'innovation de Tsinghua. École universitaire d'économie et de gestion 》La publication et le séminaire se sont déroulés avec succès à l'École d'économie et de gestion de l'Université Tsinghua. La conférence de presse était animée par Li Jizhen, professeur et doyen adjoint de l'École d'économie et de gestion de l'Université Tsinghua.

Le professeur Li Jizhen a d'abord présenté le contexte pertinent de la conférence et a prononcé un discours au nom de l'École d'économie et de gestion de l'Université Tsinghua, souhaitant la bienvenue aux invités et à tous les publics. Par la suite, le professeur Li Jizhen a invité Xu Dongliang, directeur technique de Duxiaoman, et Zhang Lan, éditeur adjoint de MIT Technology Review China, à prononcer respectivement des discours. Après les discours, les invités ont prononcé des discours d'ouverture et partagé leurs idées.

Photo | Sun Kewei, directeur technique d'ICBC Technology

Sun Kewei, directeur technique d'ICBC Technology : Un nouveau paradigme de collaboration homme-machine

Sun Kewei, directeur technique d'ICBC Technology, a partagé le thème « Application des grands modèles dans le domaine de la technologie financière ».

Sun Kewei a souligné qu'avec l'arrivée des grands modèles, les applications de l'intelligence artificielle peuvent être divisées en trois étapes. La première est l’étape initiale d’investissement et de construction de l’intelligence artificielle, qui se construit principalement par le biais des achats. La deuxième étape est l'étape de mise en page d'essai multidimensionnelle, qui adopte un modèle combinant auto-recherche et développement pour réaliser des tentatives diversifiées. La dernière étape est celle des candidatures approfondies et matures, au cours de laquelle les grandes institutions financières préfèrent l’auto-recherche, complétée par des achats.

Selon Sun Kewei, la construction de systèmes technologiques d'intelligence artificielle dans le domaine financier comporte six aspects. Le premier est la puissance de calcul, les algorithmes et la modélisation. La puissance de calcul correspond à la plate-forme technologique, et les algorithmes correspondent à la cristallisation de la plus haute sagesse. Vient ensuite le renforcement des capacités, en s’appuyant sur l’accumulation de données et la prise en compte des cadres applicatifs. Les capacités, les données et les cadres sont tous centrés sur l'entreprise.

D'un point de vue commercial, les grands modèles d'intelligence artificielle peuvent être divisés en quatre catégories : les grands modèles de base, les grands modèles industriels, les grands modèles d'entreprise et les grands modèles de tâches. Un autre changement apporté par les grands modèles est la création d’un nouveau paradigme de collaboration homme-machine. Sun Kewei estime qu'après l'introduction de grands modèles, ils peuvent remplacer le travail de certaines personnes, ce qui pose le défi de changer les rôles et les paradigmes.

"(Nous) devons résoudre les problèmes de stabilité technique et les problèmes de logique technique, considérer de manière globale les avantages techniques de la technologie des grands modèles en matière de génération de contenu, de multimodalité, de petits échantillons et autres risques incontrôlables, et adhérer à l'orientation des problèmes et de la demande." route expliquée.

Au milieu de discussions animées et d'échanges interminables, la publication et le séminaire du « Rapport sur les applications de l'IA générative 2024 dans le secteur financier » se sont conclus avec succès. On constate que même s’il existe de nombreuses difficultés et incertitudes dans la mise en œuvre de l’IA générative, tous les participants sont pleins d’optimisme et d’attentes quant à son avenir. Il est évident que qu’il s’agisse de la finance ou d’autres secteurs, les changements induits par l’IA générative ont tranquillement commencé. À l’horizon 2024 et au-delà, il est de plus en plus important que le secteur financier adopte de manière proactive la technologie transformatrice de l’IA générative et se lance dans des stratégies de gouvernance responsable de l’IA, qui permettront à la société d’exploiter pleinement le pouvoir transformateur de l’IA générative, pour mieux améliorer l’humain. bien-être.