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襄陽

2023年は「ビッグモデル元年」として知られ、激しい「千モデル戦争」のクライマックスを飾り、AIGC（生成型人工知能）の最も輝かしい新星となる。多数のパラメーターと複雑な構造を備えたこれらの機械学習モデルは、多層ディープ ニューラル ネットワークから構築されており、大量のデータを使用したトレーニングを通じて数千億のパラメーターを持ち、パターンとルールの認識を学習し、複雑なタスクを実行できます。 . さまざまな業界の業務効率化に貢献します。現在、多くの企業が日常業務に大型モデルツールを採用しており、希少な人工知能アシスタントとなっています。

汎用大型モデルの開発を専門とする国内企業数社に加えて、さまざまな業界で垂直用途が増えています。金融業界は、人工知能が最も急速に発展している分野の 1 つです。人工知能の意思決定の専門家で金融テクノロジー分野の実践者として著名な林建明氏が執筆した最近出版された書籍『AIGC Reshapes Finance』は、AIGC がどのように応用されるかを探求した初の国内単行本として業界から歓迎されています。金融業界。この本では、AIGC テクノロジーの進化と典型的なアプリケーション シナリオ、社内外の財務効率を向上させるための AIGC 方法論、金融業界における AIGC の監督と安全な使用戦略、大規模な財務モデルのゼロからのトレーニングとエンジニアリングの使用方法のヒントについて説明しています。トレーニングのポイント、将来の人間と機械のコラボレーション、デジタル金融からスマート金融への金融業界の変革の道筋などの主要なコンテンツ。

著者は冒頭で「AIGCはAIナビゲーションの時代を切り開き、予想を上回るスピードで到来した。AIGCは新たな生産力の形成を加速し、将来の金融業界を内容と面で再構築するだろう」と明言している。 AIGC の技術原則からさまざまな応用事例までの構造、著者の資料の選択は事業運営の観点に焦点を当て、社内外の Win-Win、社会的利益と経済的利益の方向性を強調し、詳細な影響をパノラマ的に実証します。金融分野における AIGC の適用見通しと金融業界の実務者向けのガイダンスを提供します。金融垂直大規模モデルの実践を習得するための重要な参考資料およびアクション ガイドです。

専門家の予測によると、わずか 5 ～ 10 年で、金融実務家はまったく新しい金融業界に直面し、ビッグデータと人工知能に基づく金融テクノロジーが金融プロセス管理、商品、サービスを大きく変えることになります。

テクノロジーを活用した金融はインターネット金融から始まり、ブロックチェーン技術や暗号化デジタル通貨などの分散型金融も一時ブームになっています。しかし、実際に迅速に実装して金融ビジネスの能力と効率を向上させることができるテクノロジーは、データベースの人工知能です。 AIGC テクノロジーは急速に進歩しており、銀行、証券、保険、投資などの分野で豊富なアプリケーション シナリオをすぐに発見しました。人工知能は金融専門家にとって必須の知識とスキルとなっています。

この本の著者は、金融業界のデジタル化とインテリジェント化を推進する最大の変数はテクノロジーであると信じています。この過程においてAIGCは重要な役割を果たし、金融業界の内部生産効率化の「触媒」となった。自動化された運用、データ分析の効率、財務レポートの自動生成、リスク管理の効率、および人間と機械のコラボレーションのレベルを向上させることができ、金融機関に大幅なコスト削減と効率の向上をもたらします。たとえば、インテリジェント オペレーションの分野では、AIGC は大規模で非常に複雑なデータを処理し、顧客の意図やニーズを正確に把握できるため、金融機関と顧客の間の対話モデルが向上します。金融サービスが軽量化、シナリオベース化、パーソナライズ化されるにつれ、AIGC は、安全性、拡張性、パフォーマンスが高く、保守が容易な道に向けた金融業界のテクノロジー アーキテクチャの変革も推進していきます。 ‌

この本の著者は、堅実な IT テクノロジーの背景と、関連する金融商品の開発および運用管理における 20 年近くの経験を持ち、一般的な方法で技術原則を説明し、それらを実践と緊密に統合して、エンジニアと金融のための知識プラットフォームを構築することができます。専門家がお互いを理解すること。たとえば、この本は AIGC と機械学習の本質を体系的に解釈し、その動作メカニズム、アルゴリズム設計、および潜在的な制限について深く掘り下げており、AIGC の実際の応用に関して金融専門家の知識の盲点を埋めています。一連の実際の事例を提供することで、技術分野の読者は AIGC が金融のあらゆる側面でどのような役割を果たしているかを理解できます。

金融は厳しく規制された業界であり、セキュリティとコンプライアンスはすべてのテクノロジー アプリケーションの前提条件です。この本では、関連する問題についてかなり長く論じられています。著者は、「身元特定、データ収集、規制データ報告、リスク監視、早期警告などのシナリオにおいて、AIGC は技術的なガバナンスの課題に対応する上で重要な役割を果たしてきた。」と指摘し、規制当局が技術的な利点を活用することを推奨しています。 AIGC は大規模な監督データを処理することで、リスクの特定と意思決定を加速し、複雑で変化する市場環境に抵抗し、金融市場の安定と健全な発展を維持します。

金融業界における人工知能の応用には、技術倫理、金融倫理などの複数の倫理分野も関係します。この本は、アプリケーションに関わる倫理的課題と規制上の問題を詳しく掘り下げ、金融機関がこの新たなフロンティアに直面するために必要な戦略的アドバイスを提供します。著者は、「財政と生産性の関係を弁証法的に捉え、国際的なガバナンスの経験から広く学んで吸収し、セキュリティとプライバシーのリスクを克服し、生産関係を調整し、規制の更新を促進し、人材不足やその他の問題を解決する必要がある」と信じている。 、信頼できるAIGCを活用して科学技術ガバナンスの課題に対応し、金融分野における新たな生産力の持続的かつ健全な発展を促進する 「現在、わが国はAI技術革命と産業変革の重大な岐路に立っている。金融業界は積極的にイノベーションの主導的役割を果たし、主要技術の「天井」を突破し、産業シナリオの「テストフィールド」に根を張らなければならない。