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2024 年 1 月 24 日、「金融業界における 2024 年生成 AI 応用レポート」は、清華大学経済管理学院、Du Xiaoman、MIT Technology Review China、清華大学ダイナミック競争イノベーション戦略研究センターの共催で開催されました。大学経済管理学院 》清華大学経済管理学院にて発表会とセミナーが無事開催されました。記者会見は清華大学経済管理学院教授兼副学部長の李吉鎮氏が主催した。

李吉鎮教授はまず会議の関連背景を紹介し、清華大学経済管理学院を代表してスピーチを行い、来賓と聴衆全員を歓迎した。続いて、Li Jizhen教授は、Duxiaoman社のCTOであるXu Dongliang氏とMIT Technology Review Chinaの副発行人であるZhang Lan氏をそれぞれ講演に招待した。講演後はゲストらが基調講演を行い、意見を共有した。

写真 | ICBC テクノロジー テクニカル ディレクター、Sun Kewei

ICBC テクノロジーのテクニカル ディレクター、Sun Kewei 氏: 人間とマシンのコラボレーションの新しいパラダイム

ICBC Technology のテクニカル ディレクターである Sun Kewei 氏は、「金融テクノロジー分野における大規模モデルの応用」というテーマについて共有しました。

Sun Kewei 氏は、大規模モデルの登場により、人工知能のアプリケーションは 3 つの段階に分割できると指摘しました。 1 つ目は人工知能の初期投資と構築段階であり、主に調達を通じて構築されます。第2ステップは、多元的試行レイアウト段階であり、自己研究と開発を組み合わせたモデルを採用し、多角的な試行を行います。最後の段階は、徹底的に成熟したアプリケーション段階であり、大手金融機関は調達によって補完される自己研究を好みます。

Sun Kewei 氏によると、金融分野における人工知能技術システムの構築には 6 つの側面が含まれます。 1 つ目は計算能力、アルゴリズムとモデリングです。計算能力はテクノロジー プラットフォームに相当し、アルゴリズムは最高の知恵の結晶に相当します。次に、データの蓄積とアプリケーション フレームワークの検討に基づいて機能を構築します。機能、データ、フレームワークはすべてビジネスを中心としています。

ビジネスの観点から見ると、人工知能の大規模モデルは、基本的な大規模モデル、業界の大規模モデル、エンタープライズの大規模モデル、およびタスクの大規模モデルの 4 つのカテゴリに分類できます。大規模モデルによってもたらされるもう 1 つの変化は、人間と機械のコラボレーションの新しいパラダイムの創出です。 Sun Kewei 氏は、大規模モデルの導入後は一部の人々の仕事を代替できる可能性があり、それが役割とパラダイムの変化という課題を引き起こすと考えています。

「（私たちは）技術的な安定性の問題と技術的な論理の問題を解決し、コンテンツ生成、マルチモダリティ、小規模サンプル、その他の制御不可能なリスクにおける大規模モデル技術の技術的利点を包括的に考慮し、問題の方向性と要求の方向性を堅持する必要があります。」道路の説明をしました。

活発な議論と終わりのない交流の中、「2024年金融業界における生成型AI活用レポート」の発表とセミナーは無事終了しました。生成 AI の実装には多くの困難や不確実性があるにもかかわらず、参加者全員がその将来に対して楽観的で期待に満ちていることがわかります。金融であろうと他の産業であろうと、生成 AI がもたらす変化が静かに始まっていることは明らかです。 2024 年以降に目を向けると、金融業界にとって、生成 AI の変革テクノロジーを積極的に採用し、責任ある AI ガバナンス戦略に着手することがますます重要になります。これにより、社会が生成 AI の変革力を最大限に活用して、人間性をより向上させることができるようになります。福祉。