소식

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

양양

2023년은 '빅 모델 원년'으로 알려져 뜨거운 '천 모델 전쟁'의 정점을 열며 AIGC(생성 인공 지능)의 가장 빛나는 새 스타가 됩니다. 수많은 매개변수와 복잡한 구조를 지닌 이러한 머신러닝 모델은 다층 심층신경망으로 구성되며, 수천억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 대량의 데이터로 훈련을 통해 패턴과 규칙을 인식하고 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. . 다양한 산업의 업무 효율성 향상에 도움을 주세요. 현재 많은 기업이 일상 업무에 대규모 모델 도구를 채택했으며 희귀한 인공 지능 보조자가 되었습니다.

범용 대형 모델 개발을 전문으로 하는 국내 몇몇 기업 외에도 다양한 산업 분야에서 수직적 적용 사례가 더 많아지고 있습니다. 금융산업은 인공지능이 가장 빠르게 발전하고 있는 분야 중 하나이다. 금융기술 분야의 저명한 인공지능 의사결정 전문가이자 실무자인 린젠밍(Lin Jianming)이 최근 출간한 저서 'AIGC Reshapes Finance'는 AIGC가 금융에 어떻게 적용되는지 탐구한 국내 최초의 논문으로 업계의 호평을 받고 있다. 금융 산업. 이 책은 AIGC 기술의 진화와 대표적인 적용 시나리오, 대내외 금융 효율성 향상을 위한 AIGC 방법론, 금융업계의 AIGC 감독 및 안전한 사용 전략, 대규모 금융 모델을 처음부터 훈련하는 방법, 엔지니어링 활용 요령 등을 다루고 있다. 트레이닝 포인트, 미래 인간-기계 협업, 디지털 금융에서 스마트 금융으로의 금융산업 전환 경로 등 핵심 콘텐츠를 소개합니다.

저자는 서두에서 “AIGC는 AI 내비게이션 시대를 열어 예상보다 빠른 속도로 도래했다”며 “AIGC는 새로운 생산력 형성을 가속화하고, 내용과 구조부터 미래 금융산업을 재편할 것”이라고 분명히 밝혔다. 관점에서 AIGC의 기술적 원리부터 다양한 적용 사례까지, 저자가 선정한 자료는 사업 운영 관점에 초점을 맞춰 대내외 상생, 사회적 이익, 경제적 이익의 방향을 부각시키며, AIGC가 금융 분야에 미치는 깊이 있는 영향과 적용 전망을 다루고, 금융 업계 실무자에게 지침을 제공합니다. 금융 수직형 대형 모델의 실무를 숙달하기 위한 중요한 참고 자료 및 실행 지침입니다.

전문가 예측에 따르면, 불과 5~10년 안에 금융 실무자들은 완전히 새로운 금융산업을 맞이하게 될 것이며, 빅데이터와 인공지능을 기반으로 한 금융 기술은 금융 프로세스 관리, 상품, 서비스를 근본적으로 변화시킬 것입니다.

기술 기반 금융은 인터넷 금융으로 시작되었고, 블록체인 기술, 암호화폐 등 탈중앙화 금융도 한동안 붐을 이루었습니다. 하지만 실제로 빠르게 구현하고 금융 업무 역량과 효율성을 높일 수 있는 기술은 바로 데이터 기반 인공지능이다. AIGC 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 은행, 증권, 보험, 투자 및 기타 분야에서 풍부한 응용 시나리오를 빠르게 발견했습니다. 인공지능은 금융인이라면 꼭 알아야 할 지식과 기술이 됐다.

책의 저자는 금융산업의 디지털화, 지능화 변혁을 이끄는 가장 큰 추진 변수는 기술이라고 믿는다. 이 과정에서 AIGC는 핵심적인 역할을 하며 금융산업 내부 생산 효율성의 '촉매'가 됐다. 이는 자동화된 운영 수준, 데이터 분석 효율성, 재무 보고서 자동 생성, 위험 관리 효율성 및 인간-기계 협업 수준을 향상시켜 금융 기관에 상당한 비용 절감 및 효율성 향상을 가져올 수 있습니다. 예를 들어 지능형 운영 분야에서 AIGC는 대규모의 매우 복잡한 데이터를 처리하고 고객 의도와 요구 사항을 정확하게 파악하여 금융 기관과 고객 간의 상호 작용 모델을 향상시킬 수 있습니다. 금융 서비스가 더 가벼워지고, 시나리오 기반이며, 개인화됨에 따라 AIGC는 또한 금융 산업의 기술 아키텍처를 매우 안전하고 확장 가능하며 고성능이며 유지 관리가 쉬운 방향으로 전환하는 것을 촉진할 것입니다. ‌

이 책의 저자는 탄탄한 IT 기술 배경과 관련 금융 상품 개발 및 운영 관리 분야에서 약 20년의 경험을 갖고 있으며, 기술 원리를 대중적인 방식으로 설명하고 이를 실무와 긴밀하게 통합하여 엔지니어와 금융을 위한 지식 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 전문가들은 서로를 이해합니다. 예를 들어, 이 책은 AIGC와 머신러닝의 본질을 체계적으로 해석하고 AIGC의 작동 메커니즘, 알고리즘 설계 및 잠재적인 한계에 대해 자세히 설명합니다. 일련의 실제 사례를 제공하여 기술 독자들이 AIGC가 금융의 모든 측면에서 어떤 역할을 하는지 확인할 수 있습니다.

금융은 엄격하게 규제되는 산업이며 보안과 규정 준수는 모든 기술 애플리케이션의 전제 조건입니다. 이 책에서는 관련 문제를 상당히 길게 논의합니다. 저자는 다음과 같이 지적했습니다. "신원 식별, 데이터 수집, 규제 데이터 보고, 위험 모니터링 및 조기 경고와 같은 시나리오에서 AIGC는 기술 거버넌스 문제에 대응하는 데 중요한 역할을 했습니다. 저자는 규제 기관이 기술적 이점을 활용할 것을 권장합니다." 대규모 감독 데이터를 처리함으로써 위험 식별 및 의사결정을 가속화하고, 복잡하고 변화하는 시장 환경에 저항하며, 금융 시장의 안정성과 건전한 발전을 유지하기 위해 AIGC를 설립했습니다.

금융산업에 인공지능을 적용하는 것도 기술윤리, 금융윤리 등 다양한 윤리적 분야와 관련이 있다. 이 책은 애플리케이션과 관련된 윤리적 과제와 규제 문제를 자세히 다루며 금융 기관이 이 새로운 영역에 직면하는 데 필요한 전략적 조언을 제공합니다. 저자는 다음과 같이 믿습니다. “금융과 생산성 간의 관계를 변증법적으로 보고, 국제 거버넌스 경험을 폭넓게 배우고 흡수하고, 보안 및 개인 정보 보호 위험을 극복하고, 생산 관계를 조정하고, 규제 규정 업데이트를 촉진하고, 인재 부족 및 기타 문제를 해결하는 것이 필요합니다. "현재 우리나라는 AI 기술 혁명과 산업 변혁의 중요한 시점에 서 있습니다. 금융산업은 적극적으로 혁신을 선도하고 핵심기술의 '천장'을 돌파하며 산업 시나리오의 '시험장'에 뿌리를 내려야 한다.