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El 24 de enero de 2024, el "Informe de aplicaciones de IA generativa de 2024 en la industria financiera" copatrocinado por la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Tsinghua, Du Xiaoman, MIT Technology Review China y el Centro de Investigación de Estrategias de Innovación y Competencia Dinámica de la Universidad de Tsinghua. Escuela de Economía y Gestión 》La presentación y el seminario se llevaron a cabo con éxito en la Escuela de Economía y Gestión de la Universidad de Tsinghua. La conferencia de prensa fue organizada por Li Jizhen, profesor y vicedecano de la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Tsinghua.

El profesor Li Jizhen presentó por primera vez los antecedentes relevantes de la conferencia de prensa y pronunció un discurso en nombre de la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Tsinghua, dando la bienvenida a los invitados y a todos los espectadores. Posteriormente, el profesor Li Jizhen invitó a Xu Dongliang, director de tecnología de Duxiaoman, y a Zhang Lan, editor adjunto de MIT Technology Review China, a pronunciar discursos respectivamente. Después de los discursos, los invitados pronunciaron discursos de apertura y compartieron sus ideas.

Imagen | Sun Kewei, Director Técnico de Tecnología ICBC

Sun Kewei, director técnico de ICBC Technology: un nuevo paradigma de colaboración hombre-máquina

Sun Kewei, director técnico de ICBC Technology, compartió el tema "Aplicación de grandes modelos en el campo de la tecnología financiera".

Sun Kewei señaló que con la llegada de modelos grandes, las aplicaciones de inteligencia artificial se pueden dividir en tres etapas. La primera es la etapa inicial de inversión y construcción de inteligencia artificial, que se construye principalmente mediante adquisiciones. El segundo paso es la etapa de diseño de prueba multidimensional, que adopta un modelo que combina la autoinvestigación y el desarrollo para realizar intentos diversificados. La última etapa es la etapa de solicitud madura y en profundidad, donde las grandes instituciones financieras están más inclinadas a realizar una autoinvestigación, complementada con adquisiciones.

Según Sun Kewei, la construcción de sistemas de tecnología de inteligencia artificial en el ámbito financiero implica seis aspectos. El primero es la potencia informática, los algoritmos y el modelado. La potencia informática corresponde a la plataforma tecnológica, y los algoritmos corresponden a la cristalización de la sabiduría más elevada. Luego viene el desarrollo de capacidades, basándose en la acumulación de datos y la consideración de los marcos de aplicación. Las capacidades, los datos y los marcos se centran en los negocios.

Desde una perspectiva empresarial, los grandes modelos de inteligencia artificial se pueden dividir en cuatro categorías: grandes modelos básicos, grandes modelos industriales, grandes modelos empresariales y grandes modelos de tareas. Otro cambio provocado por los grandes modelos es la creación de un nuevo paradigma de colaboración hombre-máquina. Sun Kewei cree que tras la introducción de grandes modelos, se puede sustituir el trabajo de algunas personas, lo que plantea el desafío de cambiar roles y paradigmas.

"(Necesitamos) resolver problemas de estabilidad técnica y problemas de lógica técnica, considerar integralmente las ventajas técnicas y los riesgos incontrolables de la tecnología de modelos grandes en la generación de contenido, multimodalidad, muestras pequeñas, etc., y adherirnos a la orientación a los problemas y a la demanda. ", explicó el camino.

En medio de animadas discusiones e interminables intercambios, la publicación y el seminario del "Informe de aplicaciones de IA generativa 2024 en la industria financiera" llegaron a una conclusión exitosa. Se puede observar que, aunque existen muchas dificultades e incertidumbres en la implementación de la IA generativa, todos los participantes están llenos de optimismo y expectativas sobre su futuro. Es obvio que, ya sea en las finanzas o en otras industrias, los cambios provocados por la IA generativa han comenzado silenciosamente. De cara a 2024 y más allá, es cada vez más importante que la industria financiera adopte de forma proactiva la tecnología transformadora de la IA generativa y se embarque en estrategias de gobernanza de la IA responsable, que permitirán a la sociedad aprovechar plenamente el poder transformador de la IA generativa para mejorar a los seres humanos. bienestar.