📢 Gate广场 #MBG任务挑战# 发帖赢大奖活动火热开启!
想要瓜分1,000枚MBG?现在就来参与,展示你的洞察与实操,成为MBG推广达人!
💰️ 本期将评选出20位优质发帖用户,每人可轻松获得50枚MBG!
如何参与:
1️⃣ 调研MBG项目
对MBG的基本面、社区治理、发展目标、代币经济模型等方面进行研究,分享你对项目的深度研究。
2️⃣ 参与并分享真实体验
参与MBG相关活动(包括CandyDrop、Launchpool或现货交易),并晒出你的参与截图、收益图或实用教程。可以是收益展示、简明易懂的新手攻略、小窍门,也可以是现货行情点位分析,内容详实优先。
3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动,或者有好友评论“已参与/已交易”,将大幅提升你的获奖概率!
MBG热门活动(帖文需附下列活动链接):
Gate第287期Launchpool:MBG — 质押ETH、MBG即可免费瓜分112,500 MBG,每小时领取奖励!参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements/article/46230
Gate CandyDrop第55期:CandyDrop x MBG — 通过首次交易、交易MBG、邀请好友注册交易即可分187,500 MBG!参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements
金融业大模型应用:从战略重视到理性落地
大模型在金融业:从战略重视到理性落地
ChatGPT问世以来迅速引发金融业的关注,这个对技术充满信仰的行业生怕被时代洪流甩在身后。然而,最初的焦虑情绪正逐渐回归理性,思路也变得更加清晰。
金融业对大模型的态度经历了几个阶段:年初时普遍感到焦虑;春季开始组建团队研究;夏季在寻找方向和落地过程中遇到困难,变得更加理性;如今,他们正在借鉴已验证的场景进行尝试。
一个新的趋势是,众多金融机构已经开始从战略层面重视大模型。根据不完全统计,A股上市公司中至少有11家银行在最新半年报中明确提出正在探索大模型应用。从近期动作来看,他们也正在从战略和顶层设计层面进行更清晰的思考和路径规划。
年初ChatGPT刚出现时,尽管热情很高,但对大模型的本质和应用方式了解有限。一些大型银行率先采取行动,开始进行各种宣传。同时,随着国内多家科技公司发布大模型,一些头部金融机构的科技部门开始积极与大厂讨论大模型建设事宜。
5月以后,受算力资源紧缺、成本高昂等因素影响,许多金融机构开始从单纯希望自建转变为更关注应用价值。大型金融机构可引入领先的基础大模型,自建企业大模型,同时采用微调形式,形成专业领域的任务大模型。中小金融机构则可综合考虑投资回报,按需引入各类大模型服务。
由于金融行业对数据合规性、安全性、可信性等要求很高,部分人士认为,这一行业的大模型落地进展略慢于年初预期。为解决落地过程中的各种制约,金融机构正在探索多种方案,包括自建算力、混合部署等。同时,越来越多的金融机构也在加强数据治理。
目前,大模型在金融业的应用主要集中在智慧办公、智能开发、智能客服等外围场景。业内普遍认为,短期内不宜将大模型直接用于面向客户的核心业务,而应优先应用于内部的智力密集型场景,以人机协作的方式提升工作效率。
一些金融机构已经开始基于大模型,搭建包含基础设施层、模型层、服务层、应用层等多个层级的分层系统框架。这些框架体系普遍具有两个特点:一是大模型发挥中枢能力,将传统模型作为技能调用;二是大模型层采用多模型策略,内部比较选出最优效果。
大模型的应用已经开始对金融行业的人员结构带来一些挑战和变革。一方面,一些传统岗位面临被替代的风险;另一方面,大模型相关人才的需求激增,但短期内供给难以匹配。一些金融机构正在采取行动,通过培训等方式提升现有员工的能力,同时也在积极引进相关人才。
总的来说,大模型在金融业的应用正从最初的热情高涨逐步走向理性落地。金融机构需要在战略层面重视大模型,同时也要注意解决落地过程中的各种挑战,包括算力、数据、人才等方面的问题。未来,大模型有望在金融业发挥越来越重要的作用,推动行业的数字化转型和创新发展。