实施财务模型的困境：复杂情况不如银行投注以

“目前，所谓的对大型系统的访问经常在文本校对和其他领域的领域使用。对于金融机构，仅访问大型型号或开放平台来源的开发并不构成业务的实际价值。仅通过将大型系统与商业术语的真实整合在一起，可以改善AI的业务”，“北方地区的科学和技术部门都告诉北方地区的科学和技术部门。 《中国证券杂志》的一名记者发现，自Deptseek出现以来，大多数银行管理银行和银行管理公司一直在试图以较低的成本实施大型模型的本地化扩展。行业内部人士承认，使Big Sistema模型完整的文本校对，合同检查质量和其他活动相对简单，但是瓶颈可以解决更高复杂性的业务问题，他们需要依靠Dee技术团队分解业务逻辑和保护领域知识的能力。 不难知道大多数银行没有强调应用单个大型模型的有效性。银行财富管理公司科学技术系的许多领导人告诉记者，金融机构正在努力摆脱他们的希望，并专注于开发AI的“独立平台 +深度 +生态共同建设”的三位一体。将来，金融技术的建设逻辑TOTHE行业将转向平台上的轻量级模型，并专注于应用程序，并最终在市场上创建大型应用程序，从而使用户可以选择不同的大型模型来满足自己的需求。 银行启动了“所有人”的方法 “人工智能正在重新安排我们的思维和行为模式，并且肯定会转售未来银行的商业模式。要做一份出色的银行业工作，我们必须使用完整的人工智能并为客户提供更多的价值。”北京银行董事长Huo Xuewen告诉记者，该银行完全启动了“ All In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In In Ai”，并致力于开发“人造银行驱动的情报”。 在人工智能为Powerin提供了数千个行业的时期，许多银行表示，为了实现全面的数字业务管理，它们增加了对金融技术建设的投资。对2024年年度报告的审查使我们能够清楚地看到2024年银行业对金融技术的投资。 根据银行的相关年度报告，洲际志在2024年投资了2851.8亿元人民币，占银行收入的3.63％； 36,000名金融技术人员，提供8.6％的银行员工。 2024年，中国建筑银行投资了244.33亿元人民币技术，价值3.26％的银行营业收入； 16,400名金融技术人员，提供了银行号码的4.34％。 2024年，中国银行投资了2380.9亿元的信息技术，价值3.76％的银行营业收入；该技术线共有14,900名员工，提供了4.78％的银行员工。 在联合股票的银行中，中国商人银行信息技术在2024年投资了133.5亿元人民币，价值4.37％的银行营业收入；大约有10,900名研发人员，占银行雇员的9.30％。 Citic Bank信息技术已投资了109.45亿元人民币，提供了银行营业收入的5.12％；有5,832名科学和技术人员，比去年年底增加了3.66％，为银行员工提供了劳动力的8.91％。 一家城市商业银行的人告诉记者：“我们将特别举办特殊的AI培训班，希望继续成为Bulliedi的能力员工通过培训和其他手段申请AI的申请。过去，一个分支机构需要平均需要七个或八人，但是现在只有三到四个人可能需要“ AI+”时代，许多银行业务可以在线处理。 “ AI+Financial”将不得不加强场景的实施 记者正在调查许多银行和银行财富管理公司，发现大规模模型的当前应用相对主要，主要用于诸如智能客户服务，合同质量检查，赞赏和对办公流程的优化等领域。但是，大型模型在财富管理，遵守战略和战略制定方面的应用仍然存在一些局限性，并且与银行和银行中银行管理公司的主要业务尚未彻底整合。 东中国东方财富管理公司管理公司的负责人告诉记者：“我们的大型AI模型主要用于智能办公室的领域，例如文本校对，合同质量检查等。有时它不容易使用。以文本校对为例。当前的商业部门希望，否则，否则，否则，否则，否则就需要进行手术分析，即策略分析是MANU评估是需要的。 行业内部人士表示，对于银行业，“ AI+Financial”需要加强Senaryo的实施。 “在智能交易阶段，大型模型系统的应用前景广泛：我们不仅获得了研究报告的基本内容，而且我们还可以通过启动AI企业家来缩短交易查询和交易对接的时间。对于机构而言，智能交易比文本校对更重要。”从联合股票银行到记者说的人说。 中国银行首席信息官孟Qian说，B的各种人工技术Ravery具有多种功能，优势和缺点，不同财务方案的需求也不同。目前，大型模型技术无法团结人工智能应用的世界，也不是银行业务中所有Senaryo的普遍解决方案。银行机构应根据业务场景，风险属性和算法属性合理选择尺寸模型，并执行“尺寸和大小组合，高和低组合”，以有效降低成本，同时实现良好的AI应用。 此外，生成人工智能在应用于某些情况时需要使用大量隐私数据，并且相关机构应避免在扩展和培训期间泄漏信息的风险。如果银行未使用模型系统，则有可能暴露客户隐私。此步骤可能会引发银行机构中客户信任的危机，从而引起声誉以及对他们的锅损失和Potsemial法律风险。因此，银行和银行财富管理公司应遵守“在应用大型模型的过程中，模型不连接到外部网络，数据不连接，数据不传播，并且敏感信息不包含在模型中”。 生态系统的建设是一个巨大的趋势 查看每家银行的2024年年度报告，我们发现银行在应用大型模型上的表达方式主要是建立“基本技术的独立和受控大型模型”，并“继续升级并优化基本技术平台”。例如，中国银行表示，直到24日末，银行分布式技术平台已连接到326个应用程序，前技术平台已促进了153个应用程序，并且大数据技术的平台已促进到157个应用程序。 “在'人工智能+'时代的背景下，IC卑诗省积极采用这一变化，并试图加速模型的变化和维修量。“ ICBC情报归纳”，这是客户交易效率的三倍。” ICBC总裁Liu Jun说。 行业内部人士说，对于银行业，“朋友圈”的扩展需要合作来促进AI生态系统的开发和应用。 一位负责中国商人银行的相关人士表示，该银行将加速其从“在线中国商人银行”转移到“数字智能中国商人银行”，继续提高对AI技术的投资，了解剪切技术开发的趋势，开发了D.Inexpired Intellionce的强大基础，并增强了“ AI+Financial+Financial Insteraios and Ecological”和“ eCological”和“ eCological”和“ eCological”和“ eCological”和“ eCological”的实施。 关于如何拥抱人工智能，孟齐安说，银行业需要进行三个共同政府，特别是，计算能力的共同管理，行业模型的共同管理以及工业数据集的共同管理。银行机构应建立三个协调：一个是技术的场景和合作，合理地采用人工智能技术；第二个是业务和技术的合作，以实现应用程序更改的敏捷重复；第三个是组织和技术的合作，以生产适合人员和机器的新组织模型。 “目前，大型培训的主要模型只有5％的财务知识分配，导致财务专业精神不足并限制了大型模型在财务方案中的深刻应用。直到今天，一些大型国有银行一直试图对大型模型进行第二次培训。机构。机构。” Meng Qian说。” Meng Qian说。 （负责编辑：张Ziyi） 神性：中国净资金已印刷本文以提供其他信息并且不代表本网站的观点和位置。本文的内容仅供参考，并且不会产生投资建议。投资者在此基础上以自己的风险行事。