تطور تقنية النماذج الكبيرة في الصناعة المالية: من الهوس إلى العقلانية

منذ ظهور ChatGPT، أثار القطاع المالي موجة من الحماس بسرعة، حيث يشعر الجميع بالقلق من أن يتم تركهم وراء جيل جديد من التقنيات. وقد انتشرت هذه المشاعر من القلق إلى جميع الزوايا، حتى أنه يمكن سماع مناقشات حول موضوع النماذج الكبيرة في المعابد.

ومع ذلك، فإن هذا القلق بدأ يتلاشى تدريجياً، وأصبحت أفكار الناس أكثر وضوحًا وعقلانية. شهدت صناعة المالية مراحل عدة في موقفها تجاه النماذج الكبيرة: في شهري فبراير ومارس، كانت هناك مشاعر قلق شائعة؛ في شهري أبريل ومايو، بدأت الفرق تتشكل وتتحرك؛ وبعد عدة أشهر، واجهت صعوبات في البحث عن الاتجاه والتنفيذ، وبدأت تميل نحو العقلانية؛ في الوقت الحالي، يتركز المزيد من الاهتمام على حالات القياس، ومحاولة التحقق من السيناريوهات المدروسة.

تتمثل اتجاه جديد في أن العديد من المؤسسات المالية قد رفعت نماذجها الكبيرة إلى المستوى الاستراتيجي. وفقًا لإحصاءات غير مكتملة، هناك على الأقل 11 بنكًا من الشركات المدرجة في سوق الأسهم A قد ذكرت بوضوح في أحدث تقاريرها نصف السنوية أنها تستكشف تطبيقات النماذج الكبيرة. ومن خلال التحركات الأخيرة، يبدو أنهم يقومون أيضًا بالتفكير والتخطيط بشكل أوضح من منظور استراتيجي وتصميم علوي.

من الحماس الشديد إلى العودة العقلانية

مقارنةً قبل عدة أشهر، ارتفعت فهم العملاء الماليين للنماذج الكبيرة بشكل ملحوظ. في بداية العام، عندما ظهرت ChatGPT، على الرغم من حماس الجميع، إلا أن فهمهم لطبيعة النماذج الكبيرة وطرق تطبيقها كان محدودًا.

في هذه المرحلة، بدأت بعض البنوك الكبرى في اتخاذ خطوات رائدة، حيث بدأت في القيام بأنشطة دعائية متنوعة "للاستفادة من الضجة". من ناحية أخرى، مع إطلاق العديد من الشركات نماذج كبيرة، بدأ قسم التكنولوجيا في بعض المؤسسات المالية الرائدة بالتعاون مع الشركات الكبرى لمناقشة بناء النماذج الكبيرة. إنهم يأملون بشكل عام في بناء نماذج كبيرة بأنفسهم، ويسألون عن معالجة مجموعات البيانات، وشراء الخوادم، وطرق التدريب، وغيرها من المسائل.

بعد مايو، بدأت الأمور تتغير تدريجياً. بسبب نقص موارد الحوسبة وارتفاع التكاليف، بدأت العديد من المؤسسات المالية تتحول من الأمل في البناء الذاتي إلى التركيز بشكل أكبر على القيمة التطبيقية. "الآن، كل مؤسسة مالية تهتم بما فعله الآخرون باستخدام النماذج الكبيرة، وما هي النتائج التي حققتها."

تتبع الشركات المختلفة الأحجام مسارين: يمكن للمؤسسات المالية الكبيرة استقدام نماذج كبيرة رائدة، وبناء نماذج كبيرة خاصة بالشركات، واستخدام أسلوب التعديل الدقيق لتشكيل نماذج كبيرة لمهام المجالات المتخصصة؛ بينما يمكن للمؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة استقدام واجهات برمجة التطبيقات لنماذج كبيرة من مختلف الأنواع أو خدمات النشر الخاصة حسب الحاجة.

نظرًا لمتطلبات الامتثال للبيانات والأمان والموثوقية العالية في القطاع المالي، يعتقد بعض الأشخاص أن تقدم تنفيذ النماذج الكبيرة في هذه الصناعة قد تأخر قليلاً عن التوقعات في بداية العام.

بدأت بعض المؤسسات المالية في معالجة مختلف "القيود" في عملية تطبيق النماذج الكبيرة. من حيث القدرة الحسابية، ظهرت عدة أفكار حل في الصناعة:

1. بناء قوة الحوسبة مباشرة، بتكلفة مرتفعة ولكن مع أمان عالٍ، مناسب للمؤسسات المالية الكبيرة التي تأمل في بناء نماذج صناعية أو مؤسسية.

2. نشر مختلط للقوة الحاسوبية، في حالة عدم خروج البيانات الحساسة من المجال، يتم قبول استدعاءات واجهة خدمة النموذج الكبير من السحابة العامة، بينما يتم معالجة خدمات البيانات المحلية من خلال نشر خاص. التكلفة منخفضة، وهي مناسبة للمؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة التي تعاني من ضعف نسبي في التمويل.

ومع ذلك، لا تزال العديد من المؤسسات الصغيرة والمتوسطة تواجه مشكلة عدم القدرة على شراء أو تحمل تكلفة بطاقات GPU. لمعالجة هذه المشكلة، تقوم الجهات المعنية بإجراء أبحاث دراسية لاستكشاف إمكانية إنشاء بنية تحتية لنماذج كبيرة تستهدف صناعات محددة بطريقة وسطية، وتجميع قوى الحوسبة والموارد الخاصة بالنماذج الكبيرة العامة، بحيث يمكن للمؤسسات المالية الصغيرة والمتوسطة الاستفادة من خدمات النماذج الكبيرة، ومنع "التخلف التكنولوجي".

بالإضافة إلى قوة الحوسبة، بدأت العديد من المؤسسات المالية تدريجياً في تعزيز حوكمة البيانات. بدأت المزيد من المؤسسات المالية المتوسطة في بناء منصة بيانات ونظام حوكمة البيانات. قامت بعض البنوك بحل مشكلات البيانات من خلال نموذج كبير + MLOps، مما أدى إلى أتمتة العملية بأكملها، فضلاً عن الإدارة الموحدة والمعالجة الفعالة للبيانات المتعددة المصادر والمتنوعة.

الدخول من المشهد الخارجي

على مدار أكثر من نصف عام، كانت مزودي خدمات النماذج الكبيرة والمؤسسات المالية يبحثون عن سيناريوهات، حيث تم استكشاف المكتب الذكي، والتطوير الذكي، والتسويق الذكي، وخدمة العملاء الذكية، وبحوث الاستثمار الذكية، وإدارة المخاطر الذكية، وتحليل الطلب.

كل مؤسسة مالية لديها أفكار غنية حول النماذج الكبيرة. ولكن لكي تتحقق هذه الأفكار فعلياً، فإن الإجماع هو أن البداية تكون من الداخل ثم إلى الخارج. في الوقت الحالي، تقنية النماذج الكبيرة لا تزال غير ناضجة، بينما تعتبر صناعة المالية صناعة تخضع لتنظيم صارم، وذات أمان عالٍ، وثقة عالية.

لا يُنصح باستخدامه مباشرةً مع العملاء على المدى القصير. يجب على المؤسسات المالية إعطاء الأولوية لاستخدام النماذج الكبيرة في تحليل وفهم وإنشاء النصوص والصور المالية في السيناريوهات التي تتطلب كثافة ذهنية، وذلك من خلال العمل كمساعد لتعزيز كفاءة موظفي الأعمال.

حتى الآن، تم تطبيق مساعد البرمجة في العديد من المؤسسات المالية. وهناك أيضًا العديد من الحالات في مجال المكاتب الذكية. لكن الخبراء في الصناعة يعتقدون أن هذه السيناريوهات الواسعة النطاق ليست في الواقع التطبيقات الأساسية للمؤسسات المالية، ولا يزال هناك مسافة معينة تفصل النماذج الكبيرة عن المستوى العملي في الصناعة المالية.

هناك توقعات تشير إلى أنه قبل نهاية هذا العام، سيكون هناك مجموعة من المشاريع التي تستخدم نماذج كبيرة في سيناريوهات الأعمال الأساسية للمؤسسات المالية، أو معلومات عن المناقصات التي تظهر.

قبل ذلك، كانت هناك تغييرات على مستوى التصميم العلوي تجري. سيعاد بناء النظام الذكي والرقمي بأكمله في المستقبل على أساس النماذج الكبيرة. يتطلب ذلك من صناعة المالية إعادة هيكلة الأنظمة خلال عملية تنفيذ النماذج الكبيرة. في نفس الوقت، لا ينبغي تجاهل قيمة النماذج الصغيرة التقليدية، بل يجب أن تتعاون النماذج الكبيرة والصغيرة معًا.

حتى الآن، قامت العديد من المؤسسات المالية الرائدة ببناء إطار نظام طبقي يتضمن طبقات البنية التحتية، وطبقة النموذج، وطبقة خدمة النموذج الكبير، وطبقة التطبيقات، بناءً على النماذج الكبيرة. يتمتع هذا الإطار بشكل عام بخصيصتين رئيسيتين: أولاً، تلعب النماذج الكبيرة دور المحور، حيث تُستخدم النماذج التقليدية كمهارات للاستدعاء؛ ثانياً، تعتمد طبقة النموذج الكبير استراتيجية النماذج المتعددة، حيث تتنافس النماذج داخلياً لاختيار أفضل النتائج.

لا يزال هناك فجوة كبيرة في المواهب

تطبيق النماذج الكبيرة بدأ يواجه بعض التحديات والتحولات في هيكل العمالة في صناعة المالية.

بدأت بعض الوظائف تُستبدل بالنماذج الكبيرة. ومع ذلك، لا ترغب بعض البنوك في تخفيض عدد الموظفين بسبب النماذج الكبيرة، بل تأمل أن توفر هذه النماذج فرصًا جديدة، وتعزز جودة خدمة الموظفين وكفاءة العمل، وفي نفس الوقت تُحرر بعض الموظفين للقيام بأشياء ذات قيمة أعلى.

يتضمن ذلك اعتبارات تتعلق بالاستقرار في الأفراد والهياكل. من ناحية أخرى، هناك أيضًا نقص في المواهب في العديد من المناصب داخل الصناعة. لدى البنوك الكبرى العديد من الأعمال التي تحتاج إلى الإنجاز، حيث تمتد أوقات تنفيذ بعض متطلبات تكنولوجيا المعلومات إلى نهاية العام المقبل، وهم يأملون أن تساعد النماذج الكبيرة الموظفين في زيادة الكفاءة والسرعة، بدلاً من تقليص عدد الموظفين.

الأهم من ذلك، أن ظهور النماذج الكبيرة جاء بسرعة وبشدة، مما جعل من الصعب تلبية الطلب المتزايد على المواهب النادرة في فترة زمنية قصيرة. إن الطلب على المواهب التي تستخدم النماذج الكبيرة مباشرة هو نسبيًا بسيط، حيث يحتاج الأمر فقط إلى الأشخاص القادرين على طرح الأسئلة. ولكن إذا كان الأمر يتعلق ببناء نموذج كبير خاص بالصناعة أو المؤسسة، فإن ذلك يتطلب من المؤسسات المالية أن تمتلك فريقًا تقنيًا قويًا ومتخصصًا في النماذج الكبيرة.

اتخذت بعض المؤسسات إجراءات. قامت الشركات بالتعاون مع فرق الموارد البشرية في مختبرات البنوك، بتنسيق ممارسات التحول الوظيفي لاستخدام النماذج الكبيرة في الشركات، وصممت سلسلة من الدورات التدريبية، مثل تحسين المطالبات، والتعديل الدقيق، وتشغيل النماذج الكبيرة، وتعاونت مع الأقسام المختلفة لإنشاء فرق مشاريع مشتركة، من أجل تعزيز قدرات الموظفين في الشركة.

خلال هذه العملية، ستشهد البنية البشرية للمؤسسات المالية بعض التعديلات والتحولات. سيكون من الأسهل لمطوري النماذج الكبيرة البقاء في هذا البيئة.