Финанси: Ранен внедрител на вертикален AI
Финансовият сектор притежава уникални характеристики, които го правят изключително подходящ за революционни промени, предизвикани от AI. Високата степен на дигитализация, съчетана със силното възприемане на нови технологии и, което е важно, желанието за инвестиране в иновации, позиционират финансите като основен кандидат за ранно внедряване на AI, според Ли Дзин, вицепрезидент на базирания в Шанхай AI стартъп Stepfun.
Помислете за това по следния начин: финансовите институции вече са залети с данни. Те разполагат със стабилни системи за обработка на транзакции, управление на риска и анализ на пазарните тенденции. AI, особено вертикалният AI, може да действа като мощен слой върху тази съществуваща инфраструктура, повишавайки ефективността, точността и вземането на решения.
Възходът на вертикалните AI приложения
Докато моделите на AI с общо предназначение привлякоха вниманието на медиите, истинското действие, според много експерти, е в специфичните за индустрията, или вертикални, AI. Уей Джунуей, секретар на борда на базираната в Шанхай MetaX Integrated Circuits, подчерта нарастващото търсене на вертикални AI приложения в различни сектори, включително финанси, транспорт, образование и научни изследвания.
Какво прави финансите различни?
Естеството на работата е различно. За разлика от общите AI модели, които са обучени на огромни, разнообразни набори от данни, вертикалните AI модели са пригодени към специфичните нюанси и изисквания на дадена индустрия. Във финансите това означава разбиране на сложни регулации, сложни финансови инструменти и фините динамики на пазарното поведение. AI модел с общо предназначение може да е в състояние да напише прилична новинарска статия за фондовия пазар, но вертикален AI модел може потенциално да предвиди пазарните движения, да идентифицира измамни транзакции или да персонализира инвестиционни съвети с много по-голяма точност.
Двигателите на иновациите: Автомобили и смартфони
Освен финансите, дискусията на Lujiazui Financial Salon засегна и други ключови двигатели на AI иновациите. Ли Дзин посочи, че автомобилната индустрия и индустрията на смартфоните се очаква да бъдат в основата на напредъка в AI приложенията и устройствата.
Каква е връзката?
Тези индустрии, подобно на финансите, генерират огромни количества данни. Самоуправляващите се автомобили, например, разчитат на постоянен поток от информация от сензори, камери и системи за картографиране. Смартфоните събират данни за поведението на потребителите, предпочитанията и взаимодействията. Този потоп от данни осигурява плодородна почва за AI алгоритмите да се учат, адаптират и подобряват.
Генеративният AI, подмножество на AI, което се фокусира върху създаването на ново съдържание, също се предвижда да играе значителна роля, особено в подобряването на професионалното производство на съдържание. Представете си AI инструменти, които могат да помогнат при изготвянето на финансови отчети, генерирането на пазарен анализ или дори създаването на персонализирана комуникация за клиенти.
Следващите няколко години: Критичен период за AI интеграция
Следващите две до три години се разглеждат като ключов период за AI да ускори интеграцията си в различните индустрии. Уей Джунуей подчерта значението на гъвкавостта, стабилността и надеждността като ключови показатели за AI технологиите през това време. Това означава, че доставчиците на инфраструктура ще трябва да подобрят своята работа, предоставяйки висококачествени продукти и услуги, които могат да отговорят на взискателните изисквания на различните сектори.
Не става въпрос само за наличието на най-мощните AI алгоритми. Става въпрос и за гарантиране, че тези алгоритми са стабилни, надеждни и адаптивни към различни случаи на употреба. Помислете за потенциалните последици от AI-задвижвана система за търговия, която не функционира правилно или прави неточни прогнози. Залозите са високи и надеждността е от първостепенно значение.
Диференцирана конкуренция във финансите
Ю Фън, главен информационен директор на Guotai Junan Securities, хвърли светлина върху предпочитанието на финансовия сектор към вертикалните AI модели. Той обясни, че чрез използване на собствени данни, стратегии за фина настройка и коригиране на целите на обучението, финансовите фирми могат да постигнат конкурентно предимство.
С други думи, вертикалният AI позволява на институциите да се разграничат от своите конкуренти. Вместо да разчитат на едни и същи общи AI модели, те могат да създават персонализирани решения, които са уникално пригодени към техните специфични нужди и стратегии. Това не само им помага да избегнат капаните на хомогенизираните инвестиционни подходи, но също така намалява рисковете от увеличена пазарна волатилност, която може да възникне от широкото използване на идентични AI модели.
Навигиране в предизвикателствата на AI интеграцията
Интеграцията на AI във финансите, и всъщност във всяка индустрия, не е без предизвикателства. Ли Дзин от Stepfun призна, че са необходими дълбоки промени.
Един ключов аспект е достъпът. Производителите на устройства, например, трябва да осигурят по-голям достъп до своите системи, за да позволят по-дълбока интеграция на AI възможностите. Това означава отваряне на API и позволяване на AI разработчиците да се възползват от основната хардуерна и софтуерна инфраструктура.
Друго предизвикателство се крие в сферата на доставчиците на услуги трети страни. Тези доставчици трябва да препроектират фундаментално своите рамки под агентни архитектури. Това е преминаване от традиционните парадигми за разработка на софтуер към по-AI-центричен подход, при който софтуерните агенти действат автономно и интелигентно.
Ролята на политическата подкрепа
Освен технологичните препятствия, Ли Дзин също подчерта решаващата роля на политическата подкрепа за насърчаване на приемането на AI. Правителствата и регулаторните органи трябва да създадат среда, която насърчава иновациите, като същевременно се справя с потенциалните рискове и етични проблеми.
Това може да включва разработване на ясни насоки за поверителността на данните, установяване на стандарти за безопасност и надеждност на AI и предоставяне на стимули за компаниите да инвестират в AI изследвания и разработки.
Справяне с опасенията за поверителността на данните
Поверителността на данните е основен проблем в ерата на AI, особено във финансовия сектор, където постоянно се обработва чувствителна информация за клиентите. Ли Дзин се обърна директно към тази загриженост, заявявайки, че защитата на поверителността не е непреодолимо предизвикателство.
“Технологично вече сме идентифицирали обещаващи посоки за изследване”, заяви Ли.
Какво означава това?
Това предполага, че вече има технологични решения в процес на разработка, които могат да помогнат за смекчаване на рисковете за поверителността, свързани с AI. Те могат да включват техники като федеративно обучение (federated learning), при което AI моделите се обучават на децентрализирани набори от данни, без директен достъп до необработените данни, или диференциална поверителност (differential privacy), която добавя шум към данните, за да защити индивидуалната поверителност, като същевременно позволява смислен анализ.
Пътят напред: Сътрудничество и иновации
Основното послание от Lujiazui Financial Salon е ясно: AI, особено вертикалният AI, е на път да трансформира финансовата индустрия. Следващите няколко години ще бъдат критични, изискващи тясно сътрудничество между доставчиците на технологии, финансовите институции и политиците. Фокусът ще бъде върху разработването на стабилни, надеждни и сигурни AI решения, които могат да отключат нови възможности и да стимулират иновациите, като същевременно се справят с потенциалните предизвикателства. Пътуването несъмнено ще бъде сложно, но потенциалните награди са огромни.