Fedha: Mpitiaji wa Awali wa AI Wima
Sekta ya fedha ina sifa za kipekee zinazoifanya iwe tayari kwa usumbufu wa AI. Kiwango chake cha juu cha uwekaji dijitali, pamoja na kukumbatia teknolojia mpya na, muhimu zaidi, nia ya kuwekeza katika uvumbuzi, huiweka fedha kama mgombea mkuu wa kupitishwa kwa AI mapema, kulingana na Li Jing, makamu wa rais wa kampuni ya AI ya Shanghai, Stepfun.
Fikiria hivi: taasisi za fedha tayari zimejaa data. Zina mifumo thabiti ya kuchakata miamala, kudhibiti hatari, na kuchambua mienendo ya soko. AI, haswa AI wima, inaweza kufanya kazi kama safu yenye nguvu juu ya miundombinu hii iliyopo, ikiboresha ufanisi, usahihi na ufanyaji maamuzi.
Kuongezeka kwa Matumizi ya AI Wima
Ingawa mifumo ya AI ya madhumuni ya jumla imevutia vichwa vya habari, hatua halisi, kulingana na wataalam wengi, iko katika tasnia maalum, au wima, AI. Wei Zhongwei, katibu wa bodi ya MetaX Integrated Circuits yenye makao yake Shanghai, aliangazia mahitaji yanayoongezeka ya matumizi ya AI wima katika sekta mbalimbali, ikiwa ni pamoja na fedha, usafiri, elimu, na utafiti wa kisayansi.
Ni nini kinachofanya fedha kuwa tofauti?
Asili ya kazi ni tofauti. Tofauti na, mifumo ya jumla ya AI ambayo inafunzwa kwenye hifadhidata kubwa, tofauti, mifumo ya AI wima imeundwa kulingana na nuances maalum na mahitaji ya tasnia fulani. Katika fedha, hii inamaanisha kuelewa kanuni ngumu, vyombo vya fedha vya ndani, na mienendo ya hila ya tabia ya soko. AI ya madhumuni ya jumla inaweza kuandika makala nzuri ya habari kuhusu soko la hisa, lakini mfumo wa AI wima unaweza kutabiri mienendo ya soko, kutambua miamala ya ulaghai, au kubinafsisha ushauri wa uwekezaji kwa usahihi zaidi.
Vichochezi vya Uvumbuzi: Magari na Simu Mahiri
Zaidi ya fedha, majadiliano katika Lujiazui Financial Salon pia yaligusia vichochezi vingine muhimu vya uvumbuzi wa AI. Li Jing alidokeza kuwa tasnia za magari na simu mahiri zinatarajiwa kuwa kiini cha maendeleo katika matumizi na vifaa vya AI.
Uhusiano uko wapi?
Sekta hizi, kama fedha, zinazalisha kiasi kikubwa cha data. Magari yanayojiendesha, kwa mfano, yanategemea mtiririko wa habari kutoka kwa sensorer, kamera, na mifumo ya ramani. Simu mahiri zinakusanya data kuhusu tabia ya mtumiaji, mapendeleo, na mwingiliano. Msururu huu wa data hutoa uwanja mzuri kwa algoriti za AI kujifunza, kuzoea, na kuboresha.
Generative AI, sehemu ndogo ya AI ambayo inazingatia kuunda maudhui mapya, pia inatabiriwa kuchukua jukumu kubwa, haswa katika kuimarisha uzalishaji wa maudhui ya kitaaluma. Fikiria zana za AI ambazo zinaweza kusaidia katika kuandaa ripoti za kifedha, kutoa uchambuzi wa soko, au hata kuunda mawasiliano ya kibinafsi kwa wateja.
Miaka Michache Ijayo: Kipindi Muhimu cha Ujumuishaji wa AI
Miaka miwili hadi mitatu ijayo inatazamwa kama kipindi muhimu kwa AI kuharakisha ujumuishaji wake katika tasnia mbalimbali. Wei Zhongwei alisisitiza umuhimu wa uwezo mwingi, uthabiti, na kuegemea kama vigezo muhimu vya teknolojia za AI katika kipindi hiki. Hii inamaanisha kuwa watoa huduma za miundombinu watahitaji kuongeza mchezo wao, wakitoa bidhaa na huduma za hali ya juu ambazo zinaweza kukidhi mahitaji ya sekta mbalimbali.
Sio tu juu ya kuwa na algoriti zenye nguvu zaidi za AI. Pia ni juu ya kuhakikisha kuwa algoriti hizi ni thabiti, zinazotegemewa, na zinazoweza kubadilika kwa matumizi tofauti. Fikiria matokeo yanayoweza kutokea ya mfumo wa biashara unaoendeshwa na AI ambao haufanyi kazi vizuri au unafanya utabiri usio sahihi. Dau ni kubwa, na kuegemea ni muhimu.
Ushindani Tofauti katika Fedha
Yu Feng, afisa mkuu wa habari wa Guotai Junan Securities, alielezea upendeleo wa sekta ya fedha kwa mifumo ya AI wima. Alieleza kuwa kwa kutumia data ya umiliki, mikakati ya kurekebisha, na kurekebisha malengo ya mafunzo, makampuni ya fedha yanaweza kupata faida ya ushindani.
Kwa maneno mengine, AI wima inaruhusu taasisi kujitofautisha na wapinzani wao. Badala ya kutegemea mifumo sawa ya AI ya jumla, wanaweza kuunda suluhisho zilizobinafsishwa ambazo zimeundwa kipekee kwa mahitaji na mikakati yao maalum. Hii sio tu inawasaidia kuepuka mitego ya mbinu za uwekezaji zilizosawazishwa lakini pia inapunguza hatari za tete ya soko iliyoimarishwa ambayo inaweza kutokea kutokana na matumizi makubwa ya mifumo ya AI inayofanana.
Kukabiliana na Changamoto za Ujumuishaji wa AI
Ujumuishaji wa AI katika fedha, na kwa kweli tasnia yoyote, sio bila changamoto zake. Li Jing kutoka Stepfun alikiri kwamba mabadiliko makubwa yanahitajika.
Jambo moja muhimu ni ufikiaji. Watengenezaji wa vifaa, kwa mfano, wanahitaji kutoa ufikiaji mkubwa kwa mifumo yao ili kuwezesha ujumuishaji wa kina wa uwezo wa AI. Hii inamaanisha kufungua APIs na kuruhusu watengenezaji wa AI kugusa vifaa vya msingi na miundombinu ya programu.
Changamoto nyingine iko katika ulimwengu wa watoa huduma wa tatu. Watoa huduma hawa wanahitaji kuunda upya mifumo yao kimsingi chini ya usanifu wa wakala. Huu ni mabadiliko kutoka kwa dhana za jadi za ukuzaji wa programu hadi mbinu inayozingatia zaidi AI, ambapo mawakala wa programu hufanya kazi kwa uhuru na kwa akili.
Jukumu la Usaidizi wa Sera
Zaidi ya vikwazo vya kiteknolojia, Li Jing pia alisisitiza jukumu muhimu la usaidizi wa sera katika kukuza kupitishwa kwa AI. Serikali na vyombo vya udhibiti vinahitaji kuunda mazingira ambayo yanahimiza uvumbuzi huku pia yakishughulikia hatari zinazoweza kutokea na maswala ya maadili.
Hii inaweza kuhusisha kuandaa miongozo wazi ya faragha ya data, kuweka viwango vya usalama na kuegemea kwa AI, na kutoa motisha kwa kampuni kuwekeza katika utafiti na maendeleo ya AI.
Kushughulikia Masuala ya Faragha ya Data
Faragha ya data ni jambo kuu katika enzi ya AI, haswa katika sekta ya fedha, ambapo habari nyeti za wateja zinashughulikiwa kila wakati. Li Jing alishughulikia suala hili moja kwa moja, akisema kuwa ulinzi wa faragha sio changamoto isiyoweza kushindwa.
“Kiteknolojia, tayari tumetambua mwelekeo wa kuahidi wa kuchunguza,” Li alisisitiza.
Hiyo inamaanisha nini?
Hii inapendekeza kuwa tayari kuna suluhisho za kiteknolojia katika maendeleo ambazo zinaweza kusaidia kupunguza hatari za faragha zinazohusiana na AI. Hizi zinaweza kujumuisha mbinu kama vile ujifunzaji wa shirikisho, ambapo mifumo ya AI inafunzwa kwenye hifadhidata zilizogatuliwa bila kupata data ghafi moja kwa moja, au faragha tofauti, ambayo huongeza kelele kwa data ili kulinda faragha ya mtu binafsi huku ikiruhusu uchambuzi wa maana.
Njia ya Mbele: Ushirikiano na Uvumbuzi
Ujumbe mkuu kutoka Lujiazui Financial Salon uko wazi: AI, haswa AI wima, imewekwa kubadilisha tasnia ya fedha. Miaka michache ijayo itakuwa muhimu, ikihitaji ushirikiano wa karibu kati ya watoa huduma za teknolojia, taasisi za fedha, na watunga sera. Lengo litakuwa katika kuendeleza suluhisho thabiti, za kuaminika, na salama za AI ambazo zinaweza kufungua fursa mpya na kuendesha uvumbuzi huku zikishughulikia changamoto zinazoweza kutokea. Safari bila shaka itakuwa ngumu, lakini thawabu zinazowezekana ni kubwa.