Finans: Dikey Yapay Zekanın Erken Benimseyicisi
Finans sektörü, onu yapay zeka (YZ) bozulması için olgunlaştıran benzersiz özelliklere sahiptir. Şanghay merkezli YZ girişimi Stepfun’ın başkan yardımcısı Li Jing’e göre, yüksek dijitalleşme derecesi, yeni teknolojilere güçlü bir şekilde kucak açması ve daha da önemlisi inovasyona yatırım yapma isteği, finansı YZ’nin erken benimsenmesi için en iyi aday olarak konumlandırıyor.
Bunu şu şekilde düşünün: finansal kurumlar zaten veriyle dolup taşıyor. İşlemleri işlemek, riski yönetmek ve piyasa trendlerini analiz etmek için sağlam sistemlere sahipler. YZ, özellikle dikey YZ, bu mevcut altyapının üzerinde güçlü bir katman görevi görerek verimliliği, doğruluğu ve karar almayı iyileştirebilir.
Dikey Yapay Zeka Uygulamalarının Yükselişi
Genel amaçlı YZ modelleri manşetlere çıkarken, birçok uzmana göre asıl aksiyon, sektöre özel veya dikey YZ’de. Şanghay merkezli MetaX Integrated Circuits’in yönetim kurulu sekreteri Wei Zhongwei, finans, ulaşım, eğitim ve bilimsel araştırma dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde dikey YZ uygulamalarına yönelik artan talebi vurguladı.
Finansı farklı kılan nedir?
İşin doğası farklıdır. Geniş, çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilen genel YZ modellerinin aksine, dikey YZ modelleri belirli bir sektörün özel nüanslarına ve gereksinimlerine göre uyarlanmıştır. Finansta bu, karmaşık düzenlemeleri, karmaşık finansal araçları ve piyasa davranışının ince dinamiklerini anlamak anlamına gelir. Genel amaçlı bir YZ, borsa hakkında iyi bir haber yazısı yazabilir, ancak dikey bir YZ modeli potansiyel olarak piyasa hareketlerini tahmin edebilir, hileli işlemleri belirleyebilir veya yatırım tavsiyelerini çok daha hassas bir şekilde kişiselleştirebilir.
İnovasyonun Sürücüleri: Otomobiller ve Akıllı Telefonlar
Finansın ötesinde, Lujiazui Finans Salonu’ndaki tartışma, YZ inovasyonunun diğer önemli itici güçlerine de değindi. Li Jing, otomotiv ve akıllı telefon endüstrilerinin YZ uygulamaları ve cihazlarındaki gelişmelerin merkezinde olmasının beklendiğine dikkat çekti.
Bağlantı nedir?
Bu endüstriler, finans gibi, muazzam miktarda veri üretiyor. Örneğin, sürücüsüz arabalar, sensörlerden, kameralardan ve haritalama sistemlerinden gelen sürekli bir bilgi akışına güvenir. Akıllı telefonlar, kullanıcı davranışı, tercihleri ve etkileşimleri hakkında veri topluyor. Bu veri seli, YZ algoritmalarının öğrenmesi, uyum sağlaması ve gelişmesi için verimli bir zemin sağlıyor.
Yeni içerik oluşturmaya odaklanan YZ’nin bir alt kümesi olan üretken YZ’nin de özellikle profesyonel içerik üretimini geliştirmede önemli bir rol oynaması bekleniyor. Finansal raporların hazırlanmasına, piyasa analizi oluşturulmasına ve hatta müşteriler için kişiselleştirilmiş iletişim oluşturulmasına yardımcı olabilecek YZ araçlarını hayal edin.
Önümüzdeki Birkaç Yıl: YZ Entegrasyonu için Kritik Bir Dönem
Önümüzdeki iki ila üç yıl, YZ’nin sektörler arasındaki entegrasyonunu hızlandırması için çok önemli bir dönem olarak görülüyor. Wei Zhongwei, bu süre zarfında YZ teknolojileri için temel ölçütler olarak çok yönlülük, kararlılık ve güvenilirliğin önemini vurguladı. Bu, altyapı sağlayıcılarının oyunlarını hızlandırmaları ve çeşitli sektörlerin zorlu gereksinimlerini karşılayabilecek yüksek kaliteli ürünler ve hizmetler sunmaları gerektiği anlamına geliyor.
Bu sadece en güçlü YZ algoritmalarına sahip olmakla ilgili değil. Aynı zamanda bu algoritmaların sağlam, güvenilir ve farklı kullanım durumlarına uyarlanabilir olmasını sağlamakla da ilgilidir. Arızalanan veya yanlış tahminler yapan YZ destekli bir ticaret sisteminin potansiyel sonuçlarını düşünün. Riskler yüksek ve güvenilirlik çok önemli.
Finansta Farklılaştırılmış Rekabet
Guotai Junan Securities’in bilgi teknolojileri müdürü Yu Feng, finans sektörünün dikey YZ modellerine yönelik tercihine ışık tuttu. Tescilli verilerden yararlanarak, ince ayar stratejileri ve eğitim hedeflerini ayarlayarak finansal firmaların rekabet avantajı elde edebileceğini açıkladı.
Başka bir deyişle, dikey YZ, kurumların kendilerini rakiplerinden ayırmalarına olanak tanır. Aynı genel YZ modellerine güvenmek yerine, özel ihtiyaçlarına ve stratejilerine göre benzersiz şekilde uyarlanmış özelleştirilmiş çözümler oluşturabilirler. Bu, yalnızca homojenleştirilmiş yatırım yaklaşımlarının tuzaklarından kaçınmalarına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda aynı YZ modellerinin yaygın kullanımından kaynaklanabilecek artan piyasa oynaklığı risklerini de azaltır.
YZ Entegrasyonunun Zorluklarında Gezinmek
YZ’nin finansa ve aslında herhangi bir sektöre entegrasyonu zorluklardan yoksun değildir. Stepfun’dan Li Jing, köklü değişikliklerin gerekli olduğunu kabul etti.
Önemli bir husus erişimdir. Örneğin, cihaz üreticilerinin, YZ yeteneklerinin daha derin entegrasyonunu sağlamak için sistemlerine daha fazla erişim sağlamaları gerekiyor. Bu, API’leri açmak ve YZ geliştiricilerinin temel donanım ve yazılım altyapısından yararlanmasına izin vermek anlamına gelir.
Bir diğer zorluk, üçüncü taraf hizmet sağlayıcıları alanında yatmaktadır. Bu sağlayıcıların, çerçevelerini aracı mimarileri altında temelden yeniden tasarlamaları gerekiyor. Bu, geleneksel yazılım geliştirme paradigmalarından, yazılım aracılarının otonom ve akıllı bir şekilde hareket ettiği daha YZ merkezli bir yaklaşıma geçiştir.
Politika Desteğinin Rolü
Teknolojik engellerin ötesinde, Li Jing ayrıca YZ’nin benimsenmesini teşvik etmede politika desteğinin çok önemli rolünü vurguladı. Hükümetlerin ve düzenleyici kurumların, inovasyonu teşvik ederken aynı zamanda potansiyel riskleri ve etik kaygıları ele alan bir ortam yaratmaları gerekiyor.
Bu, veri gizliliği için net yönergeler geliştirmeyi, YZ güvenliği ve güvenilirliği için standartlar oluşturmayı ve şirketleri YZ araştırma ve geliştirmesine yatırım yapmaya teşvik etmeyi içerebilir.
Veri Gizliliği Endişelerini Ele Alma
Veri gizliliği, YZ çağında, özellikle hassas müşteri bilgilerinin sürekli olarak işlendiği finans sektöründe önemli bir husustur. Li Jing, gizliliğin korunmasının aşılmaz bir zorluk olmadığını belirterek bu endişeyi doğrudan ele aldı.
Li, ‘Teknolojik olarak, keşfedilecek umut verici yönleri zaten belirledik’ dedi.
Bu ne anlama geliyor?
Bu, YZ ile ilişkili gizlilik risklerini azaltmaya yardımcı olabilecek, halihazırda geliştirilmekte olan teknolojik çözümler olduğunu gösteriyor. Bunlar, YZ modellerinin ham verilere doğrudan erişmeden merkezi olmayan veri kümeleri üzerinde eğitildiği birleşik öğrenme veya anlamlı analize izin verirken bireysel gizliliği korumak için verilere gürültü ekleyen farklı gizlilik gibi teknikleri içerebilir.
İleriye Giden Yol: İşbirliği ve İnovasyon
Lujiazui Finans Salonu’ndan çıkan genel mesaj açık: YZ, özellikle dikey YZ, finans sektörünü dönüştürmeye hazırlanıyor. Önümüzdeki birkaç yıl, teknoloji sağlayıcıları, finansal kurumlar ve politika yapıcılar arasında yakın işbirliği gerektiren kritik bir dönem olacak. Odak noktası, potansiyel zorlukları ele alırken yeni fırsatların kilidini açabilen ve inovasyonu teşvik edebilen sağlam, güvenilir ve güvenli YZ çözümleri geliştirmek olacaktır. Yolculuk şüphesiz karmaşık olacak, ancak potansiyel ödüller çok büyük.