Les agents d'IA sont impliqués dans le secteur financier et un grand nombre d'applications ont été mises en œuvre, mais la commercialisation prendra du temps

AI Agent est un mot très fréquent dans le domaine de l'intelligence artificielle en 2024, et le secteur financier est également impliqué. Lors de la conférence Inclusion Bund 2024, les agents d'IA ont été fréquemment mentionnés, et l'industrie estime que les agents d'IA deviendront l'une des orientations principales du développement de l'intelligence artificielle. Les journalistes de China Business News ont également remarqué que de nombreuses applications de renseignement financier sont mises en œuvre, apportant une expérience plus humaine à la communication intelligente entre les humains et les machines. Cependant, dans les applications dans le domaine financier, les agents intelligents sont sujets aux « hallucinations ». La commercialisation prendra du temps à itérer et le cadre réglementaire correspondant doit également être amélioré. Les agents d'IA impliqués dans le secteur financier font référence aux agents d'intelligence artificielle, qui sont des entités intelligentes capables de percevoir l'environnement, de prendre des décisions et d'exécuter des actions. Ils ont la capacité d'atteindre progressivement des objectifs donnés grâce à une réflexion et à des outils d'appel indépendants. Du point de vue de l'utilisateur, les agents intelligents ont la capacité de réfléchir en profondeur à des problèmes spécifiques et à des domaines spécifiques, et peuvent communiquer avec des personnes davantage comme des « humains ». Selon Han Xinyi, président d'Ant Group, les agents d'IA, en tant que forme de produit de l'intelligence artificielle générative, sont au cœur de l'application actuelle des grands modèles, permettant aux grands modèles de faire pousser « leurs mains et leurs pieds ». Sun Maosong, académicien étranger de l'Académie européenne des sciences et vice-président exécutif de l'Institut de recherche sur l'intelligence artificielle de l'Université Tsinghua, a souligné dans une interview accordée à China Business News qu'en anglais, « intelligent » se traduit par « Agent », et l’émergence de l’IA a donné à ce terme un nouveau sens. Le concept est relativement large et peut faire référence à un robot intelligent ou à un humain numérique dans le monde virtuel. Il n'a peut-être même pas le concept d'« humain », mais fait référence à un logiciel ou à un outil qui utilise la technologie de l'IA pour aider les gens à résoudre des problèmes. . Les agents d'IA capables de donner aux grands modèles des caractéristiques plus humaines sont au cœur des applications actuelles des grands modèles. Cette tendance s'est déjà étendue à la banque, à l'assurance, à la gestion financière et à d'autres domaines financiers. En 2024, de nombreux grands fabricants de modèles exploreront le développement d'applications d'agents IA. En termes de gestion de patrimoine, d'évaluation des risques, de service client, etc. dans le domaine financier, les agents montrent leur valeur commerciale. Par exemple, le programme « Postal Savings Brain » lancé par la Postal Savings Bank est passé de la perception et de la perspicacité à la création générative, et promeut des scénarios tels que des assistants commerciaux intelligents, des gestionnaires de comptes numériques et des salles d'affaires virtuelles de la China Construction Bank ; Plan" favorise progressivement la finance. La construction de modèles à grande échelle dans le domaine favorise la mise en œuvre d'agents intelligents dans des scénarios tels que le marketing, les rapports de recherche d'investissement et le contrôle des risques. Les agents d’IA fournissent également des services d’intelligence numérique aux professionnels et des services de conseil en patrimoine à seuil inférieur au public. Par exemple, lors de l'exposition de cette année, Zhixiaozhu 2.0 est un assistant intelligent développé par Ant Group sur la base de son grand modèle auto-développé et du cadre d'agent personnalisable AgentUnierse avec des connaissances professionnelles. Sur place, un public lui a demandé : « Veuillez fournir un plan d'investissement et de gestion financière adapté aux personnes âgées. » Il a donné des suggestions d'investissement correspondantes, analysé la situation cible en fonction des conditions actuelles du marché et tiré des conclusions sous deux aspects : le risque et retour. . "L'application de la technologie des agents intelligents entre dans la vie publique sans rien montrer." Sun Maosong a souligné que nous avons déjà la capacité de créer de meilleurs agents, principalement grâce à la capacité de générer de grands modèles de langage, Les "quatre avancées majeures" dans la capacité de générer du code, des capacités de traitement d'images et de vidéos, ainsi que les capacités de modélisation 3D ont offert de nouvelles opportunités de développement aux agents intelligents. Cependant, Sun Maosong estime également que par rapport aux grands modèles limités aux environnements de dialogue dans des conditions générales, l'intelligence est un concept en amont plus complexe qui est discuté dans des espaces tridimensionnels et quadridimensionnels, mais du point de vue de l'industrie et de l'industrie. mise en œuvre, les agents sont des concepts en aval de grands modèles appliqués dans divers domaines pratiques. Difficultés et défis L'application d'agents d'IA dans le domaine financier est la seule voie à suivre, mais ce processus ne se déroule pas sans heurts et il reste encore de nombreux problèmes et défis à résoudre. Premièrement, dans le domaine financier, la commercialisation des agents d’IA présente des défis. "La commercialisation de la technologie des agents intelligents a encore besoin de temps pour être itérée." Sun Maosong estime qu'il s'agit d'un processus dans lequel des changements quantitatifs conduisent à des changements qualitatifs. Il faudra peut-être plusieurs années d'itération et d'accumulation avant que ses performances ne s'améliorent de manière significative. la valeur commerciale des agents intelligents en vaudra la peine. J'attends cela avec impatience, mais je fais preuve de plus de patience. La voie vers la commercialisation des agents d’IA est également limitée par les capacités de R&D. Selon Huang Xuanjing, professeur à l'Université Fudan, les agents intelligents sont considérés comme une voie prometteuse vers l'intelligence artificielle générale. Il peut exploiter pleinement le professionnalisme des grands modèles linguistiques et entraîner des mises à niveau itératives de divers services. Mais dans le même temps, la recherche et le développement d'agents intelligents sont actuellement confrontés à quatre défis majeurs : des capacités insuffisantes du modèle de base, l'absence d'un cadre interactif unifié, le manque d'auto-apprentissage et d'auto-évolution, et les problèmes de sécurité et d'éthique liés aux agents intelligents. En outre, le problème de l’illusion des grands modèles constitue un défi majeur pour l’application des agents d’IA dans le secteur financier. Les initiés de l'industrie estiment que le taux de tolérance aux pannes du secteur financier est très faible. Qu'il s'agisse de questions et réponses de connaissances ou d'extraction de contenu, cela impose des exigences très élevées aux agents intelligents. La précision du modèle est devenue un obstacle important à l'adoption de la génération. L'IA dans le secteur financier. "Les grands modèles sont très populaires et leurs capacités sont également très puissantes, mais il existe des conditions pour que cette capacité soit forte. Par exemple, elle fonctionne très bien dans un environnement de dialogue, mais une fois que vous sortez de cet environnement, votre capacité est discutable." . " Sun Maosong a souligné que grâce aux agents intelligents et autres, les capacités des grands modèles devraient être encore améliorées, passant de « copilote » à « conducteur principal ». « Bien que les grands modèles aient montré un grand potentiel dans le domaine des affaires financières, leur application globale dans le secteur financier reste confrontée à de nombreux défis. » Selon Wu Lianfeng, vice-président et analyste en chef d'IDC Chine, la combinaison actuelle des grands modèles généraux et des L'industrie dans son ensemble en est encore à ses balbutiements. De plus, la surveillance stricte du secteur financier et les exigences strictes de conformité obligent également la mise en œuvre de grands modèles à être plus prudente et le cycle sera plus long. Dans l’ensemble, l’écosystème industriel des grands modèles n’est pas encore complètement mature et une application généralisée nécessite de surmonter des défis tels que la technologie, l’évolution de l’industrie, la réglementation et l’éthique technologique.