Os agentes de IA estão envolvidos no setor financeiro e um grande número de aplicações foram implementadas, mas a comercialização levará tempo

AI Agent é uma palavra de alta frequência no campo da inteligência artificial em 2024, e o setor financeiro também está envolvido. Na Conferência do Bund de Inclusão de 2024, os agentes de IA foram frequentemente mencionados, e a indústria acredita que os agentes de IA se tornarão uma das principais direções para o desenvolvimento da inteligência artificial. Os repórteres do China Business News também notaram que muitas aplicações de inteligência financeira estão sendo implementadas, trazendo uma experiência mais humana à comunicação inteligente entre humanos e máquinas. No entanto, em aplicações no domínio financeiro, os agentes inteligentes são propensos a "alucinações". A comercialização levará tempo a iterar e o quadro regulamentar relevante também precisa de ser melhorado. Os agentes de IA envolvidos no setor financeiro referem-se a agentes de inteligência artificial, que são entidades inteligentes que podem perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações. Eles têm a capacidade de completar gradualmente determinados objetivos por meio de ferramentas de pensamento e chamada independentes. Do ponto de vista do usuário, os agentes inteligentes têm a capacidade de pensar profundamente sobre problemas e campos específicos e podem se comunicar com pessoas mais como "humanos". De acordo com Han Xinyi, presidente do Ant Group, os agentes de IA, como forma de produto de inteligência artificial generativa, são a direção central da aplicação atual de grandes modelos, permitindo que grandes modelos desenvolvam “mãos e pés”. Sun Maosong, acadêmico estrangeiro da Academia Europeia de Ciências e vice-presidente executivo do Instituto de Pesquisa de Inteligência Artificial da Universidade de Tsinghua, destacou em entrevista ao China Business News que em inglês, “inteligente” é traduzido como “Agente”, e o surgimento da IA ​​deu a este termo um novo significado. O conceito é relativamente amplo e pode se referir a um robô inteligente ou a um humano digital no mundo virtual. Pode nem ter o conceito de “humano”, mas refere-se a um software ou ferramenta que utiliza tecnologia de IA para ajudar as pessoas a resolver problemas. . Agentes de IA que podem fazer com que grandes modelos tenham características mais humanas são a direção central das atuais aplicações de grandes modelos. Essa tendência já se espalhou para bancos, seguros, gestão financeira e outras áreas financeiras. Em 2024, muitos grandes fabricantes de modelos explorarão o desenvolvimento de aplicações de agentes de IA Em termos de gestão de património, avaliação de risco, atendimento ao cliente, etc., no domínio financeiro, os agentes estão a mostrar o seu valor comercial. Por exemplo, o programa "Postal Savings Brain" lançado pelo Postal Savings Bank passou de percepção e insight para criação generativa e está promovendo cenários como assistentes de negócios inteligentes, gerentes de contas digitais e salas de negócios virtuais do China Construction Bank; Plano" está gradualmente promovendo finanças A construção de modelos em larga escala no campo promove a implementação de agentes inteligentes em cenários como marketing, relatórios de pesquisa de investimentos e controle de risco. Os agentes de IA também fornecem serviços de inteligência digital a profissionais e serviços de consultoria patrimonial de baixo limiar ao público. Por exemplo, na exposição deste ano, Zhixiaozhu 2.0 é um assistente inteligente desenvolvido pelo Ant Group com base em seu grande modelo autodesenvolvido e estrutura de agente agente Unierse personalizável com conhecimento profissional. No local, um público perguntou: “Por favor, forneça um plano de investimento e gestão financeira adequado para os idosos”. Deu sugestões de investimento correspondentes, analisou a situação-alvo com base nas condições atuais do mercado e tirou conclusões sobre dois aspectos: risco e retornar. . “A aplicação da tecnologia de agentes inteligentes está entrando na vida pública sem exibir nada.” Sun Maosong destacou que já temos a capacidade de criar agentes melhores, principalmente devido à capacidade de gerar grandes modelos de linguagem, Os “quatro grandes avanços” em a capacidade de gerar código, recursos de processamento de imagem e vídeo e recursos de modelagem 3D deram novas oportunidades de desenvolvimento para agentes inteligentes. No entanto, Sun Maosong também acredita que, em comparação com grandes modelos limitados a ambientes de diálogo em condições gerais, a inteligência é um conceito a montante mais complexo que é discutido em espaços tridimensionais e quadridimensionais, no entanto, do ponto de vista da indústria e da indústria. implementação, os Agentes são conceitos posteriores de grandes modelos aplicados em vários campos práticos. Dificuldades e Desafios A aplicação de agentes de IA na área financeira é o único caminho a percorrer, mas este processo não é tranquilo e ainda existem muitos problemas e desafios a serem resolvidos. Em primeiro lugar, no domínio financeiro, existem desafios na comercialização de agentes de IA. "A comercialização da tecnologia de agentes inteligentes ainda precisa de tempo para iterar." Sun Maosong acredita que este é um processo em que mudanças quantitativas levam a mudanças qualitativas. Pode levar vários anos de iteração e acumulação antes que seu desempenho seja significativamente melhorado. o valor comercial dos agentes inteligentes valerá a pena. Ansiosos, mas tendo mais paciência com isso. O caminho para a comercialização de agentes de IA também é limitado pelas capacidades de I&D. De acordo com Huang Xuanjing, professor da Universidade Fudan, os agentes inteligentes são considerados um caminho promissor para a inteligência artificial geral. Ele pode dar pleno desempenho ao profissionalismo de grandes modelos de linguagem e trazer atualizações iterativas de vários serviços. Mas, ao mesmo tempo, a investigação e o desenvolvimento de agentes inteligentes enfrentam actualmente quatro grandes desafios: capacidades insuficientes do modelo de base, falta de um quadro interactivo unificado, falta de auto-aprendizagem e auto-evolução, e questões éticas e de segurança com agentes inteligentes. Além disso, o problema da ilusão de grandes modelos é um grande desafio para a aplicação de agentes de IA no setor financeiro. Os membros da indústria acreditam que a taxa de tolerância a falhas do setor financeiro é muito baixa. Quer se trate de perguntas e respostas de conhecimento ou de extração de conteúdo, impõe requisitos muito elevados para agentes inteligentes. IA no setor financeiro. “Modelos grandes são muito populares e suas habilidades também são muito poderosas, mas há condições para que essa habilidade seja forte. Por exemplo, ele funciona muito bem em um ambiente de diálogo, mas quando você sai desse ambiente, sua habilidade é questionável ." Sun Maosong destacou que, por meio de agentes inteligentes e outros, permitir que as capacidades de grandes modelos sejam melhoradas ainda mais, passando de "co-piloto" a "motorista principal". "Embora os grandes modelos tenham demonstrado grande potencial no campo dos negócios financeiros, sua aplicação abrangente no setor financeiro ainda enfrenta muitos desafios." De acordo com Wu Lianfeng, vice-presidente e analista-chefe da IDC China, a atual combinação de grandes modelos gerais e o indústria como um todo Ainda está na sua infância Além disso, a supervisão rigorosa da indústria financeira e os fortes requisitos de conformidade também fazem com que a implementação de grandes modelos precise de ser mais cautelosa e o ciclo será mais longo. No geral, o ecossistema industrial de grandes modelos ainda não está totalmente maduro e a aplicação generalizada exige a superação de desafios como a tecnologia, a evolução da indústria, a regulamentação e a ética tecnológica.