Агенты ИИ задействованы в финансовой отрасли, реализовано большое количество приложений, но коммерциализация потребует времени.

AI Agent — это часто встречающееся слово в сфере искусственного интеллекта в 2024 году, в котором также задействована финансовая индустрия. На конференции Inclusion Bund 2024 года ИИ-агенты часто упоминались, и в отрасли полагают, что ИИ-агенты станут одним из основных направлений развития искусственного интеллекта. Репортеры China Business News также заметили, что внедряется множество приложений финансовой разведки, которые делают интеллектуальное общение между людьми и машинами более гуманным. Однако в приложениях в финансовой сфере интеллектуальные агенты склонны к «галлюцинациям». Коммерциализация потребует времени, и соответствующая нормативная база также нуждается в совершенствовании. Агенты ИИ, задействованные в финансовой индустрии, относятся к агентам искусственного интеллекта, которые представляют собой интеллектуальные сущности, которые могут воспринимать окружающую среду, принимать решения и выполнять действия. Они обладают способностью постепенно достигать поставленных целей с помощью инструментов независимого мышления и вызова. С точки зрения пользователя, интеллектуальные агенты способны глубоко думать о конкретных проблемах и конкретных областях и могут общаться с людьми, больше похожими на «людей». По словам Хань Синьи, президента Ant Group, агенты ИИ, как продукт генеративного искусственного интеллекта, являются основным направлением текущего применения больших моделей, позволяя крупным моделям расти «руками и ногами». Сунь Маосун, иностранный академик Европейской академии наук и исполнительный вице-президент Научно-исследовательского института искусственного интеллекта Университета Цинхуа, отметил в интервью China Business News, что на английском языке слово «интеллект» переводится как «Агент», а появление ИИ придало этому термину новое значение. Это понятие относительно широкое и может относиться к интеллектуальному роботу или цифровому человеку в виртуальном мире. Оно может даже не иметь понятия «человек», но относится к программному обеспечению или инструменту, который использует технологию искусственного интеллекта, чтобы помочь людям решать проблемы. . Агенты искусственного интеллекта, которые могут придавать большим моделям больше человеческих качеств, являются основным направлением современных приложений для больших моделей. Эта тенденция уже распространилась на банковское дело, страхование, финансовый менеджмент и другие финансовые области. В 2024 году многие крупные производители моделей будут изучать возможность разработки приложений с использованием агентов ИИ. Что касается управления активами, оценки рисков, обслуживания клиентов и т. д. в финансовой сфере, агенты демонстрируют свою коммерческую ценность. Например, программа «Почтовый сберегательный мозг», запущенная Почтовым сберегательным банком, превратилась из восприятия и понимания в генеративное творчество и продвигает такие сценарии, как интеллектуальные бизнес-помощники, цифровые менеджеры счетов и виртуальные бизнес-залы «Ковчег» Китайского строительного банка; План» постепенно продвигает финансовые. Построение крупномасштабных моделей на местах способствует внедрению интеллектуальных агентов в таких сценариях, как маркетинг, отчеты об инвестиционных исследованиях и контроль рисков. Агенты ИИ также предоставляют услуги цифровой разведки профессионалам и консультационные услуги по вопросам благосостояния населению. Например, на выставке этого года Zhixiaozhu 2.0 представляет собой интеллектуального помощника, разработанного Ant Group на основе собственной большой модели и настраиваемой агентской структуры агента Unierse с профессиональными знаниями. На месте происшествия аудитория спросила его: «Пожалуйста, предоставьте план инвестиций и управления финансами, подходящий для пожилых людей». Он дал соответствующие инвестиционные предложения, проанализировал целевую ситуацию, исходя из текущих рыночных условий, и сделал выводы по двум аспектам: риск и возвращаться. . «Применение технологии интеллектуальных агентов входит в общественную жизнь, ничем не демонстрируя себя». Сунь Маосун отметил, что у нас уже есть возможность создавать более совершенных агентов, в основном благодаря способности генерировать большие языковые модели. «Четыре основных достижения» в способность генерировать код, возможности обработки изображений и видео, а также возможности 3D-моделирования предоставили интеллектуальным агентам новые возможности развития. Однако Сунь Маосун также считает, что по сравнению с большими моделями, которые ограничиваются диалоговыми средами в общих условиях, интеллект представляет собой более сложную концепцию, которая обсуждается в трехмерном и четырехмерном пространствах. Однако с точки зрения промышленности и промышленности. Агенты — это последующие концепции больших моделей, применяемые в различных практических областях. Трудности и проблемы Применение агентов ИИ в финансовой сфере — единственный путь, но этот процесс не проходит гладко, и остается еще много проблем и задач, которые предстоит решить. Во-первых, в финансовой сфере существуют проблемы с коммерциализацией агентов ИИ. «Коммерциализация технологии интеллектуальных агентов все еще требует времени для повторения». Сунь Маосун считает, что это процесс, в котором количественные изменения приводят к качественным изменениям. Может потребоваться несколько лет итераций и накоплений, прежде чем ее производительность будет значительно улучшена, и производительность будет значительно улучшена. коммерческая ценность интеллектуальных агентов того стоит. Ждём этого, но проявим больше терпения. Путь к коммерциализации агентов ИИ также ограничен возможностями исследований и разработок. По словам Хуан Сюаньцзин, профессора Фуданьского университета, интеллектуальные агенты считаются многообещающим путем к общему искусственному интеллекту. Он может в полной мере раскрыть профессионализм больших языковых моделей и обеспечить итеративные обновления различных сервисов. Но в то же время исследования и разработки интеллектуальных агентов в настоящее время сталкиваются с четырьмя основными проблемами: недостаточные возможности базовой модели, отсутствие единой интерактивной структуры, отсутствие самообучения и саморазвития, а также проблемы безопасности и этики, связанные с интеллектуальными агентами. Кроме того, проблема иллюзии большой модели является серьезной проблемой для применения агентов ИИ в финансовой отрасли. Инсайдеры отрасли считают, что уровень отказоустойчивости в финансовой отрасли очень низок. Будь то вопросы и ответы на знания или извлечение контента, это выдвигает очень высокие требования к интеллектуальным агентам. Точность модели стала важным препятствием на пути внедрения генеративных технологий. ИИ в финансовой индустрии. «Большие модели очень популярны, и их способности также очень мощные, но есть условия, чтобы эта способность была сильной. Например, она очень хорошо работает в диалоговой среде, но как только вы выходите из этой среды, ваши способности становятся сомнительными. Сунь Маосун отметил, что с помощью интеллектуальных агентов и других возможностей возможности больших моделей будут еще больше улучшены, превращаясь из «второго пилота» в «главного водителя». «Хотя большие модели продемонстрировали большой потенциал в сфере финансового бизнеса, их комплексное применение в финансовой отрасли по-прежнему сталкивается со многими проблемами. По словам Ву Ляньфэна, вице-президента и главного аналитика IDC China, нынешнее сочетание общих больших моделей и отрасль в целом все еще находится в зачаточном состоянии. Кроме того, строгий надзор финансовой отрасли и строгие требования к соблюдению требований также заставляют внедрение крупных моделей быть более осторожным, а цикл будет более длительным. В целом, отраслевая экосистема больших моделей еще не полностью созрела, и их широкое применение требует преодоления таких проблем, как технологии, эволюция отрасли, регулирование и технологическая этика.