ตัวแทน AI มีส่วนร่วมในอุตสาหกรรมการเงิน และมีการใช้งานแอปพลิเคชันจำนวนมาก แต่การดำเนินการเชิงพาณิชย์จะต้องใช้เวลา
ผู้เขียน：Eve Cole
เวลาอัปเดต：2024-11-22 14:18:01
AI Agent เป็นคำที่มีความถี่สูงในด้านปัญญาประดิษฐ์ในปี 2024 และอุตสาหกรรมการเงินก็มีส่วนเกี่ยวข้องด้วย ในการประชุม Inclusion Bund Conference ปี 2024 มีการกล่าวถึงตัวแทน AI บ่อยครั้ง และอุตสาหกรรมเชื่อว่าตัวแทน AI จะกลายเป็นหนึ่งในทิศทางหลักในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ผู้สื่อข่าวของ China Business News ยังสังเกตเห็นว่ามีการใช้แอปพลิเคชันข่าวกรองทางการเงินจำนวนมาก ซึ่งนำประสบการณ์ที่มีมนุษยธรรมมากขึ้นมาสู่การสื่อสารอัจฉริยะระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร อย่างไรก็ตาม ในการใช้งานในด้านการเงิน ตัวแทนอัจฉริยะมีแนวโน้มที่จะ "เห็นภาพหลอน" เชิงพาณิชย์จะใช้เวลาในการทำซ้ำ และจำเป็นต้องปรับปรุงกรอบการกำกับดูแลที่เกี่ยวข้องด้วย ตัวแทน AI ที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมการเงิน หมายถึงตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเป็นหน่วยงานอัจฉริยะที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และดำเนินการได้ พวกเขามีความสามารถในการค่อยๆ บรรลุเป้าหมายที่กำหนดผ่านการคิดอย่างอิสระและเครื่องมือเรียก จากมุมมองของผู้ใช้ เจ้าหน้าที่อัจฉริยะมีความสามารถในการคิดอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับปัญหาเฉพาะและสาขาเฉพาะ และสามารถสื่อสารกับผู้คนเช่น "มนุษย์" ได้มากขึ้น ฮาน ซินยี่ ประธาน Ant Group กล่าวว่า ตัวแทน AI ซึ่งเป็นรูปแบบผลิตภัณฑ์ของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ เป็นทิศทางหลักของการใช้งานโมเดลขนาดใหญ่ในปัจจุบัน ซึ่งช่วยให้โมเดลขนาดใหญ่เติบโต "มือและเท้า" ซุน เหมาซง นักวิชาการต่างประเทศของ European Academy of Sciences และรองประธานบริหารสถาบันวิจัยปัญญาประดิษฐ์แห่งมหาวิทยาลัยชิงหัว ชี้ในการให้สัมภาษณ์กับ China Business News ว่า "อัจฉริยะ" ในภาษาอังกฤษแปลว่า "ตัวแทน" และ การเกิดขึ้นของ AI ทำให้คำนี้มีความหมายใหม่ แนวคิดนี้ค่อนข้างกว้างและอาจหมายถึงหุ่นยนต์อัจฉริยะหรือมนุษย์ดิจิทัลในโลกเสมือนจริง อาจไม่มีแนวคิดเรื่อง "มนุษย์" ด้วยซ้ำ แต่หมายถึงซอฟต์แวร์หรือเครื่องมือที่ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อช่วยผู้คนในการแก้ปัญหา . ตัวแทน AI ที่สามารถสร้างโมเดลขนาดใหญ่มีลักษณะของมนุษย์มากขึ้นเป็นทิศทางหลักของการใช้งานโมเดลขนาดใหญ่ในปัจจุบัน แนวโน้มนี้ได้แพร่กระจายไปยังธนาคาร การประกันภัย การจัดการทางการเงิน และสาขาการเงินอื่น ๆ แล้ว ในปี 2024 ผู้ผลิตโมเดลรายใหญ่หลายรายจะสำรวจการพัฒนาแอปพลิเคชันของตัวแทน AI ในแง่ของการบริหารความมั่งคั่ง การประเมินความเสี่ยง การบริการลูกค้า ฯลฯ ในด้านการเงิน ตัวแทนกำลังแสดงมูลค่าเชิงพาณิชย์ของตน ตัวอย่างเช่น โครงการ "Postal Savings Brain" ที่เปิดตัวโดย Postal Savings Bank ได้เปลี่ยนจากการรับรู้และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งไปสู่การสร้างสรรค์เชิงสร้างสรรค์ และกำลังส่งเสริมสถานการณ์ต่างๆ เช่น ผู้ช่วยธุรกิจอัจฉริยะ ผู้จัดการบัญชีดิจิทัล และห้องธุรกิจเสมือนจริง "Ark Plan" กำลังค่อยๆ ส่งเสริมทางการเงิน การสร้างโมเดลขนาดใหญ่ในภาคสนามช่วยส่งเสริมการใช้งานตัวแทนอัจฉริยะในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การตลาด รายงานการวิจัยการลงทุน และการควบคุมความเสี่ยง ตัวแทน AI ยังให้บริการข่าวกรองดิจิทัลแก่ผู้เชี่ยวชาญและบริการให้คำปรึกษาด้านความมั่งคั่งที่มีเกณฑ์ต่ำกว่าแก่สาธารณะ ตัวอย่างเช่น ที่งานนิทรรศการปีนี้ Zhixiaozhu 2.0 เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะที่พัฒนาโดย Ant Group โดยใช้โมเดลขนาดใหญ่ที่พัฒนาขึ้นเองและเฟรมเวิร์กตัวแทน Unierse ที่ปรับแต่งได้เองพร้อมความรู้ระดับมืออาชีพ ในที่เกิดเหตุ ผู้ชมถามว่า "โปรดจัดเตรียมแผนการลงทุนและการจัดการทางการเงินที่เหมาะสมสำหรับผู้สูงอายุ" โดยให้ข้อเสนอแนะด้านการลงทุนที่เกี่ยวข้อง วิเคราะห์สถานการณ์เป้าหมายตามสภาวะตลาดในปัจจุบัน และสรุปได้จากสองประเด็น ได้แก่ ความเสี่ยงและ กลับ. . "การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีตัวแทนอัจฉริยะกำลังเข้าสู่ชีวิตสาธารณะโดยไม่ต้องอวดอ้างอะไรเลย" ซุน เหมาซง ชี้ให้เห็นว่า เรามีความสามารถในการสร้างตัวแทนที่ดีขึ้นอยู่แล้ว โดยสาเหตุหลักมาจากความสามารถในการสร้างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ "ความก้าวหน้าที่สำคัญสี่ประการ" ใน ความสามารถในการสร้างโค้ด ความสามารถในการประมวลผลภาพและวิดีโอ และความสามารถในการสร้างโมเดล 3 มิติได้มอบโอกาสในการพัฒนาใหม่ๆ ให้กับตัวแทนอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม ซุน เหมาซงยังเชื่อว่าเมื่อเทียบกับแบบจำลองขนาดใหญ่ที่จำกัดอยู่เพียงสภาพแวดล้อมการสนทนาภายใต้สภาวะทั่วไป ความฉลาดเป็นแนวคิดต้นน้ำที่ซับซ้อนกว่าซึ่งถูกกล่าวถึงในพื้นที่สามมิติและสี่มิติ จากมุมมองของอุตสาหกรรมและอุตสาหกรรม การดำเนินงาน ตัวแทนเป็นแนวคิดปลายน้ำของแบบจำลองขนาดใหญ่ที่นำไปใช้ในด้านการปฏิบัติต่างๆ ความยากและความท้าทาย การใช้ตัวแทน AI ในด้านการเงินเป็นหนทางเดียวที่จะไป แต่กระบวนการนี้ไม่ราบรื่น และยังมีปัญหาและความท้าทายมากมายที่ต้องแก้ไข ประการแรก ในด้านการเงิน มีความท้าทายในการทำให้ตัวแทน AI เชิงพาณิชย์ "การนำเทคโนโลยีตัวแทนอัจฉริยะไปใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ยังคงต้องใช้เวลาในการทำซ้ำ" ซุน เหมาซง เชื่อว่านี่เป็นกระบวนการที่การเปลี่ยนแปลงเชิงปริมาณนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพ โดยอาจต้องใช้เวลาหลายปีในการทำซ้ำและสะสมก่อนที่ประสิทธิภาพของมันจะดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ และ มูลค่าทางการค้าของตัวแทนอัจฉริยะจะคุ้มค่า รอคอย แต่มีความอดทนมากขึ้น เส้นทางสู่การค้าตัวแทน AI ยังถูกจำกัดด้วยความสามารถในการวิจัยและพัฒนา Huang Xuanjing ศาสตราจารย์แห่งมหาวิทยาลัย Fudan กล่าวว่า เจ้าหน้าที่อัจฉริยะถือเป็นเส้นทางที่มีแนวโน้มไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป มันสามารถให้ความเป็นมืออาชีพอย่างเต็มที่กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ และนำมาซึ่งการอัปเกรดบริการต่างๆ ซ้ำๆ แต่ในขณะเดียวกัน การวิจัยและพัฒนาตัวแทนอัจฉริยะในปัจจุบันเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ 4 ประการ ได้แก่ ความสามารถของโมเดลพื้นฐานที่ไม่เพียงพอ การขาดกรอบงานเชิงโต้ตอบที่เป็นหนึ่งเดียว การขาดการเรียนรู้ด้วยตนเองและการพัฒนาตนเอง และปัญหาด้านความปลอดภัยและจริยธรรมกับตัวแทนอัจฉริยะ นอกจากนี้ ปัญหาภาพลวงตาแบบจำลองขนาดใหญ่ยังเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับการประยุกต์ใช้ตัวแทน AI ในอุตสาหกรรมการเงิน คนในวงการเชื่อว่าอัตราการยอมรับข้อผิดพลาดของอุตสาหกรรมการเงินนั้นต่ำมาก ไม่ว่าจะเป็นคำถามและคำตอบด้านความรู้ หรือการดึงเนื้อหาออกมา ทำให้เกิดความต้องการที่สูงมากสำหรับตัวแทนอัจฉริยะ ความแม่นยำของแบบจำลองได้กลายเป็นอุปสรรคสำคัญในการนำเทคโนโลยี Generative มาใช้ AI ในอุตสาหกรรมการเงิน "โมเดลขนาดใหญ่ได้รับความนิยมอย่างมากและความสามารถของมันก็ทรงพลังมากเช่นกัน แต่มีเงื่อนไขสำหรับความสามารถนี้ที่จะแข็งแกร่ง ตัวอย่างเช่น มันทำงานได้ดีมากในสภาพแวดล้อมการสนทนา แต่เมื่อคุณออกจากสภาพแวดล้อมนั้น ความสามารถของคุณก็เป็นที่น่าสงสัย ซุน เหมาซง ชี้ให้เห็นว่าผ่านตัวแทนอัจฉริยะและอื่นๆ ให้ความสามารถของโมเดลขนาดใหญ่ได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติม โดยเติบโตจาก "นักบินร่วม" ไปสู่ "ตัวขับเคลื่อนหลัก" "แม้ว่าโมเดลขนาดใหญ่จะแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่ยอดเยี่ยมในสาขาธุรกิจทางการเงิน แต่การใช้งานที่ครอบคลุมในอุตสาหกรรมการเงินยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย" ตามที่ Wu Lianfeng รองประธานและหัวหน้านักวิเคราะห์ของ IDC China กล่าว การผสมผสานระหว่างโมเดลขนาดใหญ่ทั่วไปในปัจจุบันและ อุตสาหกรรมโดยรวมยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น นอกจากนี้ การกำกับดูแลอย่างเข้มงวดของอุตสาหกรรมการเงินและข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดยังทำให้การใช้โมเดลขนาดใหญ่ต้องใช้ความระมัดระวังมากขึ้นและวงจรจะยาวนานขึ้น โดยรวมแล้ว ระบบนิเวศอุตสาหกรรมของโมเดลขนาดใหญ่ยังไม่สมบูรณ์ และการใช้งานอย่างแพร่หลายจำเป็นต้องเอาชนะความท้าทายต่างๆ เช่น เทคโนโลยี วิวัฒนาการของอุตสาหกรรม กฎระเบียบ และจริยธรรมทางเทคโนโลยี
