Год с момента запуска DeepSeek: изменили ли большие модели коммерческие банки? Значительное снижение затрат на маркетинг, необходимость дальнейших наблюдений за другими эффектами

DeepSeek появился примерно в январе прошлого года, положив начало волне принятия крупных моделей в отечественной банковской индустрии. Теперь, когда прошёл год, какие изменения принесла большая модель в банки? За последние полмесяца корреспондент Financial Associated Press провёл подробные беседы и интервью с банковской индустрией.

Ряд банковских чиновников сообщили журналистам, что с точки зрения практического применения крупные модели сыграли очевидную роль в маркетинге, интеллектуальном обслуживании клиентов, обучении персонала и т.д. Она играет определённую роль в оптимизации контроля рисков, но всё равно требует соблюдения. Для крупных моделей, продвигаемых некоторыми банками, чтобы укрепить ключевые возможности идентификации рисков и даже «перестроить» систему контроля рисков, ряд банкиров заявили журналистам, что не стоит быть чрезмерно оптимистичным, и для сравнения и наблюдения необходимы дополнительные временные измерения и случаи.

«DeepSeek вышел только в прошлом году, и некоторые банки заявили, что помогли оптимизировать контроль рисков во второй половине года, что, на мой взгляд, не очень убедительно.» Упомянутый выше городской коммерческий банк указал журналистам, что собственная система контроля рисков банка была относительно зрелой и автоматизированной, а роль ручного вмешательства значительно сократилась, и ключевым фактором является подлинность предоставленных источников материалов, то есть достоверность источника данных. Хотя крупные модели могут ускорить эффективность проверки более поздних сотрудников, вопрос «эффективного повышения точности контроля рисков» требует как минимум года или даже больше для сравнения временных размеров, прежде чем можно будет сделать вывод.

Большая модель экономит значительные маркетинговые расходы для банков, и необходимо наблюдать больше эффектов

Сотрудник одного из биржённых банков сообщил журналистам, что из-за потребностей в маркетинге и продвижении бренда расходы банка на создание маркетинговых плакатов и выпуск бренд-рекламы за последний год составили примерно 10 миллионов. Поскольку эти вакансии раньше передавались другим компаниям, последние взяли на себя спрос банка. «Часто мы недовольны и нуждаемся в многократной пересмотре.»

Однако после запуска DeepSeek в прошлом году банк направил сотрудников банка на проектирование и применение ИИ, и результат был очень положительным: «хотя вмешательство человека всё ещё необходимо, в сочетании с другими затратами эта стоимость была снижена до одного миллиона в прошлом году». В ней говорится, что от 10 миллионов до миллиона крупных моделей ИИ действительно принесли банкам реальные выгоды в некоторых аспектах.

«После использования крупной модели наш банк, естественно, больше не нуждается в столько аутсорсинговых компаний.» Упомянутый выше перечисленный банк отметил. Он считает, что даже внутри банка, когда модель ИИ созревает, некоторые офлайн-позиции могут постепенно сокращаться или даже исчезать.

Что касается обучения персонала и интеллектуальных клиентов, крупные модели ИИ стабильно внедряются в банках. По данным релевантных источников, ранее головному офису требовалось много времени и персонала для обучения местного персонала, особенно финансовых менеджеров. Но это изменилось с тех пор, как вмешался ИИ. В настоящее время главный офис изучает возможность передачи оптимизированных с помощью ИИ маркетинговых навыков и релевантных финансовых знаний сотрудникам банков на базе, а последние также могут использовать модели ИИ для более эффективного выполнения продаж продукции.

Вышеупомянутые специалисты по финансовым технологиям акционерных банков отметили, что в настоящее время наибольшая ценность больших моделей ИИ может заключаться в способности «передавать обучение», которое может резюмировать опыт зрелых сценариев и затем расширяться на аналогичные новые сценарии. Таким образом, у него уже есть определённые применения и преимущества в маркетинге продуктов управления капиталом.

Однако в интервью и обменах между репортёром Financial Associated Press и индустрией положительные моменты, которые может принести крупная модель, по сути, завершаются. Дальнейшее применение в бизнесе сейчас больше связано с сосуществованием попыток и споров.

Журналист узнал, что помимо вышеупомянутой области контроля рисков, до сих пор существуют споры по вопросу использования ИИ банками в горячей сфере интеллектуального маркетинга. Сотрудник главного офиса одного из биржённых банков сказал, что с развитием технологий ИИ идеальным сценарием в будущем может быть следующее: ИИ-роботы предоставляют ему рекомендации по покупке продуктов управления капиталом и больше не нуждаются в управляющем состоянием. Эта точка зрения не была признана коллегами, и некоторые банкиры заявили журналистам, что маркетинг на основе ИИ может подойти не всем: «Лично я предпочитаю общаться с реальными людьми».

Убийственные приложения ещё не появились, и на поле боя крупных банков вышли новые аналоги

Сотрудник коммерческого банка одного из зарегистрированных городов сообщил журналистам, что в феврале прошлого года, после появления DeepSeek, банк также внедрил крупную модель и потребовал от техников глубокого обучения и внедрения исследований и разработок. К сожалению, банк не разработал зрелое и простое в использовании приложение на основе крупной модели DeepSee. В целом, DeepSeek не отражает достаточных преимуществ в применении банковской отрасли. «Теперь нет свежести.» Хотя банк всё ещё внедряет DeepSeekk, «ожидания были снижены», и не ожидается, что вскоре появятся прорывные и мощные приложения.

Другой городской коммерческий банк также подтвердил журналистам, что в первой половине прошлого года, осознав ограничения DeepSeeK в области финансовых данных, они попытались интегрировать изначальную «малую модель» единого бизнес-направления с DeepSeek для разработки наземного приложения. Однако на данный момент результаты всё ещё не впечатляют, и необходимы дальнейшие исследования, разработки и улучшения.

Репортёр Financial Associated Press узнал в интервью, что главная роль DeepSeek может заключаться в том, чтобы вдохновить больше коллег быстро продолжать работу и активно конкурировать в финансах, медицине и других сферах. С середины прошлого года крупные компании, включая Alibaba Qianwen, изучают возможность сотрудничества с рядом банков и добиваются положительных результатов. Ранее ведущий государственный банк объявил о сотрудничестве с Alibaba.

«Alibaba и наш банк также сотрудничали несколько дней назад. Наш банк также приобрёл и внедрил крупную модель Alibaba. Представитель ведущего городского коммерческого банка подтвердил репортёру Financial Associated Press, что банк в настоящее время применяет стратегию «ходьбы на нескольких ногах». Тем не менее, связанные приложения всё ещё изучаются. В конце концов, у банков более высокие требования к безопасности данных и стабильности системы.

(Источник статьи: Financial Associated Press)