Công ty AI này đã huy động gần 1 tỷ USD trong 5 năm, sẽ được Nvidia thu mua! Các ông lớn AI nhận xét: Giá trị chỉ đủ để nhà đầu tư thu hồi vốn.

Trí Tụng Trong Ngành Tài Chính Với Công Nghệ Mô Hình Lớn

Nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong ngành tài chính, đặc biệt là với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mô hình lớn như ChatGPT. Các quốc gia và tổ chức tài chính đang cạnh tranh khốc liệt để xây dựng động cơ tăng trưởng AI, thúc đẩy việc nghiên cứu và ứng dụng dữ liệu lớn và AI. Tại Trung Quốc, ngân hàng Bắc Kinh đã tiên phong trong việc sử dụng công nghệ này để nâng cao hiệu quả kinh doanh và trải nghiệm khách hàng.

Tuy nhiên, việc áp dụng mô hình lớn trong ngành tài chính cũng đối mặt với những thách thức đáng kể. Đầu tiên là hạn chế về chip cao cấp, tiếp theo là vấn đề về dữ liệu và rủi ro liên quan đến việc sử dụng mô hình lớn. Ví dụ, các lệnh cấm xuất khẩu chip AI của Mỹ và dữ liệu tiếng Anh chiếm đa số trong khi dữ liệu tiếng Trung chỉ chiếm khoảng 1%. Điều này làm giảm khả năng ứng dụng mô hình lớn trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là trong các trường hợp yêu cầu độ chính xác cao.

Để giải quyết những thách thức này, Ngân hàng Bắc Kinh đã phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo có tên là “Jingzhi Brain”, tập trung vào việc ứng dụng mô hình lớn dựa trên tri thức. Hệ thống này được thiết kế để kết hợp mô hình lớn và mô hình nhỏ để nâng cao hiệu quả hoạt động, tiếp thị khách hàng, hỗ trợ đổi mới sản phẩm và tối ưu hóa dịch vụ khách hàng, đồng thời tăng cường quản lý rủi ro.

Hệ thống Jingzhi Brain bao gồm bốn thành phần chính:

• Cơ sở tính toán nội địa, tích hợp CPU, GPU và NPU để hỗ trợ tính toán cho các ứng dụng AI.
• Kho kiến thức doanh nghiệp, chứa các hướng dẫn, quy định và kiến thức cơ bản về tài chính.
• Nền tảng MaaS, hỗ trợ việc huấn luyện và suy luận của mô hình lớn.
• Nền tảng ứng dụng dựa trên đại diện thông minh (Agent), hỗ trợ các tác vụ như truy vấn và tạo nội dung.

Bên cạnh đó, hệ thống còn bao gồm nhiều ứng dụng cụ thể trong các lĩnh vực tài chính, giúp thúc đẩy việc áp dụng công nghệ AI sâu rộng hơn.

Từ góc độ kiến trúc, hệ thống AI của Ngân hàng Bắc Kinh chia thành năm lớp:

• Mô hình lớn cơ bản: Sử dụng các mô hình mở nguồn để tạo nền tảng mô hình lớn riêng.
• Mô hình tài chính ngành: Tinh chỉnh các mô hình dựa trên dữ liệu tài chính nội bộ.
• Kho kiến thức doanh nghiệp: Kết hợp chiến lược marketing, thông tin sản phẩm và quy trình vận hành.
• Lớp cấp số: Xây dựng các ứng dụng dựa trên mô hình lớn để hỗ trợ các tác vụ tài chính.
• Lớp cá nhân: Cung cấp các công cụ AI cho nhân viên để cải thiện hiệu suất công việc.

Ngoài ra, Ngân hàng Bắc Kinh đã xây dựng một hệ thống tính toán nội địa và khung huấn luyện, nhằm nâng cao khả năng tự chủ và kiểm soát. Họ cũng đã xây dựng một tập huấn luyện tài chính đáng tin cậy, sử dụng các kỹ thuật tiên tiến để lọc và xử lý dữ liệu.

Qua đó, Ngân hàng Bắc Kinh đã xây dựng một mô hình chuyên gia lai, cho phép phân phối và tối ưu hóa hiệu suất mô hình một cách linh hoạt. Họ cũng đã xây dựng một nền tảng dịch vụ mô hình lớn, giảm chi phí huấn luyện và suy luận.

Đặc biệt, Ngân hàng Bắc Kinh đã phát triển một nền tảng đại diện thông minh (Agent) để ứng dụng công nghệ AI một cách nhanh chóng. Agent có khả năng nhận biết môi trường, suy luận và thực hiện các tác vụ dựa trên mô hình lớn.

Thông qua việc xây dựng một công cụ tìm kiếm tự động, Ngân hàng Bắc Kinh đã tạo ra một kho kiến thức tài chính đa dạng, nâng cao độ an toàn và độ tin cậy của mô hình lớn.

Cuối cùng, Ngân hàng Bắc Kinh đã xây dựng một môi trường đánh dấu dữ liệu an toàn để đáp ứng nhu cầu đánh dấu dữ liệu của mô hình lớn. Họ đã thiết lập một khu vực an toàn trong trung tâm dữ liệu để đảm bảo tính an toàn và kiểm soát của dữ liệu.

Với những nỗ lực này, Ngân hàng Bắc Kinh đã triển khai một loạt các ứng dụng cụ thể dựa trên mô hình lớn, bao gồm công cụ viết báo cáo thông minh, công cụ trợ lý cuộc họp và công cụ kiểm tra tự động. Những ứng dụng này đã giúp cải thiện hiệu suất công việc và chất lượng dịch vụ.

Tóm tắt 5 từ khóa:

• Mô hình lớn
• Trí tuệ nhân tạo
• Ngân hàng Bắc Kinh
• Kho kiến thức tài chính
• Đại diện thông minh (Agent)