Tại sao chỉ có LLMs sẽ không mang lại lợi nhuận đầu tư trong dịch vụ tài chính

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã được ví như điện năng của thời đại chúng ta, và sự xuất hiện của chúng đã tạo ra một làn sóng thử nghiệm trong lĩnh vực tài chính. Từ nghiên cứu tự động đến thông tin khách hàng, tiềm năng là rất lớn. Nhưng khi việc áp dụng gia tăng, một thực tế rõ ràng đang xuất hiện: LLMs một mình thì không đủ nếu không có một lớp tác động ở trên.

LLMs có thể tạo ra từ ngữ, nhưng chúng cần các tác nhân để đảm bảo sự thật. Chúng có thể tóm tắt dữ liệu, nhưng nếu không có một lớp tác động, chúng không thể quyết định điều gì là quan trọng nhất cho doanh nghiệp của bạn. Và trong một lĩnh vực mà sự tin cậy, tuân thủ và tốc độ là không thể thương lượng, khoảng cách đó là rất quan trọng. Trong khi LLMs mang lại sức mạnh cho hệ thống, AI tác động biết khi nào và cách nào để bật đèn.

LLMs một mình thì không đủ

LLMs rất ấn tượng, nhưng chúng phản ứng. Chúng trả lời các yêu cầu, tạo ra văn bản và tóm tắt dữ liệu, nhưng chúng không hoạt động với ngữ cảnh kinh doanh. Một mình, chúng thiếu sự căn cứ trong các định nghĩa, quy tắc và thời gian của tổ chức. Nếu không có một lớp tác động và một danh mục ngữ cảnh, những mô hình này rất mạnh mẽ nhưng không hoàn chỉnh. Chúng có thể giao tiếp một cách lưu loát, nhưng chúng không thể đảm bảo rằng những gì chúng nói phù hợp với cách mà doanh nghiệp định nghĩa sự thật. Khoảng cách đó trở nên quan trọng trong những môi trường tài chính phức tạp, nơi thông tin phải được tin cậy, tổ chức và chia sẻ một cách nhất quán.

AI tác động, kết hợp với danh mục ngữ cảnh, cung cấp các yếu tố thiếu hụt: ngữ cảnh kinh doanh cho việc ra quyết định và học hỏi có con người tham gia cho sự cải tiến liên tục. Cùng nhau, chúng thêm tính tự chủ, ngữ cảnh và trí nhớ. Các tác nhân biết điều gì cần tìm, danh mục ngữ cảnh đảm bảo rằng các đầu ra phù hợp với các định nghĩa đáng tin cậy, và cả hai hoạt động trong các ranh giới rõ ràng. Trong thực tế, điều này cho phép các tổ chức tài chính:

*   Liên tục quét thị trường, tin tức và hồ sơ để phát hiện bất thường trước khi con người nhận thấy
*   Theo dõi tâm lý khách hàng theo thời gian và kết nối thông tin với các cố vấn và nhóm sản phẩm
*   Tự động hóa báo cáo và quy trình tuân thủ để thông tin chuyển đổi trực tiếp thành quyết định

Các tác nhân kết hợp với một lớp siêu dữ liệu biến LLMs từ các công cụ phản ứng thành những người tham gia chủ động trong các hoạt động tài chính, trong khi con người vẫn là những người ra quyết định chính. Chúng biến tiềm năng thành hiệu suất.

Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp áp dụng các công cụ AI, các tổ chức xem AI như một món ăn phụ sang trọng cho chiến lược của họ sẽ không thấy được ROI mà họ mong đợi. Chiến lược AI thành công nhất khi nó được dệt vào cấu trúc của một tổ chức, khi nó trở thành một phần của chính tổ chức đó.

Xây dựng trí tuệ trên mô hình

Lịch sử của điện năng cung cấp một phép ẩn dụ hữu ích. Truy cập sớm vào năng lượng là một lợi thế cạnh tranh. Khi điện trở nên phổ biến, lợi thế chuyển sang những người thiết kế các hệ thống sử dụng nó một cách hiệu quả. Các nhà máy, dây chuyền lắp ráp và hệ thống chiếu sáng trở thành những yếu tố phân biệt.

LLMs hiện đang ở cùng một giai đoạn. Chúng dễ tiếp cận. Lợi thế thực sự đến từ cách các tổ chức sử dụng chúng để thông báo quy trình làm việc, phối hợp quyết định và hỗ trợ phán đoán của con người. Chỉ đơn giản triển khai một mô hình như một “giải pháp mọi vấn đề” không phải là một chiến lược. Sử dụng trí tuệ để giải quyết hoặc hỗ trợ một mục tiêu cụ thể là điều thúc đẩy tác động có thể đo lường.

Xem xét ba ví dụ:

*   **Nghiên cứu thị trường**: Một LLM có thể tóm tắt tin tức hoặc hồ sơ. Một tác nhân, được hỗ trợ bởi siêu dữ liệu trong danh mục ngữ cảnh, lọc, ưu tiên và làm nổi bật những gì phù hợp cho các quyết định đầu tư được điều chỉnh cho một nhà đầu tư.
*   **Phân tích tâm lý khách hàng**: Một LLM đọc các bài đăng trên mạng xã hội hoặc khảo sát. Các tác nhân được định ngữ bởi danh mục tập hợp thông tin, theo dõi xu hướng và kết nối kết quả với các quản lý quan hệ.
*   **Giả mạo và tuân thủ**: Các LLM phân tích dữ liệu không có cấu trúc. Các tác nhân phối hợp phát hiện bất thường bằng cách sử dụng các định nghĩa từ danh mục, sau đó tự động hóa báo cáo và các nhiệm vụ theo dõi để ngăn ngừa rủi ro hoạt động.

Trong mỗi kịch bản, mô hình cung cấp quy mô và sự lưu loát, nhưng sự kết hợp của tác nhân và danh mục ngữ cảnh tạo ra sự liên quan, tập trung và khả năng hành động.

Hỗ trợ phán đoán của con người

Một số người cho rằng các tác nhân hoặc LLMs sẽ thay thế con người. Trong dịch vụ tài chính, điều này khó xảy ra. Con người cung cấp phán đoán, giám sát và tư duy chiến lược không thể tự động hóa. Các tác nhân và danh mục ngữ cảnh khuếch đại khả năng của con người bằng cách đảm bảo thông tin chính xác, có ngữ cảnh và sẵn sàng cho việc ra quyết định. Chúng xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian hoặc phân tán cao.

Khi được kết hợp, LLMs, tác nhân và danh mục ngữ cảnh tạo ra một vòng lặp phản hồi: Mô hình tạo ra thông tin; tác nhân ưu tiên và phối hợp nó; danh mục gắn nó vào sự thật tổ chức. Cuối cùng, con người đưa ra quyết định.

Kết quả là những kết quả nhanh hơn, tự tin hơn và chính xác hơn. Các nhà phân tích và lãnh đạo dành ít thời gian hơn để thu thập thông tin và nhiều thời gian hơn để hành động dựa trên nó.

Thúc đẩy cạnh tranh

Các tổ chức tài chính chỉ dựa vào LLMs vẫn giữ vị trí phản ứng. Những tổ chức tích hợp các tác nhân và danh mục ngữ cảnh đạt được tính chủ động, hiệu quả và thông tin ở quy mô lớn. LLMs là cần thiết nhưng không đầy đủ. Các tác nhân biến chúng thành các hệ thống cung cấp giá trị thực. Danh mục đảm bảo rằng những hệ thống đó hoạt động dựa trên các định nghĩa đáng tin cậy và dữ liệu có thể xác minh.

Ngành dịch vụ tài chính đang ở một bước ngoặt. LLMs đã trở thành tiện ích cơ bản. Lợi thế cạnh tranh hiện đến từ việc thiết kế các hệ thống phối hợp trí tuệ, cung cấp ngữ cảnh và tích hợp qua các quy trình làm việc. Những ai hiểu rõ thực tế này sẽ định nghĩa kỷ nguyên tiếp theo của đổi mới fintech.

LLMs cung cấp sức mạnh. Các tác nhân và danh mục ngữ cảnh hướng dẫn sức mạnh đó và làm cho nó hữu ích. Cùng nhau, chúng cho phép các tổ chức dịch vụ tài chính nhìn rõ ràng, hành động tự tin và đưa ra quyết định thông minh hơn.

Về tác giả

Alexander Walsh là Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Oraion. Với nền tảng đa dạng trong chiến lược, tài chính và mở rộng quốc tế, Alexander đã dành hơn một thập kỷ để thúc đẩy tăng trưởng cho các công ty hàng đầu toàn cầu. Trước khi thành lập Oraion, ông từng là Giám đốc Mở rộng Quốc tế tại Via.work, giúp mở rộng hoạt động toàn cầu của công ty và dẫn dắt nó đến một cuộc thoát thành công thông qua việc mua lại bởi JustWorks. Kinh nghiệm của ông trải dài qua các vai trò tại Apple, N26 và Silicon Valley Bank, nơi ông chuyên về hoạt động, tuân thủ và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Chuyên môn của Alexander nằm ở chiến lược kinh doanh, quản lý tài chính và tận dụng tự động hóa để thúc đẩy tăng trưởng và chuyển đổi doanh nghiệp.