最近、Qifu Technology が開始した大規模モデル アプリケーションは、研究開発効率、ビッグデータ分析、その他の分野で新たなブレークスルーを達成しました。Yuzhi AI 専門家は、Qifu 大型モデルをベースとして使用し、研究開発効率やビッグデータ分析などのアプリケーション シナリオを指向し、上級テクノロジーとビッグデータ アナリストの専門能力とデータ蓄積を組み合わせて、金融分野の「AI 専門家」を形成します。 。現在、この大型モデルの応用は、技術研究開発とビジネス分析の両方向において極めて高い価値を発揮しています。金融テクノロジー業界のテクノロジー主導型企業として、Qifu Technology は引き続き大規模なモデルをビジネス シナリオに適用し、金融テクノロジー業界での自己革新を開始しています。
研究開発プロセス中、技術担当者は多くの場合、まずビジネスを理解し、技術アーキテクチャに精通し、次に最適な技術実装ソリューションを選択する必要があります。開発完了後は、継続的に最適化するために問題の診断と分析を行う必要があります。製品。ビジネスの複雑さと技術的な成果が蓄積され続けるにつれて、個人がすべてのビジネス情報とビジネス技術知識をすぐに習得することは困難であり、新しいビジネス シナリオに切り替える際には、多くの場合、高い学習コストがかかります。現在では、大型モデルの AI 専門家を通じて、Qifu Technology の研究開発担当者が長年にわたって蓄積した開発結果とデータが統合され、再利用可能な金融テクノロジーの専門家エクスペリエンスが形成されています。AI 専門家は、Qifu Technology の研究開発担当者に技術的なアドバイス、コードの生成、コードの診断と最適化を提供できるだけでなく、設計草案に基づいて実行可能コードを直接生成することもできます。ある意味、金融業界のデジタル化に関する深い開発経験と深い研究を持ち、さまざまなアーキテクチャやテクノロジースタックに精通した「金融研究開発テクノロジーの巨人」に相当します。 「ジュニア」は金融業界トップの技術開発へと急成長し、エキスパートは全体的な視点で業務効率を向上させます。
写真はYuzhi AI専門家による設計案のコード化風景
同様に、金融テクノロジー業界のデータ分析プロセスにおいても、データ量が多く、カテゴリーが複雑で、次元が多様で、要求される精度も高く、客観的には参入障壁や学習コストが高いことを意味しており、実務者のビジネス洞察力には高い要件が求められます。金融分野のビジネスデータ分析シナリオでは、AI専門家が金融業界のビッグデータに基づいてデータ分析のアイデアを段階的に提供し、データ結果と最終的な結論を出力します。業界データ分析シナリオを例に挙げます。ビジネス担当者が「プラットフォーム ユーザーの LTV 値 (顧客生涯価値、顧客生涯価値とも呼ばれる) の傾向」を分析し、傾向の帰属を判断する必要がある場合です。AIの専門家が複数のステップに分けて、まずさまざまな顧客獲得チャネルにおけるユーザーのLTV値の状況を分析し、さらにトラフィック管理、自己成長、配信などのさまざまな次元のパフォーマンス状況分析を分析して判断します。変動性を通じてビジネスの状況を把握し、最終的に完全な視覚分析レポートと体系的なレポートを出力します。
写真はYuzhi AI専門家が現在のビジネス状況を分析するシナリオを示しています
金融業界は、そのテクノロジーやデータ標準などの特性から、大規模モデルの実装に最も適していると考えられていますが、金融業界には複雑な規制があり、リスク管理やデータセキュリティに対する高い要件が課せられており、プロフェッショナリズムにも疑問が生じています。大規模なモデル アプリケーションのセキュリティは非常に要求が厳しくなります。「Yuzhi AI Experts」は、テクノロジーやビジネスの専門家の経験を学び、コピーし続け、将来的には、金融業界におけるテクノロジーの研究開発やデータ分析における普遍的なアプリケーションとなり、より多くの金融業界パートナーの移行を支援することが期待されています。デジタル化やインテリジェンスへの関心が高まり、視野が大きく広がる 金融業界における技術革新の可能性
