Tdynamická oblast financí je nadále přetvářena pokrokem v oblasti umělé inteligence (AI). Významným vývojem v této oblasti je zavedení “FinGPT: Open-Source Finanční Velké Jazykové Modely, “výzkumný dokument, jehož autorem jsou vědci z Columbia University a NYU.

FinGPT je velký jazykový Model (LLM) speciálně navržený pro finanční sektor, který je open-source, jako alternativa k proprietárním modelům, jako je BloombergGPT .

Úvod a shrnutí výzkumné práce AI

Fingt zaujímá přístup zaměřený na data a poskytuje výzkumným pracovníkům a odborníkům dostupné a transparentní zdroje pro rozvoj jejich FinLLMs. Článek zdůrazňuje důležitost automatického kanálu pro správu dat a odlehčeného Low-Rank Adaptace (LoRA) technika při budování prstů. Představuje také několik potenciálních aplikací jako odrazový můstek pro uživatele, jako je robo-poradenství, algoritmické obchodování a vývoj s nízkým kódem.

Autoři si představují FinGPT jako katalyzátor pro stimulaci inovací, demokratizaci Finllm a odemknutí nových příležitostí v otevřených financích. Model je doladěn pomocí nové finanční datové sady s relativním procentem změny ceny akcií pro každou novinku použitou jako výstupní štítek. Tato strategie zajišťuje optimální využití předem vyškolených informací.

Článek uzavírá konstatováním, že integrace velkých jazykových modelů (LLM) do finančního sektoru přináší jedinečné složitosti a obrovské příležitosti. FinGPT reaguje inovativně tím, že využívá již existující LLM a dolaďuje je na konkrétní finanční aplikace a nabízí přístupnější, flexibilnější a nákladově efektivnější řešení pro modelování finančních jazyků.

Uvolnění potenciálů FinGPT

Příspěvky této výzkumné práce naznačují, že demokratizace finančních údajů prostřednictvím FinGPT by mohla potenciálně vést k významnému nárůstu počtu startupů v sektoru FinTech. Důvodem je především snížená bariéra vstupu, kterou představuje Fingt.

FinGPT by mohl potenciálně vést k výraznému nárůstu počtu startupů v sektoru FinTech.

Tato hypotéza je podložena několika klíčovými předpoklady. Za prvé, dostupnost nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem, jako je FinGPT, snižuje potřebu startupů investovat značné prostředky do vývoje vlastních nástrojů. Tento snadný přístup by mohl startupům usnadnit vstup na trh.

Za druhé, kvalita poznatků generovaných FinGPT je považována za srovnatelnou s kvalitou generovanou proprietárními modely. Pokud to platí, znamenalo by to, že startupy používající Fingt by nebyly v nevýhodě ve srovnání s většími a zavedenějšími společnostmi s přístupem k proprietárním modelům. To by mohlo vyrovnat podmínky a dát startupům spravedlivou šanci soutěžit a uspět.

V neposlední řadě existuje předpoklad rostoucího zájmu o sektor FinTech. Tento zájem spolu s dostupností nástrojů, jako je FinGPT, by mohl povzbudit potenciální podnikatele, aby se ponořili a založili vlastní FinTech společnost.

Je však důležité si uvědomit, že tyto předpoklady, i když jsou věrohodné, jsou stále předpoklady. Skutečný dopad Fingt na sektor FinTech by mohl být ovlivněn řadou dalších faktorů. Patří mezi ně regulační změny, tržní podmínky a technické možnosti samotných startupů. I když budoucnost vypadá slibně, je vždy moudré přistupovat k ní s vyváženou perspektivou.

Faktory, které je třeba zvážit pro vývojáře FinTech aplikací

Pro vývojáře FinTech aplikací, kteří uvažují o použití FinGPT, existuje několik faktorů, které je třeba zvážit, a potenciální cesty k prozkoumání:

1. Robo-Poradenství: Schopnost fingt generovat vysoce kvalitní finanční postřehy z něj činí vynikající nástroj pro rozvoj robo-poradců. Tyto automatizované platformy poskytují finanční poradenství nebo správu investic online s minimálním lidským zásahem. S FinGPT mohou vývojáři vytvářet robo-poradce, kteří uživatelům nabízejí personalizovanější a přesnější rady.

2. Algoritmické Obchodování: FinGPT lze také použít k vývoji sofistikovaných algoritmických obchodních systémů. Tyto systémy používají složité algoritmy k rozhodování o vysokorychlostním obchodování. Díky funkcím modelování finančních jazyků FinGPT mohou být tyto algoritmy ještě přesnější a efektivnější.

3. Vývoj S Nízkým Kódem: FinGPT lze také použít na vývojových platformách s nízkým kódem, které vývojářům umožňují vytvářet aplikace prostřednictvím grafických uživatelských rozhraní namísto tradičního ručně kódovaného programování. S FinGPT by tyto platformy mohly nabídnout pokročilejší funkce a možnosti.

4. dodržování: Vývojáři by také měli zvážit regulační prostředí, ve kterém budou jejich aplikace fungovat. FinTech aplikace musí splňovat řadu finančních předpisů a vývojáři by měli zajistit, aby jejich používání Fingt bylo v souladu se všemi příslušnými zákony a předpisy.

5. datum: FinTech aplikace zpracovávají citlivá finanční data a vývojáři musí upřednostňovat zabezpečení dat. Zatímco FinGPT je nástroj s otevřeným zdrojovým kódem, vývojáři by měli zajistit, aby jejich implementace modelu zahrnovala robustní bezpečnostní opatření na ochranu uživatelských dat.

6. uživatel: A konečně, zatímco FinGPT může nabídnout pokročilé funkce, úspěch FinTech aplikace nakonec závisí na její uživatelské zkušenosti. Vývojáři by se měli zaměřit na vytváření intuitivních, uživatelsky přívětivých rozhraní, která uživatelům usnadní využití poznatků generovaných Fingptem.

Zvážením těchto faktorů a potenciálních aplikací mohou vývojáři FinTech aplikací co nejlépe využít příležitostí, které nabízí FinGPT.

Poznámka: účelem tohoto příspěvku na blogu je vyvolat diskusi a nepředstavuje finanční poradenství. Před investičními rozhodnutími vždy proveďte vlastní průzkum nebo se poraďte s finančním poradcem.