1.中小券商受制于自身规模所限,自建机房GPU算力资源非常有限
2.券商还存在合规方面的限制,对于从公网获取saas服务以及数据往来有诸多合规问题
3.结合券商自身业务特点
综合以上3点,想请教一下中小规模券商如何才能较好地拥抱大模型应用?
针对中小规模券商如何拥抱大模型应用,可以从以下几个方面进行思考:
中小规模券商可以考虑与其他券商合作,共享GPU算力资源,以降低自建机房GPU算力资源的成本。此外,还可以通过与其他券商合作,共享数据资源,以提高数据处理和分析的效率。
中小规模券商在选择大模型AI服务提供商时,需要考虑其是否符合合规要求。可以选择那些已经通过相关监管机构认证的服务提供商,以确保数据安全和合规性。
中小规模券商在选择大模型AI应用时,需要结合自身业务特点,选择适合自己的应用。例如,可以选择一些针对股票市场的大模型AI应用,如股票预测、交易策略优化等,以提高交易效率和盈利能力。
中小规模券商可以加强技术人才培养,提高自身的技术实力。可以通过招聘优秀的技术人才,或者通过培训现有员工来提高技术水平,以更好地应对大模型AI应用的挑战。
总之,中小规模券商要想较好地拥抱大模型应用,需要与其他券商合作共享资源,选择符合合规要求的大模型AI服务提供商,选择适合自身业务特点的大模型AI应用,以及加强技术人才培养。