AI金融助手

原标题：萨摩耶云科技集团林建明：AI+时代，新质生产力重塑金融 新质生产力，形成于“百年未有之大变局”的全球背景，时代的变迁带来了经济发展模式的深刻变革，引发了政策目标的调整、需求结构的演变、产业结构的升级。AI+时代，如何寻找中国创新发展的着力点与内在逻辑？在4月25日证券时报、国海证券主办的“解读新质生产力”读书会上，萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官林建明携热门新书《AIGC重塑金融》与公募、私募、险资机构代表、证券、媒体人士，共同从书籍和实际应用中探寻高质量发展的答案。 新质生产力重塑金融竞争力 新质生产力作为由科技创新发挥主导作用的先进生产力，具有高科技、高效能、高质量特征，将由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，创造出全要素生产率大幅提升，加快发展新质生产力对我国经济发展的质量和效率至关重要。 金融是国民经济的血脉，新质生产力发展需要金融体系的有力支撑，做好金融五篇大文章，是统筹推进经济和金融高质量发展的重要抓手。国海证券合规总监兼董事会秘书覃力在致辞时认为，对于金融业而言，要在发展新质生产力，建设金融强国方面彰显新的担当。勇于面对挑战拥抱变革，充分运用AI技术促进生产力的提升，促进社会发展。 证券时报社编委、机构中心主任、券商中国总编辑汤泳表示，新质生产力的崛起，正在深刻改变全球竞争格局。一方面，它打破了传统生产要素的边界，使得知识、信息、数据等无形要素在经济发展中的作用日益凸显，推动了从资源依赖型向创新驱动型的转变。另一方面，它催生了平台经济、共享经济、智能制造等新兴业态，加速了产业融合，重塑了产业链、供应链、价值链，为经济增长开辟了广阔的新空间。 腾讯研究院前沿科技研究中心主任王强判断，AI+时代基础大模型会进一步集中，2024年大模型技术在广告、金融、教育等行业加速渗透，逐渐由工具变成伙伴提升生产效率。发展新质生产力，科技创新是核心驱动力。林建明认为，大模型被视为金融业发展“新质生产力”的重要引擎。AIGC会对整个生产力带来一个质的飞跃。对于金融业而言，AIGC将从提升金融机构内部生产效率、外部服务效率、金融业科技水平，以及推动监管科技发展等方面重塑金融竞争力。 “1+1>2”辩证应用AIGC 在AI技术的推动下，金融业正迎来技术革新的关键时期。金融机构数字化转型逐步拓展至细分领域的深度垂直整合，并迈向全面应用与持续创新的崭新阶段。凭借庞大的客户基数、稳定可靠的数据资源以及坚实的技术支撑，金融领域已然成为AI应用的优质土壤。 当下，金融垂类大模型虽然尚处于技术探索和试点应用的并行期，但其与现有的技术融合赋能金融服务，将实现“1+1>2”的效果。尤其在智能营销、智能风控、智能运营、智能客服等金融场景能大幅增强信息和数据处理能力，帮助金融企业优化风险管理、产品设计、客户服务等流程环节，不断创新服务模式，提升服务效率。 “AIGC能够通过自动化运营、数据分析、人机协作等方式，显著提高金融机构的内部生产效率。”以数据分析为例，林建明指出AIGC通过对多种复杂因素分析，从大量数据中提取关键特征，处理非结构化数据，改善不确定性建模和预测、增强决策过程可解释性等方式，帮助金融机构提升数据分析能力。 “除了对金融业内外部的效率产生重要影响，AIGC技术还将带来算力系统、金融数据处理能力、人才需求结构等方面的变革。”谈及AIGC对金融科技水平的影响时，林建明说未来的程序员将转变为大语言工程师等新角色，整个开发过程也会发生变化。不过，尽管AIGC将全方位地对现有金融科技从架构层到应用层进行全面的重构，但这个过程不会那么快，因为底层技术发展还不够完善。 尽管金融行业对大模型的关注和应用日益升温，但金融业的特殊性，使得合规、数据、算力、隐私等挑战不容忽视。在林建明看来，不能因为担忧而拒绝变革。金融机构要以全面、辩证、发展的眼光看待大模型，因地制宜探索利用AIGC技术。克服安全和隐私风险、调整生产关系、推动监管法规更新、解决人才短缺等问题，促进金融领域新质生产力的可持续、健康发展。 “未来，所有的AI服务将会变为需求方驱动的服务模式。”展望金融服务未来发展时，林建明认为，在新的人机关系中，机器人将可满足人类需求提供个性化服务。返回搜狐，查看更多 责任编辑：

机器之心报道机器之心编辑部 4 月 12 日，在上海市浦东新区科技和经济委员会指导下，由上海市浦东新区产业发展促进中心、上海市浦东新区投资促进二中心、上海陆家嘴（集团）有限公司主办，上海浦东科技创业中心、中国建设银行上海浦东分行、机器之心（上海）科技有限公司承办的 “AI+金融” 论坛在张江科学城・数智天地成功举办。 浦东新区科技和经济委员会副主任夏玉忠，北蔡镇人民政府党委书记殷宏、上海陆家嘴（集团）有限公司总经理蔡嵘，建行上海浦东分行党委书记邹林出席了本次论坛。来自大模型企业、金融科技企业、金融机构及高校的嘉宾和 300 多位专业观众参加了本次论坛，4 万余人次通过多个直播平台进行了在线观看。 夏玉忠在致辞中指出，浦东未来将以大模型创新发展为抓手，以产业智能化发展为目标，以创新业态培育为根本，以应用效能提升为落脚点，汇聚尖端技术、焦点议题和产业资源，致力为国家 “人工智能+” 行动贡献上海智慧、浦东方案，全力建设成为国内领先的新一代信息技术与产业深度融合的发展高地。希望产业各方秉持开放包容、合作共赢的理念，在浦东这片热土上共谋发展，共创美好未来。 论坛现场，陆家嘴集团与铂傲智能、J HUB、XREAL、上海人工智能技术协会、新致软件、爱客易智能等 6 家首批人工智能核心企业进行了入驻及合作签约。浦东新区科经委夏玉忠副主任和浦东新区北蔡镇人民政府书记殷宏进行了见证。这些企业在 AI、元宇宙、信息技术等相关领域有着深厚的技术积累和品牌影响力，将为张江科学城・数智天地的发展注入创新原动力。 浦东作为上海国际金融中心核心区，不仅集聚了全球顶尖金融机构，近年来也吸引了大批优秀的金融科技企业。活动现场，百度智能云、腾讯云、新致软件、达观数据携手沁诚信息、望繁信科技、燧原科技、东华软件、沐曦、科大讯飞、中科曙光、争锋科技等生态合作伙伴，与陆家嘴集团总经理蔡嵘、建行上海浦东分行党委书记邹林一起，共同启动金融科技产业生态计划，以人工智能产业链上下游合力，构建金融领域数智化解决方案，助力全球金融科技高地建设。 复旦大学金融科技研究院副院长、计算机科学技术学院教授、博士生导师吕智慧以《金融科技安全风险监测研究及大模型实践》为题发表了主旨演讲。吕教授的报告围绕维护金融稳定的重要性展开，深入探讨了利用新一代人工智能技术构建智能金融风险监测系统的相关研究问题，分析并验证了新出现的人工智能安全挑战，倡导采取基于金融大模型的数据共享、风险知识表示和模型可解释性多元方法，以促进安全、高效的金融科技生态系统。 百度智能云金融产品部 AI 原生应用方向产品负责人常琳介绍了对大模型能力的认识方法，并分享了大模型应用落地的最佳实践。腾讯云智能商业化中心金融业务负责人汪凯峰立足于大模型技术在金融领域的创新应用及其引发的效能革命，向与会者介绍了腾讯云金融行业大模型的能力矩阵及多个典型应用场景。建信金科基础技术中心副总裁、量子金融应用实验室主任吴磊对金融场景中大模型应用的新范式进行了分享，并详细阐述了建信金科在金融行业大模型应用方面的服务实力。晴数智慧创始人兼 CEO 张晴晴从数据视角出发，细致解读了如何利用智能化工具及大模型能力为金融行业赋能，为金融行业数智化转型提供了一套解决方案。 最后的圆桌对话环节，由上海纽约大学助理教授王丹主持，达观数据联合创始人、金融产品负责人纪传俊、新致软件咨询总经理李若炜、汇丰金科技术总监王天宏、建行上海市分行科技金融创新中心总经理董宣忠、海通证券计算机首席分析师杨林，共同就 “大模型时代：金融的机遇、挑战和展望” 话题进行了交流与讨论。来自产学一线的专家们结合自身工作实践，深入讨论了大模型在金融领域的多元化应用前景，为金融行业的稳健发展和推进大模型赋能提供了丰富的思路。 以大模型为代表的人工智能正加速与实体经济深度融合，推动新质生产力的形成。以 “AI 向实・产业跃升” 为主题，浦东新区大模型赋能产业系列活动应运而生，立足浦东新区产业，探讨大模型在各行业的垂类应用。每期活动聚焦 1 个垂直应用场景和 1 个浦东特色产业园区，未来将陆续推出智能车、生物医药、元宇宙等垂直领域专场论坛，持续带来学界大咖与产业一线的前沿观察与思考。第二期活动将于 5 月 11 日推出，聚焦于 “AI+智能网联车” 领域，期待与大家不见不散。 © THE END  转载请联系本公众号获得授权...

本周共同虚拟带来AI金融分析平台Bridgewise、法律AI技术平台Lawhive、AI现场管理平台FYLD等三个AI应用。 AI金融分析平台Bridgewise 为全球投资者提供可靠分析 Bridgewise是全球证券的开创性人工智能分析平台，已成功完成新一轮融资，获得2100万美元融资。 这项投资将公司筹集的总资本推高至3500万美元。本轮融资由 SIX Group 领投，Group11 和 L4 Venture Builder 以及其他全球顶级金融机构参投。 Bridgewise提供人工智能驱动的投资分析工具，迎合不同的客户群，包括交易所、银行、交易平台、投资公司、财富顾问以及金融媒体和教育平台。Bridgewise 的技术在超过 15 个国家/地区开展业务，为这些机构提供数据驱动的洞察力和分析，从而增强他们的决策过程。 Bridgewise通过分析全球90%以上上市证券的基本面数据，在金融科技领域取得了重大进展。这包括股票和共同基金，它为这些基金提供已经在多个市场获得批准的受监管投资建议。 Bridgewise的技术核心是两项关键创新：一种是评估超过50,000支上市证券的机器学习算法，另一种是以用户喜欢的语言生成易于理解的报告的生成式AI。这些技术确保Bridgewise保持在金融科技行业的最前沿，提供可操作和可访问的金融情报。 此外，Bridgewise还拥有名为 Bridget™ 的专有对话式人工智能聊天机器人。该机器人及其机器人顾问旨在根据用户的现有投资组合量身定制个人投资建议。 Bridgewise联合创始人兼首席执行官Gaby Diamant表示：“这是我们缩小全球资本市场知识和可及性差距的使命的一个重要里程碑。我们的人工智能技术具有独特的优势，可以为全球投资者提供做出明智决策所需的可靠分析、建议和支持。” 法律AI技术平台Lawhive 旨在扩大AI驱动的服务范围 总部位于英国的法律科技初创公司Lawhive通过针对小型律师事务所的软件即服务平台提供基于人工智能的内部“律师”，该公司在种子轮融资中筹集了950万英镑（1190万美元），以扩大人工智能驱动的服务范围。 本轮融资由Google Ventures（GV）领投，Episode 1 Ventures 参投，是Lawhive继 2022 年 4 月获得 150 万英镑投资后的又一笔投资，该投资使公司在过去 12 个月中实现了快速增长。 这家初创公司表示，它应用了各种基础人工智能模型以及自己的内部模型来总结文件并加快重复性任务，例如 KYC/AML、客户入职和律师及其客户的文件收集。 Lawhive 平台的核心是人工智能律师 Lawrence，它建立在 Lawhive...

随着AI（人工智能）大模型的发展成熟，这一新技术如何在金融行业落地应用备受关注。 4月10日，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰在接受媒体群访时表示，今年是大模型与行业结合落地的元年，而金融业又是数字化最好的行业。“今年将是金融业对大模型的‘投入年’，更多集中在基础设施、应用解决方案的投入上，未来两三年，金融行业大模型有望真正产出，实地应用。” 实际上，目前已有银行探索在业务中使用AI大模型，10日，网商银行在2024数字产业链金融行业峰会上宣布升级大雁系统，将AI大模型的能力应用于产业链金融，这一应用这并非是直接生成内容、与用户互动，而是在后台，大模型成为金融风控系统的“助手”，帮助金融机构识别小微。 网商银行信息科技部副总经理方珂在群访中表示：“今天，在小微领域，唯有AI、科技能深入下去，如果没有这两项，我们也难以服务下沉客群。” 大模型应用于两方面 能将企业挂载到产业链上 贝壳财经记者了解到，网商银行主要将AI大模型应用在两方面，第一，用知识抽取能力构建产业链图谱。大模型通过读取海量的商品信息、企业关系信息之后，形成产业链图谱，让全产业链上下游的小微“显形”；第二，通过信息解析能力，对小微企业的经营情况进行秒级评价。大模型就像24小时无休的智能产研专家，读研报、判断产业趋势、解析小微经营数据，评价其信用情况。 为何要在产业链金融中引入大模型？ 举了个例子，在浙江嘉兴，有一家名为丞达新材料科技有限公司（以下简称：丞达）的企业，其主营业务是高温尼龙材料，新材料研发时间长，需要资金投入，客户回款周期长达3个月，周转需要资金，然而，几年前企业主向银行申请信贷时，仍需要抵押房产，并等待一周时间。 “在金融机构眼中，丞达的画像是一家普通的小微企业，年营业额在1000万元左右。但它生产什么，最终销向何处，金融机构并不清楚。因此，在没有品牌企业担保的情况下，金融机构很难给予其需要的贷款额度。” 网商银行行长冯亮表示。 大模型则能将看企业的“视角”向深处延伸，从海量信息中理解数据，形成产业链图谱，再通过技术识别小微企业的主营业务，将其挂载到产业链上。 比如，大雁系统通过大模型就识别出了丞达位于汽车产业链上，且拥有12项专利，是浙江省的高新技术企业，其所生产的尼龙材料最终去到了比亚迪汽车，成为保护连杆器核心电子器件的绝缘层。同时，其位于浙江嘉兴的新兴材料生产基地，拥有供应优势。最终，网商银行结合“AI产研专家”的评分与其他金融风控数据进行严格的验证，为其提供了200万元额度的纯信用贷款。 目前，网商银行通过大模型搭建了包括汽车、医疗、建筑等在内的9条产业方向的产业链图谱，识别超2100万产业链上下游的小微企业，小微信用画像效率提升了10倍。 大模型可提高风控精细度 落地应用最关键的是找到合适场景 不过，目前来说，大模型还不能直接应用于金融机构的授信。 方珂表示，授信是决策系统，需要在各种各样的维度上进行决策，而决策对精准度、风控的要求非常高，大模型的决策能力没那么高，且带来的系统性风险很高。“现在谈大模型在风控系统中的应用，主要是利用大模型的认知系统能力。换言之，大模型能从较多数据维度中刻画更多认知画像，但在最终决策时，选择画像仍需要一些准入标准和方法。” 方珂进一步表示，目前，网商银行使用的是大数据风控，而大数据风控中很重要的一个方向是将数据提取成认知特征，让决策系统更有精细度。其实，人审是最精细的，但人审的成本非常高，而量化风控的精细度又略低，使用数据的效率也略低，在保证效果的情况下采用度不能过高，如果过高会导致在认知维度足够的情况下，可能会看不清楚或无法给足授信。“引入大模型实际上强化了认知画像的维度，在量化风控的基础上更接近人审，虽然仍达不到人审的精细度，但确实降低了成本。” 面向未来，武连峰认为，大模型高价值应用，最关键的是找到合适的场景。其至少必须满足两个条件，一是需要对海量数据进行分析，二是需要高昂的专家知识。网商银行大雁系统通过大模型构建产业链图谱，在发展新质生产力与“人工智能+”的产业命题下，不失为服务实体经济的探索。 新京报贝壳财经记者 潘亦纯 编辑 王进雨 校对 柳宝庆

来源：上海财经大学 大纲目录 一、概述 二、大模型应用技术分析 三、大模型的应用安全 四、大模型评测 五、金融大模型发展中的人才培养 【报告领取方式见文末】 完整版领取方式 该份报告共76页 如果您觉得这份资料对您有帮助 希望获取完整的电子版内容参考学习 您可以关注+评论+转发 然后私信我：报告

当前，人工智能大模型席卷全球，加速融入经济社会等领域，成为包括金融在内的各行各业创新变革的关键变量。金融大模型是人工智能技术在金融领域深化应用的最新最重要的成果之一，正在引发金融科技发展范式创新、行业运行方式变革、服务生态体系重塑，成为推动金融科技创新和发展的重要动力。近期，马上消费金融股份有限公司副总经理兼首席信息官蒋宁牵头撰写的著作《金融大模型》已出版。为就相关话题进行深入探讨，上海金融与发展实验室于2024年4月12日举办“前沿金融读书会——金融大模型”。读书会由上海金融与发展实验室前沿金融研究中心主任、万向区块链首席经济学家邹传伟主持。马上消费副总经理兼首席信息官蒋宁蒋总做了题为“金融大模型的机遇与应用探索”的主旨演讲。蒋总谈到，大模型是数字时代的智能基础设施，是推动科技平权的新范式。金融大模型的核心技术特征在于双轮驱动的关键过程，即训练过程的核心技术：高效模型精调（微调）和使用过程的核心技术：提示工程。目前，基于大模型的技术栈更加复杂，通用基础类&行业领域类参与者都在各自赛道中寻找最优解。不过，大模型与金融场景的融合应用还存在着专业、精确、严谨、安全可信、合规的高标准领域适配等方向的挑战。未来大模型在金融领域商业化、全面工程化落地，仍需具备成本与商业价值闭环、幻觉检测、关键任务、安全技术体系、合规标准体系、动态评价机制等六大核心能力。对于金融机构来说，面向特定场景任务和成本效果要求，金融机构需要四大类别模型：通用大模型、知识处理大模型、工具大模型、决策大模型。就应用前景而言，大模型应用加速了更加广泛的个性化服务，风险分析和直接对客场景价值潜力更高，未来可围绕“三大方向八大应用”加速落地：三大方向即知识平权、决策平权及体验平权，八大应用即知识助手、大模型平台PowerAgent、大模型+人机交互、大模型+BI智能决策、大模型+洞察分析、大模型+防伪安全、大模型+消保合规、智能办公+管理数字化。交通银行金融科技创新研究院高级经理钱菲、星展银行（中国）首席信息官宫霄峻、江南农村商业银行首席信息官兼金融科技部总经理杨凯、华泰证券科技与电子行业首席分析师黄乐平、上海交通大学上海高级金融学院教授董兵兵、上海金融与发展实验室主任曾刚、上海农商行原首席风险官吴国华等从各自的角度展开了热烈讨论和深度交流。最后，蒋总就新书《金融大模型》进行了现场签赠。 来源：上海金融与发展实验室

2024年3月29日，中关村西城园管委会、北京市西城区总工会、北京金融科技产业联盟、北京金融信息化研究所联合主办，曙光信息产业股份有限公司支持的“全球金融科技大会系列活动——大模型金融应用创新与实践大赛”终审圆满结束。大赛收到来自工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、百度、蚂蚁、腾讯等39家机构68份应用实践报告，经过前期初赛评审，遴选出25项应用实践进行终审。 << 滑动查看下一张图片 >> 本次大赛终审邀请了中国工程院院士柴洪峰、北京金融科技产业联盟理事长吕仲涛、中国金融电子化集团副总经理潘润红、中国银行业协会系统服务部主任赵成刚、深圳证券交易所人工智能专家杨振新、中科院计算机网络信息中心副研究员苟甜、百川智能联合创始人洪涛、中关村天使百人会理事长肖庆平共8名专家对入围作品进行评审。大赛的获奖情况将在西城区总工会五一表彰大会中正式公布。 “大模型金融应用创新与实践大赛”充分展示了大模型在金融应用领域的创新实践成果，有效推动了大模型金融应用场景探索及生态建设，为数字金融和智慧金融的稳健发展提供了有力支持。 关闭 观看更多 更多 退出全屏 视频加载失败，请刷新页面再试 刷新 视频详情 入围现场评审作品名单（抽签路演顺序） 序号 机构 作品名称 1 建设银行 大模型技术在远程智能银行中心的应用探索 2 中信银行 基于多模态大模型Agent的金融智能操作助手 3 中信百信银行 基于AIGC的数字人客户经理助手 4 农业银行 ChatABC金融大模型创新应用探索实践 5 腾讯云 腾讯云AI代码助手助力研发提效的方案和实践 6 徽商银行 徽商银行大模型合规助手的设计与实践 7 百度网讯 大模型技术在金融机构内控合规管理领域的应用初探 8 交通银行 基于Transformer模型的反欺诈应用研究报告 9 华夏银行 基于RAG大语言模型的金融机构知识信息搜推问生成式一体化应用 10 火山引擎...

导读恒生电子大模型在很多垂直领域均有落地的思路与实践，本文主要分享金融领域的典型案例，并结合案例进一步思考大模型在垂域实践落地的共性问题。 今天的介绍会围绕下面四点展开： 1. 恒生电子的大模型应用实践 2. 大模型时代的知识图谱 3.大模型垂直应用的伦理问题 4. Q&A 分享嘉宾｜白硕 恒生电子 首席科学家、恒生研究院院长 编辑整理｜王吉东 内容校对｜李瑶 出品社区｜DataFun 01恒生电子的大模型应用实践1. 大模型的发展趋势（1）大模型推动第三次信息化浪潮 上图是恒生电子董事长刘曙峰先生经常引用的经典图，将金融领域的数字化推进分为三个阶段，恒生电子目前正处于 2.0 到 3.0 的过渡阶段。在迁徙的过程中，最重要的生产要素就是数据。随着最新的 AI 大模型浪潮的袭来，当前时代充满着机遇，而金融领域也遇到了前所未有的、碾压式的技术革命。（2）碾压式的技术革命-大模型-从 AI 任务层面看 如上图左侧，在大模型出现之前，很多场景都有分散的、独立构建的 AI 系统，使用小模型用相应的标注数据进行训练，然而总体还是不够理想，距离预期还有一定的差距，并且不同的任务也呈现出不同的状况。到了以 ChatGPT 为代表的大模型面世之后，我们看到了另外一番景象，即无需要进行大量重复训练，而是提前做好预训练，无需针对不同的场景开发烟囱式的系统，仅通过预训练模型经过少量精调就可以适应不同任务，并且效果往往会超预期。（3）哪些方面能力提升了 新一代 AI 系统会碾压前一代，并真正实现平台化。这个代差，首先体现在语言能力上，另外还有极其精准的意图识别能力，上下文顺畅的写作能力，对知识和逻辑的理解能力，以及代码生成能力。对于专业领域知识，大模型也会表现得越来越专业，同时数学能力和逻辑能力也会有相当程度的提升。（4）大模型发展路线 大模型的发展包括两条技术路线，一条是 OpenAI 为代表的 GPT 路线，一条是以谷歌为代表的 Bert 路线。这两条路线，一个是所谓单向的，一个是所谓双向的。从去年开始，两条路线已经分出胜负。（5）大语言模型登顶 NLP 的深层原理让我们从 NLP 的角度来看一下，大模型都做了什么事情，解决了哪些问题。横向：远距关联 从横向看，大模型解决了 NLP 领域的一个难题——远距离上下文关联问题，即前文提到的一个词语或一段文字和后文的某一部分是相关的，然而两个词语中间的间隔可能很远，因此不同大小的窗口设定会带来不同的结果。实践发现，窗口设定的临界值大约在 1000 个...

大模型在金融领域的发展为金融行业带来了巨大的机遇和挑战，金融机构需要加强技术创新和风险管理，积极探索大模型在金融领域的应用，推动金融行业向智能化、数字化转型，实现金融业务的创新和升级。 大模型在金融领域的发展正处于快速演进的阶段，对金融行业带来了深刻的影响和变革。大模型是指基于大数据和人工智能技术构建的复杂模型，能够处理海量数据、实现复杂的数据分析和预测，为金融决策和风险管理提供了全新的视角和工具。 首先，大模型在金融风险管理方面发挥着重要作用。金融市场的复杂性和不确定性使得风险管理成为金融机构的重要任务。大模型可以利用大数据进行风险建模和评估，识别潜在的风险因素和异常情况，帮助金融机构更加精准地识别、定价和管理风险。 其次，大模型在金融市场预测和交易策略方面发挥着重要作用。金融市场的波动性和不确定性给投资者带来了挑战，而大模型可以利用大数据进行市场趋势分析、价格预测和交易策略优化，提高投资决策的准确性和效率，实现投资组合的优化和收益最大化。 此外，大模型在金融产品创新和个性化服务方面也具有重要意义。金融市场的不断发展和变化需要金融机构不断创新金融产品和服务，而大模型可以利用大数据进行客户行为分析和个性化推荐，为客户提供更加个性化、精准化的金融产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。 然而，大模型在金融领域的发展也面临着一些挑战和风险。首先，数据隐私和安全性是大模型发展过程中需要重点关注的问题，金融机构需要加强数据安全管理和隐私保护，防止数据泄露和滥用。其次，大模型的复杂性和不确定性给模型解释和解释性带来了挑战，需要金融机构加强模型解释和验证，确保模型的稳健性和可靠性。另外，监管政策和法律法规的不断变化也对大模型的发展带来了一定的影响，金融机构需要密切关注监管政策和法律法规的变化，及时调整和优化大模型应用策略。 附报告节选（文末下载全文pdf）： 添加李老师微信：pe2048 可获取全文pdf 来源：数据交易网整理·文件版权属于北京金融信息化研究所 END好文推荐Valuable Articles 盘点|国内数据资产价值实现案例 财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》 数据资产价值评估的三个维度 数据资产定价的三种方法及优劣势对比 财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》专题培训要点回顾

知名金融大佬、香橼资本创始人莱福特涉嫌证券欺诈，被美国证监会调查与起诉！ 当地时间7月26日，美国证监会（SEC）对知名做空机构香橼资本（Citron Capital）及其创始人安德鲁·莱福特（Andrew Left）提起诉讼。美国证监会指控，莱福特和香橼通过发布有关股票交易建议的虚假和误导性声明来欺骗追随者，从而获得2000万美元的非法利润。 在一项并行行动中，美国司法部也宣布对莱福特提出指控，称莱福特在五年内操纵了至少15只股票的价格，非法获利1600万美元。如果罪名成立，莱福特将在17项证券欺诈指控中，每项面临最高20年的监禁，在一项单独的证券欺诈指控中面临最高25年监禁，以及在一项向调查人员撒谎的指控中面临最高5年监禁。 莱福特是一位知名的金融界大佬，是华尔街最著名的两大空头之一。他做过证券分析师、交易员，还在CNBC、福克斯商业和彭博电视台等担任评论员。其创立的香橼资本是一家拥有20多年历史的做空机构，它以激进做空闻名，曾发布了150多份针对上市公司的负面报告，其中包括二十多家中概股公司。其间，香橼也经常失手，还被新东方、奇虎360打过脸。2021年1月底，香橼宣布停止卖空研究，称将专注于“为个人投资者提供多头投资机会”。不过，根据最新指控，香橼会先唱多，然后趁机减持套现。 美国证监会指控“大空头” 券商中国记者从美国证监会官网获悉，美国证监会当地时间26日宣布，对激进卖空者莱福特及其公司香橼资本提出指控，指控他们通过发布有关其所谓股票交易建议的虚假和误导性陈述来欺诈追随者，从中获得了2000万美元的不义之财。 根据美国证监会的指控，居住在佛罗里达州博卡拉顿的莱福特，至少26次使用他的Citron Research网站和相关社交媒体平台公开建议在23家公司持有多头或空头头寸，并将这些头寸与他自己和香橼资本的头寸保持一致。诉状称，根据莱福特的建议，目标股票的价格平均上涨了12%以上。一旦这些建议被发布并且股票发生了变动，莱福特和香橼资本就会迅速扭转头寸，以利用股价变动获利。也就是说，莱福特在告诉读者卖出后立即回购股票，在告诉读者买入后立即卖出股票。 美国证监会洛杉矶地区办公室主任Kate Zoladz表示：“莱福特利用了他的读者。他赢得了读者的信任，并以虚假的借口诱使他们进行交易，这样他就可以迅速扭转方向，从他发布报告后的价格波动中获利。我们发现了这些所谓的诱骗调包（bait-and-switch）策略，莱福特和他的公司从中获得了2000万美元的不义之财，我们打算让莱福特和他的公司为他们的行为负责。” 诉状称，莱福特和香橼资本就该计划做出了几项虚假和误导性的陈述。例如，他们告诉市场，将长期持有目标股票，直到价格达到65美元，事实上，他们立即开始以28美元的价格出售该股票。他们向市场谎称香橼研究（Citron Research）是一家独立的研究机构，从未从第三方获得过发布目标公司信息的补偿，而事实上，他们已经与对冲基金达成了赔偿协议。 美国证监会向美国加州中区地方法院提起诉讼，指控莱福特和香橼资本违反了联邦证券法的反欺诈条款。美国证监会还提醒投资者保持怀疑态度，永远不要仅仅根据社交媒体或其他未经证实的平台的信息做出投资决策。 美国司法部也提出指控 美国司法部也介入了此案，指控香橼创始人莱福特涉嫌多项证券欺诈，获利至少1600万美元。 根据起诉书，54岁的莱福特以前住在加利福尼亚州的比弗利山庄，现在是佛罗里达州博卡拉顿的居民，是一名证券分析师、交易员，他还在CNBC、福克斯商业和彭博电视台等有线新闻频道担任客座评论员。莱福特以香橼研究的名义开展业务，这是他为发布投资建议而创建的一个在线平台。香橼研究的在线业务包括一个网站和一个X上的社交媒体账户。 起诉书称，莱福特对上市公司发表了评论，声称市场对公司股票的估值不正确，并主张目前的价格过高或过低。莱福特故意利用自己操纵股价的能力，瞄准散户投资者喜爱的股票，并在社交媒体上发布建议，操纵市场，快速轻松赚钱。检察官称，莱福特在电视上的露面和社交媒体上的声明放大了他报告的影响，导致其他人跟随他的投注，“莱福特利用他作为证券评论员的平台操纵市场，并在此过程中自我致富”。 检察官还指控莱福特隐瞒与对冲基金的关系，这些基金提前得知他的研究，并在某些情况下将他们的交易想法冒充为他自己的。起诉书称，对冲基金在他的报告公开前进行交易，并与他分享部分利润。起诉书称，在2021年1月被联邦调查人员问及其中一次事件时，莱福特对执法人员撒谎，说他“从来没有，绝对没有”向对冲基金提前通知一份报告以换取报酬。 莱福特面临证券欺诈和向联邦调查人员撒谎的刑事指控。起诉书称，他在五年内操纵了至少15只股票的价格，非法获利1600万美元。据起诉书，他有时会建议股票价格会下跌50%以上，但在股价仅下跌几个百分点后就平仓。 根据起诉书提供的案例，莱福特2018年在社交媒体推特上（现已改名为X）写道，他看好特斯拉。就在莱福特发完这段话不到一分钟的时间，他卖掉了自己持有的一半以上特斯拉股票，并从中获利100万美元。除了特斯拉之外，起诉书中还提到了英伟达、通用电气、美国航空和X（现已退市）等公司。 当前，莱福特被控一项参与证券欺诈计划的罪名，17项证券欺诈罪，以及一项向联邦调查人员作出虚假陈述的罪名。如果罪名成立，他将面临证券欺诈计划罪最高25年监禁，每项证券欺诈罪最高20年监禁，虚假陈述罪最高5年监禁。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP