AI金融助手

　　本文转自：人民网-江西频道 　　近年来，邮储银行井冈山市支行坚持“普之城乡、惠之于民”的金融理念，积极践行普惠金融，提升服务质效，不断加大对重点领域和关键环节的金融资源供给，为地方经济发展提供了强有力的金融支撑。 　　强化市场走访，精准对接需求。该支行持续开展客户大走访活动，由领导班子成员带头访协会、进园区、走商圈，了解小微企业生命周期、金融需求，大力宣传惠企政策及信贷产品，同时深入各乡镇村委的专业合作社、种植大户及农资经营户等，开展“地毯式”调研，对特色农产品在种植、流通、储备等各个环节进行摸底对接，逐户了解资金需求、金融服务等情况，积极宣传减费让利、贷款绿色通道审批等一系列扶持政策。 　　践行普惠金融，提升服务质效。该支行按照精简环节、精简时间、精简资料的原则，全面优化办贷流程，对符合要求急需资金的客户，在制度要求的范围内，坚持特事特办、急事急办、即来即办，最大限度发挥速度优势，缓解客户资金困难，把信贷资金及时送到他们手中，同时与不动产登记中心联合开展互联网+抵押登记，打造“1+N”服务模式，真正做到让客户少跑腿，数据多跑路，全面提升普惠金融服务质效，跑出普惠金融服务加速度。 　　赋能实体经济，助企纾困解难。该支行坚持把服务实体经济作为主责主业，通过强化科技赋能、产品创新，积极探索丰富产品体系，先后推出“担保贷”、“小微易贷”、“科创贷”、“水电贷”等特色信贷产品，发挥授信额度大、贷款期限长、担保方式灵活等优势。截至目前，该支行累计发放小微企业法人贷款近10亿元，累计支持企业近60余家。（徐海龙）

本文源自:金融界 美国证监会（SEC）于当地时间7月26日宣布，已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。SEC指控莱福特和香橼资本通过发布关于股票交易建议的虚假和误导性声明来欺骗投资者，从而非法获利2000万美元。 与此同时，美国司法部也介入此案，对莱福特提出了刑事指控，指控其在过去五年内操纵了至少15只股票的价格，非法获利1600万美元。若罪名成立，莱福特可能面临总计超过200年的监禁，包括每项证券欺诈指控最高20年的监禁、一项单独的证券欺诈指控最高25年的监禁，以及向联邦调查人员作虚假陈述的指控最高5年的监禁。 莱福特是金融界知名人士，以其激进的做空策略而闻名。他曾是证券分析师、交易员，并且在CNBC、福克斯商业和彭博电视台担任评论员。他创立的香橼资本是一家有着20多年历史的做空机构，曾发布过150多份针对上市公司的负面报告，其中包括多家中国概念股公司。 根据SEC的指控，莱福特至少26次在其Citron Research网站和社交媒体平台上公开建议投资者对23家公司的股票采取多头或空头头寸，并将这些建议与其本人和香橼资本的头寸相匹配。诉状指出，当这些建议被发布后，目标股票的价格平均上涨了12%以上，随后莱福特和香橼资本迅速改变头寸，利用股价变动获利。这种行为被描述为“诱骗调包”策略，即在建议买入后立即卖出股票，或是在建议卖出后立即回购。 此外，SEC还指控莱福特和香橼资本就该计划做出了多项虚假和误导性陈述，包括谎称将长期持有某股票直至达到特定价格，以及谎称香橼研究是一家独立的研究机构，未曾从第三方获得发布目标公司信息的补偿。 司法部的起诉书进一步揭露，莱福特故意利用其影响力操纵股价，特别是针对散户投资者青睐的股票，并在社交媒体上发布建议以操纵市场。起诉书还提到莱福特与对冲基金之间的秘密关系，这些对冲基金提前得知莱福特的研究并在其报告公开前进行交易，之后与莱福特分享利润。 值得注意的是，起诉书详细列举了一些具体案例，比如2018年莱福特在社交媒体上表示看好特斯拉后不到一分钟，就卖出了超过一半的特斯拉股票，从中获利100万美元。此外，起诉书中还提及了其他几家受操纵的公司，包括英伟达、通用电气、美国航空和一家已经退市的公司。 目前，莱福特正面临着严重的法律挑战，包括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虚假陈述的罪名。此案凸显了监管机构打击市场操纵的决心，并提醒投资者在进行投资决策时要保持警惕。

中央金融委员会办公室分管日常工作的副主任、中央金融工作委员会分管日常工作的副书记王江在近日出版的《〈中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定〉辅导读本》中发表题为《深化金融体制改革》的署名文章，进行了重点解读。 王江在文中指出，近年来，我国金融业发展加快，金融领域持续创新，金融体系复杂度、开放度不断提高，迫切需要加快金融改革。党的二十届三中全会对进一步深化金融体制改革作出重大部署，必将为加快建设金融强国注入强大动力，不断开辟金融工作新局面。 王江指出，深化金融体制改革有七方面重大任务：一是加快完善中央银行制度。二是着力打造金融机构、市场、产品和服务体系。三是健全投资和融资相协调的资本市场功能。四是深化金融监管体制改革。五是健全金融服务实体经济的激励约束机制。六是推动金融高水平开放。七是加强金融法治建设。 深化金融体制改革应当把握四方面重要原则 党的二十大以来，党中央对金融工作领导体制、金融监管体制等进行了一系列重塑性改革，取得了重大成就。王江表示，进一步深化金融体制改革，必须坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想特别是习近平经济思想金融篇为指导，深刻领悟“两个确立”的决定性意义，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”，深刻理解中国特色金融发展之路“八个坚持”的基本要义，在改革推进过程中注重把握好以下重要原则。 一是坚持守正创新。要深刻认识党的领导是中国特色金融发展之路最本质的特征，是我国金融发展最大的政治优势、制度优势。深化金融体制改革必须始终坚持和加强党中央对金融工作的集中统一领导，确保改革始终沿着中国特色金融发展之路前进。同时，要顺应金融改革发展新的实践要求，深化新一轮金融体制改革，把准改革的方向、路径和重点，该改的、能改的切实改好、改到位，该突破的坚决突破，着力在金融领域推进和形成新的重大实践创新、理论创新、制度创新。 二是坚持目标导向和问题导向相结合。改革因问题倒逼而产生、为实现目标而推进，改革的过程本质上就是发现问题、研究问题、解决问题，向着目标不断前进的过程。当前，金融领域仍面临风险隐患较多、金融服务实体经济质效不高、金融乱象和腐败问题屡禁不止、金融监管和治理能力薄弱等突出问题。做好新形势下的金融工作，必须锚定建设金融强国目标和牢牢守住不发生系统性风险底线的要求，着力从体制机制层面有效解决上述问题，推动金融高质量发展。 三是坚持系统观念。增强改革的系统性、整体性、协同性，是党的十八大以来全面深化改革的重要特征和经验。金融体制改革涉及金融调控、金融市场、金融机构、金融监管、金融产品和服务、金融基础设施等多个方面，必须有效做好各方面改革的平衡和衔接，统筹推进防风险、强监管、促发展工作，努力实现最大整体效果。同时，必须把深化金融体制改革放在全面深化改革的全局中进行定位和谋划，加强金融体制改革与财税、科技、产业、区域、社会等其他相关领域改革的协调衔接，使各领域改革紧密协同、相互促进。 四是坚持稳中求进。稳中求进是我们党治国理政的重要原则。金融体制改革涉及面广、敏感度高，必须始终坚持稳中求进、以进促稳、先立后破。要坚持稳字当头，重大金融改革要充分评估、审慎决策、稳健实施，特别是风险防范举措要同步谋划、周密部署。同时，要积极进取，把该立的抓紧立起来，对看准了的改革压茬推进、攻坚克难，敢啃“硬骨头”，有力有序有效推进各项改革工作。 深化金融体制改革的七项重大任务 王江表示，对党的二十届三中全会关于深化金融体制改革的部署和要求，我们必须深刻领会、准确把握、坚决落实。 具体来看，一是加快完善中央银行制度。健全货币政策和宏观审慎政策体系，着力营造良好的货币金融环境。综合运用多种货币政策工具，保持流动性合理充裕，促进社会融资规模、货币供应量与名义经济增速基本匹配，更加注重做好跨周期和逆周期调节。发挥好货币政策工具总量和结构双重功能，畅通货币政策传导机制，充实货币政策工具箱，持续深化利率市场化改革，在央行公开市场操作中逐步增加国债买卖。保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。 二是着力打造金融机构、市场、产品和服务体系。完善金融机构定位，坚持回归本源、专注主业。支持国有大型金融机构做优做强，提升综合服务水平，当好服务实体经济的主力军和维护金融稳定的压舱石。严格中小金融机构准入标准和监管要求，推动兼并重组、实现减量提质，立足当地开展特色化经营，防止无序扩张。强化政策性金融机构职能定位，聚焦服务国家战略，主要做商业性金融机构干不了、干不好的业务。发挥保险业的经济减震器和社会稳定器功能，健全国家巨灾保险保障体系。在防风险、强监管的基础上，促进信托、金融资产管理公司、企业集团财务公司、金融租赁公司、消费金融公司等其他各类金融机构高质量发展。持续推动货币、外汇市场改革发展，稳慎有序发展期货和衍生品市场。坚持以市场需求为导向，开发个性化、差异化、定制化金融产品，让兼具安全性、收益性、流动性的金融产品更多走进寻常百姓家。建设安全高效的金融基础设施，统一金融市场登记托管、结算清算规则制度。 三是健全投资和融资相协调的资本市场功能。严把发行上市准入关，进一步完善发行上市制度，强化发行上市全链条责任。严格上市公司持续监管，全面完善减持规则体系。深化退市制度改革，加快形成应退尽退、及时出清的常态化格局。加强交易监管，严肃查处操纵市场、恶意做空等违法违规行为。加快投资端改革，推动长期资金入市，发展多元化股权融资，推动区域性股权市场规则对接、标准统一。加强投资者权益保护。强化上市公司现金分红监管，加大对分红优质公司的激励力度，增强分红稳定性、持续性和可预期性。健全债券发行、交易和管理制度，加快多层次债券市场发展。提高直接融资比重，优化股权融资和债券融资的比例关系。 四是深化金融监管体制改革。落实好党的二十届三中全会关于金融管理体制改革决策部署，发挥好中央金融委员会统筹协调把关作用，以及中央金融工作委员会切实加强金融系统党的建设作用。坚持既管合法更管非法、管行业必须管风险，健全监管兜底机制，依法将所有金融活动纳入监管。全面强化机构监管、行为监管、功能监管、穿透式监管、持续监管，做到“长牙带刺”、有棱有角。明确金融监管部门和行业主管部门责任，加强中央和地方监管协同，健全权责一致、激励相容的风险处置责任机制。建立健全问责制度，以责任追究倒逼责任落实。建立风险早期纠正硬约束制度，设定清晰的整改期限及具体整改要求。筑牢有效防控系统性风险的金融稳定保障体系。健全金融消费者保护机制，严厉打击非法金融活动。构建产业资本和金融资本有效隔离的“防火墙”。 五是健全金融服务实体经济的激励约束机制。为科技型企业提供全链条、全生命周期金融服务，支持做强制造业。完善绿色金融政策、标准和产品体系，大力支持清洁能源的研发、投资、推广运用。持续完善金融支持中小微企业和民营企业的政策体系，进一步缓解融资难、融资贵等问题。加大对乡村振兴的金融投入，支持牢牢端稳粮食饭碗、服务乡村产业发展、促进农民增收致富。加大对健康产业、养老产业、银发经济的财税金融政策支持，有针对性地丰富养老金融产品供给，积极发展第三支柱养老保险。加快金融机构数字化转型，保留必要的现金等传统金融服务方式。提升金融监管科技水平，提高数字化监管和金融消费者保护能力。健全完善金融“五篇大文章”等重点领域的统计口径和考核评价制度，发挥好考核评价“指挥棒”作用，引导金融更好服务实体经济。 六是推动金融高水平开放。以制度型开放为重点推进金融高水平对外开放，完善准入前国民待遇加负面清单管理模式。对标国际高标准经贸协议中金融相关规则，精简限制性措施，支持符合条件的外资机构参与金融业务试点，提升跨境投融资便利化水平。稳慎拓展金融市场互联互通，优化合格境外投资者制度。规范境外投融资行为，加大对共建“一带一路”的金融支持。稳慎扎实推进人民币国际化，发展人民币离岸市场，强化香港离岸人民币业务枢纽功能。加快建设上海国际金融中心。强化开放条件下的金融安全机制，推进自主可控的跨境支付体系建设，建立统一的全口径外债监管体系。积极参与国际金融治理。 七是加强金融法治建设。制定金融法，作为金融领域的基本法，与其他金融法律法规共同构成比较完备的金融法律体系。不断适应金融发展实践需要，及时推进金融重点领域和新兴领域立法，建立定期修法制度。加大金融执法力度，对各类违法违规行为零容忍。健全维护国家金融安全的法律工具箱。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

2023年服贸会期间，大模型在各领域的应用成为热门话题。9月5日，北京商报记者就大模型在金融领域应用的相关内容，对百融云创科技股份公司（以下简称“百融云创”）AI创新负责人陈昀彰进行了专访。 陈昀彰直言，当前大模型应用还存在诸多难点，提升算力、优化算法等技术手段之外，从业机构还需要充分的行业Know-how，注重对大模型落地场景的深入挖掘，“模型-行业理解-应用”将决定大模型企业的成败，未来垂直类场景应用和模型能力的结合将更为紧密。 深入挖掘落地场景 2022年末，ChatGPT横空出世，在金融圈、科技圈掀起狂潮。AIGC、⽣成式⼈⼯智能、语⾔模型、⼤模型等概念层出不穷。进入2023年后，业内多家金融科技公司也加入到大模型领域的比拼中。 根据北京商报记者过往采访的情况，当前金融科技领域大模型的应用大多还停留在智能交互层面，距离其大范围落地还有一定距离。其中，生成式AI更是存在“模型崩溃”“机器幻觉”等弊端。 针对这一现状，陈昀彰告诉北京商报记者，从技术上来说，大模型的应用难点有很多。例如模型训练的数据存在一定偏差、模型具有“黑箱”特性以及在涌现行为出现的同时还存在“预测困境”等。 “生成式AI模型通过机器学习会生成一些事实性错误。”陈昀彰表示。例如，对于大模型的训练数据中未曾覆盖到的信息，大模型会按照上下文的概率进行事实编造，从而导致发生大模型“幻觉”的问题。 如何应对上述技术难点，陈昀彰也给出了自己的答案。陈昀彰指出，提升算力、优化算法之外，还需要充分的行业Know-how、行业知识库以及对于落地场景的深入挖掘。简而言之，“模型-行业理解-应用”将决定大模型企业的成败。 在陈昀彰看来，当前在大模型真正落地的环节，更多用户还是将其当作“玩具”，还不足以作为“工具”使用。但实际上，⼤模型建设的业务拆解中最重要的是确定应⽤场景，这决定了⽤户所需要的功能、⽤户能以何种表达⽅式与这些功能产⽣链接。强化“工具”能力让大模型自主完成指令，在场景应用中能够解决非常大的问题。 陈昀彰以百融云创企业内部的应用场景为例进行了进一步解释，公司员工提出请假需求是常见的场景之一，通过百融对话大模型，能够直接找到发起审批流程，极大地压缩了中间沟通过程带来的信息损耗。 据了解，BR-LLMs百融⼤模型采⽤MoE模型路由⽅案，将不同场景的请求分发给不同的模型，这其中包括对话⼤模型、编程⼤模型、扩散模型等⽣成式模型和判别式模型，在保证应⽤效果的同时可以降低训练成本，全面提升业务转化效果。 大模型将在更多垂直领域落地 在采访过程中，陈昀彰多次强调，企业建立大模型要结合具体的应用场景才能发挥最大效率。但需要注意的是，大模型在向外输出的过程中，不仅仅面临准确性、稳定性方面的考验，在隐私数据保护上也是市场关注的焦点。 对于百融大模型如何解决数据隐私这一问题，陈昀彰指出，百融云创的定位并不是大模型的厂商，而是将大模型的能力包装成业务场景应用。在其他业务与银行等金融机构的合作中，通过有效授权让百融大模型的运转更顺畅、成本更低。 “其次大模型的训练是不断沉淀的过程，面对金融行业的使用场景中，我们考虑将大模型工具和行业大模型给到银行，银行根据其具体业务在开发工具下进行微调，这样能保证数据在银行系统内部流转。”陈昀彰补充道。 事实上，大模型并非是行业内的全新概念，从最初的智能客服到如今的生成式AI、决策式AI，科技助力下大模型能力实现跨越式提升，也满足了更多金融场景的使用需求，进一步加快了金融行业的数字化进程。 对于下一阶段大模型的发展，陈昀彰认为，生成式AI和决策式AI的有机融合发展料将是一大方向。比如针对生成式AI在权衡一些对冲性的信息时，不能做出正确取舍的弊端，可以在模型建设中加入决策式AI的决策树等算法，通过引入显性的逻辑规则来判断相互矛盾的信息，进而给出最优解。 陈昀彰指出，目前整个AI产业呈现出“百模大战”的格局，随着技术的演进发展，行业也将发展出几大不同的路径，即以科技巨头为主的通用型大模型、新兴创业公司主导的各类“小模型”，以及像百融云创这样的AI科技公司研发的行业大模型。后续，外界对于大模型的关注将转向其在垂直领域的落地，行业大模型势必将迸发更多势能，垂类应用和模型能力的结合也会更为紧密。 此外，陈昀彰透露，目前公司正与⾏业中的各个合作伙伴紧密沟通拆解场景。预计百融大模型会在⾦融⾏业的营销、客服、合规审查、报告⽣成、信息总结等多个场景中进⾏应⽤。 北京商报记者 廖蒙

原标题：ChatGPT引爆AI新趋势：骆仁童老师为成都金融科技协会成员解析 近日，一场为期6小时的线下专题课程在成都某金融科技协会成功举行，聚焦于“从ChatGPT看AI人工智能的新趋势与应用实践”。该课程由知名专家骆仁童教授主讲，吸引了协会众多成员单位积极参与。 随着ChatGPT从聊天机器人华丽转身为高效工具，其应用热潮席卷全球，生动诠释了AI人工智能与数字经济深度融合的新阶段特征。如今，人工智能已无需赘言普及，其技术落地正逐步揭开新数字科技的神秘面纱。然而，如何实现人工智能的商业化路径，使之与产业应用无缝对接，仍是我们亟待攻克的难题。面对新一轮科技革命的汹涌浪潮，要在全球竞争中立于不败之地，我们必须深入探讨：人工智能如何驱动企业成长与行业发展？如何构建适应新时代的人才体系？企业应如何精准把握科技创新脉搏，紧跟行业变革步伐？ 此次讲座巧妙以ChatGPT的爆红现象为切入点，深度剖析人工智能领域的新趋势与商业应用场景。骆仁童教授详细解读了前沿技术如何交融互鉴，推动科技革新，并前瞻了人工智能将催生的新产业形态及对既有产业场景与消费场景的颠覆性变革。他强调，理解并掌握这些新趋势，对于协会会员单位紧抓商业机遇、顺应社会发展潮流至关重要。 参加课程的学员纷纷表示深受启发，认为讲座内容极具针对性与前瞻性，尤其是课程中列举的丰富案例，对他们在金融科技领域的实际工作提供了极具价值的参考与借鉴。他们期待未来能有更多类似活动，助力协会成员企业在人工智能新浪潮中找准定位，创新求变，共享AI带来的时代红利。 商道童言（Innovationcases）欢迎点赞和分享哦！~~ 免费电子书：结构化思维 | 荆棘商途 | 年度十词 |创新企业案例 | 区块链金融返回搜狐，查看更多 责任编辑：

原标题：性能超ChatGPT-3.5，专用金融分析的多模态大语言模型 不列颠哥伦比亚大学和Invertible AI的研究人员联合推出了一款用于金融分析的大语言模型FinTral。 FinTral不仅支持文本提示，还支持图表、图片的多模态专业金融分析，例如，用户只需输入某只股票近期的动态，FinTral就能介绍该公司相关背景,还能给出中短期内股价走势的详细预测报告。 为了评估FinTral的性能，研究人员使用了9个主要金融任务和25个数据集的广泛评测。结果显示，FinTral在金融领域的表现超过ChatGPT-3.5，有4项能力超过GPT-4，整体性能超过其他开源大模型。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.10986 FinTral以知名开源大模型Mistral-7B为基础,并针对特定金融领域的内容进行了大规模预训练。研发团队收集来自各类权威金融机构、SEC文件、社交平台的新闻等2000亿tokens文本语料数据,经过筛选与清洗后构建了FinSet预训练语料库。 FinSet覆盖各类货币、证券、企业财报等专业术语,为模型注入丰富的金融知识。 同时,FinTral采用LoRA算法进行预训练,学习能力得以深入优化。以下是FinTral的特色功能。 多模态数据处理 FinTral通过多模态数据处理实现了多维度的文档理解。它可以处理文本、数字、表格和图像数据，这使得模型能够捕捉到金融领域中的各种信息，能更好地理解金融文档中的信息，提供更准确的分析和决策支持。 1）文本处理能力：包括公司的财务指标、经济数据和市场趋势等。该模块包括数值理解和数值推理两个关键组成部分。数值理解通过解析和解读文本中的数字数据，识别关键指标和数值之间的关系。 2）表格数据处理：可处理金融文档中的表格数据，如财务报表、市场数据表格等。该模块使用表格解析算法来提取和理解表格结构和内容，能够识别表头、行和列的标识符，并将表格数据转化为结构化的形式，以方便后续的分析和处理。 3）图像数据处理：可用于处理金融文档中的图像内容，例如，公司财报中的图表、趋势图等。该模块使用了CLIP视觉编码器，它是一种预训练的模型，能够将图像转化为向量表示。 通过将图像编码为向量，FinTral可以将图像数据与文本数据进行关联和综合分析。例如，可以分析财务报表中的趋势图，并结合文本数据进行相关性分析和预测。 为了进一步提高模型在金融领域的性能，对FinTral进行了指导微调，使其能够更好地适应金融文档的特点和需求，同时可以提高模型在金融分析任务中的准确性和效果。 FinTral使用了一种直接策略优化方法。通过与GPT-4生成的响应进行对齐，FinTral可以用直接策略优化的方法对模型进行训练，优化模型的生成能力和表达能力。这种方法可以提高模型在金融领域任务中的表现，并减少模型的幻觉现象。返回搜狐，查看更多 责任编辑：

作者：梁子 —“数据驱动，决策未来” –全域智能行业转型升级解决方案 导语：通过采用AI技术，金融机构可以提高市场竞争力，降低运营成本和交易风险，提高金融服务质量和效率。但也会面临数据隐私和安全性问题、技术普及和人才培养的挑战。 # 金融领域的AI技术应用 以下是算法交易深度核心分析 1. **数据收集与处理**：这是算法交易的基础。交易系统需要收集各种市场数据，包括股票价格、成交量、财务报表等。这些数据需要经过清洗和整理，确保其质量和完整性。 2. **数据分析与特征提取**：在收集和处理完数据后，接下来的一步就是进行深入的数据分析。数据分析师会找出数据中的规律和模式，并将其转化为可以被机器学习和模型所理解和利用的特征。 3. **模型选择与训练**：在这一层，我们会选择合适的机器学习模型或深度学习模型，如神经网络，用于对市场数据进行建模和预测。这些模型通常会使用历史数据进行训练，以学习市场中的规律和趋势。 4. **模型验证与调优**：训练好的模型需要进行验证，以评估其在未知数据上的表现。这通常包括交叉验证、测试集验证等方法。如果模型的性能不佳，我们还可以通过调整模型的参数、改变模型的架构等方式进行调优，以提高模型的性能。 5. **风险管理**：风险管理是算法交易中非常重要的一环。我们需要考虑市场风险、操作风险等各种风险，并制定相应的风险管理策略。比如，我们可以使用统计方法来评估交易策略的风险，并根据市场环境的变化来调整风险管理策略。 6. **交易执行**：这一层级涉及的是具体的交易执行过程。根据模型的预测结果和风险管理策略，交易系统会执行实际的交易操作，包括买入、卖出等。这个过程通常是由计算机自动执行的，以提高交易效率和准确性。 7. **持续学习**：算法交易是一个不断学习和优化的过程。我们需要根据实际交易的结果对模型和策略进行优化，并不断学习适应市场的变化。 通过以上详细的描述，我们可以看到，算法交易的核心在于利用AI技术进行数据分析和预测，提高交易效率和准确性，同时降低人为操作风险。这些步骤虽然复杂，但通过不断的学习和实践，我们可以逐渐掌握并优化算法交易策略。 ## 风险管理 风险管理是金融机构中非常重要的一部分，它涉及到如何有效地管理各种风险，以确保资产的安全和稳定增长。 AI技术被广泛应用于建立风险预警系统，实时监控市场变化和交易波动，以提高金融机构的应对能力。以下是风险管理的一些关键方面： 1. **AI技术用于建立风险预警系统**：AI技术可以通过数据分析和机器学习算法，识别和预测潜在的风险因素。系统可以实时监控市场数据、交易行为、客户信用状况等，一旦发现异常情况，就会发出警告，以便机构能够及时采取措施。 2. **实时监控市场变化和交易波动**：AI技术可以帮助金融机构实现实时监控市场变化和交易波动，从而更好地理解市场趋势和潜在风险。通过分析市场数据，机构可以制定更精确的交易策略，并实时调整以应对市场变化。 3. **提高金融机构的应对能力**：通过使用AI技术，金融机构可以提高应对市场变化和交易波动的能力。AI系统可以快速分析大量数据，并做出准确的预测，帮助机构做出更明智的决策。此外，AI系统还可以提高风险管理效率，减少人为错误和疏忽。 这些技术的应用可以帮助金融机构更好地管理风险，提高资产安全，并确保业务的稳定增长。然而，在使用AI技术进行风险管理时，还需要考虑数据安全、隐私保护、合规性等问题，以确保系统的可靠性和安全性。 ## 客户服务 客户服务在金融机构中扮演着关键的角色，通过个性化投资建议、精准营销策略和反欺诈系统的开发，可以提升客户满意度和保护客户利益。 以下是这些方面解析： 1. **个性化投资建议**：金融机构可以利用客户的交易历史、风险偏好、财务状况等信息，通过数据分析和机器学习技术，为客户提供个性化的投资建议。这种个性化建议可以帮助客户更好地管理自己的资产、实现财务目标，并提高他们的投资回报率。 2. **精准营销策略**：通过分析客户行为数据和偏好，金融机构可以制定精准的营销策略，针对性地向客户推送相关产品和服务信息，提高营销效果和客户参与度。这种个性化营销可以增加客户的忠诚度和满意度，促进业务增长。 3. **反欺诈系统的开发**：为了保护客户免受欺诈行为的伤害，金融机构需要开发反欺诈系统。这些系统利用AI技术和大数据分析，可以帮助机构识别并阻止潜在的欺诈行为，保护客户的资金和信息安全，维护金融市场的秩序和信誉。 通过个性化投资建议、精准营销策略和反欺诈系统的开发，金融机构可以提升客户服务质量，增强客户忠诚度，并建立可靠的市场声誉。这些措施旨在为客户提供更好的金融服务体验，同时保护客户的权益和利益，为金融机构的可持续发展奠定基础。 ##挑战 金融机构在面对挑战时，需要应对数据隐私和安全性问题、技术普及和人才培养，以及人机协同模式下的挑战。...

中央金融工作会议提出加快建设金融强国目标，指明了中国特色金融发展之路的前进方向。正如萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官林建明在《AIGC重塑金融》书中指出，科技是金融业数智化转型最大的驱动变量。站在AI科技革命和产业变革的关键节点，金融业应积极推动原始创新，以新质生产力赋能金融高质量发展。萨摩耶云科技集团坚持向“新”而行，深挖源头技术创新，旗下子公司自主研发“一种确定文本特征的方法及装置”专利，以务实行动助力推动金融高质量发展夯实金融强国建设基础。 深度挖掘文本特征，精准识别关键信息 在移动互联网时代，我们的生活、学习和工作中会产生海量非结构化文本数据，为了向用户提供更好服务，需要通过机器学习分类模型进行分析。首先要将非结构化数据进行结构化，以提取特征。通常采用分词和One-Hot编码来获取词向量，构建高维稀疏矩阵。然后使用分类算法对分词分类并进行筛选降维，得到特征向量。然而，分类准确性直接影响降维效果，若分词分类不明确，则无法有效降维，导致特征向量含有较多无效信息，影响模型训练效果。 “一种确定文本特征的方法及装置”，通过维度扩展与降维的结合提升了特征向量的信息含量，同时在降维过程中避免了分类需求，减少了分类精度对结果的影响，有效地保留了关键信息并去除了冗余，从而提高了模型的训练性能。 该方案在确定样本文本对应的分词集合、以及分词集合中每个分词的词向量后，基于预设的分词合并规则和分词集合包含的分词，确定分词组合，并根据各分词组合包含的分词的词向量，确定各分词组合的词向量。而后，计算分词组合之间的相关度和各分词组合的区分度。在分词组合中，找出不符合预设相关度条件且区分度高于第一预设阈值的目标分词组合。最后，根据确定的分词组合的词向量和目标分词组合的词向量，确定各样本文本的特征向量。 持续推动原始创新，服务金融高质量发展 这一专利的获得，不仅提升了萨摩耶云科技集团在金融科技领域的核心竞争力，也为其在AI决策智能和机器学习领域的发展开辟了新的道路。 萨摩耶云科技集团及时将专利技术融入金融云解决方案，该方案涵盖普惠金融领域智能营销获客、智能风险管理、智能客户运营和产品设计的全流程，以新质生产力为提高风险识别准确率，保障信息安全、防范金融风险发挥重要价值。 例如在信贷风控场景中，“一种确定文本特征的方法及装置”能够深度挖掘文本隐含信息，有助于金融机构捕捉更多风险细节。专利技术通过对文本数据进行分词，去除停用词如“的”、“是”、“在”等提高关键词的重要性，将词频进行编码转化为矩阵化表达如“可疑”、“钱”、“额度”，输入到机器学习模型中，利用逻辑回归、决策树或者随机森林等算法训练模型，来识别与违约行为相关的语言模式，根据模型结果评分进行信用风险评估。 某金融客服人员小张面对繁琐的客户需求，经常加班加点却难以高效处理。后来，公司引入了一项专利技术，该技术通过文本分析优化客户需求处理流程，帮助小张清晰提取需求文本关键词，工作效率大幅提升，客户满意度也显著提升。 在萨摩耶云科技集团金融云解决方案助力下，金融机构可基于最新深度学习技术和神经网络，自动提取海量文本数据的潜在特征，深度挖掘语义关系，提升文字处理质量和决策效率。深入解析语句结构关系，消除语义歧义，减少人工主观误差，提高模型精度，实现更有效的风险预警和管理。此外，基于对不同客户群体的语言模式分析进行细分客群，帮助决策者制定精细市场运营和产品设计策略，从而提升用户体验。 对萨摩耶云科技集团而言，继“一种云环境管理方法”专利获批后，再获发明专利，是官方给予其长期以来立足科技创新，不断提升底层技术厚度的认可。这不是终点，而是萨摩耶云科技集团不断推动原始创新，服务金融高质量发展的新起点。 （《AIGC重塑金融》购买链接： https://item.m.jd.com/product/14379028.html） 免责声明： 本平台发布或转载并注明自其它来源的文章内容，仅供交流学习参考之用，并不代表赞同其观点或证实其内容的真实性，不作为任何投资依据，如涉及版权问题或内容侵犯到您的权益，烦请即时告知，我们将立即纠正或删除。

新华财经北京1月24日电（记者沈寅飞）目前，国内外银行、保险、资管等金融机构应用生成式AI情况如何，金融业生成式AI有哪些创新能力、商业价值和政策期望？ 1月24日，由清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心联合编写的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》（以下简称《报告》）正式发布，为国内金融机构应用生成式AI技术提供了指引。 业内人士指出，生成式AI正在席卷金融业，释放新的生产力，重构企业业务流程。今后在金融行业将会迎来规模化应用。 生成式AI正在形成新服务 重构企业业务流程 众所周知，应用生成式AI的聊天机器人能够在对话中理解上下文语境的复杂性，可能消除传统语音机器人不准确的响应缺陷，从而增强客户的参与度和信任度。 与此同时，大模型还可以分析来自各种来源的大量文本数据，为优化供应链管理提供可操作的建议；通过分析客户反馈、市场趋势和竞争对手数据来加强产品开发。 《报告》认为，生成式AI重新定义客户体验，正在形成新服务。生成式AI可以充当有价值的助手，提出实时响应建议并满足客户多样需求。还可以通过与RPA等其他技术协同创新，带来新制造。 “短期看，大模型是数智化的延伸，为企业降低成本提升效率；长期看，大模型将演进为超级智能体，重构企业业务流程。”度小满CTO许冬亮如是说。 《报告》提出，生成式AI正在席卷金融业，释放新的生产力，赋能银行数字化转型，以前所未有的方式重塑全球金融业的格局，一些创新的银行将从“采用技术的银行”迈向“最懂技术的银行”，并向“最懂银行的先进技术服务商”领域拓展，充分释放其高质量数据价值，有望给金融业带来3万亿规模的增量商业价值，并可能将彻底改变交易的进行、投资的管理和风险的评估方式。 生成式AI在金融行业初见成效 有望迎来规模化应用 业内人士认为，生成式AI技术在金融业中的应用尚处于技术探索和试点应用的并行期，预计1-2年内，首批大模型增强的金融机构会进入成熟应用期，3年后将会带动金融业生成式AI的规模化应用。 据介绍，在行业大模型层面，度小满、蚂蚁集团等金融科技公司先后发布了金融大模型。2023年5月，度小满开源了国内首个千亿级金融大模型“轩辕”，并获得了上百家金融机构申请试用。目前，大模型技术已经应用在度小满各个业务场景，从营销、客服、风控、办公再到研发，已经初见成效。在代码助手方面，用大模型辅助生成的代码，采纳率能够达到 42%，帮助公司整体研发效率提升了20%；在客服领域，大模型推动服务效率提升了 25%。在智能办公领域，大模型目前的意图识别准确率已达到 97%。 与此同时，我国银行业正在积极拥抱大模型。财报信息显示，已经有6家上市银行公开发布大模型技术开发与应用的信息。工商银行在国内同业率先实现百亿级基础大模型在知识运营助手、金融市场投研助手等多个场景应用；农业银行发布的ChatABC重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力；平安银行探索自研BankGPT平台，研究构建大模型在个性化营销内容创作、交互式数据分析、非结构化数据洞察等场景中的应用落地；北京银行发布了AIB平台，打造运营助手、客服助手等7个问答机器人，同时推出“北银投顾 GPT”。 “2023年是基础大模型智能涌现的一年，2024年生成式AI将从模型层走向应用层。开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型的利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式AI突破发展的重要内容”，报告的主要负责人、清华大学经济管理学院副院长李纪珍说。 编辑：幸骊莎 声明：新华财经为新华社承建的国家金融信息平台。任何情况下，本平台所发布的信息均不构成投资建议。如有问题，请联系客服：400-6123115

在我们迎来新的十年时刻，金融世界正处于一场前所未有的变革之中。这一变革的驱动力之一就是人工智能（AI）。从自动化交易到智能投资顾问，AI正在以惊人的速度改变着投资策略的面貌，同时也影响着整个金融市场的格局。那么，让我们一起来探讨一下，未来十年内，人工智能将如何重新定义金融投资的游戏规则。 1. 智能化投资决策： 传统投资决策往往依赖于人类的主观判断和经验，然而，这种方式往往受到情绪波动和认知偏差的影响。相比之下，基于人工智能的投资决策更加客观和理性。通过分析海量的数据和模式识别，AI能够更准确地识别市场趋势和风险，从而制定更为有效的投资策略。 2. 高频交易的崛起： 随着计算能力的不断提升和算法的日益成熟，高频交易已经成为金融市场的主要交易方式之一。在高频交易中，人工智能能够以毫秒级的速度执行交易，捕捉市场的微小波动。这种快速反应能力使得AI可以在市场变化时迅速调整投资组合，实现更高的收益。 3. 量化投资的普及： 量化投资是一种基于数学模型和统计学方法的投资策略，它能够通过系统化的方式识别和利用市场的非理性定价。人工智能的出现使得量化投资变得更加普及和高效。AI可以快速分析大量的市场数据，并根据预设的规则执行交易，从而降低了人为的错误和成本。 4. 个性化投资建议： 传统的投资顾问往往只能提供一般化的投资建议，而无法考虑到每个投资者的个性化需求和偏好。人工智能的出现改变了这一现状，AI可以根据投资者的风险偏好、投资目标和时间偏好等因素，为其量身定制投资方案，从而提高了投资的效率和满意度。 5. 风险管理的创新： 在金融投资中，风险管理是至关重要的一环。人工智能的强大计算能力和数据分析能力为风险管理带来了全新的可能性。通过实时监控市场风险和预测未来的风险事件，AI可以帮助投资者及时调整投资组合，降低投资风险，保障投资的安全性和稳定性。 随着人工智能技术的不断发展和应用，金融投资领域将迎来一场前所未有的变革。未来十年内，人工智能将成为金融投资的主角，重新定义投资策略和市场格局。而对于投资者来说，及时了解和应用人工智能技术，将是保持竞争力和获取更高收益的关键。让我们拥抱未来，共同见证人工智能给金融世界带来的无限可能！