文章主题：金融, AI大模型, BloombergGPT
大模型在金融行业的应用也成为金融科技创新探索的热点，在金融服务、风险管理、市场分析等方面展现出前所未有的能力，许多金融机构和金融科技公司开始积极探索GPT模型在金融领域的应用。
🌟金融行业在AI大模型领域的步伐虽不如科技企业迅猛🔥，但其独特的优势与潜力不容忽视🔍。首先，金融行业对数据的敏感度极高，海量的交易信息为其提供了丰富的训练资源池💧。其次，严格的监管要求使其在技术应用上更注重合规和稳定性，这恰恰是AI模型稳健发展的基石 mózi基石🌟。最后，随着金融科技的不断革新，如区块链、云计算等新兴技术的融入，金融行业正逐步调整策略，寻求与AI的深度融合以驱动业务升级🚀。尽管如此，金融企业也在积极追赶科技的脚步，通过加大研发投入和合作模式创新来缩小差距🌈。他们认识到，AI不仅能提升效率，还能提供更精准的风险管理和服务，这是未来金融业竞争的关键点🏆。总的来说，金融行业虽在AI大模型上看似慢热，实则在悄然布局，蓄势待发🚀。SEO优化词汇：#金融AI #合规稳定 #深度融合 #业务升级 #追赶科技
金融行业面临严格的监管要求，需要确保AI模型的合规性，这可能导致创新进展较慢。金融数据非常敏感，数据安全和隐私至关重要，因此采用新技术需要更加谨慎。
金融机构通常更喜欢成熟的技术，以降低潜在的业务和声誉风险。许多金融机构使用传统的遗留系统，不太与现代AI技术兼容，整合AI到这些系统可能会复杂且耗时。
金融行业追求确定性和监管层面要求的可解释性，AI模型的精准度和可解释性也是金融领域关注的问题，这对于采用复杂的AI模型构成了挑战。
开发和维护大型语言模型成本较高，小型科技初创公司在这方面可能更具灵活性，而传统金融机构则需要更多时间和资源。
BloombergGPT – 金融行业首发
随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（Large Language Model，下文简称LLM）已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力，但市场上暂未有专攻金融领域的LLM。在此背景下，2023年3月彭博社（Bloomberg）和约翰霍普金斯大学的Shijie Wu等在BloombergGPT: A Large Language Model for Finance一文中发布了为金融界打造的LLM——BloombergGPT。
🌟彭博BloombergGPT模型在金融领域的实力无人能敌！它不仅展现出强大的专有技能，超越同等规模的开放模型，还能保持通用LLM的卓越表现。这背后的秘密在于其针对金融数据的深度定制训练，全面覆盖金融自然语言处理(NLP)需求。💡作为金融数据行业的领导者，彭博的数据专家团队积累了40多年的宝贵经验，他们精心整理了一座由海量英文金融文献筑成的知识宝库。这个档案库孕育出一个惊人的3630亿词的训练集，每一词都蕴含着深厚的金融智慧。👀这宝贵的资源进一步与另一个3450亿词的公共数据集相结合，形成前所未有的超7000亿词规模的大规模语料库，为模型提供了无比丰富的学习素材。🏆这样的深度和广度，无疑将推动金融领域的技术革新，引领NLP的新潮流。彭博BloombergGPT，金融语言处理的未来之星！🚀
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金融机构AI大模型应用动态
金融机构对于应用生成式AI的态度，现在分成了两派。因为数据泄漏等问题，美国银行、花旗集团和高盛等机构已在2023年2月下旬迅速限制员工使用ChatGPT。另一方面，其他金融公司仍旧在生成式AI的应用上积极探索与尝试。
摩根士丹利：使用OpenAI驱动的聊天机器人来协助财务顾问，作为利用公司内部研究和数据存储库的知识资源。
摩根大通: 正在探索大语言模型（LLM）和其他先进AI技术，目前有900多名数据科学家和600名机器学习工程师参与AI研发。
对冲基金Citadel：正在就企业级ChatGPT许可证进行谈判，该许可证将用于软件开发和信息分析。
Two Sigma：这家量化对冲基金公司使用ChatGPT分析财务报表和新闻内容，以识别投资机会和风险。
苏黎世保险：在索赔和建模领域测试ChatGPT技术，以改善承保和理赔流程。
日本大和证券：在日本国内的9000名员工中使用ChatGPT技术，以提高信息搜集和材料制作的效率。
Broadridge：通过GPT-4打造了BondGPT，主要用于帮助客户回答与债券相关的问题，增强债券市场的流动性和价格发现。
工商银行：已经完成人工智能AI大模型能力建设应用规划，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场景的应用，在远程银行、智慧办公、研发等企业内部场景进行了大模型应用的初步探索。
农业银行：2023年3月推出金融AI大模型应用ChatABC，可初步具备自由闲聊、行内知识问答、内容摘要等多类型任务的服务能力。
邮储银行：是首个宣布接入百度“文心一言”的国有大型商业银行，表示将在金融行业开展类ChatGPT技术应用试点，结合行业知识进行微调和交互式训练，在智能客服、数字员工、虚拟营业厅等场景进行应用。
招商银行：在AI大模型领域的发展聚焦于构建通用大模型平台，融合以往AI资产，重点服务于智能投顾、客服、研发等领域。此外，推出的AI财富助手“AI小招”展示了其在专业理财服务中的AI应用。
中信银行：正在尝试将类ChatGPT为代表的生成式对话产品引入银行业务与服务，半自动程序编写的应用已在测试中。
平安银行：大模型领域投入显著，开发了针对银行场景的千亿级参数大模型，构建了行内私有化应用平台，主要应用于行员智能辅助工具和客户金融服务机器人场景，同时也在探索大模型在客户服务、信贷审批、投研服务等领域的应用。
江苏银行：已经联合应用ChatGPT与Codex技术，分析行内信息系统运行情况，自动化分析得出相关建议。
浙商银行：创设了一个数字创作中心（AIGC Center），与头部科技公司合作，致力于将最新科技与银行业务深度整合。
蚂蚁集团：发布了工业级金融大模型（AntFinGLM)，同时推出了两个配合模型层的产业应用“支小宝”和“支小助”。
马上消费：在大模型领域推出了天镜大模型，实现了“三纵三横”的技术布局，专注于金融行业应用。
度小满：今年5月发布了1760亿参数、基于Bloom大模型训练而来的中文大模型“轩辕”，这也是国内首个垂直金融行业的开源大模型。
陆金所控股：目前已推出了首个专业领域人工智能大语言模型“无师”，审批特定场景准确率达90%。
恒生电子：在金融技术领域的大模型布局包括发布升级版LightGPT及基于此的多款光子系列产品，旨在提高模型效能、安全性、速度，并推动大模型在金融业的深入应用和场景化。
总结与思考
🌟微软科技巨头，2003年估值高达2760亿，市场霸主地位无人能及！相比之下，金融巨擘花旗银行虽有1809亿市值，但其金融帝国的光芒在科技领域的冲击下略显逊色。💡两强相争，科技力量正在改写金融版图。SEO优化词汇：微软估值2760亿科技巨头、花旗银行市值1809亿金融巨头、科技冲击金融版图。
而到了2023年的今天，微软的市值上升了10倍，达到了2.78万亿美元，在全球企业的排名中仅次于苹果的3万亿美元市值。而经过2008年的金融危机后，花旗银行的市值只剩下了973亿美元。即使是金融行业市值最高的金融机构，维萨公司（Visa）和摩根大通的市值也在5000亿美元附近，已经不到科技巨头的五分之一。
下面是过去20多年中不同行业的市值变化趋势图。从2003年开始，科技公司如微软和苹果开始在全球市值排名中占据主导地位，而金融机构则逐渐失去了之前的领先位置。
这个世界的发展主导已经从物理世界转移到了数字世界，传统金融的逻辑也在逐渐被数字金融、科技金融给颠覆。随着科技企业巨头的现金储备越来越多，未来对传统金融机构的挑战能力也会更强。
AI大模型时代的到来，为金融行业提供了新的机遇，但也带来了挑战。如果金融行业不能有效地把握这些技术趋势，它们可能会在未来的市场竞争中继续失去地位。
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