AI金融助手

近日，由南京市工业和信息化局、南京经济技术开发区管理委员会主办，中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)承办的“可信AI·南京人工智能产业发展论坛 大模型引领人工智能变革分会场”在南京召开。 会上，中国信通院正式发布的《金融行业大规模预训练模型技术和应用评估方法 第1部分：银行业》（以下简称“银行业大模型标准”），是国内首个银行业大模型标准，由科大讯飞牵头编写。 2023年以来，科大讯飞积极参与中国信通院大模型系列标准的研制工作，致力于向行业输出大模型应用落地经验，以促进包括金融在内的行业大模型健康发展。此前，在中国信通院的牵头下，科大讯飞参与联合编制了国内首个金融大模型标准《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法 第1部分：金融大模型》（以下简称“金融大模型标准”），旨在规范金融大模型的研发和应用过程，提高模型的准确性和可靠性，促进金融行业的智能化发展。 今年以来，金融大模型呈现出领域化、场景化等趋势，面向金融细分领域的大模型不断涌现并打开新局面。在此背景下，为进一步满足金融大模型向细分领域加深应用的发展趋势，以前期发布的金融大模型标准为指导框架，中国信通院联合科大讯飞等业内二十余家企业，编制银行业大模型标准。结合银行业特征，围绕场景丰富度、能力支持度、应用成熟度构建指标体系，重点评估大模型在智能客服、信贷审批和智慧办公等业务场景的覆盖情况，关注其在数据保密、运维管理和输出可靠性等方面的支持能力，为科学评价银行业大模型的技术能力和应用效能提供参考，推动银行业大模型健康发展。 在技术创新层面，科大讯飞一直致力于推动通用人工智能技术的研发和应用。2024年6月27日最新升级发布的讯飞星火V4.0，在国内外中英文8项大模型主流测试集中排名第一，七大核心能力全面升级，全面对标GPT-4 Turbo，并在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等方面实现超越。 在金融科技领域，科大讯飞深耕多年，已服务数百家银行、保险、证券、消费金融等机构客户，为其构建智能化底座和场景应用体系。自讯飞星火发布以来，科大讯飞与交通银行、人保集团、招商银行、国元证券等100多家金融机构展开了更为紧密的合作交流。目前，已经建立了一个由“1+3+6”组成的大模型产品货架体系：以星火大模型底座为核心，基于星火智算平台、星火火石训练平台和星火智能体平台，构建服务于智慧营销、智能风控、智慧客服、智慧办公、软件开发、智能经营六大场景的产品应用。 未来，科大讯飞将继续依托在人工智能领域的技术优势，深化与金融行业伙伴的合作，推进大模型在金融行业更多场景的创新应用，助力金融科技发展迈向更高水平。

自ChatGPT引起广泛关注以来，全球大模型竞争正日趋激烈。作为大模型落地的重要领域，金融业也在前瞻性谋划和深度参与大模型相关技术创新。 长期以来，我国金融科技整体竞争力都处在世界前列，随着大模型竞争打响，我国金融业进展如何？从日前全球知名科技刊物《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）发布的最新榜单中或可找到答案。 中国金融大模型科技创新成绩斐然 数据显示，在全球金融机构大模型专利创新领域，中国申请量（已公开，下同）达 1909 件，占比超 75%。 从专利申请量来看，12 家中国金融机构进入全球 TOP 20，其中，蚂蚁集团、平安集团、中国工商银行位列前三，大模型领域专利申请量分别为474、327、290件；另有中国建设银行、中国银行、马上消费金融、微众银行、中国农业银行等5家机构进入TOP10。 与榜单相印证的是，中国金融机构纷纷加大对大模型的研发和布局。例如，国有大行率先发力，工商银行建成同业首个全栈自主可控的千亿级AI大模型技术体系；建设银行启动“方舟计划”，推进金融大模型建设工程；作为科技机构代表，蚂蚁集团的百灵大模型已通过国家备案，重点打造智能生活管家、金融管家、健康管家“三个管家”；马上消费金融发布了全国首个零售金融大模型“天镜”，致力于提升金融服务普惠性。 大模型正帮助金融机构在多个业务层面实现降本增效。例如，据工商银行2023年年报披露，其首个基于大模型的网点员工智能助手上线，提升网点效能，全年运营领域智能处理业务量3.2亿笔，比上年增长14%。 值得关注的是，中国企业还积极参与了多项大模型相关标准制定工作。马上消费金融牵头编制的IEEE金融大语言模型技术要求标准获批立项；清华大学、中关村实验室、蚂蚁集团等机构联合撰写的《大模型安全实践（2024）》白皮书日前在2024世界人工智能大会上正式发布。 业内专家认为，对于大模型这样一项具有颠覆性的新技术，制定标准则是规范、推广新技术应用的必经之路。中国企业积极投入标准制定工作，不仅是科技实力的体现，也将引领全球大模型技术在相关业务领域的发展趋势。 金融大模型仍有广泛发展空间 领先的专利数量、多元的应用场景、积极参与标准制定……种种迹象折射出中国金融机构强大的数字金融技术自主创新力量。这与近年来我国大力发展科技创新、加快发展数字金融等顶层设计是分不开的。 当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，科技革命与大国博弈相互交织，高技术领域已成为国际竞争的最前沿和主战场。2023年中央经济工作会议将“以科技创新引领现代化产业体系建设”放在做好2024年经济工作的首位。 具体到金融行业，作为中央金融工作会议提出的五篇大文章之一，数字金融的迅猛发展为推动经济结构转型升级注入了强大动力，金融机构也纷纷加大对相关领域的投入和转型力度，大模型、区块链、人工智能等新技术与金融业务深度融合，不仅有效提升服务效率和普惠性，还助推金融产品和服务多样化。 往后看，推进科技创新、发展数字经济有望迎来更多政策催化。多位专家表示，推动高水平科技自立自强和新质生产力发展是确保我国在国际博弈主战场上占据优势的关键一招。 “百年变局下，科技创新日益成为国际战略博弈的主要战场，各国之间的综合国力竞争归根结底是科技实力竞争。后续应重点关注创新领域的机制体制改革。”德邦证券研究所所长程强表示。 金融业发展数字金融也将迎来更好的发展机遇。后续，金融机构将持续探索包括大模型在内的更多前沿技术赋能相关业务场景，更好地构筑金融行业新质生产力、服务实体经济。 “金融业已成为大模型乃至更广泛的人工智能技术的应用场景和金融强国战略高地，而金融大模型将成为新质生产力的典型代表，在高效促进金融行业营销、服务、产品、数据分析利用水平全面提升的同时，赋能实体经济千行百业高质量发展。”国家金融与发展实验室副主任曾刚表示。（资讯） 编辑：林森

　　作为“五篇大文章”之首，科技金融已成为了国家现代化发展建设的战略支撑。2024年以来，工商银行济南分行坚持金融服务实体经济不动摇，聚焦济南市大数据与新一代信息技术、智能制造与高端装备、精品钢与先进材料、生物医药与大健康四大主导产业的重点企业，持续加大制造业、战略性新兴产业等领域的信贷支持。 　　近日，中国工商银行济南分行（以下简称“济南工行”） 传来捷报，截至2024年6月末，该行科技金融贷款余额突破270亿大关，达到275亿元，同时较年初增量超过30亿元，创历年同期新高。 　　 7月10日，济南工行为某新材料领域“专精特新”企业发放非上市股权质押贷款“科股贷”2000万元，助力企业盘活股权、拓宽融资渠道，该笔业务为系统内全国首单科股贷业务，标志着济南工行科技型企业投贷联动创新实践取得实质进展。这也是济南工行以更大力度赋能发展新质生产力的具体体现，彰显了“头雁担当”与“工行力量”。 　　党建引领强基铸魂，为高质量发展指明明方向 　　济南工行认真学习贯彻党的二十大精神，深刻领悟中央经济工作会议和中央金融工作会议精神，始终坚守服务实体、回归本源责任所在，充分把握市场机遇、促进科技金融高质量发展。 　　科技金融是工商银行服务的重要特色，是总省行及分行党委高度重视、强力推进的战略板块。高质量发展科技金融是济南工行国有大行的使命担当，必须走在前、作表率。科技金融更是济南工行投融资业务的基本盘之一，济南工行不断提高政治站位，主动融合“工业强市”发展战略，持续深化市委、市政府“项目突破年”工作部署，聚焦对高端装备、新材料等国内“卡脖子”领域的信贷支持，加速拓展产业链融资服务，精准助力科技金融稳链、补链、强链。 　　固本守源抢抓机遇，让金融资源实现精准滴灌 　　凝心聚力，当好服务实体的“主力军”。济南工行充分落实好科技金融强基工程，支持先进制造业做大做强，助力全市工业经济高质量发展。截至2024年6月末，济南工行科技金融贷款较年初增长30亿元，余额站稳“二百七十亿”台阶。 　　精准施策，当好支持科技创新的“先锋队”。某省属企业的新能源子公司是新能源汽车换电技术的领导者和开创者，济南工行在获悉该企业在上海布局的新能源产业投资公司有项目融资需求后，主动对接企业担任贷款牵头行，最短时间内形成了高质量的金融服务方案，最终为企业办理3.5亿元银团贷款，实现了济南工行在换电赛道领域融资的重大突破。 　　创新引领前瞻布局，增强金融供给质效 　　创新求变引领，健全科技金融服务机制。现代金融服务的目标就是要推动金融业务创新，更好满足实体经济多样化的需求。济南工行锚定全省制造业与科技金融的深度融合趋势，集合优势资源，全面提升金融服务科技创新能力，努力在增强经济社会发展创新力上走在前。2022年挂牌成立科技金融中心，这是济南市内同业机构中首家科技金融中心，逐渐成为服务济南市具备科技实力优质企业和重大项目的“桥头堡”和“主阵地”。 　　聚焦重点领域，完善科技金融服务体系。在科技金融领域，济南工行创新主动授信、自动化审批新模式，搭建贷前、贷中、贷后的一站式绿色通道，支持济南科创金融改革试验区建设，助力专精特新企业、高新技术企业等重点群体做优做大，更好服务科技自立自强。T公司为科创版上市企业、专精特新“小巨人”企业，为国内宽禁带半导体材料龙头企业，济南工行科技金融中心靠前发力，充分发挥主动授信“敲门砖”功能，开展高层营销，以企业拟在上海新建项目为发力点，以主动授信为着力点，实现项目贷款、流动资金贷款双突破。这标志着济南工行在科技金融领域的又一创新举措成功实施，也标志着济南工行在宽禁带半导体材料这一“硬核科创”行业的重大业务突破。截至2024年6月末，济南工行共服务科技型企业1094余户，较年初净增257户，增幅达30.7%。

斯坦福大学商学院（GSB）金融学讲席教授何治国 | 图源 罗汉堂 出品｜搜狐科技 作者｜任婧瑄 “AI至少现在来看，Stanford学校里面有一点all in的感觉。” AI的爆红，带动的是整个数据科学赛道的“出圈”。相关热议一波接着一波，引发学术界不少关注。 据斯坦福商学院官网显示，目前教授们主要在七个学术领域进行研究和教学，分别是：会计学、经济学、金融学、市场营销学、运营管理、信息与技术、组织行为学和政治经济学。 “在教育方面，AI确实是一个巨大的颠覆性事件，我们就在思考是不是应该成立一个新的学术领域叫Data Science（数据科学）。” 斯坦福大学商学院（GSB）金融学讲席教授何治国向搜狐科技透露，目前该计划仍在酝酿阶段，尚未敲定。 何治国注意到，最近十年有一个非常清晰的趋势，那就是很多博士生在做跨学科工作，比如利用高频或另类数据做市场营销的相关研究。 他指出，现在的数据科学在斯坦福重点更偏向于研究，而并非应用执行。目前的整体教学架构更像是不同的专业都在为学生提供一些与数据分析有关的选修课，但并没有将数据科学作为主修专业供给学生选择。如果该学术领域能够成立的话，那么学生将会有更多的技术类必修课和更多的跨学科课程。 校园之外，金融领域AI技术如何落地？AI将对金融劳动力市场带来哪些冲击？近期，搜狐科技《硅谷AI见闻》栏目就AI+金融的风险与机遇等话题对话了何治国。 AI是个“黑盒子”，前沿研究目前更聚焦于投资领域 在何治国看来，AI，或者说数据科学，在金融领域最核心的影响更多体现在投资分析方面。 “在金融里边有我们经常用的一个词，就是we are looking for ‘signals’（我们在寻找‘信号‘)。” 何治国在AQR资本管理公司（AQR Capital Management）的一些朋友就正在采用以人工智能机器学习为基础的投资系统，获取全球海量的金融数据并加以分析，从而帮助投资者识别“信号”，优化投资组合。 “其实这个machine learning（机器学习），七八年前就有很多的对冲基金在做，但效果很不好。” 他表示，斯坦福商学院学者们目前觉得在Data Science上最有意义的研究方向是人和AI如何才能“互相纠正”？怎么能够保证人在依赖机器的同时，还能够有随时叫停的选项。 另外，AI的应用经常会涉及到容错率的问题。以ChatGPT为例，他指出，这类模型本身随机性就比较大，但这种随机性并不是坏事，就相当于金融投资中的个体性风险。 “在金融里面的话，AI或者machine learning（机器学习）告诉你一个signal是好是坏，它可能会有风险，但这个风险大部分都是idiosyncratic（个体性风险）的。” 他强调，如果AI本身的随机性带来的只是个体性风险的话，那么其实并无大碍，因为在承担风险上，金融本身就强调通过分散投资来实现利润最大化和风险最小化，这是实现资产组合的有效分配和风险控制的关键，所以个体性风险是可以相互抵消的。 “最麻烦的是现在研究上面还没搞明白——因为它本身是个黑盒子，如果它本身这个算法就是有aggregate risk（市场风险或者系统性风险）的话，就很麻烦。” 何治国指出，现在金融学者还不够清楚到底AI的哪些预测是能够被量化为系统性风险的，即无法通过投资组合从而被有效分散的市场风险。 “前者（市场风险）是很可怕的，如果大家都相当于用同样的交易策略，然后每个人都在下相互关联的赌注，这个事情就很麻烦，” 简单来说，如果较多市场主体采用了相同或者类似的算法，同步做出大规模的买卖决策，这就有可能引发类似于中国在2015年发生的股票市场异常波动。因此，监管部门也更加在意AI在投资决策上的影响。 “比较大的风险就还是到底哪些是aggregate还是idiosyncratic risk，这个需要back and forth（反复试验），现在这个算是前沿研究在做的事情。” “码农”、律师、初级分析员受AI冲击最大 据何治国观察，人工智能在金融行业内占据主导地位的领域是保险市场，因为保险的特点在于客户痛点各不相同，定制化需求较大。 “这个时候就是大模型训练得好的话，它的应用会很广。我比较看好这个，但是现在还只是在发展阶段。”...

转自：中国银行保险报网 □欧阳日辉 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。金融行业具有的场景、数据、知识“三多”的特点，为人工智能大模型发挥价值创造了便利条件。 金融高质量发展与“人工智能+”高度耦合 当前，在通用大模型的基础上，运用行业数据训练行业大模型或在通用/行业大模型基础上，运用具体任务数据训练垂直或专属于企业、机构的大模型，逐渐成为人工智能技术发展的新模式。 大模型是“大数据+大算力+强算法”的结合，通过在海量数据集上做预训练来学习复杂的模式和特征，它能够挖掘并生成新的数据资产价值，具备压缩海量数据和更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测，展现出强大的语言理解和生成能力。大模型的快速崛起推动通用人工智能（AGI）的普及，使各领域的智能系统具备像人类一样学习和推理甚至决策的能力。 大模型在金融行业的应用场景将越来越丰富，从智能营销、金融信息查询，到财富管理、风险控制等多个领域，大模型都将赋予金融行业新的生命力和创新可能性，推动金融行业的数字化和智能化进程。 当然，金融大模型执行金融任务，需满足三个条件：一是在线持续学习，让大模型实现实时推理预测，基于用户行为做出快速的、最佳的个性化判断；二是构建组合式 AI平台，让大模型和传统的数千个普通模型有效组合、达成合作；三是满足安全合规根本要求，以保证其安全、合规。 人工智能提升金融服务效率的逻辑 从“互联网+”到“人工智能+”，这是一波新的技术潮流，大模型在金融高质量发展中起到至关重要的作用，横向拓展金融服务场景，纵向加深产业要素整合。 新质生产力在金融行业中的表现和作用进行具象化，主要体现在三个方面：优化、连接、预判。大模型作为新质生产力，正在推动金融行业生产工具的发展，提升金融行业的决策效率和服务水平，同时也在推动金融行业的创新发展。 大模型“涌现”出的语境理解、情绪感知、归纳、推理等通用能力为金融科技的发展开启了新篇章，即金融智能化阶段。以大模型为典型的AI应用为金融科技和整个金融行业带来了无限的创新思路和想象空间，不仅为金融科技带来了新的变革机遇，也提出了一系列新的技术和业务需求，包括模型的可维护性、高性能和实时性，AI服务规模的可拓展性，AI服务的可靠性和容错性，以及模型的可解释性和审计能力等。 为了保证AI模型的持续有效和准确，行业需要建立一套完善的模型管理和更新机制，这样可以确保模型及时应对新的业务需求和数据变化，从而提高模型的实用性和价值。为了保证AI服务的稳定运行，行业需要建立一套服务管理和监控机制。为了满足监管要求和提高用户信任度，AI模型需要具有良好的可解释性和审计能力。 从行业实践看，大模型在多模态信息理解、内容生成、知识问答、代码编程和合规检测等方面拥有巨大的效率提升价值，目前已经逐渐在金融领域加速渗透。可以预计，随着技术的不断进步和成熟，大模型将继续在金融行业的各个领域中扮演更加重要的角色，进一步提升金融服务质量并降低高水平金融服务成本，推进普惠金融发展。 人工智能促进金融高质量发展的方向 大模型应用总体上还处于早期探索阶段，仍面临不少挑战。一方面，金融数据的私密性和多模态特性，限制了共享和构建大规模数据集的能力，增加了模型建立和处理的复杂性，导致大模型在金融垂直领域仍未出现涌现效应；另一方面，数据安全治理也是发展金融大模型绕不开的重要课题，亟须加快构筑形成组织、管理、技术、运营四位一体的金融数据安全治理体系框架，提升协同共治水平。从大模型技术走向应用落地，需要金融行业的金融大模型与数据、场景相结合。 具体来看，一是要加强基础设施建设。二是要发展数据、算法模型和算力。三是要统筹监管与发展，促进“大模型+金融”应用合规落地。四是要促进科技企业和金融机构跨行业合作。五是要提升多语言和跨语言的能力，促进多模态融合。六是要发展可持续的负责任的金融大模型。 （作者系中关村金融科技产业发展联盟专家委员会副主任委员，中央财经大学中国互联网经济研究院副院长，中国市场学会副会长、教授、博士生导师） 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

转自：深圳特区报 深圳新闻网2024年7月17日讯（深圳特区报记者 张智伟 通讯员 冯荆蓝）7月15日，由香港恒生大学知识交流学院、香港恒生大学知识交流学院环球家族办公室及财富管理平台、深圳市前海金融同业公会、前海金融控股有限公司主办的深港环球家办及财富管理沙龙在前海嘉里中心成功举办。 本次活动旨在充分发挥前海与香港的专长和优势，共同开拓深港跨境金融人才培养和认证体系，更好地服务大湾区财富管理市场，推动深港金融合作与创新，为大湾区的发展注入新的活力。活动现场，除了开展以“深港跨境金融发展新机遇”为主题的圆桌交流环节外，前海金融发展局相关负责人还进行了前海最新政策宣讲。 活动现场，香港恒生大学知识交流学院环球家族办公室及财富管理平台、前海金融控股有限公司、深圳市前海服务集团有限公司和深圳市前海金融同业公会共同签署了战略合作框架协议，并共同为香港恒生大学知识交流学院环球家族办公室及财富管理平台、香港恒生大学-前海金融控股有限公司校外实践基地、前海跨境金融培训中心揭牌。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

　　股指： 　　昨日，A股市场普涨，Wind全A上涨0.49%，成交额6450亿元。股指期货各指数无明显分化，中证1000上涨0.19%，中证500上涨0.3%，沪深300上涨0.63%，上证50上涨0.17%。目前，市场对于二十届三中全会有关财税体制改革的讨论较多，总体围绕央地税收分配、中央转移支付、消费税征收环节等问题展开。我们认为，相关税收改革可以一定程度上缓解地方财政压力。当前财政政策整体稳健收敛，货币政策当局通过国债借入、国债正逆回购等手段引导剩余流动性走向。债权市场收益率出现明显回升的同时，权益市场也受到一定的影响，小微盘指数回落明显。我们认为，经济的企稳回升关键在于居民部门收益水平。居民部门收益水平的提升有助于中长期通胀预期的恢复，进而带动房地产行业企稳，而房地产的企稳有助于缓解地方存量债务压力，提升地方政府投融资的能动性，并拉动各行业需求的回暖。基差方面，IM2407基差-20.12，IC2407基差-17.16，IF2407基差-12.48，IH2407基差-8.16。 　　国债： 　　国债期货收盘全线上涨，30年期主力合约涨0.02%，10年期主力合约涨0.04%，5年期主力合约涨0.03%，2年期主力合约涨0.01%。公开市场方面，央行周二进行6760亿元7天期逆回购操作，中标利率为1.80%，与此前持平。因有20亿元7天期逆回购到期，公开市场实现净投放6740亿元。银存间质押式回购利率多数上涨。1天期品种报1.9097%，涨11.57个基点；7天期报1.9011%，涨6.77个基点。虽然7月以来资金面再度转松。但是央行宣布进行借入债券，为卖出债券操作做准备，此外宣布将视情况开展临时性隔夜正回购和逆回购操作，导致长端国债收益率触底回升，短端国债收益率下行同样面临约束。短期债市又重新进入到横盘震荡的状态。 　　贵金属： 　　隔夜伦敦现货黄金震荡上涨1.89%至2469.56美元/盎司，再创历史新高；现货白银上涨2.04%至31.239美元/盎司；金银比徘徊在79附近运行。美国6月零售销售数据好于预期，核心数据环比增长0.9%，远超预期的0.2%和前值的0.4%，表明消费者消费能力仍然坚挺，支撑经济的驱动力。另外，鲍威尔最新讲话表示经济表现不错，就业进入均衡状态，且通胀取得更多进展，其讲话依然偏鸽派，暗示降息将至，但拒绝透露具体时间，据CME利率观察工具显示，9月降息概率接近100%。之前提到，在美联储对9月开启降息达到充分定价之前，投资者可能始终以偏强对待。另外，美竞选出现突发状况，这导致特朗普支持率快速上升，其贸易保护及对华政策容易导致通胀回升。从昨晚美金融市场反馈来看，市场正提前进行特朗普交易，黄金也也借此突破，短期仍以偏强对待。另外，此前提到，若黄金开启新一轮涨势，则白银向上的弹性或好于黄金，关注后续银价表现。

　　      路有很多条，条条大路都是准备转型的金融人准备的。 　　      在金融行业里，中金公司一直是令人望其项背，又羡慕嫉妒恨的一道风景线。自从金融行业的定位被确认为“不专业”的服务行业之后，加上中金的名气实在是太大，出点事情就能让行业为之咂舌，7月初30岁女员工被曝跳楼是因为降薪还不起房贷等原因，当然后来中金也正面做出了回应进行辟谣，所以现在非常低调奢华且有内涵。 　　    2022年，证券业协会发布《证券公司建立稳健薪酬制度指引》，要求证券公司建立稳健的薪酬制度，健全薪酬激励约束机制。当年，券商薪酬开始下行。金融行业的降薪势在必行，那是因为之前确实有点高了，曾经一年拿到近2000万的工资，比普通的上市公司净利润还要搞。但是从MD（董事总经理）的角度，前几年已经把该赚的钱都赚到了，现在降薪苦的是那些刚升上去的领导，对家底如此之厚的前几批领导来说，降不降都无伤大雅，不伤筋骨。一些仇富或者对金融行业有偏见的人士看到降薪就欢呼雀跃，仿佛自己可以因为中金的降薪而多得几毛钱“欢乐币”，可对比完这几年中金公开资料显示的高管薪资，才发现小丑竟是我们自己，薪资水平依然是我们薪资的数倍乃至数十倍，就不要说自己是“金融民工”了，即使是，也是金融高级民工。 　　    公开数据显示，2020年，中金公司人均应付薪酬为123.98万元，排在行业第一。此后，中金公司人均薪酬呈现下滑趋势，2021年至2023年，该公司人均应付薪酬分别为116.43万元、81.96万元、70.04万元，累计降幅为39.84%。2024年以来，降薪趋势似乎仍在持续。今年一季度，中金公司人均应付薪酬为10.52万元，而2023年同期为16.64万元，同比降幅为36.78%。由此计算，今年一季度，中金公司人均应付月薪为3.5万元。 　　      纵观券商五块业务，第一排投行业务，IPO逐渐稀少，并购成功率降低，很多项目都是白忙活，原来大投行动辄几百上千人，现在哪能养得起；第二资管业务，靠着机构和营业部打造的资管计划，原来能够赚不少钱，现在经济下滑，找不到值得投资的稳定回报底层资产，缩量是正常的，还有可能因为一两个项目暴雷，直接连累整个收益率；第三经纪业务，也是券商的基本盘，轻型营业部早就推行了，因为正常的营业部开一家亏一家，即使如此也没什么用，A股开户数跌破5000万户，市场始终在3000点左右徘徊，大多数所谓的长线资金都是被套牢而逼不得已的“价值投资”，没有交易哪来的手续费收入；第四自营业务，公募基金亏得一塌糊涂，券商拿自己的钱来炒股又岂能赚到钱呢？所以对证券从业人员和家属禁止炒股绝对是保护措施；第五研究所业务，很多研究员根本不去企业调研，在网上互换一下材料，根据公开信息和一些别家券商研报胡编乱造也不少，反正报告是即时的，能卖出去就能赚钱，卖不出去的概率越来越大了。由此可见，你说券商不降薪谁降薪，各条线业务缩水，拿什么来养活那么多高薪的人员呢？！ 　　2023年年报高管薪酬及变动 　　2022年年报高管薪酬 　　2021年年报高管薪酬 　　2020年年报高管薪酬 　　2019年年报高管薪酬 图片来源：贝壳财经根据东方财富Choice数据制图 截图自wind） 　　其实能够拿到高薪资代表的是一种能力，大家也不要认为别人工资高都是白得的。笔者曾在投行工作过，有多少学霸为了考保荐代表人每天学习到凌晨，还不能耽误本职工作。为了争夺一个确定性很强的IPO项目签字权，由准保荐代表人“进化”成保荐代表人又需要耗费多大的心力。曾经为了给会里报材料，在荣大通宵达旦准备，次日9点报上材料后，大睡几天的消耗身体健康。这几年，在面临保荐代表人数量越来越多，IPO难度越来越大，数量越来越少的现状时，投行员工也开始把考保代当成了类似证券从业资格一样的入门考试。现在拿不到跟之前员工相比20%的工资，相信大批的投行人会转变职业方向，可是在现有经济形势下，找到一份同样薪资的工作那真的是难上加难。 　　      路在何方，或许可以选择回归实业。金融人到上市公司或者拟上市公司去做骨干、高管、企业董事会秘书或证券事务代表，或者选择去大型央企国企投融资岗、中小投资机构投融资岗、FA、投行中后台质控或内核岗等等，也不失为一条明智之路。虽然到手的期权未必能够实现，但是至少在奋斗的历程中，可以为纸面财富感到充实和安全感，也能够在创业公司得到磨炼，为了将来财富自由之后再做投资或实业铺路。 　　      金融人的路很多，不要灰心，或许可以像前文说的那样，大隐隐于朝，虽然这哥们儿不是中金的，好歹也是保荐人。2024年7月16日，根据南京大学校友总会介绍，顾**，原保荐代表人，系南京大学20**级经济学硕士研究生。2016年7月至2021年7月先后在国海证券、中泰证券、浙商证券投资银行部，参与多个IPO、再融资和重大资产重组项目。顾**现任职于山东省国资委，挂职菏泽市巨野县省派驻村第一书记。2024年1月，顾**响应山东省委乡村振兴号召，主动向单位报名参加驻村第一书记工作。 　　（南京大学校友总会提供的顾**参与相关农村工作现场） 　　     金融人从来都是聪明人，智商情商都是双高的所在。原来想的是离钱越近，自己就越能最快最大的赚到钱，现在可能稍微出现了一点变化，中特金即中国特色金融行业，那就得适应。找不到出路就慢慢找，至少前面积累下的家底和人脉是比别的行业厚一些的，耐心的找，总能发现逆风翻盘的机会。

专业化经营、特色化发展、体系化运作、品牌化管理……上海正加速构建金融支持服务科技创新的体制机制，深化科技金融专业化发展。未来五年左右，上海将设百余家科技支行。 科技金融如何精准助力不同生命周期的科技企业，尤其是早期、成长期的企业，从而放大创新效应？近期，记者走进上海多家生物医药企业、集成电路企业，调研科技金融发展情况。 让“首贷难”不再难 有技术、缺资金，这是研发型科技企业发展早期的同款烦恼。 “我们公司是创新药物公司，最值钱的就是人才技术、研发专利和可持续发展的研发管线。当时我们的第一款产品已经研发出来，但还没有获批，对于银行来说，那个时点要真的能看得懂生物医药行业才敢授信。”在上海海和药物研究开发股份有限公司财务总监看来，银行支持真正的科技创新企业需要“眼光独到”。 海和药物是一家专注于抗肿瘤创新药物的发现、开发、生产及商业化的生物医药企业。近期，海和药物自主开发的创新药谷美替尼（MET抑制剂）成功在日本获批上市，这是中国创新药走向世界的一个注脚。 一款新药，从开始研发到接触病人，要经过药物发现、临床前研究、临床试验申请、临床研究、新药上市申请、上市销售和上市后研究等阶段。创新药生物医药企业有其特殊性，研发投入大，变现周期长。因为投入较大且产品获批前没有营业收入，许多企业因缺乏抵押物担保，很难申请到贷款。融资渠道不畅、资金短缺已经成为制约生物医药企业发展比较突出的问题之一。 海和药物财务总监告诉记者，2022年公司研发的第一款新药提交了上市申请但还未获批，兴业银行上海张江支行评估了企业的未来发展潜力，给予了公司8000万元的信用贷款。 “首贷”往往是最可贵的，有了兴业银行的第一笔授信后，近两三年来，越来越多的银行与海和药物启动了合作。 从兴业银行获得“首贷”的还有上海乘黄智造计算机科技有限公司，该企业2022年在上海成立，主营业务为半导体CIM系统研发及销售。该公司总经理杨旭东告诉记者，初创型科技公司在产品研发阶段的现金流问题是很大的一道槛。 “2023年6月，我们的产品已经开发出来了，处于找第一个客户的破冰阶段，那是最困难的时候。产品终于研发出来了，但账上的钱只够维持公司运转半年了，可以说，看到曙光但也快要凉了。”杨旭东告诉记者，兴业银行上海张江支行提供了100万元的纯信用“研发贷”，让公司现金流起死回生。今年一季度，乘黄智造签下了第一笔订单。 “那时候兴业银行是开拓者，是第一个给我们贷款的银行，有了首贷之后其他银行也开始给我们提供融资了。”杨旭东说，有了订单之后，公司资金回笼就很快了，目前的客户意向订单金额已超过1亿元。公司运转步入正轨后，近期有风险投资机构也在接触谈股权融资。 让银行“敢贷”“会贷” 投小、投早、投硬科技，初创期、成长期科技型中小企业的贷款，尤其考验银行内功。 银行为什么“敢贷”？据悉，兴业银行颠覆过往对企业传统的信贷评判模式，依托“技术流”评价体系，企业的科技软实力得以转化为融资硬通货，助力企业“从0到1”谋发展。 “‘研发贷’主要针对刚刚成立或还在孵化期的科技型企业，我们不再依赖于企业财务报表本身，而是通过比对十多项科创相关要素，确定授信额度，更关注的是企业的技术、产品和所处行业的发展前景。”兴业银行上海张江支行行长夏万杰告诉记者，目前已为多家半导体、创新药等领域科技企业提供了首贷支持。 银行“练内功”加强对科技金融的专业能力外，科技金融的发展也离不开“敢贷”“愿贷”的政策激励和引导。 “我们作为科技金融专营支行，考核的是‘科技企业融资规模’和‘服务科技企业客户数’两个指标。”夏万杰表示，不再按照传统考核模式下的“大而全”和利润为先，这使得一线客户经理能够真正沉下心钻研行业，提升服务的专业性，进而能更加理解科技企业在不同阶段的诉求，更贴心地服务于科技企业。 截至目前，兴业银行上海张江支行的科技企业融资规模22亿元，服务科技企业客户数近200户。专业度和创新能力还在不断提升。近期，该支行还为注册在上海张江科学城的芯片研发企业上海晟矽微电子股份有限公司提供了1200多万元经备案试点落地的员工持股贷款，助力企业员工持股计划顺利实施。 让科技创新不再苦苦等“贷”，这是上海谱写科技金融大文章的一个注脚。科技金融是上海培育发展新质生产力的重要支撑，近年来，上海科技企业信贷规模稳步扩大。相关数据显示，截至2024年一季度末，上海科技型企业贷款余额达1.16万亿元，同比增长36%；贷款户数3.32万户，同比增长46%。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

人工智能大模型正以前所未有的速度重塑各行各业的未来，从制造业到金融，从医疗到教育，AI正在各个领域掀起一场深刻的变革，推动创新模式的涌现和效率的显著提升，为产业数字化转型和智能化升级开辟了新的道路。 随着大数据、人工智能、区块链等创新技术的深度整合，金融服务的成本效益比将得到显著提升，金融行业正迎来与高科技融合的新时代。AI的赋能将重新定义金融行业的价值链，为金融行业带来前所未有的发展机遇。 AI在金融业中的应用 AI应用于风险管理 风险管理是金融服务行业的核心。它涉及识别、分析和缓解金融决策中的威胁、风险和不确定性，以防止潜在的资本或运营损失。将人工智能引入此流程使公司能够利用现有数据来预测潜在的漏洞。人工智能在风险管理中最常见的应用之一是欺诈检测和预防。AI驱动的算法、数据挖掘、数据库分析和异常检测技术使风险管理专业人员能够识别欺诈性活动和交易。AI还在威胁情报分析中发挥着至关重要的作用，它聚合和分析情报数据和趋势来训练机器学习模型。这有助于实时识别事件模式。这些模型甚至可以分析与工作场所伤害或事故风险相关的数据，从而主动地确保全面的风险缓解。 AI应用于客户服务 传统的客户服务严重依赖呼叫中心的座席，手动处理每个客户的查询。如今人工智能应用于客服系统。经济学人报道，80%的客户期望人工智能能够增强客户服务，而43%的金融服务公司正在使用人工智能来自动化他们的客户服务体验。借助人工智能，客户服务部门可以建立智能呼叫中心，使客户能够与聊天机器人沟通。将人工智能整合到客户服务中还为金融服务公司提供了独特的机会，可以分析来自音频转录或文本对话的数据，以改善其客户服务体验。这使得公司能够自动实现提醒和营销电子邮件、警报和通知等流程。客户还可以获得个性化的产品、服务甚至投资建议。这减少了接触客户所需的时间和成本，同时为客户提供个性化的相关信息和服务。 金融数字化 AI应用于预测分析 金融服务行业依靠预测分析。欺诈检测、风险管理、贷款以及其他活动都依赖于公司预测未来结果的能力。预测分析使金融公司能够确定市场趋势，预测客户行为，并考虑市场波动和未来事件。将人工智能整合到这一关键功能中，使公司能够探索人工智能在增强预测和决策方面的全部潜力。 慧博云通坚持致力于向全球客户提供最专业和最具竞争力的IT服务，不断利用大数据、人工智能等前沿技术，为客户提供软件技术服务、专业技术服务、产品与解决方案。 在人工智能领域，慧博云通借鉴了部分开源大模型框架的设计思想，自研了针对中国用户群和企业用户群的基座大模型。为客户提供企业生成式对话模型定制、人工智能应用定制研发、大数据系统建设等服务，助力各行业搭建包括企业智能助理、酒店智能服务、患者教育、政策合规、语音质检、智能培训师、文档智能检索、生成式营销版面设计等AI应用场景落地。 目前，慧博云通已经积累了企业生成式AI模型定制服务、人工智能应用定制研发服务、一站式模型定制能力服务等多方面的经验和能力，能为企业提供智能营销、智能报表、智能检索等服务。 根植中国，服务全球。慧博云通矢志成为一家国际化、专业化、创新型的综合信息技术服务企业，持续为客户创造价值。慧博云通也将继续发挥公司在人工智能、云计算等方面的技术优势，更好地推动算力产业的技术革新，以及人工智能在经济社会发展的应用，帮助更多客户迈向信息化升级和数智化转型新征程。