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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

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。 原标题：知名金融大佬，被查！ （来源：证券时报·券商中国 作者：陈铭） 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

　　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：