AI金融助手

金证金融大模型的研发分为三个阶段，包括语言与代码两个模型及应用平台，旨在服务业务人员和开发人员，通过平台提供知识库、编程支持和工作流程，为模型发展创造所需资源。

中信银行坚持科技引领，推进"AI BI"双轮驱动战略，通过自主研发的人工智能平台"中信大脑"和"智数平台"，打造全行AI技术生态体系和核心智能BI数字化装备，致力于提供极致数字化体验并提升企业级数据分析能力。未来，该行将加强数据驱动的业务模式，释放科技创新潜力，为高质量发展注入新动力。

活动围绕"大模型驱动金融创新"展开，AI被视作可能去除"知识中介"，替换传统金融服务的高级工具，对金融业带来变革，但同时也面临如资产获取难、质量风险提升、息差收窄及资本补充等问题挑战。《金融大模型》的发布旨在应对这些变化。

金融科技ETF（159851）结束四连跌，涨幅3.12%，得益于AI技术对未来金融科技的潜力预期。AI发展和国内经济复苏将驱动金融科技领域创新和交易量增长，预计未来公司业绩将迎来提升。数据来源于沪深交易所、华宝基金及Wind，日期至2024年3月28日。

AI金融领域正蓬勃发展，格尔软件成为领军者，其股价率先上涨；金融科技ETF(159851)随之强劲反弹，涨幅达到2%。近日，财跃F1金融大模型崭露头角，进一步推动了行业的发展。以上信息基于沪深交易所、Wind和中证指数公司等数据来源，截至2024年3月28日。

文章概述了中科金财因外部和行业三大因素跳水跌停，导致金融科技ETF(159851)重挫的情况。尽管如此，机构强调AI金融的投资机会重要性，并指出在政策支持、模型落地和业绩反转预期下，该板块后期投资潜力依然看好。数据来源于沪深交易所、Wind和中证指数公司，日期截至2024.3.27。

文章摘要：今日金融科技ETF大幅下跌，受三大因素影响（中科金财跳水、行业及外部环境），尽管AI金融被机构视为重要投资机会，但板块深度调整明显。然而，随着政策支持和业绩预期改善，长期来看，金融科技板块的投资机遇仍值得看好。数据来源为沪深交易所、Wind和中证指数公司，日期截止2024.3.27。

金融大模型 随着科技的飞速进步，人工智能已成为引领未来发展的关键引擎。在我国，金融领域与人工智能的结合更是展现出前所未有的活力和潜力。2024年政府工作报告明确提出要加快发展新质生产力，其中“人工智能+”的首次写入，无疑标志着AI产业已提升至国家战略层面，而金融领域作为国民经济的重要支柱，其与人工智能大模型的深度融合，更是具有举足轻重的意义。 金融领域作为信息密集型行业，对数据处理、风险控制和客户服务等方面有着极高的要求。而人工智能大模型以其强大的数据处理能力和深度学习能力，为金融行业提供了前所未有的发展机遇。通过构建金融大模型，金融机构能够实现对海量数据的快速分析和精准预测，进而优化业务流程、提升服务效率、降低运营成本。 【预售已开启，点击图片购买】 《金融大模型》 金融大模型 本书系统介绍了金融大模型的技术基础、工作原理和实践探索，为行业从业者全方位认识和了解金融科技成果提供了重要窗口。以国内首个金融大模型——“天镜”为例，详细介绍了金融领域大模型的各种应用案例，涵盖基于自然语言处理的文本问答与情感分析、基于强化学习的智能决策与机器人控制以及基于多模态智能的实时人机协作等方面。全书聚焦挑战，提供标准构建思路、未来发展方向和负责任AI展望，助力金融从业人员和对新一代人工智能感兴趣的读者了解最新技术动态和未来趋势。 本书由马上消费CTO蒋宁，基于马上消费自研的国内首个零售金融大模型“天镜”的研发和应用实践，结合前沿理论，撰写国内首部《金融大模型》著作，将新质生产力在金融行业的作用具象化。 同时，本书得到了中国工程院院士蒋昌俊、国际系统与控制科学院院士杨新民、清华大学教授陈文光等专家的作序推荐。 本书的内容价值，在于以下几个方向： #01  突破性 《金融大模型》是国内首部金融领域大模型著作，填补了金融行业大模型理论研究的空白。它也为金融行业提供了全新的理论视角和思考框架，有助于推动金融行业的创新发展。 #02 实用性 书中详细描绘了金融大模型的应用图谱，为金融业同行乃至更广泛的人工智能行业从业人员提供了明确的实用参考价值。深入剖析基于“天镜”大模型在金融四大核心领域（汇集智慧、唤醒知识、众创价值、数字分身）的六大成功落地场景（营销获客、风险审批、客户运营、客户服务、安全合规、资产管理）。这些案例和实践经验，不仅有助于金融机构提升业务效率和服务水平，还能为其他行业提供有益的借鉴和启示。 #03  前瞻性 书中立足未来，针对大模型幻觉、安全与伦理等行业热点话题，提出了前沿观察和建议。这些观点和思考不仅为学界提供了启发，拓展了研究思路，还为政府和企业在构建大模型生态方面提供了有益的参考。本书还凝结了产学研用一体化的实践成果，描绘了政府、学界、企业在大模型生态建设方面的未来发展蓝图。这一蓝图不仅有助于各方明确未来的发展方向和目标，还能为整个社会的科技创新和经济发展提供强大的动力。 编辑：王秀艳 排版：赵雨萌 审核：刘畅

2024全球开发者先锋大会在上海举行，上海"大模型应用生态共同体"成立，同时发布了国内首个千亿参数的多模态金融大模型"财跃F1"，该模型在金融知识理解上超越通用大模型，由界面财联社和阶跃星辰联合研发。财跃星辰以提供金融服务、智能投顾和研究等解决方案助力金融机构创新。模型还因其领先技术荣登多模态榜单首位。

随着新技术的革新，大模型从感知智能向认知智能跃迁，具备了一定的推理能力，在金融服务领域拥有良好的应用前景。基于大模型技术，金融机构可以更好地理解和响应用户需求，让产品和用户需求更精准地匹配。利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术，融合金融行业的知识和数据用于风险评估，有助于金融机构的风险决策，大幅提升风险稳定性。相较于传统的模型，大模型的能力已趋向通用人工智能，通过构建各类机器学习和深度学习场景，大大拓宽了大模型在金融行业的应用范围。本议题结合大模型技术在金融服务中的最新算法、技术发展，深入讨论大模型在金融服务中的应用前景。 议题主持： 徐园园 秦皇岛银行 数据分析/数据架构师 议题参与： 石聪 某银行 AI算法工程师 许小龙 某金融企业 算法专家 王求实 某国有银行高级经理 *社区邀请行业专家进行大模型行业应用的系列议题探讨，我们将持续发布其共识，供更多同行参考。 石聪 某银行 AI算法工程师： 在金融服务领域，大模型和先进算法正在迅速发展，并被应用于各种场景中，其中应用到的算法、技术如下： （1）深度学习：金融机构使用深度学习模型进行信用评分、欺诈检测、市场预测等。例如，使用卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）被用于处理时间序列数据，预测股票价格和交易量。 （2）强化学习：在量化交易中，强化学习被用于开发交易策略。通过模拟交易环境，算法可以学习如何在不同的市场条件下最大化收益。 （3）迁移学习：金融机构利用迁移学习快速适应新的金融市场。通过使用在大数据集上预训练的模型，然后在特定的金融任务上进行微调，从而减少了对大量标记数据的需求。 （4）自然语言处理（NLP）：在金融分析中，NLP技术被用来从新闻、报告和社交媒体中提取情感和意见，这有助于预测市场趋势和投资者行为。 另外，大模型在金融服务中应用案例有： （1）信用评分：金融科技公司使用深度学习模型，结合个人的交易历史、行为数据等，提供更准确的信用评分服务。 （2）算法交易：使用机器学习模型，如强化学习，来发现市场中的模式，并自动执行交易。 （3）欺诈检测：利用深度学习检测异常交易行为，及时识别并防止欺诈行为的发生。 （4）投资顾问：通过机器学习算法，提供个性化的投资建议和资产管理服务。 这些技术的应用不仅提高了金融服务的效率和准确性，还为客户提供了更加个性化和智能化的服务。随着技术的发展，未来金融服务领域的大模型和算法将继续向着更加高效、安全和智能的方向发展。 许小龙 某金融企业 算法专家： 大模型在金融服务中的应用日益广泛，其强大的数据处理和解析能力为银行等金融机构带来了显著的效率提升和成本节约。最新的算法和技术进展使得大模型能够在更广泛的领域发挥作用，同时，金融行业也在不断探索新的应用案例，以实现金融服务智能化升级。 （1）在算法层面，大模型通过自然语言处理（NLP）、深度学习等技术，不断提升对语言、图像、视频等数据的解析和生成能力。 （2）技术架构方面，业界提出了数智金融技术架构新范式，结合生成型大模型与辨识型小模型，并引入AI Agent系统，以实现更精准全面的数据处理及决策支持。这种架构在提高金融服务的智能化、个性化和自动化水平，已经在智能客服、信贷审批、投资报告生成等多个场景中实现了应用。 （3）应用案例方面，大模型在金融行业的应用已经非常多样。例如，在风险管理中，大模型可以帮助银行进行财务风险评估，优化财务预测，为决策提供支持；在投资管理领域，智慧投顾平台利用大模型提供个性化的理财方案；而在后台管理中，智能招聘系统和培训系统利用大模型优化招聘流程和学习体验。 （4）市场预测和报告生成也是大模型的重要应用领域，它可以处理并分析海量历史交易数据、新闻报道和市场动态，生成详尽的投资报告和市场预测。此外，在供应链金融中，大模型可以代理供需双方，进行市场动态决策和调整。 （5）数字人民币方面，某些企业在探索智能合约场景应用，实现多方智能分账，并在教育等领域打造了预付资金监管平台。 总的来说，大模型在金融服务中的应用前景广阔，从提升效率、降低成本，到改善用户体验、创新服务模式，它正在逐步重塑金融业务的各个方面。随着技术的不断发展和创新，大模型将继续在金融行业发挥重要作用，帮助金融机构实现更高效的运营和更准确的决策。 王求实 某国有银行 高级经理： 首先，获取初始数据集，该初始数据集包括多个金融类型的子数据集。基于机器学习算法和人工智能生成AIGC大模型对该初始数据集进行热度筛选处理以及信息归纳提取处理，以得到目标数据集。根据该目标数据集对初始金融研报进行配置处理，以得到目标金融研报。 更具体的，初始数据集包括财经新闻和研究报告子数据集，市场结构化子数据集以及点评信息子数据集。而获取初始数据集，具体包括，基于机器人流程自动化RPA技术在目标客户端获取预设数量以及预设类型的财经新闻以及研究报告，以生成财经新闻和研究报告子数据集。基于目标客户端的API接口获取市场结构化数据，以生成市场结构化子数据集。从点评信息服务器中获取目标机构的市场走势点评信息，以生成点评信息子数据集，目标机构为多个机构中满足预设要求的机构。 基于机器学习算法和人工智能生成AIGC大模型对初始数据集进行热度筛选处理以及信息归纳提取处理，以得到目标数据集，则具体包括，基于机器学习算法，预设关键字以及新闻点击热度对初始数据集（其中的财经新闻和研究报告子数据集）进行热度筛选处理。基于AIGC大模型对热度筛选处理后的财经新闻和研究报告子数据集及点评信息子数据集进行信息归纳提取处理，根据信息归纳提取处理后的财经新闻和研究报告子数据集、信息归纳提取处理后的点评信息子数据集和市场结构化子数据集确定目标数据集。...