AI金融助手

金融行业正逐步拥抱变革性技术GPT，以AIGC满足客户需求和创新金融服务。摩根大通、摩根士丹利等领军者已开始研发类似ChatGPT的产品，如IndexGPT，利用AI驱动云计算软件进行个性化投资分析。中国金融机构也表现出高热情，百度文心一言计划在金融领域应用AI以提升效率和服务。金融科技创新通过AIGC改善服务理解、场景个性化和客户旅程优化，同时帮助金融机构运营能力升级。

金融科技领域对创新并不陌生，但OpenAI前沿语言模型GPT-4的发布，有望前所未有地彻底改变该行业。作为非常成功的GPT-3的继任者，这个新版本在自然语言处理(NLP)能力方面有了显著的改进。GPT-4将引领金融服务业进入一个效率和生产力的新时代，改变企业运营、与客户交互和利用数据的方式。 GPT-4的威力在于它能够以前所未有的精确度理解和生成类似人类的文本。这一非凡的成就归功于该模型在各种文本来源上的广泛训练，使其能够参与细致入微的对话、回答问题、生成内容，甚至编写代码。这种能力对于寻求简化运营、改善客户服务和做出数据驱动型决策的金融科技公司来说非常宝贵。 简化运营 GPT-4的复杂NLP功能使其成为自动化繁琐耗时任务的理想工具，允许企业将资源重新分配到更具战略意义的领域。例如，该模型可以为冗长的财务报告或法律文件生成准确、连贯的摘要，让员工不必筛选数百页复杂的行话。 此外，GPT-4可以增强风险评估和欺诈检测流程。通过分析大量数据中的模式和关系，该模型可以以前所未有的精确度识别潜在的威胁和漏洞。因此，金融机构可以更好地保护其资产并保持竞争优势。 革新客户服务 在日益数字化的时代，客户对无缝、高效和个性化服务的期望从未如此之高。对于寻求满足并超越这些期望的企业来说，GPT-4的对话能力改变了游戏规则。通过将该模型集成到聊天机器人和虚拟助理中，金融机构可以全天候为客户查询提供即时、准确和个性化的响应。 此外，GPT-4可用于根据个人客户的需求、目标和风险承受能力量身定制个性化金融建议。通过分析客户的财务历史和现状，该模型可以生成明智的建议，帮助客户做出更好的决策，并培养长期信任。 释放数据的力量 数据分析和解释在金融科技中至关重要，但从大量信息中获取可操作的见解可能具有挑战性。GPT-4处理和理解复杂语言模式的能力使其能够从大量数据源中提取有价值的见解，如社交媒体、新闻文章和财务报告。 通过利用GPT-4，金融机构可以监控实时市场趋势，预测消费者行为，并更准确地发现投资机会。因此，企业可以做出更明智的决策，改进产品和服务，并最终推动增长。 伦理顾虑 虽然GPT-4的能力为金融科技行业带来了巨大的希望，但解决将人工智能集成到金融服务中的道德影响也很重要。随着企业越来越依赖GPT-4进行决策，它们必须对模型训练数据中的潜在偏差保持警惕，因为这可能会无意中导致歧视。 此外，必须解决有关数据隐私和安全的问题，因为该模型广泛的知识库如果被滥用可能会带来风险。通过遵守严格的数据保护准则和优先考虑透明度，企业可以负责任地利用GPT-4的力量。 结论 GPT-4的发布标志着金融科技行业进入了一个关键时刻。 点点“分享”，给我充点儿电吧

机器之心报道 机器之心编辑部 专业领域的 GPT 大模型来了。 在 ChatGPT 爆火之后，各行各业都在研发自己垂直领域的 GPT。 作为一个极具价值的应用场景，金融行业也需要自己专用的大模型。 现在，面向金融行业的大语言模型 BloombergGPT 来了！这是一个 500 亿参数的语言模型，支持金融行业的各种任务，并取得了一流的结果。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2303.17564.pdf 试用者表示，「这个模型知道 CEO 的名字，可以生成新闻标题，可以编写 BQL 查询（访问彭博数据的查询）。这些行为在我们测试的其他模型中没有发现。」 我们来看一下论文的核心内容。 金融行业为什么需要自己的大模型？ 2020 年发布的 GPT-3 展示了训练超大自回归语言模型（LLM）的强大优势。GPT-3 有 1750 亿个参数，比之前的 GPT-2 模型增加了上百倍，并在各种 LLM 任务中表现出色，包括阅读理解、开放问答等。 此外有证据表明，大型模型表现出了涌现行为：在扩大规模的过程中，它们获得了小模型中不存在的能力。涌现行为的一个明显的例子是通过少量 prompt 执行任务的能力，在这种情况下，一个模型可以从少量的例子（few-shot prompting）中学习任务。当我们扩大语言模型的规模时，这种能力的提高远远超过了随机。广义上讲，few-shot prompting 极大地扩展了模型支持的任务范围，降低了用户寻求新的语言任务自动化的门槛。 在 GPT-3 之后，模型的规模增长到了 2800 亿（Gopher）、5400 亿（PaLM）甚至...

宇信科技2023年营收增长显著，软件集成业务尤其强劲；通过合作发展创新运营业务，海外市场前景广阔；预计未来几年收入稳定增长，但需关注风险因素如拓展与竞争。作为和讯自选股写手，提供的信息仅供参考，投资决策请谨慎。

国内首个千亿参数的多模态金融大模型"财跃F1"在2024GDC大会上首发，由界面财联社与阶跃星辰合作打造，旨在智能运营、风控等各领域提供AI应用场景，尤其在金融垂类知识理解上优势明显。该模型依托界面财联社的万亿级金融语料和阶跃星辰的技术基础，已具备金融问答、图表理解和计算能力。财跃星辰通过差异化策略，在证券行业中利用其金融专业知识和大模型技术，与国泰君安等机构合作发布证券大模型和服务场景。公司拥有一支复合型团队，并在通用人工智能领域有追赶OpenAI的计划。未来，财跃星辰将进一步深化金融细分领域的技术创新，打造国内领先的大模型服务。

这篇文章总结了多个行业的龙头企业，包括龙盛硅业、水泥电影、精机金属、红外神通等，并提到了垄断性企业如稀土医疗和芯片/器件公司如微电子ARM。此外，还涉及机器人神经网络、图像传感AI游戏研发及GPU与AI通信等多个领域的创新企业和技术。最后，列举了ODM（Original Design Manufacturer,原始设计制造商）和证券AI等相关企业。

"文章探讨了中国AI+金融的发展现状，2022年银行业预计投入超3000亿进行技术资金投入，AI在银行的前台中后台有广泛应用场景，如智能客服、营销和风控。尽管客服领域应用成熟，但智能化应用还未普及。ChatGPT等技术的应用提高了效率并带来创新，但也面临数据库时效性和交互能力不足的问题。关键是要解决数字人如何建立客户关系以拓展其应用场景，同时需确保AI生成内容的专业性和准确性，避免误导客户。"

本文阐述了人工智能技术如何助力金融机构打破传统服务模式，通过智能化变革客户体验、产品创新和服务流程，简普科技等机构在这方面已取得成效。金融行业因数字化转型面临挑战，如投入大和技术要求高，但金融科技的介入帮助降低压力，并通过AI提升风控精准度和金融机构运营效率。同时，其他公司如百融云创和乐信也在反欺诈领域利用人工智能技术取得了显著成果。总的来说，金融科技与金融机构的深度融合正在加速金融行业的智能化转型进程。

Andreessen Horowitz公司的合伙人Marc Andrusko表示 银行和交易新工具 到2024年，我们将看到雄心勃勃的创始人着手解决金融机构所面临的最为棘手的问题。 尽管全球投资银行和交易服务市场年收入接近3500亿美元，但目前仍主要依赖于20世纪80年代建立的内部部署系统和企业软件。尽管银行开始购买基于云的解决方案来满足各种横向需求——如Salesforce用于客户关系管理（CRM），Azure用于云计算，Databricks用于湖仓架构——但在银行业和交易业务中垂直部署的风险建模、交易确认/清算/结算以及客户订单记录等工具仍通常是手动操作（如Excel），过时，或两者兼有！同时，这些机构的购买行为正在发生变化。尝试新工具的意愿达到了历史最高水平。 Andreessen Horowitz公司的合伙人Seema Amble表示 金融专业服务通过软件得到增强 金融专业服务领域的工作——会计师、税务顾问、财富管理经理、投资银行家等——将发生变革。这些职业通常涉及研究和应用所学专业知识，以及客户管理。历史上，软件主要协助跟踪工作流程，仅提供一些分析工具（如会计中的交易分类）。随着生成式AI和LLM技术的发展，更多的工作可以实现自动化，包括行政任务、研究过程（收集和摄取数据、寻找信息）、总结和揭示洞察，以及报告生成。税务顾问可以更轻松地查阅先例来回答问题，会计师可以自动生成财务报表，财富顾问可以在更广泛的数据集上进行情景规划。 软件最终可能完全自动化这些任务，但目前人类在循环中的技能组合将转向专用专业知识、审查生成的成果和面向客户的合作。正如往常一样，创新与分发的竞争将持续：已经与金融专业人士建立关系的现有企业需要将AI融入其软件，而具备现代软件功能的新兴企业需要在新的客户群中寻找并建立信任。 NVIDIA 金融服务副总裁MALCOLM DEMAYO 金融服务，AI 至上：随着 AI 的飞速发展，金融服务公司将会把算力用在数据上，而不是用数据来提高算力。 金融服务公司需要在保持技术发展速度，降低集中风险的同时保持敏捷性，所以需要做出战略转变，即采用将本地基础设施与云计算混用这样具有高度可扩展性的方式。能够处理好最关键工作负载（包括 AI 驱动的客服助手、欺诈检测、风险管理等）的金融服务公司将获得领先优势。

前言 在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局。笔者致力于对行业内优秀的AI项目和创意进行调研，在进行知识梳理的同时也能达成对大多数人进行AI知识科普的目的。本文主要介绍一下AI的发展给金融领域带来的一些改变，十分中肯。 另外，之前笔者还介绍过几篇AI在金融领域应用的项目，感兴趣的同学可以查看一下： FinGPT——为金融领域的大模型应用提供了更多的可能 Qbot——一款可自动量化交易的AI应用 金融中的人工智能：从移动平均到生成式人工智能 金融行业关乎捕捉变化。如果你做得好，你赢；如果不行，你输。了解人工智能如何显著改变这场游戏。 预测是困难的。一方面，预测股票价格等事物在概念上非常简单——你有一个单变量的图表，对比另一个变量：股票价格与时间的关系。你只希望能够准确预测未来某个时间点的价格。 但在金融领域，惊喜是常态。当公司的业绩超出预期时，股价上涨；当公司表现不佳时，股价下跌。除了定期的财务报告外，惊喜可能每天都会发生，比如自然灾害或你喜欢的名人大量发推文。 有多种方法可以尝试预测价格。其中一种常用的方法是ARIMA模型。ARIMA模型试图在不考虑任何信息（除了历史趋势）的情况下预测股票价格。ARIMA模型可以考虑时间序列的变化均值、季节性和固定方差。 然而，这些模型的缺点是它们不考虑可能导致尚未发生的意外情况的潜在因素。想象一下发生在10年一次的事件，比如经济泡沫。ARIMA模型可能根据历史数据预测股票价格的趋势，但导致泡沫的因素是独特的，更多地取决于当前的经济状况，而不是历史趋势。 在一项分析中，哈佛商业评论发现ARIMA在预测方面表现最差，而金融专家的表现更好。你会发现，尽管专家大部分时间都是错误的，但平均而言，他们表现得足够好。共识经济预测的误差足够小，使它们对做出决策具有价值。 金融领域的预测模型一直受到批评，例如未能预测到2007年的金融危机，低估了复杂金融资产中固有的风险。然而，人工智能的相关性可能会完全改变这一情况。 现在有什么不同之处呢？ 近期的技术进步使我们在数据收集方面非常出色。而数据无处不在。当然，有关市场实时表现的金融数据是必不可少的，但还有许多与之相关的实时事件的数据。 新闻都在线上——所以这些都可以被获取到。人们在社交媒体平台上如Twitter、TikTok、Facebook等透露出他们真实的情感。而且还有许多其他数据来源，让我们能够了解现代社会的脉搏。 我们已经看到人工智能在处理这些信息的多项任务中展现出强大的能力。其中一种经典的问题类型是自然语言处理（NLP）相关的问题。NLP涉及从文本数据中提取信息。情感分析就是一种经典的NLP任务。 黑石集团每个季度使用情感分析从超过5000个盈利电话会议记录和每天超过6000份经纪人报告中提取信息。传统的方法是由人工逐篇阅读报告。人工智能可以规模化地自动化这种过程。这类信息对投资组合经理等人来说是有用的，可以帮助他们做出明智的决策。 利用人工智能构想金融未来 到目前为止，人工智能和语言模型在范围上受到了限制，仅限于情感分析、根据历史趋势预测价格等任务。 黑石集团使用Aladdin平台，该平台统一了投资组合的管理。他们能够以前所未有的规模动员数据。人工智能技术将数据转化为有价值的见解，例如市场情绪的图表。分析师可以查看各种图表和趋势，选择他们认为有意义的投资。 虽然人工智能可以用于制作各种图表和指标，但我们目前缺乏的是一种能够将所有这些类型的信息综合起来，并做出类似金融专家的决策的人工智能。而生成式人工智能（如ChatGPT、BloombergGPT等）可能在这方面发挥改变游戏规则的作用！ 世界知名量化金融教授Bryan Kelly表示： “像ChatGPT这样的生成式人工智能工具使投资组合经理能够更高效地处理新闻或其他金融文件。” 我们已经看到，像ChatGPT这样的模型可以从复杂的用户输入中产生逼真的输出，就像在与专业的专家交流一样。同样，金融生成式人工智能模型很快就可以处理包括市场趋势、热门新闻、新闻声明、情感等在内的复杂信息，并做出与全球最优秀的投资组合经理类似的决策。 在EMAlpha，我们不仅在等待生成式人工智能改变金融，而且积极引领多语言人工智能和金融的前沿。由于网络上近一半的信息存在于非英语语言中，世界各地的非英语使用人口以前所未有的速度成为互联网用户，因此有必要开发能够处理尽可能多语言的人工智能。EMAlpha使用其专有的多语言人工智能为金融市场创建情感、趋势和各类风险数据和分析。 EMAlpha的多语言人工智能（Multilingual-AI）可帮助宏观、大宗商品和新兴市场投资者更好地发现新兴趋势，并在这些市场中应对一直存在的风险。如果没有获取当地语言中可能存在的信息，人工智能就无法透视这些地区的“实地”情况。以智利为例，智利是全球最大的铜生产国，其新闻和当地媒体主要使用西班牙语。多语言人工智能可以揭示铜价波动与当地情绪之间的根本原因。 想象一下土耳其选举、其热门股票市场和土耳其语新闻媒体。有许多例子表明，投资者可以从访问这些数据中获益。最后，尽管大多数生成式人工智能似乎专注于英语信息，但EMAlpha致力于开发自己的多语言生成式预训练模型（GPT），名为EM-GPT，其中EM代表新兴市场。EM-GPT将使投资者能够及时了解新兴市场的数据和信息。 资源 1.《经济预测师值得倾听吗？》- 哈佛商业评论[1]2.动态随机均衡 – 维基百科[2]3.《预测无法预测》- 哈佛商业评论[3]4.Financial Time Series Forecasting with Machine Learning Techniques: A Survey – arXiv[4]5.Using...