AI金融助手

华桥汇利基金公司揭示了金融企业对AI人才的高度重视，伴随人工智能在业内的广泛应用，金融机构如摩根士丹利、高盛等积极采用并培养这领域人才，以应对技术革新带来的竞争压力。尽管金融业面临裁员，但对AI的需求持续增长，导致人才争夺成为行业新趋势。为了保持竞争力和留住人才，金融机构还需重视人才培养与留任策略。

本文讨论了AI金融的发展及实际应用，指出科技金融要实现真正的智能需要大数据积累和长期投入。以拍拍贷为例，该平台通过自主研发的魔镜风控系统处理大数据，建立精准模型，并在投资和借款两端广泛应用AI技术，显示出技术驱动的优势。拍拍贷的“技术型基因”使其在过去几轮融资中专注于科技发展，预计未来在技术驱动的消费金融领域将有较大份额。

本文首先强调金融结构对产业结构升级的重要性，并回顾了金融发展理论的历史演变，从古典货币金融到现代内生金融，再到熊彼特的创新视角。作者指出，金融结构理论的发展，如格利和肖的金融多样化与融资结构划分、戈德史密斯的综合金融结构概念，都揭示了金融对经济发展的深刻影响，尤其是通过金融深化来克服制度障碍和提高资金配置效率的关键作用。总的来说，文章旨在探讨如何通过优化金融供给以适应产业结构升级的需求。

百度主办的"百度世界金融大模型论坛"上，泰康保险集团AI研究院院长刘岩分享了推进大模型建设的经验，强调AI项目应由AI产品经理主导，结合科技和业务，目前已孵化900多个应用并确定9个重点场景，预计大模型未来将在创意、知识泛化和知识密集型领域产生杀手级应用。同时，他也指出了业务部门理解力不足、高质量数据难抽、解决方案迭代等挑战，并强调AI应推动业务逻辑变革而非锦上添花，期待与技术伙伴共同推动其产业落地。

国家级杂志《祖国》报道了"AI金融时代：一场创新革命"，强调了人工智能和智能控制对知识生产的需求及国家战略的重要性。2017年《新一代人工智能发展规划》发布后，中国进入了快速发展阶段，特别是在互联网金融、金融科技到AI金融的演变中，上海盈首信息科技有限公司凭借首个面向大众的AI自动炒股机器人平台推动了证券行业的智能化转型，并因此获得多项荣誉和认可，被认为是智能金融服务高质量发展的典范。

Title: Unraveling the Wonders of Science: Exploring Breakthroughs and ApplicationsScience, the dynamic force driving our world forward, delves into uncharted territories with relentless curiosity. This comprehensive article highlights recent scientific advancements that have shaped our understanding and transformed various sectors. From cutting-edge medical breakthroughs revolutionizing healthcare...

社区探讨，供大家参考： 大模型趋势下，金融企业如何进行向量数据库的技术选型评估？ 向量数据库定位为大模型落地解决数据更新、知识图谱构建、消除幻觉等问题，当前向量数据库市场存在不同的技术路线和诸多厂商的产品，企业面临根据自身应用场景和大模型技术栈，选择适合自身需求的向量数据库的难题。 通过本话题的探讨重点考察向量数据类型、向量检索算法、数据一致性、编程接口、多租户、数据导入导出功能，以及系统架构和技术路线。 问题来自社区会员@rechen 银行云计算架构师，以下内容来自社区同行探讨 @朱祥磊 某移动公司 系统架构师： 在大模型趋势下，金融企业进行向量数据库的技术选型评估时，需要从多个维度进行考量，具体如下： 1、 向量数据类型：一是评估数据库支持的向量数据类型（如浮点数向量、二进制向量等）是否与金融企业的数据需求相匹配。二是考虑向量维度和大小的限制，确保数据库能够处理金融领域所需的高维向量数据。 2、 向量检索算法：一是分析数据库提供的向量检索算法（如余弦相似度、欧几里得距离等）的性能和准确性。二是确保所选数据库支持高效的相似度搜索和快速的响应时间，以满足金融交易和风控等场景对实时性的要求。 3、 数据一致性：一是考察数据库在并发读写、故障恢复等情况下的数据一致性保证。二是考虑到金融对数据的一致性和完整性要求很高，需要选择具有高可靠性的数据库系统。 4、 编程接口：一是评估数据库提供的编程接口（如SQL、NoSQL、REST API等）是否易于集成到现有的金融应用系统中。二是考虑接口的兼容性、稳定性和可扩展性，以确保顺畅的系统集成和开发体验。 5、 多租户支持：一是考察数据库是否支持多租户架构，二是多租户功能可以实现数据隔离、资源分配和访问控制，从而确保不同客户之间的数据安全和隐私保护。 6、 数据导入导出功能：一是分析数据库提，二是供的数据导入导出工具是否方便高效，支持常见的文件格式（如CSV、JSON等），二是考虑数据迁移的灵活性和可扩展性，如在需要时能够轻松地将数据从一个系统迁移到另一个系统 7、 系统架构和技术路线：主要包括如是否分布式、可扩展且容错性强，以适应金融领域不断增长的数据量和业务需求，以及考虑数据库与现有技术栈（如大数据平台、机器学习框架等）的兼容性和集成能力等。 @jinhaibo 昆仑银行 技术管理： 金融企业在进行向量数据库的技术选型评估时，需要综合考虑多个方面，以确保所选的向量数据库能够满足其特定的业务需求和技术要求。以下是一些建议的评估要点： 向量数据类型和维度：评估向量数据库是否支持所需的向量数据类型和维度。 向量检索算法：考察向量数据库支持的向量检索算法，如最近邻搜索（k-NN）、余弦相似度等。确保所选的向量数据库能够提供高效且准确的检索算法。 编程接口多样性：评估向量数据库提供的编程接口支持主流接口格式。 数据库性能：评估向量数据库是否提供高效的数据处理性能，包括查询速度、响应时间、吞吐量等。 服务支持和发展趋势：考察向量数据库的活跃度、文档完善程度以及厂商的技术支持和服务质量。 综上所述，金融企业在进行向量数据库的技术选型评估时，需要综合考虑多个方面，确保所选的向量数据库能够满足其业务需求和技术要求。同时，建议企业在评估过程中与多个厂商进行沟通，获取更详细的产品信息和技术支持。 @朱向东 某银行 高级工程师： 在进行向量数据库的技术选型评估时，可以考虑以下几个方面： 1、数据需求和规模：了解企业的具体数据需求，包括数据量、数据类型、数据维度和数据更新频率等。根据数据规模，评估向量数据库的承载能力和性能要求。 2、查询和计算需求：确定企业对向量数据库的查询和计算需求，包括相似性搜索、聚类、分类等功能。评估向量数据库的查询速度、支持的计算操作和算法库。 3、可扩展性和性能：考虑企业未来的数据增长和业务需求，评估向量数据库的可扩展性和性能表现。了解数据库在增加节点或扩展硬件资源时的性能变化和成本效益。 4、数据一致性和可靠性：对于金融企业来说，数据一致性和可靠性非常重要。评估向量数据库的数据复制和备份机制，了解数据的冗余性和恢复能力。 5、安全和隐私：金融企业处理敏感的客户和交易数据，因此安全和隐私保护是至关重要的。评估向量数据库的安全特性，包括数据加密、访问控制、身份认证等功能。 6、社区支持和生态：考虑向量数据库的社区支持和生态环境。了解是否有活跃的社区和开发者支持，以及是否有丰富的文档、示例代码和工具可用。 7、成本和可行性：评估向量数据库的成本和可行性。考虑购买或部署向量数据库的成本、许可模式、技术支持等因素，并与预算和资源可用性进行匹配。 结合自身企业需求，在选型时还需要考察以下因素：...

轩辕系列大模型采用DeepSpeed框架实现分布式训练，结合动态评估与调整，对每个检查点进行性能评估并据此优化数据配比，从而实现了根据反馈实时优化和通过精细化调整提升模型表现。

数字化金融时代，鼎道智能公链以AI Web3融合创新为核心，通过将AI与区块链相结合，探索高效、安全的技术解决方案。作为首个实现链上AI和智能合约的项目，它打破了大公司垄断，积极建设生态，实现了基础层的AI化和应用层的多样化。凭借易用性、安全性等优势，鼎道公链在金融领域推动了DeFi的发展，通过智能风险管理与投资优化工具，显著提升风险控制和资产配置效率。公链的创新融合正在重塑金融格局，为全球金融市场注入新的活力和可能性。

金融行业一直是新技术应用先锋，大型模型在此实战应用中受到金融机构欢迎，尽管面临挑战，如技术实施和复杂风险管理，但其在风险控制、营销决策中的作用显著，特别是在复购潜力挖掘等场景中展现出巨大潜力，通过飞算科技的案例，解决方案提高了效率并带来了显著业务收益。未来，应推广规模化应用，让金融大模型从非核心扩展到关键业务，以实现其全面价值。