AI金融新篇章：中科曙光与网鼎明天共话国际转型
这篇文章主要介绍了我国AI技术的发展和应用，特别是在金融行业的具体实践。中科曙光解决方案部的姜永凯老师和王晓明先生就“海光DCU开启金融AI国际转型新纪元”这一主题进行了深入的交流和探讨。他们探讨了人工智能算力生态和市场壁垒，国产信创机遇和核心技术研发成果，以及中科曙光国产人工智能芯片的优势和海光DCU取代进口产品的方案与价值。此外，他们还交流了中科曙光的智算资源解决方案和产品，包括智算资源平台，智算GPU资源池，基础运行环境等。
37页 | 度小满：人工智能在金融行业中的创新应用 （文末附下载）
度小满CEO朱光在致辞中表示，随着技术底座的建设，大模型技术出发的“第一幕”已经成功上演，应用落地的“第二幕”正徐徐拉开，生成式AI正在深入到各行各业。朱光回顾了过去十年来金融业的发展，大数据技术与金融业结合，推动了数字普惠金融的极大发展，这是AI 1.0在金融领域带来的变革，“以大模型技术为代表的人工智能2.0，它的通用智能，与金融行业数据和真实的业务场景融合，让金融科技进入全新的发展阶段。” 朱光表示，未来五年，生成式AI在金融领域的应用，将成为度小满最重要的战略方向，度小满将不断加大金融垂类大模型及应用的布局和投入，和业界一起把握机遇，推动新一轮金融科技发展浪潮。在金融领域，大模型技术蓄势待发，真正的‘变革时刻’还没有到来。 面对金融大模型的产业落地，朱光给出了解题思路，“业务需要‘向下看’，了解底层技术的基本原理和框架，才能够更好的借助大模型技术，去定义和解决真正的业务难题；技术则要‘向上看’，让通用大模型与行业数据、场景数据与业务需求结合，将技术转化为产业价值。”朱光指出，大模型的技术趋势已经成为共识，但趋势本身并不是风口，大模型产业价值的创造，依赖于所有从业者坚实的努力。 面对新一轮技术变革的机遇窗口，度小满积极布局大模型技术的研发和应用。一方面，度小满携手哈工大共建人工智能联合研究中心，围绕大模型基座研发、大模型技术原理及其应用技术等领域开展前沿研究，提升大模型的技术创新能力和实际应用效果；另一方面，度小满还推出了国内首个千亿级的中文金融大模型轩辕，并面向所有金融机构开源。目前，度小满正与百度云共建基于文心一言的金融行业解决方案。 报告部分内容展示： 免责声明：图文转自度小满&极客传媒，仅供学习与交流，非商业用途，版权归原作者所有，如有侵权，联系即删。 最后推荐一下我的知识星球：产品学社！ 现在加入星球，你可以获得许多干货内容，比如：ChatGPT&AIGC资料、各行业研究报告、产品原型、产品运营、互联网面试求职等，还有大量的电子书和各种学习资料。 基础价格为59元/年，早买早受益。 ················· END ················· 关注「奔跑的梦想家」公众号并设为⭐️星标 获取 “人工智能在金融行业中的创新应用” ，回复下方关键字▼ 人工智能在金融行业中的创新应用
《奥本海默》开启新篇章：大语言模型引领数智化转型
电影《奥本海默》中的名言揭示了大语言模型的开启，其背后带来的是以智能化为主导的经济增长新世界。金融行业由于数据的丰富性，成为大模型应用的重要场景。当前，生成和决策两大类金融大模型已在银行、证券等金融机构中落地，实现了在智能对话机器人、金融产品营销广告等场景中的应用，以及自动化交易、智能贷款、投研助手等多元应用场景。华藏通用大模型助力金融行业提高效率，展现出其“可控、可定制、可交付”的核心特征。未来，大模型将在金融领域的各个场景和领域发挥重要作用，赋能千行百业，进一步推动人工智能的发展。
AI金融：大模型时代的惊喜与变革
本文介绍了人工智能在金融领域的应用，特别是在保险和银行的核保和理赔、市场营销以及客户服务等场景。随着人工智能技术的发展，如OCR和LLM，金融行业中的AI应用正在经历新的发展态势。例如，智能客服的服务能力变得更加强，能够进行查询信息、答疑解惑、办理业务等，同时还能陪聊天、讲故事，且上下文理解和记忆能力相当逆天。AI数字员工也在金融行业各个岗位上发挥重要作用，如客服、招商、营销、培训和风控等。此外，AI在金融领域的应用还有很多，如智能投顾、智能投研、智能监管和智能信贷等。随着技术的进步，AI在金融行业的应用有望推动行业的更大增长。
东方财富金融大模型开测：智能投资引领新时代
这篇文章介绍了东方财富金融大模型“妙想”的正式开测以及其底层能力。妙想金融大模型是东方财富旗下自主研发的金融行业大语言模型，具有数据特色和算法、算力优势，能搭建起金融行业的模型底座能力。该模型采用了Decoder-only的Transformer网络结构，并覆盖了多种参数规模。通过自建的数据治理和数据实验流程，结合效果预估算法、高效预训练框架等技术，妙想金融大模型建立了自主研发的技术壁垒。在金融能力评测方面，妙想金融大模型表现优异，尤其在股票对比、个股诊断、实际操作、投资热点解读等金融垂直场景能力强于其他模型。妙想金融大模型致力于以底座能力赋能金融场景，为用户创造更多价值，引领智能投资时代。
东方财富自主研发‘妙想’金融大模型，引领金融行业新纪元
东方财富自主研发的金融大模型“妙想”正式开启内测，借助东方财富互联网财富管理平台的数据特色和算法、算力优势，建立起了金融行业的技术壁垒。该模型不仅具备通用能力，更关注金融场景的垂直能力，致力于提升金融能力价值创造。
《AI助力华夏多场景普惠金融高质量发展：安永的探索与实践》
这篇文章主要介绍了安永公司如何运用AI技术助力华夏银行实现多场景普惠金融高质量发展。首先，安永结合华夏银行普惠业务现状，制定了三步走战略，实现了从数据资产到服务能力的闭环发展。其次，安永推出了覆盖信贷业务全流程的AI普惠模型库，满足了多地区、多行业、多产品、多场景的需求，提高了业务效率和风险控制水平。最后，安永助力华夏银行，利用AI技术推动普惠金融高质量发展，提供了数字化、智能化、特色化的综合金融服务，进一步优化了数字化管理的适用广泛性和客观性。
文章金融科技视角下金融行业大模型建设的重要性与挑战
这篇文章主要讨论了金融行业大模型建设的必要性和挑战。首先，金融大模型需要建立在高质量安全的金融数据之上，且必须合法合规地获取和使用数据。其次，选择适当的技术和算法对处理和分析金融数据至关重要，包括自然语言处理、机器学习、深度学习以及图神经网络等。再次，高性能的计算和存储能力是金融大模型建设的基础，需要使用分布式计算、GPU加速、高速网络和分布式存储等技术。最后，建设金融行业大模型需注重实际应用和业务场景，根据不同产品和服务的业务场景建立相应模型，以提供风险评估、信用评级、投资决策等服务。
文章《2023人工智能计算大会：恒生电子金融大模型实践成果展示》
本文介绍了2023人工智能计算大会上，恒生电子展示了其在金融大模型领域的实践成果，并分享了对大模型在金融行业应用的见解。恒生电子首席科学家白硕在主论坛上发表了主题演讲，探讨了智算行业热点话题，并展示了恒生电子在大模型技术方面的创新能力。此外，恒生电子的金融大模型LightGPT和一系列光子系列大模型应用产品也在大会上亮相，这些成果体现了大模型技术对金融行业的创新赋能。
【ChatGPT系列报告】AI+金融：大模型引爆金融科技革命
金融科技迎来强催化，AI+金融迎来发展良机 根据新华社消息，中共中央政治局24日召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济工作。会议指出，要活跃资本市场，提振投资者信心。金融科技行业迎来强催化。 Al+金融更侧重于为传统行业的模式创新和流程再造提供新的思路和方法，从而催生新的商业模式，提高运营效率，带来整个产业的全面升级。 AI应用场景涵盖前中后台中的市场营销、产品设计、风险管控、客户服务、运营支持等。 据艾瑞咨询统计测算，2021年AI+金融核心市场规模达到296亿元，带动相关产业规模677亿元，到2026年，核心市场规模达到666亿元，CAGR为17.6%，带动相关产业规模1562亿元，CAGR为18.2%。 金融行业数据、场景丰富，大模型走上金融大舞台 我们认为，金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业细分领域众多，且大量产品最终服务于C端用户，大模型应用场景丰富。随着大模型与金融业务的融合，创新应用将层出不穷。 金融行业数字化需求刚性，投入巨大，是大模型应用落地的大舞台：根据艾瑞咨询的数据，2022年，以银行、保险、证券为主的金融机构技术资金投入预计将超过4000亿元。 2022年中国银行与保险机构前沿科技采购支出将达到170亿元。 相关行业已有大量应用案例：Bloomberg GPT、 Morgan Stanley、 Lemonade、苏黎世保险、度小满、瑞穗金融集团等。 新一轮金融科技革命，产品&商业模式均有望革新 我们认为，随着大模型技术与业务的深度融合，头部金融科技企业有望实现产品和商业模式的革新，实现从产品+服务收费向SaaS订阅收费、运营分润收费的转变。 我们认为，金融科技细分领域众多，各细分领域龙头具备技术、行业Know-How等要素，与头部金融机构的长期合作关系有利于补齐数据、场景等要素，相关产品有望率先落地。 专知便捷查看 便捷下载，请关注专知公众号（点击上方蓝色专知关注） 后台回复或发消息“AF39” 就可以获取《【ChatGPT系列报告】AI+金融：大模型引爆金融科技革命》专知下载链接 专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取100000+AI(AI与军事、医药、公安等)主题干货知识资料！欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！点击“阅读原文”，了解使用专知，查看获取100000+AI主题知识资料