2023年浦东新区综合改革试点实施方案:机会与挑战并存
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2023年浦东新区综合改革试点实施方案:机会与挑战并存

本文主要分析了1月23日的股市情况,概括为"三大指数探底回升,上海股 and AI 概念股反弹,券商股走强"。具体来说,上海本地股和AI概念股午后涨幅明显,尤其是浦东金桥板块的上海凤凰、上海物贸等股封板。券商股盘中走强,首创证券涨停,国盛金控涨超6%。同时,一些“华字辈”个股分化,深中华A再度涨停,走出11连板,而华立股份、华茂股份等多股跌停。此外, Tourist 板块下挫,大连圣亚、长白山跌停。总体来看,个股表现分化,但两市超2800股飘红,成交量为7042亿元。
AI预测准确率高,团队荣获百万奖金
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AI预测准确率高,团队荣获百万奖金

这篇文章介绍了一个数值预测准确率达到7%的案例,这是通过独特数据处理和实体全量标注实现的。此外,该文章还提到了一个比赛,有10支团队参与,其中AI再次深入投资实战并设置了84万的奖金池,冠军可以获得25万的丰厚奖金。第三名的团队是Miyabi团队,他们成功找出了不同公告问题的共性知识结构,并利用章节识别提升了效率。
【写作技巧分享】如何写出引人入胜的文章标题
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【写作技巧分享】如何写出引人入胜的文章标题

这篇文章探讨了如何提高自我约束力。文章提出了一系列实用的策略和技巧,包括设定明确的目标、制定计划和日程表、建立良好的习惯等。作者强调,自我约束力是一种重要的生活技能,能够帮助我们更好地管理自己的时间和精力,从而实现更高的成就。
AI赋能金融业:金融概念、AI应用场景与市场需求
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AI赋能金融业:金融概念、AI应用场景与市场需求

这篇文章主要探讨了AI在金融领域的应用和影响。首先,文章介绍了金融概念及其主要参与者,然后分析了AI在金融领域的各种应用场景,如市场营销、产品设计、风险管控等。接着,文章详细阐述了AI金融的定义、特点、商业模式和主要风险因素,并通过对中国金融AI行业的定义和特征的分析,探讨了金融AI行业的经营风险、管理风险和法律风险。此外,文章还分析了金融AI行业的主要技术和市场,以及在全球范围内金融AI行业的发展情况和趋势。最后,文章对金融AI行业的企业数量、所有制结构、注册资本情况以及市场分布等方面进行了详细的分析。
金融科技发展:政策推动与产业创新
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金融科技发展:政策推动与产业创新

文章总结了我国金融科技发展的一生历程,从2017年中国人民银行成立金融科技委员会,到2019年和2020年分别出台了《金融科技发展规划》和《关于进一步强化中小微企业金融服务的指导意见》。文章强调了金融科技的重要性,并指出未来金融科技发展的关键任务和方向,包括建立健全金融科技发展的“四梁八柱”、运用金融科技手段赋能小微企业金融服务、发展供应链金融服务等。文章还提到了金融科技在中小微企业贷款服务、风险控制等方面的应用,以及人工智能在B端服务中的应用和发展趋势。
文章风险管理、投资决策与客户服务的三大要素
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文章风险管理、投资决策与客户服务的三大要素

这篇文章主要探讨了金融行业的三个核心领域:风险管理、投资决策和客户服务。作者强调了风险管理在金融机构中的重要性,指出有效的风险管理可以保护机构免受潜在的损失并确保其长期稳定性。同时,作者还介绍了投资决策的重要性,认为合理的投资决策可以帮助金融机构实现盈利增长。最后,作者强调了客户服务的价值,指出良好的客户服务可以增强客户对机构的信任,促进机构和客户之间的长期合作关系。
金融大模型:多方共建生态,提高金融专业能力
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金融大模型:多方共建生态,提高金融专业能力

本文介绍了大模型技术在金融领域的应用和挑战。度小满许冬亮在2023金融街论坛年会表示,推动大模型在金融领域的应用需要多方共建生态,由于金融领域的数据分散且通用大模型缺乏金融数据进行训练,因此金融大模型的产业应用需要场景应用方、模型提供方、训练工具提供方等多方协作。度的“轩辕”大模型通过融合高质量的金融专业预训练和指令数据,针对金融行业进行能力优化,提高了金融的专业能力,目前已在度小满各个业务场景中得到应用。然而,如何防范大模型的潜在合规风险也受到关注,需要加强监管和技术创新,同时集合多方力量共同建设金融生态环境。
2023年中国市场:生成式人工智能的“沃土”与金融行业的变革
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2023年中国市场:生成式人工智能的“沃土”与金融行业的变革

本文探讨了2023年中国市场潜力及人工智能在金融领域的应用。《2023金融科技趋势展望》报告显示,生成式人工智能、因果推断、多模态情感计算等将成为2023年技术发展的重要趋势。金融行业正加速数字化、智能化转型,人工智能技术在金融行业的应用将革新现有服务模式,降低成本、提升效率,重塑金融行业价值链。
大模型金融业应用探索与实践
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大模型金融业应用探索与实践

这篇文章主要探讨了当前大模型在金融业的应用情况和发展挑战。大模型的优秀性能使得金融机构和科技企业正在积极探索其在金融业的应用,如智能客服、智能办公等。然而,大模型在金融业的应用仍面临诸多挑战,包括应用规范与指南不完善、金融应用场景缺少范式、高质量金融训练数据欠缺等问题。为了推动大模型在金融业的快速落地应用,本文系统梳理了大模型工程化应用的技术环节,总结了金融机构的实践经验,并针对大模型在金融业应用中存在的问题提出了建议和意见。
东方财富金融大模型开启内测 发力智能投资场景
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东方财富金融大模型开启内测 发力智能投资场景

    东方财富自主研发的金融大模型首度曝光!1月11日下午,“东方财富AI”官方微信公众号发布消息称,公司旗下自主研发的妙想金融大模型正式开启内测。    又一款金融大模型来了    2023年以来,随着以生成式AI为代表的人工智能浪潮席卷金融业,已有多家金融科技企业发布了金融大模型,并不断加码研发,抢占落地场景,同时也助推金融业奔向智能化发展新阶段。     历经数月备案,东方财富金融大模型终于面世。1月5日,国家互联网信息办公室发布了《第三批深度合成服务算法备案信息的公告》,其中,东方财富在列。按照相关要求,大模型在正式上线前需通过算法备案。公告显示,东方财富此次备案了包括自然语言合成、智能对话系统、虚拟主播数字人合成、公告内容提取以及图片生成在内的五个维度算法。    1月11日,妙想金融大模型正式宣布开启内测。记者从东方财富了解到,作为应用于金融行业的垂直大模型,妙想金融大模型除了具备文本生成、语义理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码能力等通用能力,更加关注金融场景的垂直能力。消息发布后,已有不少用户填写信息,申请内测资格。为尊重用户的测试体验,妙想金融大模型内测用户目前交互频次不设上限,内测阶段无付费。    据东方财富介绍,妙想金融大模型依托公司预训练数据准备、大模型词表训练等环节优势,目前已经覆盖了7B、13B、34B、66B及104B参数,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、SFT、RLHF训练等技术,已经建立起技术壁垒。    金融能力始终是金融科技公司自研大模型的主线。东方财富则一直在数据、模型算力,以及创新模型训练算法等层面,不断对妙想金融大模型金融能力和运算效率持续优化。    为了检验大模型的金融能力,妙想金融大模型采取人工评测、自动评测交叉验证,业务场景能力复合评测等多种策略手段,确保自研的金融大模型贴合金融场景。    评测结果显示,在横跨金融知识、金融计算、金融解读等六大金融模块和十九项金融任务维度的多元金融场景能力的测试中,妙想金融大模型评测综合表现突出。同时,妙想金融大模型在股票对比、个股诊断、投资热点解读等也已具备明显优势。    探索发力金融垂直场景    2024年开年后,开始内测大模型的金融科技企业远不止东方财富一家。在算力、算法、数据的推动下,金融大模型如何能真正在金融业务场景中发挥作用,成为市场目前聚焦的关键一步。    东方财富相关负责人告诉《证券日报》记者:“AI时代大模型纷至沓来,但能够全面把脉大模型能力的高质量评测数据集非常稀缺,垂直到金融领域中,评测数据集需要兼具通用能力和金融能力,适配金融的专业评测数据集更为稀缺。”    目前,妙想金融大模型在财商进阶、投研提质、交易提效等金融场景中不断探索优化,正有序融入东方财富的产品生态。基于资讯、数据、研究、交易、交流等用户场景需求,妙想金融大模型将发力投研、投顾、投教、投资等金融垂直场景。内测申请页面显示,妙想金融大模型初步对用户投资年限和用途进行分析。面对投资新手和专业投资者,妙想金融大模型的侧重点也将有所区别。    易观分析研究合伙人陈晨向《证券日报》记者表示:“个人投资者、机构分析师、专业理财顾问往往都需要花大量的时间去看投资事件、财经资讯以及公司财报等等,将金融大模型作为一个投顾助手,能够很好地发挥它在认知理解和归纳生成等方面的突出能力,这将会成为一个比较好的引流变现方式,也能够帮助这些机构更好地实现数据闭环。”    同时,陈晨还指出,现阶段,金融系统多且数据零散,未来需要靠建立可靠的数据战略,从而利用金融大模型来解决实际问题,这比较考验大模型的“基本功”和与行业数据、知识的融合。同时,金融行业无论是出于数据安全还是合规要求,往往会采用定制化开发部署方式,这对于后续的成本投入以及技术、人才的要求都比较高,也会是一个关键挑战。另外,金融大模型的应用价值需要通过场景来验证,但现阶段,大模型在可解释和可追溯方面的欠缺,限制了它在更核心场景下的应用。总的来看,金融大模型运用到核心金融业务场景还需要很长时间的探索。(来源:证券日报网)