《AIGC重塑保险科技:保险行业的新机遇与挑战》
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《AIGC重塑保险科技:保险行业的新机遇与挑战》

“金融强国·普惠金融论坛”于北京市石景山区银行保险产业园举行,青松保创始人兼CEO张乐飞探讨了AIGC如何重塑保险科技,为保险业带来新活力。他认为,金融是虚拟产品,保险更是如此,因此需要宣传保险理念、传播保险知识、解决客户疑问。然而,传统的营销模式在互联网时代面临挑战,而人工智能如ChatGPT和机器人等可以提供更好的解决方案。AIGC有助于保险理念传播与交互服务,同时提高行业从业者的专业素养。未来,随着金融强国政策的推进,专业水平将更加重要。
报告:生成式人工智能对金融业具有深远影响中国新闻网2023-12-17 18:01中国新闻网2023-12-17 18:01
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报告:生成式人工智能对金融业具有深远影响中国新闻网2023-12-17 18:01中国新闻网2023-12-17 18:01

中新网广州12月17日电 (记者 孙秋霞)在17日由中国金融四十人论坛和中国金融四十人研究院联合主办的第二届明珠湾金融论坛上,《明珠湾智能金融发展报告(2022)》(简称《报告》)正式发布。《报告》称,以ChatGPT为代表的生成式人工智能(AIGC)对金融业具有深远影响。 《明珠湾智能金融发展报告(2022)》发布现场。中国金融四十人论坛 供图 智能金融是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态,是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。根据《报告》,我国智能金融发展呈现以下新趋势和新特点:一是生成式人工智能技术取得突破性进展;二是大模型在金融领域应用成为热议话题;三是智能金融应用深度进一步拓展;四是智能金融监管制度进一步完善。 《报告》认为,以ChatGPT为代表的生成式人工智能(AIGC)的出现无疑对金融业具有深远的影响,可以通过提供快速准确的信息和自动化的任务处理来影响金融行业,以科技的力量推动金融业降本增效,最终实现高质量发展。此外,ChatGPT“让机器理解”的能力进一步推动了金融行业的数智化转型,大规模预训练模型拓宽了金融行业AI应用的边界。在降本增效、提升生产力和和用户体验、产品服务创新等方面,以ChatGPT为代表的大模型为金融行业带来了应用价值。 但《报告》也指出,由于AIGC技术目前尚处于起步阶段,其大规模应用还面临可信度、业务、成本投入等多方面的挑战,还存在着一定的风险,需要谨慎探讨。 针对智能金融发展,《报告》提出五方面政策建议:一是加强技术安全研究,鼓励业务安全实践;二是积极利用智能技术,推动金融服务创新;三是强化智能金融治理,筑牢科技道德和社会责任;四是提升数据开放与共享水平,完善智能金融创新生态;五是加强人才培养与引进,夯实智能金融发展基础。 《报告》强调,智能金融的本质还是金融,人工智能技术的引入提升了金融服务的效率、创新了金融产品及提供方式,但同时也可能放大原有的金融风险和引入全新的问题风险,主要包括智能金融的伦理标准考量、智能金融技术风险与系统安全、金融数据安全与个人信息保护、市场行为与金融消费者权益保护、智能技术所引起的金融风险。 《报告》就智能金融的监管提出六方面政策建议:一是完善对话机制,不断凝聚智能金融监管共识;二是制定智能金融监管规则,厘清各主体权责利边界;三是发展监管科技,运用智能监管应对新问题新挑战;四是加强模型治理,着力破解智能金融监管痛点难点;五是倡导行业自律,发挥参谋助手作用;六是加强金融教育,着力推动消费者金融素养体系建设。(完) 举报/反馈
新观点 | 汪寿阳等:ChatGPT+金融: 八个值得关注的研究方向与问题
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新观点 | 汪寿阳等:ChatGPT+金融: 八个值得关注的研究方向与问题

摘要:ChatGPT的诞生标志着一场新的人工智能革命的到来。以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术将深刻地影响经济学的研究范式和金融业界的系统生态。本文梳理了ChatGPT的发展历程,分析了ChatGPT在金融领域的应用情况与发展前景,并且讨论了对金融业的冲击以及风险监管等问题。无疑,ChatGPT对金融学的研究将带来若干新的挑战性问题,本文提出了八个值得学术界关注的研究方向与问题,以推动中国金融学界的相关研究和中国金融业的高质量发展。关键词: ChatGPT, 金融研究, 金融应用, 行业冲击, 风险监管 END 扫码关注 国科大现代产业学院
ChatGPT在金融中的应用
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ChatGPT在金融中的应用

目前很难预料未来AI,包括ChatGPT这样的生成语言模型在金融业中的应用究竟能够达到什么样的程度,因为这是一个每时每刻都在发展变化的现在进行时。现在所知道的是,全球的各大金融机构都在加速将AI技术嵌入到其业务场景当中,成为其业务和策略的重要甚至核心辅助工具。 目前美国的各大金融机构对于AI的应用场景, 侧重点有所差异,程度也有所不同,但都有一些主要的落地应用场景。整个金融行业的格局正在因为AI而发生巨大的变革。 大体而言,AI当前在金融业已经落地应用的场景包括: 个人金融产品和服务; 创造新的交易和投资机会; 风险管理,尤其是防范欺诈风险; 增强透明度和合规性; 自动化一些业务流程,降低成本。 具体举几个例子(参照上图): 银行业。分析监管机构如美联储的报告,从中解读出可能影响到市场和交易的关键信号(摩根大通)。生成对不同客户定制化的投资建议(摩根斯坦利),帮助开发者提高代码效率(高盛);风险管理,客户服务(德银 ); 投资理财。为客户提供信息咨询服务,包括普及投资知识,以及关于加密货币的投资决策。部署投资机器人进行辅助量化投资; 商务金融。实施监控并追踪公司的重大财务和人员变动信息。 金融研究。彭博开发了针对金融业的专业版大语言模型BloombergGPT。 … AI在金融中有非常广阔的应用空间。上述的只是冰山一角。我们正在见证一个新的金融时代的到来,而AI必然成为其主角。
ChatGPT+金融:国外八大应用案例
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ChatGPT+金融:国外八大应用案例

  导言   ChatGPT爆发后,国外金融业的先行者们,做了哪些应用尝试? 出品 | 厚雪研究 作者 | 潘言 3月份,OpenAI公布GPT-4,百度推出 “文心一言”,微软和谷歌宣布办公软件嵌入AI重磅应用,一系列的标志性事件,推动AIGC(生成式AI)发展进入最高潮。 此后至今,虽然热度值有所降低,但AIGC进入全面开花的过程中:各大AI公司推出自己的大模型,主要行业和场景基于AIGC也开始尝试应用。 图:ChatGPT和文心一言的百度搜索热度变化 金融是数据密度和智能化非常高的行业, AIGC的应用必然少不了。国内外主要金融机构和金融科技公司均已经下场布局,在国外,一些ChatGPT的实践案例已经浮出水面。 厚雪基于公开资料,对国外的AIGC+金融的主要案例做一梳理介绍。从案例共性上看,各家主要基于ChatGPT开展应用,涵盖了银行、财富管理、保险理赔、债券问答、政策预测、投资分析和提升业务效率等各个方面。  01 彭博发布金融版ChatGPT,拥有500亿参数 3月底,全球知名的财经、金融资讯和数据公司彭博(Bloomberg)发布了专为金融界打造的大型语言模型(LLM)——BloombergGPT,这是一款基于其几十年来收集数据的AI系统。 根据彭博发布的报告显示,其构建了迄今为止最大的特定领域数据集,并训练了专门用于金融领域的LLM,开发了拥有500亿参数的语言模型BloombergGPT。 报告显示,该模型依托彭博的大量金融数据源,构建了一个3630亿个标签的数据集,支持金融行业内的各类任务。该模型在金融任务上的表现远超过现有模型,且在通用场景上的表现与现有模型也能一较高下。 一般来说,在自然语言处理(NLP)领域,参数数量和复杂程度之间具有正相关性,GPT-3.5模型的参数量为2000亿,GPT-3的参数量为1750亿。 BloombergGPT的训练数据库名为FINPILE,由一系列英文金融信息组成,包括新闻、文件、新闻稿、网络爬取的金融文件以及提取到的社交媒体消息。 彭博称,BloombergGPT将协助彭博改进现有的金融NLP任务,如情感分析、命名实体识别、新闻分类和问答等。 此外,BloombergGPT将为整合彭博终端上的大量数据提供新机会,以更好地帮助公司的客户,同时将AI的全部潜力带入金融领域。  02 摩根士丹利用GPT-4服务财富管理部门 3月14日,OpenAI在发布GPT-4时公布了6个使用案例,其中就包括了摩根士丹利财富管理部门(MSWM)运用GPT-4来组织调动其面向客户的知识库。 摩根士丹利当时表示,其是“目前唯一一家提前获得OpenAI新产品的财富管理战略客户”,也是“少数GPT-4发布组织之一”。摩根士丹利财富管理部门将使用GPT-4“获取、处理和合成内容,以洞察公司、行业、资产类别、资本市场和世界各地地区的方式,吸收其资管自身广泛的智力资本”。 作为财富管理领域的领导者,摩根士丹利维护着一个内容库,其中包含数十万页涵盖投资策略、市场研究和评论以及分析师见解的知识和洞见。这些大量的信息分布在许多内部网站上,主要以PDF形式呈现,需要顾问们浏览大量信息才能找到特定问题的答案。 从去年开始,摩根士丹利开始探索如何利用GPT的嵌入和检索功能来利用其智库——首先是GPT-3,现在是GPT-4。该模型将驱动一个面向内部的聊天机器人,在财富管理内容中执行全面搜索,并有效地释放MSWM积累的知识。 摩根士丹利主导该项目的分析、数据与创新主管McMillan表示,目前已经使用GPT-4技术将所有智库内容转化为更易于使用和操作格式,该行此前一直在用300名顾问测试这款工具,并计划在未来几个月广泛推广。  03 摩根大通利用AI预测货币政策,并计划推出IndexGPT选股服务 据华尔街见闻5月26日的报道,摩根大通正在开发一款类似ChatGPT的软件服务。摩根大通提交的文件显示,该行本月为一款名为“IndexGPT”的产品申请了商标注册。IndexGPT将利用“使用人工智能的云计算软件”来“分析和选择适合客户需求的证券”。 文件明确指出,IndexGPT使用了以ChatGPT为代表的人工智能技术,该行计划使用由GPT模型驱动的人工智能。据报道,摩根大通全球技术主管 Lori Beer 表示,该行已经雇佣了1500名数据科学家和机器学习工程师,正在测试GPT技术的“多个使用案例”。 在更早的4月,摩根大通发布报告称,已开始使用一套AI大语言模型,从美联储17位官员的公开讲话中揣摩情绪变化,汇总编成一套货币政策的“鹰鸽指数”。据报告显示,摩根大通最早使用的是谷歌的Bert模型,后来换成Open AI的GPT模型,使用效果获得大幅提升。 摩根大通通过AI驱动的大语言模型,学习解读央行官员讲话中透露的信号,来预测利率政策出现变化的可能时间点。AI程序根据学习结果编制了一套“鹰鸽指数”。这套指数从0-100分打分,0分代表央行的态度最为鸽派(即可能采取降息等宽松政策),100分代表央行的态度最为鹰派(即可能采取加息等紧缩政策)。 摩根大通经济学家洛普顿在报告中写道,“初步结论显示,AI预测的结果令人鼓舞,但我们相信AI技术在金融市场上的运用还远未到成熟的黄金期,未来仍有很大的进步空间。” 目前摩根大通将这套“鹰鸽指数”用在了美联储、欧洲央行和英国央行身上,预计未来几个月会把适用范围扩大到全球30多家央行。  04 Two Sigma利用ChatGPT进行投资分析 Two Sigma是一家总部位于美国的量化对冲基金公司,拥有超过2000名员工,管理超过500亿美元的资产。 Two...
《ChatGPT:2022年最先进的聊天机器人》
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《ChatGPT:2022年最先进的聊天机器人》

2022年11月30日,Open AI发布名为“ChatGPT”的对话优化语言模型,被称为“2022最先进的聊天机器人”。ChatGPT是基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具,能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务,其应用带有人工标注反馈的强化学习,能模拟人类对答案的偏好评分。借助微软Azure云平台提供的超强算力,ChatGPT对手写、语音和图像识别、语言理解方面表现大幅突破,加速场景内容生成的高效性和应用的多样化。ChatGPT可以提供文本生成、数据分析、聊天机器人、预测分析和NLP技术方面的服务,主要应用场景包括内容生成、编程协助、创意生成、虚拟对话等。在编程协助领域,ChatGPT可以实现生成代码前后的逻辑一致性,具有强大的代码生成能力,可以应用在代码生成、代码提示、故障诊断、自动测试等环节。
《ChatGPT:人工智能助手的风暴》
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《ChatGPT:人工智能助手的风暴》

近期,ChatGPT成为发展迅速的应用,引发人工智能行业热潮。它具备丰富的社会知识和解决问题的能力,但在特定领域如金融和市场营销等方面尚需经过训练。随着ChatGPT的普及,许多职业如客服、金融分析师和市场营销人员将面临被人工智能取代的风险。然而,我国也将在未来迎头赶上,利用其技术底座,推动AI的发展。
《读《红楼梦》感悟人生》
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《读《红楼梦》感悟人生》

这篇文章探讨了阅读对于个人成长的重要性。通过阅读,人们可以获取知识、拓宽视野、培养思维能力,从而提高自己的综合素质。同时,阅读还能帮助人们摆脱愚昧和偏见,增强人文关怀,提升道德修养。因此,我们应该珍惜时间,多读书,让阅读成为我们人生道路上的一盏明灯。
清华五道口:ChatGPT在金融领域的应用和前景
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清华五道口:ChatGPT在金融领域的应用和前景

日报 专栏 热点 国际 活动 本文为《全球科创观察》2023年第12期“金融科技”栏目内容。本期全部内容可点此查看。(首图来自图虫创意) 一、ChatGPT基本概念、历史和模型介绍 ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言模型,旨在回答各种问题并提供帮助和信息。ChatCPT拥有丰富的知识和信息,可以涵盖许多不同的领域,包括科学、技术、历史、文化、健康和娱乐等等。ChatGPT的工作原理是根据输入的问题和文本语境,分析并生成最相关的答案。它可以根据不同的语言和风格进行交流,并且可以理解自然语言中的各种语言和语言习惯。2022年11月30日,OpenAI将其开放给大众使用,一经推出就开始走红,月活破亿用时仅2个多月。 ChatGPT采用了深度学习技术和大规模语言数据集进行训练,其主要功能是生成文本,例如回答用户提出的问题、完成自然语言生成任务等。ChatGPT可以理解和生成人类语言,因此可以用于多种任务,例如聊天机器人、语言翻译、摘要生成等。它还可以根据用户输入生成文本建议,并不断学习和改进其自然语言处理技能。 ChatGPT背后的机理来源于Google于2017年发表的一篇论文:《Attention Is All You Need》,该论文提出了名为Transformers的神经网络模型,在翻译任务上超过了之前自然语言处理中其他模型,且训练成本更低。随后,更多的科学家在此模型基础上改进,根据改进的模块不同,诞生了两个著名的改进模型:GPT(the Generative Pretrained Transformer)和BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。ChatGPT,就是OpenAI选择的GPT模型改进路线下诞生的产品,通过引入人类反馈的强化学习(RLHF),大幅提高了AI在人机对话时的准确度和可控性。相比于普通聊天机器人,ChatGPT的语言理解和生成能力更为强大。 ChatGPT使用了无监督的预训练方式,通过大量的语料库进行训练,从而获得了强大的语言理解和生成能力。相较于其他人工智能模型,ChatGPT的模型具有以下特点: 1.模型架构:基于Transformers架构,具有很好的并行化能力和对长文本的处理能力,且能够更好的理解语境。 2.训练数据:通过分析大量的文本数据训练出来的,训练数据更加丰富,涵盖了各种领域的知识。 3.应用范围:模型被用于语言生成和理解,因此可以完成很多语言相关的任务,能够生成高质量的文本,包括对话、新闻、故事等等,而其他人工智能模型可能只能完成特定的任务。 其中,最有特点的是Transformers模型采用的自注意力学习机制(Multi-head Attention),相对于传统的判别式模型,这一类生成式模型最大的特点是直接学习训练数据本身的特点,因而能更有效地学习大容量的样本,特别是海量的语言、视觉信息。 二、ChatGPT对金融领域的可能影响 随着人工智能技术的发展,ChatGPT作为一种新型的智能交互系统,有潜力成为金融领域重要的辅助工具。ChatGPT是一个处理文本和语言的模型,因此,其在金融科技领域的增益更多的是聚焦于涉及文本处理类型的领域。 在金融行业的客户服务方面,ChatGPT有助于实现更高程度的自动化。金融产品通常具有很多技术术语和复杂的流程,这使得客户很难理解和使用这些产品。针对这一痛点,ChatGPT可以通过智能对话的功能帮助客户更轻松地理解和使用这些产品。其次,随着金融机构客户数量的增加,客户服务团队可能难以承受大量的询问和投诉,ChatGPT可以对客户提出的问题进行自动回答,从而节省了客服人员的时间和劳动力成本。相较于市面上现有的智能客服机器人,ChatGPT的对话方式更趋近于人类,并且能对客户的内容有针对性的响应,用户体验会更优。 在金融投资方面,ChatGPT有潜力帮助金融机构进行数据分析和预测。金融行业涉及的数据量非常大,包括市场趋势、客户投资组合、历史交易记录等等。ChatGPT可以通过机器学习和自然语言处理技术,对这些数据进行分析,预测市场趋势和投资机会。当然,这跟ChatGPT学习的文本内容有关,就现有内容来说,ChatGPT可能不能给出有针对性的建议,但是在足够金融相关的语料库训练的情况下,我们认为ChatGPT仍然有这一潜力。目前来看,ChatGPT最有可能应用的场景是智能投顾领域,传统的投资建议往往是针对所有客户提供的。但是,不同客户的需求和偏好是不同的。智能投顾可以基于客户的特定需求和偏好,提供个性化的投资建议。结合ChatGPT的文本理解和生成式对话能力,智能投顾的体验会更友好。 在金融风险管理方面,作为AI语言模型,ChatGPT没有直接投资或管理金融风险的能力,但它可以通过提供信息和见解来帮助金融从业者进行金融风险分析。通常,金融风险分析涉及评估与投资或金融产品相关的潜在风险,并确定这些风险发生的可能性,这包括分析市场趋势、评估公司的财务状况以及考虑可能影响金融市场的宏观经济因素。 综上所述,ChatGPT的强大的自然语言处理和生成能力,为金融行业带来了更高效、更准确的信息处理和决策分析能力,同时也为金融机构提供了更好的客户服务和风险管理能力。随着人工智能技术的不断发展,我们认为ChatGPT在金融领域中的应用将会越来越广泛。 (一)ChatGPT在客户服务中的应用 ChatGPT是一个先进的语言模型,能够在金融领域提升客户服务的质量和效率。它复杂的自然语言处理能力使它能够理解并回应客户的询问和关切,可以说是为金融机构提供了一个加强用户参与感和提高运营效率的高效解决方案。ChatGPT可以为客户提供更个性化的体验,减少等待时间,并能帮助金融机构降低成本。凭借其先进的机器学习能力、个性化的建议和自然的对话风格,ChatGPT代表了聊天机器人技术向前发展的重要一步。 第一,ChatGPT在客户服务中最大的一个优势是它能够处理复杂的金融查询,并根据客户的独特需求和情况提供个性化的建议。例如,如果客户询问投资选择,ChatGPT可以分析他们的财务历史和风险承受能力,提供考虑到他们个人目标和偏好的定制建议。这种定制水平使ChatGPT有别于其他聊天机器人,后者可能只提供一般的回应,或不能完全理解客户财务状况的细微差别。 第二,ChatGPT在与客户的对话中能实现更高层级的个性化,可以创造一个更有吸引力和用户友好的客户体验。与当前市面上很多聊天机器人不同,它们可能会在有限的几轮对话中就被客户识别出,而ChatGPT则能够将与客户对话的轮次延长,甚至是客户完全不会察觉到是与机器在进行互动。客户在与ChatGPT流畅和直观的对话中,感觉更像是在与人类专家交谈,这可以大幅提升客户的满意度和忠诚度。 第三,使用ChatGPT可以帮助金融机构降低与客户服务相关的成本的同时,为客户提供实时的、全天候的服务。同传统聊天机器人一样,通过ChatGPT自动化的客户支持,金融机构可以减少对人工客服的需求,从而节省大量成本。ChatGPT还可以大幅减少客户接入服务时等待时间,它能够立即回应客户的询问,提高客户的满意度。 (二)ChatGPT在财务预测和分析中的应用 为了进行财务风险分析,专业人士一般可以收集和分析来自各种来源的数据,例如财务报告、市场数据和新闻文章。然后可以使用此信息创建财务模型以预测未来绩效并评估潜在风险。作为语言模型,ChatGPT可以通过提供各种公司和金融产品的信息、总结财务报告以及解释风险分析中使用的金融概念和技术来协助这一过程。ChatGPT在金融风险管理方面的主要优势是能够处理和理解大量信息,并以清晰简洁的方式提供见解和解释。 ChatGPT可以对大量的金融文本进行分析和处理,如新闻报道、公司公告、分析师报告、财务报表(利润表、资产负债表、现金流量表)等,帮助金融分析师更准确地评估公司的财务状况、盈利能力、偿债能力等指标,从而预测其财务状况及未来的发展趋势。 ChatGPT接受过来自各种来源的各种文本的培训,这意味着其对金融概念、技术和市场趋势有广泛的理解。这使其能够通过提供有关广泛主题和行业的信息和见解来协助财务风险分析。此外,ChatGPT的自然语言处理能力使其能够理解和回答复杂的问题,使金融专业人士能够更方便的访问他们做出决策所需的信息。 图:来源于ChatGPT的回复 三、ChatGPT在金融领域应用的制约因素 尽管ChatGPT相较于此前很多聊天机器人在语言理解和生成能力方面更为强大,但现阶段将其直接应用到金融领域可能仍会面临较多实际问题。当前,ChatGPT无法实时联网更新数据库、语料数据与金融领域存在较大差异、数据泄露和技术伦理等问题是制约其在金融领域应用的主要因素。 第一,ChatGPT无法实时联网更新数据库。目前ChatGPT开放的功能均是建立在OpenAI在2021年前收集的语料数据训练的基础上实现的。对于金融领域,一个极其重要的特点就是时效性,社会运行过程中不断发生的各种事件都会对金融市场造成影响。ChatGPT无法实现对最新事件或问题的追踪学习,这就造成了ChatGPT很多情况下无法给出有效回答或是只能给出错误回答的情形,而这显然是无法达到金融机构应用要求的。不过,这一点似乎不是问题,在最新版的Bing中已经集成了比ChatGPT更为先进的OpenAI语言模型,AI已经可以基于最新事件进行回答了。...