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。
的结构化数据智能问答与信息检索技术:挑战与机遇
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的结构化数据智能问答与信息检索技术:挑战与机遇

这篇文章主要探讨了基于结构化数据的智能问答和信息检索技术,特别是关注于自然语言到结构化数据的转换,也就是NL2SQL任务。文章介绍了一种新的 NL2SQL 数据集——AntSQL,它是基于金融领域的大规模中文数据集,采用了金融领域的表格作为数据源,涵盖了基金的产品和属性。该数据集的特点包括强金融属性和对话属性,每只基金有众多不同的维度,具有一个或者多个相同属性不能唯一确定某一只基金等。该数据集已在 WAIC2022 大会成功举办了评测比赛,并已在阿里云天池数据集开放了长期的 leaderboard。
AI金融专题:大模型助力金融决策,体验震撼(附下载)
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AI金融专题:大模型助力金融决策,体验震撼(附下载)

这篇文章主要介绍了三款金融大模型:同花顺HithinkGPT、东方财富妙想金融大模型和恒生电子LighGPT。同花顺HithinkGPT采用decoder-only架构,提供多种版本,支持API接口、网页嵌入等;东方财富妙想金融大模型使用自主研发的技术壁垒,覆盖多个应用场景,评测综合评分较高;恒生电子LighGPT金融行业大模型更专业、更合规、更轻量,拥有较好的金融垂直场景能力。
特征重要性在量化交易策略中的应用及优势
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特征重要性在量化交易策略中的应用及优势

这篇文章主要探讨了金融机器学习中的特征重要性分析在交易策略研究中的应用。作者介绍了多种方法,包括单一特征重要性法、平均不纯度下降法、聚类特征重要性等,并讨论了它们在实际金融交易中的应用优势。此外,文章还强调了回测过程中需要考虑模型及其特征的重要性,而不仅仅是夏普比率、最大回撤等指标。
《大模型金融赋能:如何拓展应用场景提升效率》
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《大模型金融赋能:如何拓展应用场景提升效率》

文章主要讨论了金融界对大模型的应用趋势以及如何在金融领域拓展应用场景和提升效率。华为云与中国互联网金融协会共同举办了“共话数字化转型”交流活动,探讨了金融AI发展前景和大模型在金融领域的机遇与挑战。活动中,一位专家表示,通过大量数据的积累,马上消费的天镜大模型在智能对话等方面取得了显著效果。头部金融机构已经开始在大模型应用方面取得落地场景,但仍需解决人机对话时的语义表述等难题。未来,马上消费将继续深入研究大模型的应用,为用户提供个性化服务。
【管理评论】ChatGPT+金融:八个值得关注的研究方向与问题
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【管理评论】ChatGPT+金融:八个值得关注的研究方向与问题

ChatGPT+金融:八个值得关注的研究方向与问题 ChatGPT+Finance: Eight Noteworthy Research Directions and Issues  作者介绍 汪寿阳,中国科学院数学与系统科学研究院研究员 李明琛,中国科学院数学与系统科学研究院博士研究生 杨昆,中国科学院数学与系统科学研究院博士研究生 林文灿,中国科学院数学与系统科学研究院博士研究生 姜尚荣,中国科学院大学经济与管理学院博士研究生 魏云捷(通迅作者),中国科学院数学与系统科学研究院副研究员 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 Key words:ChatGPT, financial research, financial application, impact on industries, risk regulation The emergence of ChatGPT marks the beginning of a new revolution in artificial intelligence. The...
百度携手农行共建智能银行,金融借AI Fintech弯道超车
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百度携手农行共建智能银行,金融借AI Fintech弯道超车

金融行业的智能化变革正在加速。 6月20日,中国农业银行与百度战略合作签约仪式在北京举行。百度董事长兼CEO李彦宏、中国农业银行董事长周慕冰、百度高级副总裁朱光、中国农业银行副行长郭宁宁等双方高管出席签约仪式,并为双方共建的“金融科技联合实验室”进行揭牌。 百度与农行高管启动双方战略合作 “我可能算是第一代FinTech工程师了。”在签字仪式上,李彦宏说,早在23年前赴美求学时,他决定到华尔街的一家公司实习,从事的就是金融信息处理工作,这是他与金融业最早的渊源。在他看来,这20年间,金融技术经历了电子化、网络化到移动化的过程。但因为行业发展的惯性,金融服务还是会受到诸如支付渠道、网点等等的限制。 “智能金融可以超越支付、网点等等物理限制。”李彦宏认为,人工智能技术高效即时处理海量、多维的非结构化信息,抽取知识,在尊重金融规律的基础上,将为各种金融业务提供决策支持。“AI+FinTech驱动的智能金融,才是金融的未来。” 李彦宏发表演讲 而当前,中国农业银行是中国规模最大、布局最完善的金融企业之一,也是普惠金融最坚定的践行者。百度则拥有全球最领先的人工智能技术。金融作为人工智能最重要的应用领域,双方通过AI Fintech的联合创新,将推动银行业进入智能金融时代。 农行董事长周慕冰在致辞中说: “金融科技的飞速发展,将带来金融行业的深刻变革。在当前的市场环境下,农行与百度确立以金融科技为主要方向的战略合作正当其时。双方按照优势互补、各取所长的原则,共同孵化创新型的产品和服务,打造数字化的技术支撑能力,促进农行数字化经营的深度转型。” 按照双方战略合作协议,这次的合作主要围绕金融科技领域开展,包括共建金融大脑以及客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等方向的具体应用,并将围绕金融产品和渠道用户等领域展开全面合作。 在发布会上,双方为共建的“金融科技联合实验室”进行揭牌。实验室落地在农总行网络金融部与百度金融服务事业群组,未来将在智能金融服务领域展开深度研究。 现场,百度高级副总裁朱光和农行副行长郭宁宁还共同演示了百度金融科技能力在未来农行掌银APP上的应用, AI与金融业务的深度融合将带来智能、安全、便捷的金融科技新体验。 朱光和郭宁宁共同演示百度金融科技能力 在未来农行掌银APP上的应用 朱光在演讲中说,百度金融正在形成智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云、区块链七大AI Fintech布局方向。以此为基础,百度金融的三步走战略,即夯实金服业务、搭建金服平台、输出金融科技,也日渐扎实。“人工智能正驱动金融科技进入智能时代,百度金融也完全有信心实现弯道超车。” 朱光发表演讲 农行网络金融部总经理张秀萍则说,此次合作的实施,要“以金融科技为支撑,以打造农行金融大脑为核心,建设重点领域的创新应用,真正实现因您而生的智能银行服务。” 农行与百度的强强联手,标志着金融科技创新的全面升级,智能化将成为金融科技变革的全新方向。同时意味着金融科技领域的竞争,正式进入以AI Fintech为代表的智能化阶段。
金融领域内的大模型竞争:cost-effective智能副驾驶
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金融领域内的大模型竞争:cost-effective智能副驾驶

这篇文章主要讲述了公元2023年,金融领域中通用大模型竞争激烈,各路英豪争相深入理解场景、业务和人性,展开了一场PK赛。同时,探讨了大模型在成本问题上的挑战,指出虽然自建模型成本高,但专业领域的模型具有其优势,可以提升业务效果,从而降低综合成本。文章强调,对于金融行业而言,大模型可以成为智能副驾驶,帮助提升工作效率。
《ChatGPT:金融领域的智能conversationalassistant》
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《ChatGPT:金融领域的智能conversationalassistant》

ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言模型,拥有丰富的知识和信息,可以涵盖多个领域。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。尽管其在语言理解和生成能力方面比以往聊天机器人更为强大,但现阶段将其直接应用到金融领域可能仍会面临诸多实际问题,如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。然而,ChatGPT作为一种新型的智能交互系统,在金融科技领域的增益主要聚焦于涉及文本处理类型的领域,如金融行业的客户服务等。