揭秘金融新势力！南财理财GPT，您的智能理财专家？
南财理财GPT是南财资管科技部最新成果，利用AI和机器学习技术提供金融决策支持，基于3亿银行理财数据和先进算法，能进行精准金融分析、风险评估和投资建议。这款人工智能工具对于理财行业意义重大，通过提升投资者教育、优化渠道管理、降低客诉并提供个性化服务，助力行业健康发展，同时缓解客户焦虑和延长负债端期限。欲了解更多信息，请访问21财经APP获取完整内容。
🔥科技赋能，‘数智卫健’新势力！第四届健康长三角峰会上，浙江湖州市与诸暨市的AI医疗实践如何引领未
第四届健康长三角峰会在安徽合肥召开，以深化长三角区域健康合作交流为主题，设有主会场及专题论坛，案例分享中，湖州市通过"数智卫健"提升医疗服务，诸暨市则利用AI技术实现基层医院全面AI诊疗，讯飞医疗的智医助理因在基层医疗中的广泛应用和显著成效荣获最佳实践奖。作为长三角企业，讯飞医疗致力于推动区域医疗健康服务智能化转型。
数据危机：ChatGPT未来何去何从？
生成式AI面临数据瓶颈，著名科学家Stuart Russell警告ChatGPT等工具可能因缺乏全球文本数据而无法充分训练，这将影响其未来发展。他预测人工智能将在语言处理方面取代人类。OpenAI等公司正面临如何有效收集和使用数据的问题，特别是公共数据的短缺，引发了审查以及对私人数据购买的争议。OpenAI最近被指出在GPT-4模型中使用了私人数据来补充训练，这凸显了高质量数据的紧迫性。同时，OpenAI已表示正在探索利用更少数据的新技术。
新兴产业发展机遇与挑战：郑栅洁的‘数据要素×’计划，蓝佛安的财政调控新策略
2024年中国发展高层论坛聚焦新兴产业发展与财政政策优化，国家发改委计划推动新兴产业融合及数据要素价值利用，财政部强调跨周期调节以促进经济平稳。中蒙经济合作区设立，社保基金投资办法出台，同时中泰化学控股股东遭调查，复旦复华被曝财务问题，小米SU7和滴滴均有所动作。国内首个千亿参数金融大模型发布，氢能产业政策加速，苹果公司加大在华研发投入并计划推出新产品。注意投资风险，和讯提供的信息仅供参考。
医疗AI如何真正赋能？从癌症漏诊到’智能保健医生’，它离我们多远?
在真实病例中，AI成功识别癌症漏诊患者并使其得到治疗，引发了关于AI医疗健康领域应用的热议，特别是在中国，AI早筛技术已经应用于多个领域。《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》显示，国内已有多达50个医疗大模型，涉及从问诊到药物研发等多环节。宜善互联网医院自主研发了“智能保健医生”系列，利用大模型提升诊断和治疗智能化。尽管AI在医疗中应用广泛，但目前多数还停留在辅助诊断系统阶段，商业化落地面临技术和标准挑战。未来，AI医疗有望通过突破性技术提供更多精准个性化服务。
鹰瞳科技的盈利之路：营收增长背后的亏损与挑战，是AI医疗第一股的未来吗？
鹰瞳科技2023年营收增长显著，但净利润亏损严重，主要受研发高投入及薪酬支出增加拖累。为打破困境，公司或需寻求医保纳入以扩大市场，同时降低依赖大客户风险，优化成本结构并加快商业化进程。尽管面临挑战，其AI医疗领域前景仍广阔。
AGI临近？科技巨头预测与争议的背后，我们是否已触及人工智能新高度？
科技大佬对AGI何时到来预测不一，AGI定义不清成争议焦点。NVIDIA CEO黄仁勋预计未来5年内通用人工智能可能实现，但目标定义影响实现时间；OpenAI、DeepMind等公司致力于AGI研发，其中OpenAI的GPT-4模型引发了与特斯拉CEO马斯克关于AGI是否已实现的诉讼。尽管AI技术进步明显，但专家认为目前的人工智能大模型离AGI尚有距离，主要缺乏复杂推理和避免愚蠢错误的能力。
🔥AI医疗革命？图像诊断的精准飞跃，药物研发的新动能，未来医疗你会‘相信’AI吗？[50]
人工智能(AI)正快速改变医疗，通过智能辅助诊断和精准医疗，AI在医学图像分析中提高了效率，减轻了医生负担，药物研发上也有巨大潜力。然而，数据隐私和AI决策透明性是挑战，需政策保障和技术培训相结合，以实现AI医疗的健康发展，为人类健康提供支持。
🔥金融大模型革命？银行产能翻倍，AI如何重塑智密集型行业？🚀
今年，金融、制造、医疗等垂直领域的通用大模型成为落地成果最多领域，尤其在银行业已实现产能提升，超过传统人工。马上消费通过“天镜”金融大模型，营销效果提升30%以上，生产效率大幅提高。但大模型技术面临群体智能与安全可控、个性化隐私保护等挑战，公司以模型安全、组合式AI、持续学习和MaaS为核心，驱动数字金融高质量发展。《金融大模型》的发布填补了该领域的理论空白，预示着AI赋能金融产业变革和新质生产力的发展趋势。
🚀LLM新纪元：如何利用大模型颠覆金融数据行业？🚀从Bloomberg、Morningstar到颠
文章探讨了LLM模型对金融数据行业的影响，指出其可能带来的新时代变革。首先，历史上的成功公司如Bloomberg通过获取和分析分散数据建立了金融数据服务，他们的策略包括数据池构建、关系数据库导入和付费访问信息。然后，文章介绍Michael Bloomberg如何利用LLM未被充分利用的资源创建了Bloomberg LP，提供实时交易和价格数据，通过与Merrill Lynch的合作进一步巩固其地位。接下来，文章分析了Bloomberg的优势，除了数据和技术，社交网络效应也非常重要，它将用户聚集到终端并通过通信工具创造价值。最后，文章提出了几个关键问题，如现存公司可能忽视的数据领域、工作流程的改进以及如何通过LLM连接封闭系统以服务更广泛的群体。总的来说，文章强调了LLM对金融数据行业的潜力，并鼓励新进入者借鉴Bloomberg和其他成功企业的经验来寻找落地应用和创新机会。