ChatGPT引领金融新变革？ChatGPT板块深度数据解析，带你一探究竟！
《学习好极了-ChatGPT板块深度解析》一文通过OpenAI的ChatGPT技术，详尽分析了该人工智能模型在金融领域的表现，重点关注其营收、利润、ROE等关键数据。文章保证数据安全，排除敏感内容，并利用同花顺iFinD作为数据源，结合图表展示，为政策制定和商业决策提供了详实的数据支持。作者以专业的角度，对ChatGPT板块的现状进行了深入且全面的解读。
ChatGPT板块十年营收增六倍，增长的背后秘密与未来挑战？
《AIGC专题：ChatGPT板块洞察》详述了ChatGPT板块的营业收入和净利润变化趋势，从2013年至2022年，其营业收入呈现上升并波动，净利润则经历了起伏，ROE整体下降至1.1%以下，显示出盈利能力减弱。板块总市值虽有震荡上升，但年增长率呈放缓态势。报告共8页，由专业编辑整理。
「ESGF-MBA」首期开讲！国内首个ESG金融方向MBA，你准备好了吗？
首期「滴水湖大咖说@陆家嘴公开课」成功落幕，聚焦全球经济与金融发展，上海财经大学滴水湖高级金融学院推出了中国首个"ESG 金融"MBA项目——ESGF-MBA，响应国内ESG实践热潮。该项目整合资源，强调实践性培养，构建双师制课程体系，并秋季开学将首批学员。学院承诺提供终身学习平台，促进校友持续成长。
金融科技ETF(159851)热浪来袭！AI金融+数字经济，隐私保护下三大行业龙头已涨，3连阳在望
AI金融和金融科技ETF在2024年4月1日全天上涨，信安世纪领涨，相关ETF冲击3连阳；会议强调保护个人隐私与数字金融发展间的平衡挑战，广发证券看好AI推动的金融科技变革及经济复苏带来的业绩增长，建议关注领先且用户粘性高的企业。同时，金融科技ETF（159851）追踪中证金融科技主题指数，覆盖计算机和非银金融等多个行业。投资者应注意风险提示。
大医降临！商汤科技引领医疗AI变革，超模型能力打破局限，打造全球技术高地?
随着通用人工智能技术的发展，商汤科技推出了“大医”医疗健康大模型，这是其在医疗AI领域的最新成果，展现了新时代医疗AI广阔前景。通过300亿医学知识数据训练，“大医”具备行业领先的医疗问答能力，覆盖多领域，突破传统医疗局限。该模型不仅在上海医疗机构中应用以提升服务效率，还在国际交流中分享经验，有望引领全球技术发展。尽管出海之路仍面临挑战，但商汤科技看到了在医疗垂直领域利用中国临床经验和海量需求突破的机会。
360新品发布会是否侵权？AI生图版权边界何在？
360 AI新品发布会因被指盗图事件回应，称演示功能基于局部重绘，否认10倍价格购买，表示愿意通过法律解决AI生图版权问题。争议源于使用一张模型作者声称被盗的古装写真图片，DW认为侵权并要求赔偿。AI生成内容的权利归属和著作权保护法律上尚模糊，但专家张延来律师认为用户生成的内容不构成直接侵权，强调技术中立性原则和国际版权复杂性。
深度学习金融革命：探索三种模型的力量，打破传统束缚
这篇文章首先阐述了深度学习在金融领域的广泛应用和热度，随后通过Sonam Srivastava的分析介绍了三种深度学习案例，包括ARIMA、VAR和卷积神经网络。作者指出，尽管传统的金融模型存在过度拟合问题，但深度学习模型如CNN和LSTM能从大规模数据中学习非线性关系，具有更好的适应性和预测能力。通过实例对比，作者展示了深度学习在预测黄金价格和股票市场上的显著改善，并强调了LSTM的长期记忆优势。最后，作者尝试利用自动编码器作为金融市场的模型，展示了深度学习在解决复杂问题上的潜力。总之，文章重点讨论了深度学习如何通过提供更准确的预测来改进金融领域的建模和决策。
大模型在金融领域的综述
1 前言 本综述调查了大语言模型（LLM）在金融领域的应用，重点关注现有解决方案。我们回顾了利用预训练模型、微调特定领域数据以及从头开始训练定制LLM的方法，为金融专业人士根据数据、计算和性能需求选择合适的LLM解决方案。最后，我们讨论了金融应用中利用LLM的局限性和挑战，为金融人工智能提供路线图。 2 语言模型的基础知识 语言模型是一种统计模型，用于预测词序列的概率分布。其目标是计算概率P(W)，可以表示为：?(?)=?(?1,?2,…,??)=?(?1)?(?2|?1)?(?3|?1,?2)…?(??|?1,?2, …,??−1)其中W表示词序列。 条件概率P(wi|w1,w2,…，wi-1)表示给定前几个词时单词wi的可能性。它经历了从n元语法模型到基于循环神经网络（RNN）的模型，再到transformer架构的演变。Transformer采用自注意力机制，能捕捉长期依赖关系,提高了大规模数据集的训练效率。这些模型的发展主要得益于计算能力的进步、大规模数据集的可用性和新型神经网络架构的发展。语言模型的应用领域广泛，包括自然语言处理（NLP）等。 3 AI在金融领域的应用概述 3.1 当前人工智能在金融领域的应用 近年来，人工智能在金融领域得到广泛应用，包括交易和投资组合管理（量化交易）、金融风险建模、金融文本挖掘和金融咨询及客户服务。 交易和投资组合管理采用机器学习和深度学习模型进行价格预测； 金融风险建模利用深度学习进行欺诈检测、信用评分和破产预测； 金融文本挖掘从非结构化数据中提取有价值信息； 财务咨询和客户服务则利用人工智能聊天机器人提供经济高效的客户服务。 深度学习模型在短时间内从大量数据中提取有价值见解的能力，为金融行业提供了及时、准确的信息，随着LLM的出现，人工智能在金融行业的潜在应用得到进一步扩大。如下常见金融任务的大模型表现情况： – 情绪分析（SA） – 文本分类（TC） – 命名实体识别（NER） – 问答（QA） – 股票走势预测（SMP） – 文本摘要（Summ） 3.2 大型语言模型(LLM)在金融领域的优势 LLM在金融领域具有优势，能够处理自然语言指令，通过零样本学习执行任务，具有适应性和灵活性，可同时进行情感分析、总结和关键字提取。LLM擅长将复杂任务分解为可操作计划，适合金融客户服务或咨询。然而，需要注意其局限性和风险。 4 金融领域的LLM技术 FinBert-19： FinBERT：使用预训练语言模型进行金融情绪分析。 FinBert-20： FinBERT：金融通信的预训练语言模型。 FinBert-21： FinBERT：用于金融文本挖掘的预训练金融语言表示模型。 FLANG：当 FLUE 遇见 FLANG：金融领域的基准和大型预训练语言模型。 BloombergGPT： BloombergGPT：大型金融语言模型 FinMA： PIXIU：大型金融语言模型、指令数据和评估基准。 InvestLM： InvestLM：使用金融领域指令调整的大型投资语言模型。 FinGPT： FinGPT：金融数据集中开源大型语言模型的指令调优基准...
如何在2024年的财富管理转型中，成为最佳投资顾问？
第六届新财富投资顾问颁奖典礼在上海盛大举行，活动由新财富主办，富国基金为战略合作伙伴，朝阳永续协同举办，全景网提供支持。该论坛与理财嘉年华聚焦财富管理的转型与发展，旨在表彰和推广优秀的投资顾问服务。
大模型引领金融革命，未来已来？
全国首部《金融大模型》专著发布，标志着金融科技创新迈向新高度。论坛聚焦于大模型应用与金融新质生产力创新，汇集多领域专家探讨实践与未来发展趋势。通过“天镜”等实例，马上消费展现人工智能技术在金融业的显著成效，提出科技平权和五大方向的技术治理以应对潜在风险，为数字金融高质量发展提供技术和数据支持。该书的出版对于理解金融变革、推动科技创新具有重要价值。