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　　《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》（下称《决定》）全文近日公布，其中在深化金融体制改革部分明确提出“制定金融法”。 　　为何提出制定金融法？金融法与现有金融法律法规有何区别？这一改革措施后续会带来哪些影响？ 　　为何提出？ 　　当前，金融领域诸多矛盾交织，例如金融乱象频发与监管边界不清晰之间的冲突以及金融腐败屡禁不绝与监管力度不足等问题依然存在。 　　去年召开的中央金融工作会议曾提出，金融领域各种矛盾和问题相互交织、相互影响，有的还很突出，经济金融风险隐患仍然较多，金融服务实体经济的质效不高，金融乱象和腐败问题屡禁不止，金融监管和治理能力薄弱。 　　“金融法的制定，正是为了在这一背景下提供清晰的指引和规范。”北京大成律师事务所高级合伙人肖飒对第一财经表示，金融法是一部具有基础性作用的综合性立法，旨在将所有金融活动纳入监管，全面覆盖各类金融行为，解决现有法律中规定过于原则、条款分散的问题。 　　中国仲裁法学研究会金融仲裁专委会主任、中国政法大学金融法研究中心研究员卜祥瑞认为，金融法治建设的最基础工作是健全金融法治，当前制定金融法现实条件已初步具备。 　　卜祥瑞进一步称，近年来金融业态处于重大调整阶段，统一金融立法、司法、执法以及监管将成为必然。 　　招联金融首席研究员董希淼也预计，这将是一部关于金融的基本性、综合性法律，将完善金融法治的顶层设计和制度安排，进一步提高我国金融法治水平，为金融业高质量发展和防范化解重大金融风险提供更加坚实的法治保障。 　　综合市场分析来看，金融法有助于厘清金融交易的合法边界，遏制金融乱象，打击金融腐败。不仅能够增强市场参与者信心，还能够促进金融市场透明度和公平性，确保金融资源合理配置，从而推动经济稳健增长。 　　如何衔接？ 　　目前，我国已经颁布了多部金融法律与法规，如《中国人民银行法》《商业银行法》《证券法》等，这些法律构成了我国金融法律体系的基础。 　　但值得注意的是，银行业、保险业、证券业、信托业、基金业以及投融资领域法律之间的矛盾之处、空白之处仍未解决。 　　“比如，私募基金法律关系更适合于《信托法》，但只有在处理争议的司法、仲裁实践时才会协同适用。再比如，涉及金融投资者、消费者权益保护问题，投资法律关系与金融消费法律关系以及保护合法权益上也存在本质区别。”卜祥瑞称。 　　这意味着，作为金融法律体系的顶层设计，金融法必须在保持与现有法律逻辑一致的同时，填补法律空白，以确保所有金融活动都能得到法律的规范和监管。 　　在这一逻辑上，《决定》提出，“完善金融监管体系，依法将所有金融活动纳入监管，强化监管责任和问责制度，加强中央和地方监管协同”。 　　肖飒认为，金融法与其他金融法律法规各有侧重，互为补充，共同构建科学完备的金融法治体系。 　　例如，针对金融市场各主体间职责划分不明确问题。肖飒表示，金融法应明确各级政府、监管机构、金融机构及市场参与者的责任和义务，与现有行政法规相协调，确保职责分明、执行有效。 　　金融法还应积极融入现代金融监管理念，如宏观审慎管理和行为监管等。肖飒认为，这不仅有助于与现有法规中较为传统的监管方法相衔接，还能实现监管理念的更新和升级。 　　董希淼也建议，修订、制定新的部门规章和规范性文件，要注意与原有规则的衔接，减少新旧规则前后矛盾冲突，避免前后相关规定不同给实际执行带来困扰。 　　有何影响？ 　　除了完善监管、央地协同，筑牢金融稳定保障体系、健全金融消费者保护机制也都是题中之义，金融监管体系正在全面升级。 　　去年以来，金融监管体制改革大政方针已经落实。目前，中国金融监管体系迈入“一行一局一会”的时代。 　　《决定》提出，“建设安全高效的金融基础设施，统一金融市场登记托管、结算清算规则制度，建立风险早期纠正硬约束制度，筑牢有效防控系统性风险的金融稳定保障体系。健全金融消费者保护和打击非法金融活动机制，构建产业资本和金融资本‘防火墙’”。 　　在市场看来，后续，金融法将通过全面规范市场参与者、监管机构和消费者三个主体的行为，激发金融市场的活力与潜力。 　　首先，金融法的制定与实施将重塑金融市场参与者的合规格局。肖飒认为，金融法通过整合和统一金融市场的登记、托管、结算和清算规则，不仅为市场参与者提供了明确的行动指南，而且通过增强市场运行的规范性和透明度，对于预防和缓解潜在的金融风险至关重要。 　　其次，金融法的制定将实现对金融活动的全方位、无死角监管。《决定》提到，构建产业资本和金融资本“防火墙”，这一表述备受外界关注。肖飒认为，这将有效阻断风险传递路径，为实体经济与金融市场的稳健并行发展提供保障。 　　此外，金融法的制定和实施将构筑金融消费者的权益保护堡垒。肖飒解释称，通过完善消费者保护机制和严厉打击非法金融活动，金融法将增强消费者的安全感和信任度，确保金融市场的公正性和消费者的合法权益得到有效维护。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP 责任编辑：李琳琳

21世纪经济报道见习记者 周頔 北京报道 7月23日，中国社会科学院金融研究所举办了《中国宏观金融分析》2024年第二季度发布会暨研讨会。会上，研究团队发布了主题为“经济增长显韧性，社会活力待增强”的《中国宏观金融报告》（下称“《报告》”）。 《报告》认为，2024年上半年，得益于宏观政策协同发力和新旧动能平稳转换，中国经济奋力实现5%的中高速增长，展现出较强发展韧性。一是内需结构有所改善，耐用品消费和制造业投资表现亮眼。二是新产业新动能加快成长，新质生产力不断壮大。三是外贸出口量质齐升，贸易伙伴更趋多元化，机电产品竞争优势明显。 《报告》指出，受有效需求不足和金融数据“挤水分”影响，以及经济结构转型引发信贷依赖度下降，当前货币和信贷指标整体偏弱。我国处于金融周期下行阶段，中央财政适度扩张和政府积极化解风险有助于强化经济韧性。随着地方债务风险化解稳步推进，融资平台公司的债务扩张速度放缓，付息压力有所缓释，重组转型进程加快。房地产市场边际改善，一线城市楼市成交放量，二手房销售和房价改善明显，房企投融资能力有所修复。 图：《中国宏观金融分析》2024年第二季度发布会暨研讨会现场周頔/摄 《报告》称，党的二十届三中全会对进一步全面深化改革、推进中国式现代化作出战略部署，健全完善宏观经济治理体系，着力提振国内有效需求并激发市场主体活力，加快经济复苏步伐。 从消费来看，在居民消费意愿回暖、消费品以旧换新政策和低基数效应的共同支撑下，下半年社零同比增速有望回升。 从投资来看，随着传统产业改造升级持续推进和先进制造业加快发展，预计制造业投资保持较快增长。地方财政紧平衡或对基建投资形成一定拖累，房地产投资初显止跌迹象，但筑底回升仍需政策持续加力。 从外需来看，出口仍有一定韧性，全球制造业补库存周期有望部分对冲美欧加征关税带来的出口下行压力。 从微观主体来看，二季度经济增速放缓和物价持续低迷造成微观感受仍偏冷，宏观政策必须持续加力、形成合力，积极扩大国内需求。统筹推进财税、金融等重点领域改革，以全面深化改革打通制度性梗阻，进一步解放和发展社会生产力、激发和增强社会活力。 谈及对下阶段的宏观经济和政策展望，《报告》提出了三方面建议。 第一，谋划新一轮财税体制改革，激发地方政府积极性。新一轮财税体制改革不仅要解决短期的地方财政紧平衡、债务负担沉重等问题，更要站在国家治理的高度，发挥现代财政制度在资源配置、财力保障和宏观调控等方面的重要作用。一是理顺央地政府财政关系和债务结构，健全地方税体系，将全国性或跨区域事权上收至中央政府，切实减轻地方政府支出责任和偿债压力。二是积极谋划专项债项目储备，加快专项债发行使用进度，发挥好财政资金对经济增长和结构调整的杠杆撬动作用。三是财政转移支付适度向低收入家庭和失业群体倾斜，提高居民抗风险能力和消费意愿。 第二，适应社融增长新常态，加快货币政策框架改革。鉴于财政货币政策协调配合的紧迫性以及金融总量数据“挤水分”，货币政策框架迎来转型阶段。一是进一步健全市场化的利率调控机制，由7天逆回购操作利率承担主要政策利率功能，并适度收窄利率走廊，从而提高货币政策传导效率。二是逐步将二级市场国债买卖（尤其是短期国债）纳入货币政策工具箱，既能缓解政府债券集中发行对流动性和利率的冲击，也有助于丰富和完善基础货币投放方式。 第三，尽快加大房地产市场救市力度，避免“挤牙膏式”政策放松。“517新政”出台后，房地产市场信心尚未明显扭转，一线城市房价下行压力、三四线城市去库存压力和民营房企流动性风险不容忽视，稳定房地产市场还需政策持续加力。一是一线城市应尽快一次性全面取消限购限贷措施，并向市场宣布政策放松到此为止，促进存量需求尽快进入市场。二是发行超长期特别国债用于政府收购商品房和保障性住房建设，缓解地方财政压力。三是由省级政府直接参股本省头部民营房企，既有助于提高头部民营房企融资能力，也使地方政府从股权投资中获得收益。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

本文源自:金融界 金融界7月23日消息，上证指数低开低走，沪深300金融指数 (300金融行业，931821)报670.26点。 数据统计显示，沪深300金融指数近一个月上涨1.16%，近三个月上涨2.18%，年至今上涨8.36%。 据了解，为反映沪深300指数样本中不同行业公司证券的整体表现，为投资者提供分析工具，将沪深300指数300只样本按行业分类标准分为11个一级行业、35个二级行业、90余个三级行业及200余个四级行业。沪深300行业指数系列分别以进入各一级、二级、三级、四级行业的全部证券作为样本编制指数，形成沪深300行业指数。该指数以2007年12月28日为基日，以1000.0点为基点。 从指数持仓来看，沪深300金融指数十大权重分别为：中国平安（11.56%）、招商银行（10.36%）、兴业银行（6.18%）、工商银行（5.29%）、交通银行（5.24%）、中信证券（4.7%）、农业银行（3.8%）、东方财富（3.28%）、江苏银行（2.88%）、浦发银行（2.53%）。 从沪深300金融指数持仓的市场板块来看，上海证券交易所占比89.65%、深圳证券交易所占比10.35%。 从沪深300金融指数持仓样本的行业来看，金融占比100.00%。 资料显示，指数样本每半年调整一次，样本调整实施时间分别为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。权重因子随样本定期调整而调整，调整时间与指数样本定期调整实施时间相同。在下一个定期调整日前，权重因子一般固定不变。遇临时调整时，当沪深300指数调整样本时，沪深300行业指数样本随之进行相应调整。在样本公司有特殊事件发生，导致其行业归属发生变更时，将对沪深300行业指数样本进行相应调整。当样本退市时，将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理，参照计算与维护细则处理。

本文源自:金融界 金融界7月23日消息，上证指数低开低走，中证500金融指数 (500金融，931822)报533.65点。 数据统计显示，中证500金融指数近一个月下跌4.00%，近三个月下跌6.48%，年至今下跌8.30%。 据了解，为反映中证500指数样本中不同行业公司证券的整体表现，为投资者提供分析工具，将中证500指数样本按中证行业分类分为11个一级行业、35个二级行业及90余个三级行业，再以进入各一、二、三级行业的全部证券作为样本编制指数，形成中证500行业指数。该指数以2017年12月29日为基日，以1000.0点为基点。 从指数持仓来看，中证500金融指数十大权重分别为：渝农商行（6.31%）、东吴证券（4.52%）、常熟银行（4.38%）、财通证券（4.05%）、苏州银行（4.05%）、国金证券（3.67%）、长沙银行（3.54%）、第一创业（3.19%）、南京证券（3.19%）、西部证券（3.14%）。 从中证500金融指数持仓的市场板块来看，上海证券交易所占比62.87%、深圳证券交易所占比37.13%。 从中证500金融指数持仓样本的行业来看，金融占比100.00%。 资料显示，指数样本每半年调整一次，样本调整实施时间分别为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。权重因子随样本定期调整而调整，调整时间与指数样本定期调整实施时间相同。在下一个定期调整日前，权重因子一般固定不变。遇临时调整时，当中证500指数调整样本时，中证500行业指数样本随之进行相应调整。在样本公司有特殊事件发生，导致其行业归属发生变更时，将对中证500行业指数样本进行相应调整。当样本退市时，将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理，参照计算与维护细则处理。

人工智能作为科技创新产物，正加速向医疗、交通、智慧城市等多领域渗透，在改变人类生产方式、促进社会进步、加快产业发展等方面发挥着越来越重要的作用。目前人工智能的应用场景在更进一步地拓展细分，正通过“AI+”赋能百业，例如“AI+制造”“AI+教育”“AI+金融”“AI+农业”等。 AI技术实现金融场景全覆盖 人工智能技术赋能金融行业发展，基本实现主要金融场景的全面覆盖。目前，随着人工智能技术与金融行业的深度融合，金融行业智能化成效初显。在银行、保险、证券三大类型的金融身份识别、智能风控、智能营销、智能客服等多场景中均实现了智慧化，但不同场景人工智能技术应用的成熟度不同。从细分行业场景来看，在银行业中人工智能技术应用最广泛，场景最丰富，覆盖了银行业服务的全流程。具体包括：身份识别、智能营销、智能风控、智能投研、智能投顾、智能运营、智能合规以及智能客服等。而在保险和证券两大细分行业中，部分场景人工智能技术应用成熟度相对较低，还存在着单一业务场景采纳的情形。从技术来看，智能语音、生物特征识别、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人机交互等人工智能核心技术已被广泛应用在金融各大典型应用场景中。其中，在银行领域，机器学习技术广泛地应用到信贷风险防控。而在证券领域，知识图谱技术为客服高效提供智能投顾服务。 AI在金融业中的应用 人工智能在客户服务方面的应用取得了显著进展。虚拟金融助手利用自然语言处理技术，通 过人工智能算法分析客户数据以量身定制解决方 案，帮助银行和金融机构提供更加智能化的客户服务。同时，生成式人工智能大模型在智慧网点、智能服务等场景中也有广泛应用，提升了客户体验。 在产品创设方面，人工智能不断推动金融产品线上化，特别是在普惠金融领域，通过人 工智能、大数据等科技手段，改进授信审批 和风险管理模型，优化金融服务模式，提高 金融服务的可得性。 在流程重塑方面，人工智能将取代一些数据 量大的人工任务，带动人力资源的优化配置，加快组织的去中心化，更多的推行扁平化组织管理。同时人工智能帮助金融行业简 化和优化从信贷决策到量化交易和金融风险 管理的流程。 在风险控制方面，通过机器学习和深度学习 技术，金融机构能够进行信用评估和欺诈检 测，生成式人工智能分析大量的历史数据、 市场趋势和宏观经济指标，可以识别潜在风 险并提出有效的风险缓解策略，从而提高风 险管理的科学性和准确性。 金融智能化 慧博云通坚持致力于向全球客户提供最专业和最具竞争力的IT服务，不断利用大数据、人工智能等前沿技术，为客户提供软件技术服务、专业技术服务、产品与解决方案。 在人工智能领域，慧博云通借鉴了部分开源大模型框架的设计思想，自研了针对中国用户群和企业用户群的基座大模型。为客户提供企业生成式对话模型定制、人工智能应用定制研发、大数据系统建设等服务，助力各行业搭建包括企业智能助理、酒店智能服务、患者教育、政策合规、语音质检、智能培训师、文档智能检索、生成式营销版面设计等AI应用场景落地。 目前，慧博云通已经积累了企业生成式AI模型定制服务、人工智能应用定制研发服务、一站式模型定制能力服务等多方面的经验和能力，能为企业提供智能营销、智能报表、智能检索等服务。 根植中国，服务全球。慧博云通矢志成为一家国际化、专业化、创新型的综合信息技术服务企业，持续为客户创造价值。慧博云通也将继续发挥公司在人工智能、云计算等方面的技术优势，更好地推动算力产业的技术革新，以及人工智能在经济社会发展的应用，帮助更多客户迈向信息化升级和数智化转型新征程。返回搜狐，查看更多 责任编辑：

正值毕业季，央视财经APP上线“央小财”就业助手，可及时为大学生解答求职、择业相关的各类问题。据了解，“央小财”由蚂蚁集团AI金融助理“支小宝”提供大模型技术支持。用户可以登陆央视财经客户端，或上支付宝APP搜“支付宝就业”，进入频道后在首页点击“职场新导航”进入专区。 当提问“当前哪类行业增长快，就业前景好？”时，“央小财”第一时间整合信息，给出“高技术制造业、服务业、数字经济、新兴产业”等回答，每个行业还有增长数据、前景分析、就业前景等论据支撑。 据了解，这一产品背后技术来自于蚂蚁集团自研的大模型AI金融助理“支小宝”，在泛财经、金融等门槛较高的就业领域，也能进行专业的分析问答。“支小宝”拥有百亿级知识数据存储的知识力、个性化的语言力和可控可信的安全力，能够对市场行情、产业研报进行准确、专业、深度、合规的分析研究，辅助决策参考。目前，AI金融助理“支小宝”也可在支付宝APP的理财和保险频道直接进行体验，已服务4300万普通投资者。 蚂蚁集团财富投研技术负责人纪韩进一步介绍，蚂蚁运用大模型技术落地了支小宝这样的严谨产业应用，并能逐步将这一能力对外开放。技术层面则主要做了三层工作：底层是面向严谨应用定制的凤凰大模型Finix，中间层是模仿专家思考和工作流程的agentUniverse专业智能体框架，两者结合支撑了最上层支小宝提供有效服务，能在不同环节模拟人类专家，输出观点并调用专业服务工具。 据介绍，“支小宝”对金融事件分析推理的“智商”和“财商“已达到真人行业专家平均水平。“情商”也在不断提高，金融意图识别准确率达到95%，能够理解用户情绪，主动进行多回合的高质量对话。 潇湘晨报记者李鑫智 爆料、维权通道：应用市场下载“晨视频”客户端，搜索“帮忙”一键直达“晨意帮忙”平台；或拨打热线0731-85571188。政企内容服务专席19176699651。返回搜狐，查看更多 责任编辑：

在金融行业的数字化转型浪潮中，大型模型和生成式人工智能正成为推动变革的新引擎。它们不仅彻底改变了金融服务的运营模式，还在显著提升客户体验方面扮演着关键角色。无论是银行、保险公司还是证券经纪商，各类金融机构都在积极探索并实施这些尖端技术，以捕捉行业变革带来的新机遇。 在这一过程中，AI的应用场景广泛而深入，涵盖了风险管理、欺诈检测、个性化金融产品推荐、智能投资顾问以及自动化客户服务等多个方面。 面对这些变革，金融机构应该如何策略性地部署AI技术？在实践中，行业有哪些值得借鉴的典型案例和经验？这些问题将在本文中进行深入探讨，旨在为金融行业提供一份全面的AI应用指南和战略部署建议。 生成式AI对金融行业的影响 1、生成式AI将显著提升金融机构工作效率 麦肯锡全球研究院（MGI）的研究数据显示，生成式AI技术在全球各行业每年可能创造的价值高达2.6万亿至4.4万亿美元。在众多行业中，银行业预计将获得巨大的机遇，年潜在价值可达2000亿至3400亿美元，占行业总收入的2.8%至4.7%，相当于营业利润的9%至15%，这主要得益于行业工作效率的显著提升。 领先的金融企业从去年开始就已经紧密锣鼓在业务场景中落地生成式AI。例如，花旗集团的风险和合规团队去年就开始利用生成式人工智能技术，分析并评估联邦监管机构发布的新资本规则的影响。此外，《华尔街日报》近日报道报道，高盛计划在6月底前向公司内数千名开发者推出其首个用于代码生成的生成式人工智能工具。 成功实施和利用GenAI的金融机构正在努力制定一种合适的、定制化的运营模式，这种模式能够细致考虑新技术的特点和风险，而不是简单地将GenAI技术嵌入现有的运营流程中。 2、金融机构落地生成式样AI的四种组织形态 麦肯锡对欧洲和美国16家最大金融机构的通用人工智能使用情况进行了调查，这些机构的资产总额接近26万亿美元。结果显示，超过50%的研究企业已经采用了更加集中化的组织结构来落地应用通用人工智能技术。 但这种集中化可能是暂时的，随着AI技术应用的不断成熟，金融机构的结构将变得更加分散。最终，金融机构可能会发现，让各个职能部门根据自己的需求优先考虑通用人工智能活动是有益的。 在麦肯锡的研究中，尽管金融企业落地生成式AI的方式各不相同，但总结归纳，可以概括为以下四种主要实现组织形式。 （1）高度集中化 在这种高度集中化的组织结构中，一个核心团队全权负责GenAI解决方案的设计与实施。这个团队在企业内部处于独立低位，能够迅速地为提供AI相关的最新技能和能力。此外，该团队在决策过程中拥有自主权，不受其他业务部门或功能单位的直接影响。 （2）领导层集中决策，业务部门执行 这种架构优化了领导层与GenAI团队之间的沟通机制，显著降低了双方协作中的摩擦，确保了新技术在企业内部的应用流程得到有效整合。但这种协作模式也可能会让人工智能团队的技术实施速度带来一些延宕，因为每个项目在推进之前都必须经过领导层的审阅和批准。 （3）业务部门主导，领导层集中支持 基于这种模式，随着GenAI战略自下而上得到认可，相关团队能够迅速获得来自业务部门和职能部门的支持。然而，在不同业务部门推广GenAI的应用可能面临挑战，因为每个部门在GenAI功能的开发和应用上可能存在成熟度的差异。 （4）高度去中心化 在这种模式下，跨部门或跨职能团队之间的沟通和协作更加顺畅，能够快速产出有价值的洞察，能有效促进内部的整合。然而，当业务部门独立开展GenAI项目时，可能会面临一些风险，例如缺乏集中化管理所能提供的丰富知识和行业最佳实践。这种缺乏可能会导致企业难以深入挖掘AI技术的潜力，进而影响到实现重大创新突破的机会。 大模型和GenAI在金融行业的主要应用场景及案例 1、大模型和Gen在金融行业主要应用场景 深擎科技认为AI正助力金融机构在零售业务领域实现服务模式的”集约化”与”精细化”，显著提升经营效率与效果。 “集约化”服务模式，是针对数量庞大、需求分散且多样化的长尾客群，通过人工智能技术，采用集中化、规模化的经营策略，优化资源配置，提高运营管理效能。简而言之，使用人工智能技术，以较低成本，覆盖人工无精力覆盖的中长尾客群，并为客户提供70分的服务质量。 而”精细化”服务模式，则基于客户的资产规模、交易特点、金融需求、家庭情况等画像信息，对客群进行深度细分。受限于服务产能的瓶颈，传统技术条件下，金融机构难以为细分客群提供精细化、差异化的服务。人工智能技术的运用，使得金融机构在理想状态下，能够为每位客户提供量身定制的个性化产品与服务。这包括基于客户的投资生命周期、交易周期、重要时点，提供个性化的内容服务，满足客户的个性化需求。 某华南头部券商高管认为，大模型和生成式AI通常在金融行业有以下主要应用场景： （1）智能问答场景 通过构建基于大模型技术的集中问答系统，用户可以通过单一通道提出问题并快速获得解答。这种系统不仅促进了员工对基础业务知识的掌握，也使得一线客户经理能够更高效地处理客户的常见问题，显著提升了工作效率。 （2）投顾咨询场景 由于投资顾问资源有限，传统的个股诊断分析服务往往只覆盖到大型分支机构的重要客户。利用大模型技术，结合规则化报告和专业材料，如研究报告和招股说明书，能有效提升投资顾问的工作效率，并扩大服务的覆盖范围，使更多客户能够享受到专业的个股诊断服务，帮助他们快速把握投资机会和风险，做出明智的投资决策。 （3）个股诊断场景 投资顾问在提炼市场动态和热点新闻以形成投资观点时，常常面临市场变化快速的挑战。利用大模型技术，可以辅助投资顾问快速捕捉市场热点，激发创意，将复杂信息转化为易于客户理解的形式，有效促进客户转化。同时，这种方法也有助于将专业投资顾问的能力扩展到一线客户经理，培养更多具备专业投资顾问技能的人才。 （4）基金诊断场景 投资顾问在进行基金诊断时，需要深入分析市场环境，这要求有扎实的投研能力。通过大模型技术，能为专业投顾提供全面的基金研究和诊断支持，帮助他们提升投研能力，优化基金组合管理。 （5）账户诊断场景 账户综合诊断是投资顾问的重要职责之一。利用大模型技术，我们希望为专业投顾提供全面的账户诊断能力，支持他们分析客户的投资组合，评估风险和收益，为客户提供客观、专业的诊断报告，从而提升投研能力。 此外，生成式AI还可以在金融行业有以下典型应用场景： （1）欺诈检测和预防 金融领域的数据如信用卡信息、个人记录和银行账户详情，使其成为网络攻击的主要目标。生成式AI与欺诈检测算法结合，可提高数据保护能力。 传统的欺诈检测算法利用机器学习（ML）都是从历史数据中自我训练，难以及时跟上新兴欺诈手段。而生成式AI则可以通过创建合成的“异常”模式，优化检测算法，使其在防范欺诈者方面保持领先。这样不仅减少了监督需求，实现更高的自动化，还能更高效地识别网络攻击企图。 （2）个性化金融服务和支持 个性化服务和支持是企业提升竞争力的关键因素，据估计可带来高达10%的年收入增长。在金融领域，实现个性化服务面临挑战，因为需要处理大量客户数据，如交易历史、支出偏好和储蓄目标。 生成式人工智能（GenAI）在此方面发挥重要作用，能快速利用这些数据生成定制建议和优惠，提升客户满意度，促进交叉销售，增强企业竞争力。此外，GenAI还通过智能虚拟助理和自动化表单提交提供高效自助服务，帮助金融机构降低成本，提高客户参与度，是优化服务效率和客户体验的关键工具。 （3）风险评估和信用评分 金融机构在贷款审批过程中必须对客户的信用状况和潜在风险进行评估，信用评分是这一流程的核心环节。传统信用评分依赖于历史数据和固定规则，但这种方法可能缺乏灵活性，难以适应信用风险的复杂性和变化性。此外，这些方法需要不断的监控和深入分析，十分耗时。 生成式人工智能（GenAI）在此领域提供了一种新的解决方案。它通过创建与真实数据极为相似的合成数据，与实际数据结合，构建出更丰富的训练数据集，从而训练出更精准的预测分析工具。GenAI能够高效处理大量动态数据，减少了对人工操作的依赖，使得信用评分过程更加可靠和高效。...