文章金融科技视角下金融行业大模型建设的重要性与挑战
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文章金融科技视角下金融行业大模型建设的重要性与挑战

这篇文章主要讨论了金融行业大模型建设的必要性和挑战。首先,金融大模型需要建立在高质量安全的金融数据之上,且必须合法合规地获取和使用数据。其次,选择适当的技术和算法对处理和分析金融数据至关重要,包括自然语言处理、机器学习、深度学习以及图神经网络等。再次,高性能的计算和存储能力是金融大模型建设的基础,需要使用分布式计算、GPU加速、高速网络和分布式存储等技术。最后,建设金融行业大模型需注重实际应用和业务场景,根据不同产品和服务的业务场景建立相应模型,以提供风险评估、信用评级、投资决策等服务。
文章《2023人工智能计算大会:恒生电子金融大模型实践成果展示》
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文章《2023人工智能计算大会:恒生电子金融大模型实践成果展示》

本文介绍了2023人工智能计算大会上,恒生电子展示了其在金融大模型领域的实践成果,并分享了对大模型在金融行业应用的见解。恒生电子首席科学家白硕在主论坛上发表了主题演讲,探讨了智算行业热点话题,并展示了恒生电子在大模型技术方面的创新能力。此外,恒生电子的金融大模型LightGPT和一系列光子系列大模型应用产品也在大会上亮相,这些成果体现了大模型技术对金融行业的创新赋能。
《金融市场的垂直分割与穿透策略》
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《金融市场的垂直分割与穿透策略》

这篇文章探讨了中国金融市场的特点。作者指出,中国金融市场是垂直分割的,即各个市场之间相互独立,缺乏有效的交叉和连接。然而,只要能找到可以穿越分割市场的因素,就能在市场上建立自己的优势。总的来说,这篇文章强调了在中国金融市场中寻找潜在机会的重要性,同时也揭示了市场分化的特性。
《人工智能赋能金融行业:Matlab的角色与价值》
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《人工智能赋能金融行业:Matlab的角色与价值》

这篇文章主要探讨了人工智能在金融行业的应用,特别是 Matlab 在其中发挥的作用。人工智能正在嵌入多个生活场景中,金融行业尤其如此。Matlab 可以幫助金融行业从业者增强和優化流程,做出更準確的預測,並從經驗中自主學習,從而進一步優化流程。涉及金融業的人工智能包括機器學習、深度學習、自然語言處理、圖論算法、進化學習和其他技術。在全球金融一体化程度不斷加深的背景下,基於計算機系统和人工智能的定量計算在投資分析、風險管理等领域所起到的作用將越大越重要。
九方财富打造“AI金融”智能服务 夯实行业竞争力
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九方财富打造“AI金融”智能服务 夯实行业竞争力

4月26日,九方财富控股有限公司(简称:九方财富)(09636.HK)发布2022年报,各项财务和经营数据实现稳定增长。截至2022年12月31日,公司实现营业收入18.5亿元人民币,同比增长27.4%;毛利润16.1亿元人民币,同比增长28.3%;经调整净利润(不含上市费用)4.8亿元人民币,同比增长86.2%;净利润4.6亿元人民币,同比增长98.2%。此外,公司宣布就2022年度派发每股股息0.5港币。为了夯实投资决策解决方案服务的竞争优势,九方财富在投研方面投入较多资源,增强产品开发能力,扩充产品开发团队九方金融研究所的综合实力,以维持及充实在线高端投教服务内容。截至2022年上半年,九方财富拥有三百多人的内容开发及制作团队,其中九方金融研究所拥有百名资深研究人员,由海内外知名高校的博士、硕士,以及深耕资管、私募、投顾领域的资深人士组成,专职负责开发产品内容,涵盖宏观政治经济、行业公司、证券投资策略、指数与投资工具设计等领域,其研究成果已成为九方财富对业务发展和行业趋势判断的重要依据。同时,九方财富拥有超千人的证券从业人员服务团队、百人的持牌投顾组成的投研团队,截至2023年1月,在81家有证券投资顾问资质的公司中,九方财富名列前茅。面对汹涌澎湃的AI金融产业浪潮和变局,九方财富相关技术负责人称,“公司会在严守合规底线的前提下积极拥抱科技进步,赋能服务与业务。持续投入技术研发并提高技术能力是公司过去及未来的主要战略之一。”九方财富基于人工智能、区块链、云计算、大数据等技术赋能投顾服务,建立业务中心及数据中心两个核心技术中台,增强产品、服务、销售、营销和客户支持。一方面,九方财富通过大数据分析为客户提供个性化需求解决方案,全面挖掘客户个性化需求,结合算法模型呈现个性化的内容服务。另一方面,通过技术创新提升投顾服务。基于九方金融知识库以及AIGC能力打造九方特色的数字人投顾,为客户提供实时的个性化、交互式陪伴服务。目前,公司拥有7项专利以及72项版权。
《访问权限:国内机构客户》
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《访问权限:国内机构客户》

这篇文章主要介绍了访问权限管理中针对国内机构客户的一种策略。通过合理设置访问权限,可以确保敏感信息的安全性,同时提高工作效率。该策略可以根据具体需求进行个性化定制,满足不同机构客户的需求。
金融问题解决方案:大模型能否派上用场?
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金融问题解决方案:大模型能否派上用场?

这篇文章是关于2023年7月29日举行的一场研讨会,主题为“大模型在金融领域的应用”。文章主要讨论了大模型在处理金融问题时的有效性,并探讨了它们如何在具体金融场景中应用。此外,会议还涵盖了嘉宾的签到、致辞环节以及大模型落地场景分享、产品成果汇报等内容。如果读者想了解更多关于这次活动的信息,可以扫描二维码填写报名表格。
金融大语言模型:生成内容的准确性与现实意义
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金融大语言模型:生成内容的准确性与现实意义

这篇文章主要介绍了金融领域的开源大语言模型FinGPT。FinGPT通过互联网海量数据训练,可以产生符合金融语境的内容生成。它可以实时采集动态金融数据,并实现定期微调。虽然其生成内容的准确性、真实性存在争议,但被视为提示和建议,而非客观真相或事实。FinGPT主要用于金融领域的应用,包括机器人投资顾问、量化交易策略、实时情绪分析和易于开发的低代码平台等。FinGPT工作原理主要包括数据采集、数据清理、语言模型和应用四大模块。数据采集层主要负责从各种在线来源采集大量金融数据,保证数据的时效性和全面性。数据工程模块可以实时监测和采集各类金融数据,并在获取新数据的第一时间内完成清洗、编码等预处理。大语言模型层主要使用大语言模型API调用或微调模型来实现语言模型观点输出。
金融AI领域的科技巨头克信科技,其CEO朱明杰近日在接受媒体采访时,谈到了该公司在人工智能驱动金融业务升级方面的最新进展,以及对于金融行业风险控制的新思考他表
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金融AI领域的科技巨头克信科技,其CEO朱明杰近日在接受媒体采访时,谈到了该公司在人工智能驱动金融业务升级方面的最新进展,以及对于金融行业风险控制的新思考他表

人工智能的发展已经深刻影响了各个领域,尤其在金融行业,由于其资金体量大、用户背景信息繁杂、与各行各业互联互通等特点,使得金融成为了互联网和人工智能落地最快的行业之一。然而,随着互联网金融的快速发展,也暴露出了许多风险。因此,金融行业需要借助人工智能技术来加强风险控制。氪信科技作为国内人工智能驱动金融业务升级的领跑者,其解决方案已经涵盖了智能风控、智能营销、智能客服等全业务领域。