《2023年度AI大模型基准测评报告——ChatGPT周年庆special》
本文汇总了多份2023年的重要报告和白皮书，涵盖了语言模型、物流、工业机器人和人工智能行业等多个领域。这些报告和白皮书均是由知名机构发布的，具有较高的参考价值。
AI大潮来临：ChatGPT引领科技革命，未来金融从业者如何应对？
这篇文章主要介绍了ChatGPT对金融行业的影响。首先，ChatGPT的出现标志着AI技术的巨大进步，它从一个小众娱乐玩具变成了能够大规模应用的、有实力抢走每个白领饭碗的生产力工具。其次，ChatGPT可能会替代金融行业中的部分工作，如数据分析师、交易员、客户服务代表等，但也有部分工作如客户经理、销售人员等更为复杂，难以被AI取代。最后，ChatGPT能够 low cost 提供底稿，帮助人们提高整体水平。
ChatGTP：未来的劳动力市场与科技发展趋势
这篇文章主要讨论了火爆的ChatGTP概念及其 implications。ChatGTP相关股票表现强劲，但这一概念真正 implementation 还需要时间思考。尽管有机构预测出 ChatGTP 的应用场景，如金融、医疗、教育等，但对于未来人们的工作方式影响仍存在不确定性。
《ChatGPT金融之旅：可能的应用场景与潜在风险》
文章主要探讨了ChatGPT在金融领域的应用可能性，包括写企业宣传稿、写研报、做客服、做催收、营销、专业分析等。虽然实际应用仍在探索中，但ChatGPT在金融领域的应用已经引起广泛关注。
《AI时代的金融“加油站”：CFA考试的实践技能模块变革》
在AI时代，金融行业正面临着前所未有的挑战和机遇。ChatGPT的问世，引发了全球对AI在金融领域的关注和应用。各大金融机构纷纷加入这场AI革命，推动金融行业的智能化进程。与此同时，金融人们也在担忧自己的职业是否会被AI取代。正当替代焦虑蔓延时，CFA考试的改革为金融人们带来了希望。CFA协会决定从明年开始，将实践技能模块纳入CFA一级和二级考试，包括Python、数据科学和AI等内容，旨在帮助考生提升实践技能，适应AI时代的需求。这无疑为金融人们提供了强大的支持，帮助他们更好地应对未来的挑战。
文章《机器学习在金融领域的应用及未来展望》
本文主要介绍了机器学习在金融领域的应用，包括智能投顾、欺诈防范和检测、算法交易、市场营销中的预测分析、贷款和保险承保、风险管理、数字助理、客户服务、文本分析和交易失败分析等。随着金融行业对数据处理的需求日益增长，机器学习技术将为金融业带来更高效的操作和服务。
《2021年金融服务行业AI调研报告：洞察AI部署与未来发展》
文章概述：NVIDIA针对全球金融服务行业进行了调研，明确了2021年AI的增长机会、部署模式和未来计划。调研结果表明，AI对金融服务企业具有竞争优势和巨大潜力，可以为客户服务、网络安全、新客户获取和监管合规等职能提供技术支持，提高盈收和利润。金融服务企业需应对AI基础设施不足、数据科学家短缺等技术挑战。调查发现，金融服务企业普遍认为AI对其未来发展具有重要意义，83%的受访者表示AI对未来成功至关重要。此外，调研结果还揭示了AI在客户投资回报最大化、投资组合优化、算法交易等方面的热门应用。为应对未来挑战，金融行业期待增加对AI的投资，并呼吁企业级AI平台的建立。
《人工智能在互联网金融中的实践与应用》
这篇文章主要探讨了人工智能在金融领域的应用，特别是在客户服务、投资顾问、风险控制等方面的具体应用场景。文章指出，人工智能的应用相较大数据而言的核心突破在于深度学习、智能分析和最终的智能决策。此外，还介绍了人工智能在金融产业链中的各个环节的应用，如上游的数据提供和基础设施提供商，中游的分析，以及下游的行业竞争格局。最后，文章以智能投顾为例，详细阐述了其发展背景、历程、技术支撑、业务模式以及国内的市场参与者。
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。
《人工智能金融领域探析：机器学习及其各类应用》
这篇文章主要探讨了人工智能在金融领域的应用及其各类机器学习方法的分类。文章指出,人工智能在金融领域中广泛应用于机器学习、深度学习、自然语言处理、图算法、进化学习等方面。同时,文章还详细介绍了各种机器学习方法的类型,包括无监督学习、有监督学习和强化学习等。