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行业研究｜有连云等资深玩家助力AI+金融应用创新

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Gen AI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Gen AI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Gen AI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Gen AI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Gen AI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Gen AI的应用可能面临挑战，因为每个部门在Gen AI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Gen AI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Gen AI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。（4）合规性和监管挑战监管合规在银行业务中至关重要，与风险评估和人为错误紧密相关。金融机构必须遵守一系列法规，涉及运营、保密、安全等，需要详尽的数据收集、分析和报告，这些过程耗时且易出错。生成式人工智能（GenAI）可以有效处理这些任务。GenAI能生成高质量的合成数据，增强合规控制和质量保证的准确性，确保合规报告快速、一致且零误差。此外，GenAI能够持续监控合规性，自动通知违规行为，及时采取措施。（5）市场与投资分析财务分析涉及处理市场趋势、公司报告、财务估计等大量数据。分析师需要不断监控这些数据，耗费大量时间和精力。生成式人工智能（GenAI）在此发挥重要作用。它能够快速浏览和分析海量历史数据，识别出人类可能忽略的模式和异常情况。GenAI自动化的分析过程不仅能生成深刻洞见，还能创建交易参数，如最佳买卖时机、止损点和头寸规模。这种数据驱动的方法为银行提供显著竞争优势，使其更深入地理解市场状况，制定更加精准有效的战略。GenAI正成为金融分析师在复杂数据中导航的得力助手。（6）文档处理/报告生成金融行业的工作大量涉及信息处理，尤其是在处理来自不同来源的文档和信息时，这些信息通常是异构的。例如，在分析各种财务报告时，决定是否向金融客户发放贷款需要综合考虑法律纠纷、财务报表、股权结构和公司章程等多种因素。因此，目前人工智能最直接有效的应用场景之一就是处理这些多源异构的报告生成任务，如果依赖人工处理这些报告，不仅成本更高，而且质量也较低。金融行业处理这些报告的主要目的是为了识别和评估风险。当报告的质量不佳时，往往意味着风险增加，而高风险又可能导致不良贷款率上升。因此，提高报告处理的质量对于金融行业来说是至关重要的。（7）市场推广降本增效在基金产品推广和风险声誉管理中，金融从业者常面临数据抓取难、资讯数量少、内容生产慢、沟通效能低等问题。有连云公募基金商用AI大模型通过多重训练和强大的数据中台，打通了资讯生产的实时链路，实现7*24小时自动化生成各类型文本和智能改写，并能跨模态生成基金短视频，超越传统作业效率。（8）一键辅助产品销售近年来，境内ETF市场迅速发展，数量和规模持续增长。Wind数据显示，截至目前，国内ETF总份额增加4700亿份，达到1.94万亿份；总规模增加3200亿元，为1.98万亿元；新发行54只新ETF基金，总数量超过800只。麒麟金融场景商用AI大模型为公募基金、券商、银行等领域提供解决方案。它实时获取和解析ETF产品数据，生成产品分析、研报摘要、观点等关键信息，提升信息检索效率和AI批量生成资讯的能力。强大的生态连接渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等端口，一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现，并生成多维BI可视化报表，帮助基金公司快速分析和决策。（9）轻松驾驭声誉风险管理在声誉风险管理中，金融机构需要建立全流程管理体系。麒麟大模型强有力的数据反馈能力协助基金公司及时获取风险信息，迅速形成解决方案，提供从生成、使用到数据决策的闭环支持，释放对人的依赖和流程压力，助推基金公司声誉管理和价值呈现。有连云麒麟金融场景商用AI大模型以AI速度解决基金公司多场景需求，轻松驾驭需求痛点，在销售、市场和声誉管理过程中提供更科学、可靠和专业的链路，助力增益、降本和增效。 2、金融行业应用Gen AI的典型案例（1）AlphaSense推出生成式AI助手-AlphaSense 助手 AlphaSense是金融市场情报和搜索领域的领先平台，此前其推出了AlphaSense助手，这是一款创新的生成式AI聊天工具，旨在改变金融从业者从数百万商业和财务文档中提取行业洞察的方式。此外，AlphaSense还推出了企业智能服务，将其AI驱动的搜索、摘要和聊天功能安全地集成到客户专有的组织知识和AlphaSense广泛的内容库中。 AlphaSense助手由AlphaSense专为市场情报定制的大型语言模型（ASLLM）支持，基于AlphaSense的行业领先内容库，提供一个会话式聊天界面，大大提升了商业和金融专业人士的研究效率。用户可以轻松咨询特定领域的投资机会或竞争对手分析，并立即获得准确答案。这些答案还具备内置的可审计性，方便用户追溯到原始资料，进行上下文和验证的检查。（2）FeatureSpace 推出 TallierLTM™金融垂直大模型作为全球领先的企业级防欺诈技术供应商，FeatureSpace 推出了世界首个大型交易模型（LTM）- TallierLTM™。 TallierLTM™ 采用自我监督的预训练方法，对各司法管辖区和市场细分领域的交易行为进行了深入分析，使其能够真实反映现实世界中的消费者交易行为。与行业标准模型在典型的 5:1 误报率下运行相比，TallierLTM™ 在欺诈检测准确性方面提升高达 71%。通过分析数十亿笔交易，TallierLTM™ 具备揭示隐藏的交易模式并预测消费者行为的能力，可以为数据科学家提供区分合法与犯罪活动的关键洞察。金融机构可以通过嵌入 API 与 TallierLTM™ 交互，将交易历史转换为机器可读的特征向量，创建成独特的 "行为条形码"，全面代表消费者的交易行为，同时还能保护个人隐私。（3）Visa推出基于生成式AI的欺诈解决方案 Visa 基于生成式AI技术，于今年5月份面向美国金融机构推出账户攻击情报（VAAI）评分工具，以识别和防范金融交易中的枚举攻击（enumeration attacks）。该工具能够实时检测可疑活动，并为金融机构提供风险评分，帮助客户精准判断何时需要阻止交易，从而防止潜在的欺诈行为。该AI工具通过学习持卡人的交易习惯，能在四毫秒内自动评估交易风险，区分正常消费与异常行为，快速识别可能的攻击性交易。其经过超过 150 亿笔交易数据的训练，通过比对历史枚举攻击模式生成风险评分，预测交易是否属于枚举攻击。与现有的风险评估模型相比，VAAI 工具在减少误报方面显著进步，误报率降低了 85%。（4）澜码科技尽调报告Agent案例国内某银行推出一项普惠贷款服务，旨在为中小企业提供便捷的贷款服务，以支持实体经济的发展和创新。但在发放普惠贷款的过程中，银行难以全面了解借款企业信息状况和还款能力，尤其是面对缺乏完善财务记录的中小企业和个体工商户时。因此银行客户经理往往要花费大量时间收集和分析各类资料，对申请企业进行尽职调查，并撰写尽调报告，包括客户情况分析、财务数据分析、尽调审核分析等等。但是，银行一线客户经理的业务分析水平参差不齐，导致了尽职调查和尽调报告质量不一，同时，系统中的报告模版也往往比较僵化，无法直接使用，一线客户经理就要花费大量时间在报告撰写上。澜码基于该需求，为客户构建了一款基于大语言模型的尽调报告Agent，可以自动给出分析结论、生成报告，辅助一线银行客户经理的工作，不仅能够节省一线客户经理80%报告撰写的时间，还可以全面审核客户资料，帮助人工发现一些不易发觉的点或遗漏，减少错误率。 3、国内代表性AI金融服务商深擎科技深擎科技成立于2018年，是一家专注于为企业提供人工智能技术赋能的公司，尤其在自然语言处理、个性化推荐和大语言模型等领域具有卓越的研发能力。核心创始团队来自IBM中国AI实验室，曾参与Watson研发，具备优秀的技术和工程实力。公司利用AI与大数据分析技术，为券商和银行提供内容科技与智能营销产品，助力客户获取、活跃和交易转化。深耕金融行业，掌握增长场景的深度KnowHow，并以AI Agent为基座，打造行业刚需的应用产品体系。产品已实现PMF，覆盖了80%的大中型券商和50%的大型银行。企业优势：技术实力强：深擎的核心技术团队源自IBM人工智能实验室，技术底蕴深厚。深擎自主研发的金融行业预训练模型（L1），效果准确率评测，超国内多个千亿模型，接近GPT4。大模型在2B场景落地过程中，最重要是准确率，在客户关心的重要技术指标上深擎处于行业领先地位，譬如：Function call多场景复杂接口的识别准确率达93%以上，多轮语义准确率和召回率分别达到95%和90%以上，AIGC内容合格率超95%。深入业务与场景：深擎在发展过程中，吸引了一批来自甲方客户的业务专家，因此能够把技术、产品与客户业务做有效整合。通过场景设计，深度融入客户核心业务，实现可量化的业务价值。譬如，有多款自研AIGC内容产品规模化上线运行，嵌入客户核心营销流程，实现内容生产效率超100倍提升。数据丰富且高质量：经过多年积累，深擎在证券行业沉淀了大量行业数据与标注数据。并且通过产品在业务场景上的闭环，能够源源不断获得更多行业数据。这些关键数据都是深擎模型训练与产品迭代的重要保障。客户案例多且合作深：深擎已与多家国内前十大券商合作大模型项目落地，案例数量在行业内处于领先地位。客户多，意味着产品的有效迭代就快，而非脱离市场的闭门造车。头部客户代表着行业内最新的发展共识，代表着新质生产力。项目案例多，意味着遇到的实际问题多，踩的坑多，解决问题的办法就多，也更加合理。此外，深擎与多家头部券商在大模型落地过程中有深度合作，通过产品、数据、业务形成闭环迭代，能够让客户真正把产品使用起来，并不断根据用户反馈、数据反馈，迭代AI产品。甜新科技甜新科技成立于2016年，总部位于上海，是一家以AIGC和5G视频通信技术、行业大模型为核心的人工智能创新型高科技企业。由红杉中国、金沙江创业投资、同创伟业等投资。公司的产品包括VCRM系列产品，是基于Al+视频的营销解决方案，助力企业营销转化。致力于在视频营销科技领域，为行业客户提供以深度融合Al+视频为基础的场景化服务解决方案。公司主要服务的方向包括零售电商、新消费品牌、银行、保险、消费金融、游戏等行业。企业优势：多种客户触达方式：平台可提供目前市场上主流客户触达方式，包含：AI交互视频、视频通知，AI语音外呼、视频短信、文本短信等客户触达方式，可根据不同的客户触达目标选择及组合。提高用户参与度：通过互动视频，用户可以与数字人内容互动，相比传统视频内容，这种形式能极大地提升用户的参与度和兴趣，从而增加用户停留时间和参与深度。提升品牌影响力：首先，通过一段3分钟原视频，即可快速生成和金融机构代言人真人一模一样的数字人分身，五官、动作、表情、声音完全模仿本人，通过数字分身与客户进行视频对话，基于自然语言处理及大模型技术，可实现多轮对话和智能互动。互动视频能够以其新颖的形式和丰富的用户体验增强品牌形象，通过用户与视频内容的互动，可以增加品牌的曝光度和记忆度。千人千面的客户服务：利用AI技术，基于用户的行为和偏好提供个性化的视频内容推荐，实现真正意义上的“以用户为中心”。这种个性化的体验可以有效提升用户满意度和忠诚度。效率提升：外呼营销平台能自动分析用户数据和互动结果，沉淀数据、为营销人员提供数据支持，帮助其快速调整营销策略，提高营销转化效果。基于AIGC的内容生产：外呼营销平台能可以根据客户的需求和偏好生成个性化的营销内容，如：使用不同的数字人形象，数字人复刻、声音复刻，同时，为了提高客户参与度和转化率可以快速生成大量营销内容，减少人工编辑时间和成本，满足金融行业的快速变化和更新需求。澜码科技澜码科技是一家基于大语言模型的企业级AI Agent平台公司，核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、字节、阿里、依图等国内外知名互联网和AI公司。澜码科技率先填补了国内大模型中间层的空白，是国内探索大语言模型应用落地和AI Agent的先行者。基于底层大语言模型，澜码科技自主研发了能够连接人和系统的企业级Agent平台“AskXBOT”，助力企业构建基于专家知识的超级自动化，从而提升业务质量和效率。澜码科技已完成来自IDG资本、联新资本、Atom Capital参与的数千万A轮投资，并与多家上市公司和独角兽企业达成战略合作。企业优势： “模型中立”优势：目前大语言模型厂商在发布模型时仅定义了参数，未对模型的具体特性参数（FeatureList）进行定义，这就意味着企业用户在落地应用大语言模型时往往面临盲人摸象的困境，难以准确评估模型在特定应用场景中的适用性和效率，以及难以根据自身需求高性价比的选择、调整和优化模型，这需要基于经验和实际情况不断进行匹配和调试。作为模型中立厂商，澜码科技在过去一年多的大语言模型应用实践中，积累了大量实战场景下Agent原子能力的表现数据，因此更加了解在不同场景下的模型的表现和效果。专家知识是AI Agent 得以在企业落地的关键：专家知识的高度决定了AI Agent能够提供的价值高度，数据会帮助专家快速迭代专家知识，从而提高AI Agent的通用性。大语言模型缺乏企业特定领域知识，解决不了实际业务问题，如同一位名校毕业的高材生，由于缺乏实践经验而难以胜任具体的业务任务；此外，大语言模型对于自身能力边界的认知模糊，导致在面对超出自身能力范畴的问题时，仍试图依靠自身理解给出答案，结果往往南辕北辙，这就是常说的“模型幻觉”。因此，在企业级应用场景下，专家知识对大语言模型落地至关重要，可以说专家知识决定了AI Agent的天花板。在澜码AskXBOT平台，可以沉淀专家的知识和行业经验，构建企业知识库，促进知识共享与传承。基于此，Agent辅助知识治理，配合专家知识数字化沉淀；专家知识赋能Agent与工作流，形成良性闭环。针对办公，特别是金融、财务的办公场景的成熟技能的封装能力。和企业已有组织、权限、基础设施的集成。有连云有连云成立于2015年，是国内领先的金融AI应用服务商。旗下的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。公司专注于金融数字化转型的痛点，推进大模型的垂直应用，结合庞大的金融专业语料库，集成自然语言处理、OCR和多模态技术，实现各类事件指标的准确、实时、智能化获取，满足自定义和配置需求。企业优势强大的技术基础：有连云的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。精准的数据处理：麒麟大模型能够实时获取和解析ETF产品层面的数据，生成产品分析、研报摘要和观点，提升信息检索效率和AI批量生成资讯，解决基金公司在产品营销中的难点。广泛的生态连接：强大的生态连接可渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等投资者聚集地，一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现，并生成多维BI可视化报表，帮助基金公司快速分析和决策。全面的合规保障：在上市公司声誉管理和投资者关系管理领域，麒麟大模型通过智能创作、智能标签和可视化报表服务，保障资讯的真实合规，并实时跟踪推送状态，提供强有力的商业决策支持。行业认可：有连云已获得国家互联网信息办公室的3项深度合成算法备案，入选中国信通院《2023大模型和AIGC产业图谱》，并获得数字化软件产品能力DSSC优秀级认证，成为中国信通院《数字化软件产品及服务能力体系规范》编制单位，参与行业标准制订。金融行业落地Gen AI的关键能力尽管在金融行业落地Gen AI 会面临数据隐私和安全、技术和资源门槛、模型解释性和透明度，以及监管合规等挑战，但落地难度相较于传统AI项目，难度会更低，实施路径也更直接。甜新科技认为金融行业落地Gen AI需要跨越以下7个维度的关键能力： 1. 明确转型目标和战略：金融机构首先需要明确自身的数字化转型目标和战略，确定AI技术在其中的角色和定位。一个有效的Gen AI规模化落地战略，必须包含以下关键因素：高层领导层的愿景、一致性和承诺，以及业务单元级对交付结果的责任、清晰的应用场景和目标、全面的运营计划。 2. 选准应用场景：在明确转型目标后，金融机构需要选准AI技术的应用场景。这些场景应该是业务流程中的痛点或价值创造的潜在领域。例如，AI技术可以用于风险评估、信贷审批、智能投顾、客户服务等方面。 3. 数据和技术的积累：金融机构需要积累大量的数据和相关的技术能力。数据是AI技术的基础，而技术能力则决定了金融机构在AI领域的竞争力。这包括建设数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术能力。在部署大模型的时候，金融企业获机构需要与自身现有的系统、工作流程、企业应用程序和数据源集成。这是一个关键且复杂的任务。麦肯锡认为，有效的集成和模型维护将依赖于多个架构组件：上下文管理和缓存、策略管理、模型中心、提示库、MLOps平台、风险管理引擎、大型语言模型（LLM）运营等。（深擎科技采访供图）数据质量至关重要，尤其是在通用人工智能领域。面对海量且非结构化的数据集，确保输出答案的质量变得更加具有挑战性。领先的金融机构正借助优质人才和自动化技术，在数据生命周期的关键环节进行精准干预，以保证数据的高标准质量。同时，数据领域的领导者需要深入考虑新技术带来的安全风险，并随时准备根据法规的变化迅速采取行动。 4. 构建高效的组织架构：为了推动AI项目的顺利实施，金融机构需要构建高效的组织架构。这包括设立专门的AI团队、明确职责和分工、以及与业务部门的紧密合作。要优化组织架构之前，金融机构必须思考当前的架构为何难以无缝集成AI创新能力。成功落地AI的金融机构，并不是鼓励落地相关计划，而是通过为现有团队配备所需的资源，并积极拥抱通用人工智能所需的技能、人才和流程来实现相关目标。 5. 注重人才培养和合作：金融机构需要培养一批既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才。还需要定期评估自己的人才招聘策略，以适应不断变化的优先事项。清晰的职业发展和晋升机会——以及有意义和价值的工作——对普通的技术从业者来说非常重要。此外，与AI领域的领先企业或研究机构合作，可以加快技术进步和创新。 6. 强化合规和安全风险管理：金融机构在实施人工智能技术时，必须确保其操作的合规性和安全性。这不仅包括遵守相关的法律法规，还涉及到保护客户隐私、预防欺诈和洗钱等风险。在引入大型模型和生成式人工智能之前，金融机构通常需要对其风险管理和模型治理框架进行重新设计，并根据需要开发新的控制机制。模型的可解释性和决策的公正性是关键问题，必须在推广任何生成式AI应用之前得到全面而深入的解决。通过这种方式，金融机构可以在确保技术优势的同时，维护其业务的合规性和安全性。 7. 持续优化和创新： AI技术是不断发展的，金融机构需要在实践中持续优化和创新。这包括收集反馈、改进算法、探索新的应用场景等。金融行业落地Gen AI的挑战尽管大模型和Gen AI能为金融行业带来巨大价值，但囿于要被高度监管的属性，金融行业在落地大模型和生成式AI要面临比其他行业更严峻的诸多挑战。以下是最关键的三大问题： 1、确保数据质量和安全性对于金融企业而言，获取高质量、具有代表性的数据分析来训练人工智能模型是实现技术优势的关键所在。AI模型的性能和准确性在很大程度上取决于训练数据的质量，因此，金融机构必须实施严格的数据治理流程，以确保数据的准确性和可靠性。许多银行拥有一个庞大而复杂的数据架构，这些架构往往跨越了数十年，涉及多种大型机系统。将这些分散的数据整合并准备用于人工智能项目是一项艰巨的任务，需要投入大量的资源和努力。同时，金融企业还必须严格遵守数据保护法规，确保敏感的客户数据得到妥善的匿名化处理和安全保护。这不仅涉及到技术层面的挑战，也考验着企业在数据隐私和合规性方面的责任和担当。 2、符合金融法规金融领域对人工智能系统的应用必须严格遵守一系列法规，且涉及信贷审批、交易监控等多个业务环节。合规性要求金融机构必须对相关信息记录详尽并始终维护模型的透明度，这无疑增加了管理的难度和成本。同时，金融机构还需定期对AI系统进行性能监控，确保没有偏差，并妥善处理可能出现的意外结果。此外，AI技术在金融领域的应用涉及到对海量数据的处理和分析，这不仅要求金融机构拥有强大的存储和计算资源，也带来了对基础设施的挑战。尽管云计算提供了灵活的解决方案，但数据安全和地区法规的限制常常成为其广泛应用的障碍。同时，将先进的AI工具与金融机构现有的IT系统无缝集成，也是一个需要克服的技术难题。 3、道德考量和偏见人工智能在金融领域的整合引发了重要的道德考量，特别是在偏见和公正性方面。人工智能系统可能会无意中延续甚至加剧训练数据中存在的偏见。例如，如果历史贷款数据对某些特定人群存在偏见，那么基于这些数据训练的人工智能模型可能会继续使这些群体处于不利地位。此外，快速变化的监管环境对金融机构提出了更高要求。随着法律和道德对AI的期望不断演变，金融机构需要不断适应新的监管政策，并保持系统的灵活性以应对这些变化。人工智能在金融领域的未来尽管生成式人工智能是目前各行各业的流行词，但如何将该技术付诸实践的最佳方式仍然尚未确定。澜码科技CEO周健指出，目前金融行业面临的主要挑战是大型模型的准确度尚未达到令人满意的标准，以及还未找到将特定场景与相应的技术进行有效匹配的路径。整个行业面临的核心难题在于如何精心选择或开发出适合的大模型和解决方案，然后确保它们在特定应用场景中的表现能够超越人类，这也是最具挑战性的部分。此外，在认知层面，一个普遍的误区是人们常常被所谓的“理想路径”所误导，认为大语言模型能够应对所有任务。然而，在实际操作中，可能由于业务人员对专业知识掌握不够精确导致无法完成相应任务。在这种情况下，我们需要通过更高效的人机交互方式，使业务人员能够明确地表达他们的需求，以便在业务流程中实现端到端的有效支持。另一个常见的误区是，人们期望用户去适应技术，而不是让技术去适应用户。如果整个行业能够在技术适应用户交互方式和需求理解方面做出创新和改进，就可能充分发挥大型模型的潜力。但目前，这一领域的探索还相对较少。金融行业落地大模型和生成式AI不仅需要技术上的升级，还需要进行企业文化的转型，以接纳创新，这将是一个漫长且充满挑战的过程。参考资料： https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model https://www.datacamp.com/blog/ai-in-finance https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.20661.html 作者：qiuping 来源：非凡产研以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-07-23

以太坊现货ETF上市,华尔街预测价格或将翻倍!你该提前布局还是冷静观望?

比特币现货ETF上市半年后，币圈人翘首以盼的第二大加密货币以太坊也迎来了现货 ETF 。

金色财经2024-07-23

大选阻止Fed降息？美世警告：川普哈里斯之争增加按兵不动风险

斯已获得足够票锁定民主党总统候选人，受华尔街和基层民众支持的哈里斯将与川普展开激烈竞争，预计美联储降息行动受到更多掣肘。原文链接

投资慧眼2024-07-23

美股是人类史上最大泡沫？即将迎来50%的暴跌？

来暴跌行情。近期，史皮兹纳格在接受《华尔街日报》采访时警告称，美股数年来的涨势已经构成「人类史上最大的泡沫」，股市即将迎来最后的狂欢，之后将迎来近50%的崩跌。近些年，标普500指数、道琼斯指数、纳斯达克指三大数等美股指数持续上涨创新高。其中，记录市值前500家公司的标普500指数最具代表性。 2022年，该指数受疫情影响出现回调，2023年之后持续反弹走高，2024年加速上涨不断创新高。【标普500指数，来源：Mitrade】虽然美股三大指数当前有所回调，但是近期联准会降息预期再次提振市场，投资者比较乐观。与此不同，史皮兹纳格表示，真正宣布降息可能成为「大逆转」的开始。此前，他成功预测2000年和2008年股市暴跌，也曾在黑天鹅事件中一天赚进10亿美元。如今，他认为（美股）现在情况与「.com泡沫」极为相似但更为严重，因为市场更疯狂，眼下市场处于「人类历史上最大的泡沫」之中。对于美股的未来，史皮兹纳格持悲观态度。他认为，美国经济可能在年底前进入衰退，大规模的抛售即将到来，股市将迎来近50%的崩跌。原文链接

投资慧眼2024-07-23

大型银行称特朗普尽管言辞激烈但仍然看好美元

政与美元走势内容导读特朗普言论影响华尔街策略师观点美元走势分析特朗普言论影响特朗普近期表示更希望美元走弱，称美元强势损害美国竞争力，其这一立场在其首个总统任期就长期持有，此番言论还指向日元和人民币的弱势，使美元承压，自 6 月底达到 8 个月高位以来已下跌 1.6%。华尔街策略师观点华尔街策略师们认为，尽管特朗普有近期言论，但他若再次执政会推动美元上涨。德意志银行称很难打造更软的美元，需数万亿美元干预或政策推动大量美国资本外流；摩根士丹利认为特朗普的提议政策会推高美元；巴克莱建议客户利用近期弱势重新进入多头交易。美元走势分析周一美元强度指标因交易员权衡拜登退出总统竞选决定的影响而下降，但今年仍上涨超 3%，巴克莱称其他长期驱动因素如全球增长放缓将继续支撑美元。关税风险足以推动美元上涨，若特朗普团队讨论的关税完全遭到报复，可能使美元兑人民币等货币上涨多达 4%。摩根士丹利策略师詹姆斯·洛德称围绕美元前景的辩论在特朗普近期言论后升温，但他坚持认为关税将导致美元走强，若贸易伙伴报复使全球经济风险上升则更是如此。特朗普还可能通过限制美联储独立性来削弱美元，但鉴于美元独特地位，政府制衡会使这一路径极具挑战性。来源：今日美股网

今日美股网2024-07-23

一周前瞻 | 美联储最爱通胀指标携手二季度GDP来袭！特斯拉、谷歌齐发财报；特朗普出席比特币大会，巴黎奥运会即将揭幕

析局将公布二季度GDP的初步预估数据。华尔街的众多机构预计，美国二季度实际GDP年化季环比初值将达到1.8%，相较于前值1.4%有显著的上涨。这一数据将为评估美国经济在第二季度的整体表现提供重要的参考。 7月26日周五公布的6月核心PCE物价指标同样备受关注。市场预测该指标环比将上涨0.1%（与前值持平），这可能使三个月年化核心通胀率降至今年的最低水平，并且低于美联储设定的2%的目标。这一数据对于判断美国的通胀走势和美联储的货币政策方向具有重要意义。除此以外，6月成屋销售数据、耐用品订单月率、7月制造业和服务业PMI、密歇根大学7月消费者调查指数等经济数据也同样关键。这些数据将为美联储提供关于二季度末和三季度初美国经济在不同领域的表现状况的详细信息，帮助其制定和调整货币政策。全球央行动态在全球央行的动态方面，本周也有重要事件。北京时间周四04:05，美联储理事鲍曼和达拉斯联储主席洛根将在一场活动上致开幕词。在此之前，美联储官员们将在本周末开始进入噤声期，预计在这段时间内他们不会就货币政策发表公开言论。联邦市场公开委员会（FOMC）将于7月30日至31日召开议息会议。近期，外媒在7月12日至17日对75位经济学家进行的调查显示，经济学家们下调了对美国2025年上半年通胀的预期，并预计失业率将略有上升。基于这些因素，他们预计美联储将在未来开始降息。此外，周三21:45，加拿大央行将公布利率决议和货币政策报告。瑞银认为，加拿大央行下周可能会选择按兵不动，原因在于薪资增长略有加快，而通胀数据表现好坏参半。中国LPR公布 7月22日周一，中国央行将公布7月贷款市场报价利率（LPR）。自今年2月以来，LPR已经连续四个月保持不变。中信证券的研报指出，参考海外经验以及近期的政策表态，LPR报价机制可能即将迎来改进，从而提升政策效率和市场化程度。短期内，LPR报价有望调降，这将为信贷市场的回暖创造更为适宜的政策条件。申万宏源的最新报告也指出，LPR机制的改革和下调预期都非常强烈。一方面，重点关注LPR是否会脱钩中期借贷便利（MLF）而挂钩公开市场操作（OMO），从而完成政策利率的改革，更加聚焦于短端政策利率。另一方面，考虑到当前信贷需求明显偏弱，7-8月正值年中稳增长的关键窗口，虽然央行持续关注长期债券的风险，但是下调LPR的必要性仍然很强。特朗普与比特币大会特朗普出席比特币大会将成为加密货币资产领域的一个关键节点。近期，比特币价格一个多月来首次突破67000美元，这使得市场再次猜测这种最大的加密货币可能很快会再次创下历史新高。市场的乐观情绪主要源于人们认为特朗普如果第二次担任总统，将对数字资产的发展产生有利影响。特朗普将在周六（7月27日）登台演讲，这成为了近期虚拟货币市场兴奋的重要原因。而在另一方面，围绕着美国总统拜登的“退选风波”目前仍处于胶着的状态。考虑到民主党的全国大会至少要到8月举行，并不能排除眼下这种情况继续维持（并继续恶化）一周的可能性。巴黎奥运会相关巴黎奥运会将于当地时间周五正式揭幕。在资本市场上，各方也将密切关注奥运会对消费品部门的影响。根据NBC环球的测算，国际奥委会的赞助商们为巴黎奥运会投入的资金，要比2021年东京奥运会多出18%。在这样的背景下，一众在奥运会上进行了大规模投放的消费股有望在奥运会期间获得业绩的提振。本周重点业绩日历 7月22日周一，经济数据方面，中国将公布一年期贷款市场报价利率（LPR）和五年期LPR。财经事件方面，国新办将举行“推动高质量发展”系列主题新闻发布会，国家数据局局长刘烈宏将出席介绍情况，并回答记者提问。财报方面，Verizon（VZ.US）和恩智浦（NXPI.US）将公布财报。 7月23日周二，经济数据方面，美国将公布成屋销售总数年化数据。财经事件方面，土耳其央行将公布利率决议，欧洲央行首席经济学家连恩将发表讲话。财报方面，可口可乐（KO.US）、GE航天航空（GE.US）、Spotify Technology（SPOT.US）将于美股盘前公布财报，特斯拉（TSLA.US）、谷歌-A（GOOGL.US）、Visa（V.US）将于盘后公布财报。 7月24日周三，经济数据方面，美国将公布新屋销售总数年化数据，以及标普全球（SPGI.US）制造业、服务业PMI初值。财经事件方面，加拿大央行将公布利率决议和货币政策报告。财报方面，福特汽车（F.US）将于美股盘后公布业绩。 7月25日周四，经济数据方面，美国将公布当周初请失业金人数、核心PCE物价指数年化季率初值、实际GDP年化季率初值、耐用品订单月率等一系列重磅数据。财经事件方面，美联储理事鲍曼和达拉斯联储主席洛根将在一场活动上致开幕词。财报方面，爱马仕(ADR)（HESAY.US）、英美烟草（BTI.US）、美国航空（AAL.US）等将公布业绩。新股方面，美国冷链物流巨头Lineage（LINE.US）等5家公司将于今日上市。 7月26日周五，经济数据方面，美国将公布核心PCE物价指数年率、密歇根大学消费者信心指数终值、一年期通胀率预期终值及个人支出月率等数据。财经事件方面，俄罗斯央行将公布利率决议。财报方面，施贵宝（BMY.US）、高露洁（CL.US）将于美股盘前公布财报。新股方面，NIP Group（NIPG.US）今日上市。此外，7月26日-8月11日，2024年巴黎奥运会将在法国巴黎举行。 7月28日周日，财经事件方面，北京时间周日（7月28日）凌晨3:00，特朗普将在2024年比特币大会上进行30分钟的演讲。来源：今日美股网

今日美股网2024-07-23

沃伦·巴菲特的投资之道：从卓越表现到最喜欢的股票

：BRK.B）首席执行官沃伦·巴菲特在华尔街主要股票指数上遥遥领先。自 20 世纪 60 年代中期担任首席执行官以来，截至 7 月 18 日收盘，他为伯克希尔 A 类股票（BRK.A）带来了超过 5350000%的总回报，相当于 60 多年来的年化回报率接近 20%。这种在如此长的时间内达到如此巨大回报的情况几乎闻所未闻，这就是为什么“奥马哈先知”在华尔街备受关注。每年有大约 40000 人涌向内布拉斯加州奥马哈，只为有机会聆听巴菲特谈论美国经济、他的投资理念和他青睐的股票。巴菲特的投资策略如果说有一个投资特征对巴菲特作为伯克希尔·哈撒韦首席执行官的成功至关重要，那就是投资组合的集中。亿万富翁沃伦·巴菲特和已故的伟大查理·芒格长期以来一直倾向于将伯克希尔资本的超大比例投入到他们最好的想法中。截至上周，伯克希尔 4160 亿美元投资组合中的 75%投资于仅五只不可阻挡的股票。苹果在巴菲特投资中的地位尽管巴菲特和他的顾问团队（托德·康姆斯和泰德·韦施勒）在第四季度和第一季度合并期间出售了近 1.262 亿股科技股苹果（NASDAQ：AAPL），但伯克希尔的最大持股仍占其投资资产的 43%以上。在伯克希尔·哈撒韦最近的年度会议上，巴菲特将这种出售活动归因于与税收相关，并不代表他或他的团队对苹果失去信心。事实上，巴菲特此前曾将他公司的最大持股称为“比我们拥有的任何业务都要好”。也许并不奇怪，伯克希尔拥有的剩余 7.894 亿股苹果股票估计成本基础超过 310 亿美元。巴菲特最喜欢的股票估计用于购买苹果股票的 313 亿美元超过了奥马哈先知和他的团队在雪佛龙、西方石油、美国银行和伯克希尔·哈撒韦投资组合中的任何其他核心持股的投入。然而，这 313 亿美元的投资不到沃伦·巴菲特用于购买他最喜欢股票的金额的一半。你不常听到巴菲特最喜欢的股票的原因是因为你不会在公司向美国证券交易委员会提交的季度 13F 文件中找到它。13F 是投资者查看华尔街最聪明（和最富有）的资金经理在最近一个季度买卖哪些股票的地方。对于沃伦·巴菲特最喜欢购买的股票的细节，投资者必须深入研究伯克希尔·哈撒韦的季度经营结果。在每份报告的最后一页，就在高管认证之前，你会发现关于股票回购的详细交易活动。没错......在过去六年中，亿万富翁沃伦·巴菲特毫无疑问最喜欢购买的股票是他自己公司的股票。来源：今日美股网

今日美股网2024-07-23

大型银行称特朗普尽管言辞激烈但仍然看好美元

政与美元走势内容导读特朗普言论影响华尔街策略师观点美元走势分析特朗普言论影响特朗普近期表示更希望美元走弱，称美元强势损害美国竞争力，其这一立场在其首个总统任期就长期持有，此番言论还指向日元和人民币的弱势，使美元承压，自 6 月底达到 8 个月高位以来已下跌 1.6%。华尔街策略师观点华尔街策略师们认为，尽管特朗普有近期言论，但他若再次执政会推动美元上涨。德意志银行称很难打造更软的美元，需数万亿美元干预或政策推动大量美国资本外流；摩根士丹利认为特朗普的提议政策会推高美元；巴克莱建议客户利用近期弱势重新进入多头交易。美元走势分析周一美元强度指标因交易员权衡拜登退出总统竞选决定的影响而下降，但今年仍上涨超 3%，巴克莱称其他长期驱动因素如全球增长放缓将继续支撑美元。关税风险足以推动美元上涨，若特朗普团队讨论的关税完全遭到报复，可能使美元兑人民币等货币上涨多达 4%。摩根士丹利策略师詹姆斯·洛德称围绕美元前景的辩论在特朗普近期言论后升温，但他坚持认为关税将导致美元走强，若贸易伙伴报复使全球经济风险上升则更是如此。特朗普还可能通过限制美联储独立性来削弱美元，但鉴于美元独特地位，政府制衡会使这一路径极具挑战性。来源：今日美股网

今日美股网2024-07-23

沃伦·巴菲特的投资之道：从卓越表现到最喜欢的股票

：BRK.B）首席执行官沃伦·巴菲特在华尔街主要股票指数上遥遥领先。自 20 世纪 60 年代中期担任首席执行官以来，截至 7 月 18 日收盘，他为伯克希尔 A 类股票（BRK.A）带来了超过 5350000%的总回报，相当于 60 多年来的年化回报率接近 20%。这种在如此长的时间内达到如此巨大回报的情况几乎闻所未闻，这就是为什么“奥马哈先知”在华尔街备受关注。每年有大约 40000 人涌向内布拉斯加州奥马哈，只为有机会聆听巴菲特谈论美国经济、他的投资理念和他青睐的股票。巴菲特的投资策略如果说有一个投资特征对巴菲特作为伯克希尔·哈撒韦首席执行官的成功至关重要，那就是投资组合的集中。亿万富翁沃伦·巴菲特和已故的伟大查理·芒格长期以来一直倾向于将伯克希尔资本的超大比例投入到他们最好的想法中。截至上周，伯克希尔 4160 亿美元投资组合中的 75%投资于仅五只不可阻挡的股票。苹果在巴菲特投资中的地位尽管巴菲特和他的顾问团队（托德·康姆斯和泰德·韦施勒）在第四季度和第一季度合并期间出售了近 1.262 亿股科技股苹果（NASDAQ：AAPL），但伯克希尔的最大持股仍占其投资资产的 43%以上。在伯克希尔·哈撒韦最近的年度会议上，巴菲特将这种出售活动归因于与税收相关，并不代表他或他的团队对苹果失去信心。事实上，巴菲特此前曾将他公司的最大持股称为“比我们拥有的任何业务都要好”。也许并不奇怪，伯克希尔拥有的剩余 7.894 亿股苹果股票估计成本基础超过 310 亿美元。巴菲特最喜欢的股票估计用于购买苹果股票的 313 亿美元超过了奥马哈先知和他的团队在雪佛龙、西方石油、美国银行和伯克希尔·哈撒韦投资组合中的任何其他核心持股的投入。然而，这 313 亿美元的投资不到沃伦·巴菲特用于购买他最喜欢股票的金额的一半。你不常听到巴菲特最喜欢的股票的原因是因为你不会在公司向美国证券交易委员会提交的季度 13F 文件中找到它。13F 是投资者查看华尔街最聪明（和最富有）的资金经理在最近一个季度买卖哪些股票的地方。对于沃伦·巴菲特最喜欢购买的股票的细节，投资者必须深入研究伯克希尔·哈撒韦的季度经营结果。在每份报告的最后一页，就在高管认证之前，你会发现关于股票回购的详细交易活动。没错......在过去六年中，亿万富翁沃伦·巴菲特毫无疑问最喜欢购买的股票是他自己公司的股票。来源：今日美股网

今日美股网2024-07-23

特斯拉、Alphabet打头阵！美联储9月降息几乎定了

希望。在亚洲市场，芯片制造商股票追踪华尔街反弹，在一个安静的交易日中持稳。台积电和三星电子是MSCI亚太指数上涨的最大贡献者，此前该指数连续三天下跌。

云涌2024-07-23

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