恒生聚源吴震操谈AI爆款攻略:数据决定未来,三大场景落地指南
吃瓜电子官网最新热点:恒生聚源吴震操谈AI爆款攻略:数据决定未来,三大场景落地指南
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21世纪经济报道 实习生 张长荣 记者 崔文静 北京报道在金😊融科技加速渗透的行业背景下,机构竞争的重心正悄然生变。 😁 如今,从底层技术架构的数字化重构,到前端业务场景的智能化升🤔级,金融科技已从“可选项”变为行业“必答题”——大模型、云计😢算等技术的规模化应用,不仅降低了中小机构的技术准入门槛,更让🤗行业整体的技术底座逐步趋同。 “未来大中小机构在算法与😎算力上的差距必将逐步缩小,金融机构的核心竞争力也将随之转向数💯据。”恒生聚源总经理吴震操判断,对于规模相近、业务模式易同质😘化的机构,内外部数据的挖掘利用能力将成为竞争胜负手。 😊作为国内领先的金融、产业数据资讯服务提供商,恒生聚源的行业判😎断并非空穴来风——其不仅拥有聚源金融数据库、洞见智能投研、智🤩能小梵、智眸风险预警系列等丰富产品线,更经过25年市场耕耘,😅在金融市场需求理解、产品设计、客户拓展及专业服务等领域,积累❤️了扎实的实践能力与深厚经验。 基于对行业趋势的洞察,恒💯生聚源在2023年推出面向金融投研场景的大模型产品“Warr❤️enQ”,随后,于今年发布AI友好型金融数据库AIDB。AI😆DB通过统一数据范式、简化查询逻辑及强化数据治理,可实现大模🔥型对金融结构化数据的精准调取。 不过,恒生聚源的思考并⭐未止步于数据基础建设。在其看来,相较于技术本身,未来金融AI👍发展的真正突破口,在于将技术与业务深度融合的“场景化应用”。😊 在这场大模型赋能金融行业的进程中,恒生聚源希望承担三💯大核心作用:立足数据公司本源,发挥数据要素企业的核心价值;以❤️行业先行者身份,助力金融机构大模型落地;联合各方,共同探索商👍业模式创新。 而从长远来看,恒生聚源的目标不仅是成为技🌟术服务提供者,更是AI时代金融行业的“智能信息服务伙伴”。为🤯实现这一愿景,恒生聚源已展开精准布局,重点聚焦投研、财富管理😀、风险预警三个与金融机构核心业务紧密相关的领域。 21😅世纪:当前通用大模型在辅助工作中容易出现幻觉,应如何解决?个😍人投资者又该如何辨别信息? 吴震操:AI幻觉是大模型固😴有的现象。目前常见的应对方式是让大模型结合外部信息进行结果优😆化。行业常用的“检索增强生成(RAG)”和“上下文工程”,通😢过检索获取外部知识,再结合大模型自身的推理能力生成内容。这样🤗做一方面可以弥补大模型自身知识储备的局限,另一方面也可能帮助😎用户发现因自身知识或检索能力有限而未能获取的信息。 对😍于用户来说,在使用大模型时常需要判断信息的真实性,建议采取以💯下措施:第一,多对比不同的大模型。不同模型的训练数据和算法不🥳同,输出的结论和分析角度也会有差异。 第二,对结果进行🌟溯源验证。目前主流商业大模型平台通常会提供来源链接、参考文献😉或相关图表,用户应主动核查来源的发布时间及可靠性,以评估信息😴的时效性和可信度。 第三,可借助智能体平台自定义工具。🙄目前不少智能体平台开放自定义功能,用户可根据自己的投资习惯和🌟分析方法搭建专属智能体。 21世纪:面对机器逐渐替代部🌟分基础岗位的趋势,我们应如何建立“人机协同”的工作模式?需要😉掌握哪些关键技能才能与机器深度合作而非被替代? 展开全🚀文 吴震操:大模型处理基础操作和日常重复性工作的能力会😊越来越强,这是技术发展的必然。但目前大模型仍有明显局限,无法😡完全替代人类。 首先,重大决策仍依赖人类。决策不仅需要😂足够多的背景知识、全局观和行业经验,更需要判断力和坚决的意志😡,而大模型仅依靠训练数据推理,缺乏真实场景经验,目前无法承担👏重大决策。其次,大模型尚不能替代人类在精准洞察和信息挖掘方面👏的作用,尤其是人际深度交流方面。大模型的信息来源局限于已有知😍识库或网络内容,无法及时获取第一手信息,也不具备第一时间对原💯始信息进行进一步探究、整合并影响决策的能力。 事实上,😴人类与大模型并非对立,而是走向共存。这种共存不仅推动大模型能😁力不断进化,也会促使人类持续提升自身能力。因此,我们不必过度🌟担忧大模型的发展,而应更主动地将其作为协作伙伴,建立深度合作😅关系。 21世纪:目前中小券商由于科技投入资金有限,往🙌往依赖外部技术支持。如果多家机构采用相同或相似的外部技术,这😊是否可能导致服务或策略上的同质化?应如何应对可能出现的同质化🙌现象? 吴震操:这一问题并非中小金融机构独有,大型金融🙌机构同样面临类似的挑战。当前,大模型的马太效应日益显著,未来💯市场上广泛应用的通用大模型可能会高度集中,推动形成“算法平权🤔”和“算力平权”两大趋势。不同规模的机构在算法和算力方面的差😁距将逐渐缩小。 在这一背景下,机构在投资决策、市场研判🤯等核心业务上的差异,将越来越取决于其在“取数、用数、算数”环😜节的能力。金融机构的核心竞争力,正在转向对数据的获取与运用能😀力。 因此,机构应重点从两个方向发力:一是获取更多更有🎉价值的外部数据;二是深度挖掘和高效利用自身内部数据。尤其对规😘模接近、业务模式趋同的机构而言,数据的高效挖掘与利用能力将成🎉为决定机构竞争胜负的关键。 高效运用内部数据,关键在于😴机构内部的数据治理能力。我们认为,未来商业场景中的大多数数据💯,不应仅服务于人类或传统业务系统,还应主动适配大模型的使用需🤯求。 正是基于这一认识,我们今年推出了“AI友好型数据😢库”(AIDB)产品。AIDB通过一套系统化的数据治理方案和😢标准化市场数据指标体系,帮助机构优化数据供给,充分释放内部数😍据价值。 21世纪:随着大模型逐步落地,其规模化应用的🤯问题也逐渐受到关注。AI智能体距离真正处理复杂、多步骤的金融🤗投资决策流程还有多远? 吴震操:目前,随着金融机构将更😊多传统业务流程交由大模型处理,“智能体+大模型”在金融场景的👍融合应用已进入关键实践阶段。 过去,受限于大模型的生成🙌式特性,其难以独立承担复杂任务。行业普遍认为,涉及复杂金融工😁程的任务很难直接通过大模型完成。但智能体的引入改变了这一状况😜:它能够调用现有的金融工程模型、机构内部细分模型,并适配内部👏投资策略等,实现对既有专业工具的高效复用。在这一模式下,智能😢体、大模型与机构现有的金融工程体系和业务系统实现了有机融合,👏不再孤立运作。恒生聚源的金融智能体平台把大模型能力、业务系统🚀逻辑和金融数据编织在一起,进一步提升投研和投顾的效率。 🥳 展望未来,大模型本身推理能力的提升也会朝着与金融工程模型融😍合方向不断演进。大模型技术能力的进一步提升,将推动金融工程模😂型持续迭代和效能升级。 21世纪:中国金融科技公司在人🤩工智能应用方面有哪些优势?还可以从哪些方面提升? 吴震🥳操:当前国内在很多细分的工程场景下,例如图计算、联邦学习等技😆术已处于全球领先水平。在此基础上,我认为未来金融AI发展的突😜破口在于“场景化应用”。 推动场景化应用,可以依托资本⭐市场与股权投资市场机制,建立科研成果向企业转化的有效通道。目😴前许多优秀成果仍在实验室阶段,若要实现价值转化,必须与实际金🥳融场景深度融合,落地到具体业务环节中。 在此过程中,需😘打通科研力量、行业需求与资本之间的协同链路,明确各方角色与作❤️用,共同推动优质科研成果从实验室走向企业实践、在行业领域落地🙌生根。 除此以外,还可以扩大与海外金融机构及金融科技企😜业的交流合作。受益于风险资本的持续支持与推动,目前海外金融A😘I领域的场景落地实践已非常丰富。建议密切关注海外动态,与海外😜金融机构、金融科技企业开展常态化沟通。 21世纪:未来😡3-5年大模型发展会有哪些变化?恒生聚源希望发挥什么作用? 😴 吴震操:我们预计未来三到五年大模型发展将逐步显现三大变😎化:首先操作层面将实现关键突破,逐步替代大量繁琐工作;其次人😅机交互模式将发生深刻变革,人类可通过日常自然语言直接与业务系😁统交互;此外,行业IT建设将显著变化,“大模型+智能体”能让🌟过去需大量IT人员的开发实现低/无代码化,这类工具普及后可助😂力业务人员自主操作、盘活资源,大幅释放业务团队能力与生产力。🤩 与此同时,大模型发展也面临新的挑战,例如“幻觉”问题😘、数据安全与伦理风险等。金融作为“国之重器”,在大模型应用过🔥程中,必须强化审核与监管机制,我们亦期望与监管部门共同探索合🙄规路径。 在大模型赋能金融行业的进程中,恒生聚源希望承🙌担三大核心作用: 其一,立足数据公司本源,发挥数据要素🤩企业的核心价值。聚焦金融数据的流通与赋能,助力金融行业充分激👏活数据价值。 其二,以行业先行者身份,助力金融机构大模😆型落地。恒生聚源作为金融行业大模型早期实践者,近年已完成大模😊型训练、产品品牌构建,积累了丰富经验与教训。我们期望将这些经💯验转化为行业资源,助力金融机构在数字化转型中高效推进大模型落👍地应用。 其三,联合各方,共同探索商业模式创新。当前行😆业对大模型的认知多停留在“降本提效”,我们更愿联合金融机构、😜监管部门等共同探索其对金融机构商业模式、客户服务渠道与方式的🔥变革价值,最终共创全新商业模式——这也是恒生聚源面向行业长远🎉发展的目标。 21世纪:恒生聚源成为“智能信息服务伙伴😡”的具体路径是什么?哪些领域会优先突破? 吴震操:在数🤯据要素市场化的大背景下,恒生聚源明确“数商”定位,形成“金融😅、科技、AI”三大核心标签。我们期望能够落地更多应用到投资研🔥究、财富管理及风险预警等具体业务场景中,真正融入客户的业务流😢程、提供信息支持与参考,未来将主要聚焦三个领域: 一是😎投资研究领域。过往数据厂商多仅对知识初步加工,核心原因是投研😆与投资策略高度多样化——不同从业者有独特风格,难以标准化,因⭐此行业多提供半加工的中端形态数据。而人工智能时代,借助大模型🙌可深化知识加工,还能依据机构及投研人员的个性化偏好,协助提取🎉所需信息、生成符合其风格的深度研究数据与阶段性成果。因此,我😂们认为,未来5至10年将是研究类数据的蓬勃发展期。 二🤔是财富管理领域。我们不仅拥有传统金融工程基础设施,还积累了海😊量高质量数据。我们期望在人工智能时代从两方面提供支持:一是为🙌用户优化资产配置、提升投资能力提供信息支持;二是赋能投资顾问😴,为实现财产增值提供研究支撑。 三是风险预警领域。风险🌟与流动性、投资、交易活动紧密相关。未来,我们将依托AI技术进🥳一步助力金融机构提升风险预判、评估能力。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
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2025-10-07 09:20:12 作者:狼叫兽 🙄2025年10月7日,数据显示,今年1至8月,深圳市无人机载😍货飞行量达到54.8万架次,同比增长57%。期间新增低空物流🤩航线59条,累计开通航线已达309条。在刚刚过去的国庆中秋假😀期中,不少市民在深圳各大公园体验了通过无人机配送的“空中外卖🥳”服务。 9月28日起,一项新的夜间无人机配送服务在深👍圳多个航线正式上线,标志着无人机技术首次在国内应用于夜间即时🙌零售配送场景。初期服务范围覆盖人才公园、海风运动公园等晚间人😍流密集区域,运营时间持续至每日20时。 用户可通过相关🥳应用程序搜索“无人机配送”入口,进入下单界面后选择就近的空中🙌投送柜点进行选餐,完成支付后即可等待取餐,操作流程简便高效。🥳 返回搜狐,查看更多
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