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)
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规模2520亿澳元的澳大利亚未来基金宣布,已适度减持美国资产⭐转投德日,同时增持包括黄金在内的大宗商品,并称将密切关注特朗😆普对美联储的施压行动。 澳大利亚规模达2520亿澳元(💯约合1660亿美元)的主权财富基金——未来基金(Future🤩 Fund)表示,已削减在美国市场的敞口,并正密切关注美国总🚀统特朗普对美联储的施压行动。 未来基金宣布其截至6月的❤️年度回报率达12.2%,是政府设定的6.1%的目标的两倍。首😍席执行官拉斐尔·阿恩特(Raphael Arndt)于周二接🙄受电话采访时告诉记者,美国资产仍是该基金最大持仓类别,但市场🚀波动和政治不确定性已促使其削减了美国资产敞口。 阿恩特😆指出,此次“适度减持美国市场资产”是“为实现投资组合多元化而🙌进行的调整”,目的是将资金转向德国、日本等估值相对更具吸引力💯的市场。 阿恩特说:“我们最感兴趣的地区是欧洲大陆,尤😅其是德国,该国政府已经宣布了一些刺激和投资经济的措施....😅..多年来,我们一直在把资金转移到日本,这两个市场似乎都比美👍国或澳大利亚股市便宜。” 阿恩特认为,特朗普对美联储的⭐一系列攻击——包括试图解雇美联储理事莉萨·库克(Lisa C😍ook)、呼吁降息等,目前尚未影响到美联储的独立性。 😎“我们正密切关注此事。我认为这一问题至关重要,但目前来看,美😅联储似乎仍在独立运作,”阿恩特表示,“这是当前极具关注度的话❤️题——不仅我们在关注,许多对冲基金经理现在也在重点关注。” 😁 此前,澳大利亚主要养老金机构对此事持不同观点:澳大利亚🎉超级养老金(AustralianSuper)的首席投资官上周😎淡化了相关担忧,而澳大利亚退休信托基金(Australian😡 Retirement Trust)则部分因特朗普对美联储的😜施压,已减持美国国债持仓。 根据周二发布的最新数据,未👏来基金约三分之一的投资组合配置于发达市场和新兴市场股票,其中😍有651.3亿澳元投资于发达市场,占该基金总投资的四分之一。🙌这一数字高于2024年同期的468.3亿澳元。该基金本年度1😍2.2%的回报率,超过了上一年度9.1%的收益水平。 🚀阿恩特指出,尽管市场存在波动,股票资产仍实现了稳健回报。他补😍充称,基础设施类资产表现“异常出色”,对冲基金投资组合也录得🤔强劲收益。 阿恩特还表示,未来基金已增持澳元计价资产,🙌以“应对通胀和汇率波动风险”。 澳大利亚政府去年更新了❤️未来基金的投资授权,要求该基金考虑加大对住房、能源、基础设施😆项目等“国家重点领域”的投资。 阿恩特称,未来基金还在😅“多元化配置发达市场货币及大宗商品(包括黄金)的敞口”。返回🤩搜狐,查看更多
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