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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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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光明网评论员:又是一个硕果累累的秋天! 南国海面上,科⭐考船“梦想号”向着海洋深处慢溯;新疆喀纳斯,秋风染醉的层林间😀游人如梭;丽江花卉产业园,姹紫嫣红争奇斗艳;黑龙江建三江垦区🙌,万顷灼金稻浪翻卷…… 十月,把最丰富的表情、最饱和的⭐色调、最华丽的和声,毫无保留地献给我们,献给这个伟大的节日—😀—我们共和国76岁华诞! 这个节日里,故事很多很多: 🚀 民以食为天。但以前的史册里,写满了饥馑、荒年。刚刚过去👍的第八个“中国农民丰收节”,捷报一个挨着一个——夏粮创下历史😜第二高产纪录、早稻亩产首次突破400公斤。 这是大西南😘,地无三尺平,处处行路难。可现在,天堑变通途。这不,通车不久😀的贵州花江峡谷大桥,桥梁高度、主桥跨径居山区桥梁跨径世界第一😊。 忘不了当年,西方侵略者在海岸线上架起几尊大炮就逼着⭐我们割地赔款。再瞧,九三阅兵,铁甲滚滚,战车隆隆,猎鹰翱翔,💯赫赫大国重器让那些觊觎者心惊胆寒…… 这个节日里,欢乐🌟连着欢乐: 大众参与、大众共创、大众传播、大众热爱的“🤩新大众文艺”把普通人变成文艺作品的主角;热爱就能上场、随时都💯能锻炼的“新大众体育”,让体育重回快乐的本质。 为看一🚀场演出奔赴一座城,为看满天星斗说走就走,舞台拓展了,赛场开阔🌟了,旅途畅通了,一句话:咱的生活更好了。 更好了意味着😢什么?奋斗增强了国力,拼搏带来了突破,国富民强才有了万民和乐🤯! 这个节日里,收获连着收获: 扎陵湖畔那方石刻🔥,出自何人之手?昆仑地望,究竟如何界定?廿六、卅七,到底谁更🤗准确?发轫于光明日报的“昆仑石刻”学术争鸣,让我们再一次惊叹😴华夏文明的瑰丽宏远。这是全民文化素养提高的明证,这是当代中国😂文化自信的彰显! 而中国社科院刚刚公布的12项重要考古😉成果,哪一项不让人欣羡?哪一项不令人思索?哪一项不推动传统文😍化传承发展? 国泰民安,国富民强!这个节日里,让我们在🚀城市乡村的变化中,在历史演进的长河里,在身边小事的折射中,更🚀真切地感知社会进步的节律,更自豪地品味劳动收获的快乐。 🌟 如果把眼光放得更长远一点,这种感觉就会更加真切、更加夺目。😆76年积累,76年奋斗,山河巨变,家国共兴。我们用几十年时间🥳走完了其他发达国家几百年走过的路,我们在众多领域攀升到领跑的🙄位置,但我们,仍需继续努力,仍需奋力跋涉! 因为我们明🥳白,人到半山坡更陡,船到中流浪更急。前进道路上,还有丛丛荆棘💯,还有道道坎坷。且不说国内外环境变化带来的复杂影响,也不说与🚀某些自然灾害的不期而遇…… 有困难,但我们不怕困难! 🎉 “寒露接霜降,秋收秋种忙。”这个丰盈的节日,只是我们新😡的奋斗的起点。我们收获了沉甸甸的稻穗,那无垠的田野,又召唤着😁我们去耕耘,又期待着我们把冬小麦撒播。 是啊,秋天就是😉这样,它慷慨地把收获的快乐全部献给你,同时也毫不客气地督促你😍:出发吧,为了下一季的收获! 编辑:邬嘉宏返回搜狐,查🙄看更多
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