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)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

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)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 伯虎财经,作者 | 路费 文 | 伯虎财经,作😘者 | 路费 这次苹果的新品发布有多成功?看媒体评论和🤩首销情况就知道了。 虽然iPhone17系列激活量还没❤️有公布,但是电商平台的预售成绩已经发布了。iPhone17 😢Pro系列和上一代相比销量增长了3倍,更夸张的是标准版的iP😆hone17,比上一代增长了8倍左右。 媒体的评价更加❤️简单粗暴。发布会后,几乎所有的媒体稿件都可以总结为同一句话:🌟牙膏挤暴了。 连友商高管卢伟冰也按捺不住发微博称赞,顺😁带再次拉高了对标尺度——小米的新一代旗舰跳过了小米16,直接❤️命名为小米17、小米17 Pro、小米17 Pro Max。❤️ 苹果这次的久违发力其实也是自身处境的映射。 2🥳024年是苹果在国内市场承压的一年,无论是挤牙膏的更新还是在🤔AI上的迟滞,都已经让一部分粉丝开始不满。Canalys数据😍显示,苹果2024年在中国出货量降17%,降至4290万部,😆而华为增加37%至4600万部。2024年,苹果整体营收虽增💯长,但大中华区仅增14%,占比从25%降至17%。 国😅内的安卓品牌更是早已对苹果的存量用户垂涎已久,纷纷推出了各自🤩的兼容苹果系统方案,谋求逐步吸纳苹果的用户群体进入自家生态。🚀 不过如果你要问,苹果这次是不是意味着苹果正在倒退回那🚀个令人期待的品牌?那倒不是,苹果不是返老还童了,它只是更能放😉下身段开卷了。 01 加量不加价 一个词概括苹果🌟这次更新的最大特点,莫过于加量不加价。 苹果在标准版的😍刀法一向为人诟病,比如iPhone 14系列更新了“灵动岛”😡和迟了好几年的息屏显示,但只有iPhone 14 Pro系列😴才能上岛。iPhone 15标准版虽然继承了上一代Pro版的🚀一些特性,如A16芯片和灵动岛功能,但也明显“砍掉”了如12👏0Hz高刷新率屏幕和长焦镜头等关键配置 。 但iPho🌟ne 17标准版堪称是最实惠的标准版iPhone。iPhon😢e 17标准版虽然没能用上新的主板架构,但是它有最新的A19😢芯片,有和Pro相同的屏幕,搭载4800万像素主摄+1200🚀万像素2倍长焦双摄组合,前置摄像头升级至了1800万像素。甚🙄至还有120Hz高刷。 当然,最关键的是,这款手机可以😘参加国补。 类似华为的退出成就了苹果,国补政策同样意外🥳的让苹果成为了最大赢家。618前夕,苹果直营的天猫Apple⭐ Store官方旗舰店在全国范围内上线国家补贴(国补),覆盖😡产品包括iPhone16系列、iPad、Apple Watc😎h及Mac系列,补贴比例最高达20%,再叠加以旧换新权益,原🙌价7999元的iPhone 16 Pro叠加平台券后最低只需🔥要5299元。降价迅速激发了用户的换机热情,根据TechIn😂sights的数据,618期间苹果的销量能占到总体份额的43😘%。 展开全文 为了继续蹭到国补的东风,苹果暂时🤯放弃了全球统一的定价策略,同样是256G内存的版本,港版的i🔥Phone 17标准版需要6899港币,但内地只需要5999😴人民币,卡在了补贴范围内。 如果说以上还属于产品和定价😡卷,那么上架抖音就是渠道卷。 iPhone 17全球首😉发前一周,苹果突然宣布入驻抖音商城。放到过去,苹果未必会这么❤️快的推进抖音渠道的拓展。 和其他所有知名品牌一样,苹果😁对于新渠道的选择一直比较审慎,因为渠道和品牌的调性关联很大。🔥在线下,苹果一直力图把每一个直营店打造成地标建筑,而线上,过😅去十年只有天猫拿到了国内唯一的Apple Store官方旗舰😜店。在数码3C品类占据绝对优势的京东也只是是首个线上授权渠道🤗。 即便抖音电商在过去取得了不错的成绩,但无论是3C数👍码品类还是知名品牌,都不是它的优势类目。简单举个例子,202😉3年9月,抖音就上线“Apple产品抖音官方自营店”,截至目👍前该店的iPhone 16 Pro Max累计卖出不到5万台😆,京东平台的销量则超过了300万台。 找抖音“带货”并😡不是什么一锤定音的关键决策,凑国补也绝非深思熟路之举。单纯是😂因为过去苹果抬头看着月亮就能有无数信徒们抢着送钱,而现在需要😡自己弯下腰数数,有没有钢镚从指缝落下没看着。 02 把🔥成本的牙膏挤爆 新机发布后,苹果迎来了股价暴跌。苹果“😂推荐一致性”指标降至3.9,为2020年初以来最低水平。D.😘A. Davidson将苹果评级从“买入”下调至“中性”。追😘踪苹果的分析师中,仅有55%推荐买入苹果。作为对比英伟达、微🥳软和亚马逊等大型科技股的买入比例都超过90%。 单从业😡绩来看,苹果仍然有非常强力的支撑,软硬件整合带来的优势越来越😎强。一个明显的例证是,以ITunes为代表的服务业务收入占比😘逐年提升。2020-2024财年,苹果服务相关收入的营收从5😀38亿美元增长至962亿美元,同期营收占比从19.6%提升至🤯24.6%,25财年第三财季进一步提升至25.6%。 😉问题出在预期上。 苹果的这套软硬件组合拳,根基是广大的🙄硬件用户。过去苹果之所以能在竞争激烈的手机行业保持独树一帜的😢品牌力,本质还是得益于创新能力带来的升维体验。 但一方🔥面,当下手机创新早已进入瓶颈。虽然iPhone 17 Pro🙌系列摒弃了延续了好几代的“浴霸设计,采用了横向大矩阵相机布局🚀,升级了相机像素,3nm工艺的A19 Pro芯片性能更强,同💯时把光学变焦倍数提升到了8倍,iPhone Air甚至破天荒😜的为了轻薄需求,调整了设计。但前者作为消费者很难又明显的体验😜革新,后者则为了轻薄舍弃了实用性。 甚至从产品的角度而❤️言,iPhone Air更像是一种试验品。在官方的宣传语之外🤔,iPhone Air还是苹果自研占比最高的机型之一,在此之🚀前苹果虽然试图挣扎,但还是无法脱离高通的5G基带芯片。而iP🤯hone Air不仅搭载了苹果自研的基带芯片C1X,还集成了😀苹果自研的Wi-Fi芯片N1。 2010年苹果和高通的😁协议显示,苹果每卖出一台手机,就要向高通支付手机售价的5%作😊为专利费。换句话说如果iPhone Air能够成功试验自研基🤯带芯片的可行性,就能给苹果在成本端带来巨大的提升。 苹⭐果在AI这个大机会上显得却非常谨慎。和谷歌等大厂相比,苹果不🚀仅没有公开的大规模投资AI,原本的AI团队也陷入了动荡。 🙌 苹果内部对于是否要大举投入AI举棋不定。据报道,软件主管🔥费德里吉认为AI并非移动设备的核心功能,更不愿因此影响iPh👏one、Mac等年度系统更新的开发节奏。这导致苹果面对Cha👏tGPT毫无准备。 这种“设备优先”的思路还导致了苹果🤔AI基础模型团队负责人庞若明的离职。今年初,苹果AI基础模型😍团队负责人庞若明拟定了初步开源路线图。但费德里吉担心开源会使😀苹果失去端侧优化的优势。前不久,庞若明加入了Meta的“超级🤗智能实验室,成为了硅谷的头条新闻。 另一方面,地缘政治😆的冲突正在为这家跨国公司的前景蒙上阴影。 虽然苹果目前🤗苹果的产品获得了豁免,但是仍然需要面对可能到来的高额关税。虽😆然苹果早前就已经开始着手分流供应链,把产能转移到印度等地。2🤔025年,苹果为响应“制造回流”的要求,宣布未来4年将投资6🚀000亿美元在美国建厂,这将带来巨大的成本压力。 届时💯苹果可能需要面对一个问题:要不要继续让利获得消费者,守住市场😜份额? 03 写在最后 知名彭博记者古尔曼曾总结😘苹果为什么在AI能力建设上落后:一是缺乏明确的愿景,二是不清🔥楚如何才能与众不同、以及如何将目标付诸实践。 库克继任🔥后不是没有上马大型的开发项目,无论是头显还是汽车,苹果都投入😍了大量的人才和资金。但他们既没有像乔布斯那样坚定——汽车项目💯的成立很大程度上是为了让人才不流向其他公司,也过于考虑投产比😀——比起AI,现阶段能抓住的、能形成收入的产品才是他们最重视😂的。 这对于一家消费品公司是够的,但对于一家曾经改变过🤯世界的为大公司而言,显然是一种退化。 参考来源: 😍 1、远川研究所:《iPhone挤爆牙膏,苹果用自研换利润》😎 2、道总有理:《iPhone 17虽然大爆,但苹果的🙌“流量饥渴症”加重了》 3、36氪财经:《苹果,不想成🌟为下一个Intel》返回搜狐,查看更多

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