金融投研智能化場景加速落地，投研大模型準確率和可靠性仍是一大挑戰

財聯社10月24日訊（記者 李翀）隨着大模型技術的興起，金融投研領域迎來了新的發展機遇。當前金融投研智能化是金融科技領域的重要趨勢之一，10月18日，在“全球資產管理中心 上海國際活動周2024”第五屆1024資管科技開發者大會（ITDC2024）上，多位業內人士接受財聯社採訪時，對AI賦能智能投研行業的發展和挑戰發表了獨到的見解。

AI技術賦能投研領域，多場景落地解決客戶需求

熵簡科技CEO費斌傑對財聯社表示，“隨着技術的進步，大模型將在金融行業中發揮更大的作用。但現階段更重要的是將最先進的AI技術與具體應用場景相結合，切實解決客戶面臨的問題。”

在費斌傑看來，當前AI基礎設施發生了重大變化，特別是從傳統的線性控制模式向閉環自我生產的學習系統轉變。例如，特斯拉就通過視覺信號融合技術，在機器人無需依賴外部標註的情況下即可自主學習和生成內容。這種變化意味着數據要素已經不再是簡單的供給元素，而是成爲了無形產業的一部分，形成了互聯網上的飛輪效應。

爲此，熵簡科技集中資源，“做2釐米寬度但2米深度的事”。據費斌傑介紹，目前熵簡科技率先推出標準化的工具——Alpha Engine，已積累近5000家實名認證的機構用戶和超過四萬名投資者，通過整合海量數據，將其轉化爲智能分析工具。“投研智能分析可幫助客戶在紛繁複雜的市場環境中快速捕捉有價值的信息，爲投資決策提供強有力的支持”，費斌傑表示。

智能分析工具帶來的效果提升是顯著的，費斌傑表示，例如在處理海外研報時，熵簡科技提供的翻譯服務不僅限於文字轉換，還包括圖表的精確解析和格式保留，同時提供個性化的服務解決方案，提升了信息傳遞的質量。

慧博雲合夥人曹輝也分享了該公司在AI賦能金融方面的經驗。據曹輝介紹，在大模型技術的賦能下，智能投研的應用場景已不僅僅侷限在文字方面，慧博雲的產品已能夠實現對各類文檔、圖表乃至音頻的精準解析，並將這些信息整合到一個統一的平臺上。

“我們的產品能夠保證每一句回答都有具體的依據，可溯源，並且在輸出過程中可以結合圖表和圖片。” 曹輝表示，這是慧博雲在投研智能化走出的差異化的一個方向，這種圖文混合的形式不僅提高了信息傳達的效率，更爲用戶提供了直觀易懂的數據分析結果，提升工作效率。

此外，針對本地部署的需求提供了智能投研解決方案也是慧博雲的一個特色。“考慮到許多金融機構由於數據安全等因素，無法將資料傳輸至雲端，我們推出了適用於本地部署的產品。”曹輝解釋道，“這些產品不僅可以混合文字和圖片，還能像人類一樣有結構性地陳述內容。”同時，慧博雲的產品不僅滿足了金融機構對數據隱私的要求，還降低了硬件資源消耗，使得中小型金融機構也能享受到先進AI技術帶來的便利。

推動金融投研智能化仍面臨挑戰

值得注意的是，在推動金融投研智能化的過程中，多位受訪業內人士均坦言仍面臨着諸多挑戰。

首先是來自技術層面的挑戰，如何進一步提高大模型的準確率和可靠性是當前亟待解決的問題。費斌傑對財聯社表示，儘管近年來AI技術取得了長足進步，但仍然存在一定的誤差和不確定性，對此，熵簡科技提出了“結合行業場景做選擇”的策略，即根據不同應用場景的特點，靈活調整大模型的應用方式，從而在一定程度上彌補了技術上的不足。

與此同時，隨着金融行業的快速發展，新的概念和術語層出不窮，如何將這些最新知識及時納入大模型的學習範圍，也是當前面臨的一大挑戰。費斌傑表示，熵簡科技正在積極探索多模態訓練模型，希望能夠在未來實現更加智能、高效的分析工具。

其次是來自業務層面的挑戰，如何更好地理解和滿足客戶需求，同樣是推動金融投研智能化的重要因素。慧博雲與熵簡科技均認識到，單純的技術進步並不能完全滿足市場的需求，還需要深入瞭解客戶的具體需求，並在此基礎上提供更加個性化、差異化的服務。爲此，費斌傑對財聯社表示，他們會定期與客戶進行交流，瞭解他們在使用過程中遇到的問題，建立用戶反饋機制，並據此不斷優化產品和服務。