AI+金融專(zhuān)題研究大模型引爆金融科技革命

AI+金融專(zhuān)題研究大模型引爆金融科技革命（報(bào)告出品方/作者：華西證券，劉澤晶、劉波）金融科技迎弱催化劑，AI+金融迎接發(fā)展良機(jī)政治局會(huì)議明確提出“必須活躍資本市場(chǎng)”，金融科技迎弱催化劑根據(jù)新華社消息，中共中央政治局24日舉辦會(huì)議，分析研究當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，部署下半年經(jīng)濟(jì)工作。會(huì)議則表示，必須活躍資本市場(chǎng)，提振投資者信心。另?yè)?jù)新華社7月26日消息，證監(jiān)會(huì)近日舉辦2023年系統(tǒng)年中工作座談會(huì)，明確了下半年資本市場(chǎng)監(jiān)管工作重點(diǎn)。證監(jiān)會(huì)則則表示，將科學(xué)合理保持IPO、再融資常態(tài)化，統(tǒng)籌規(guī)劃不好一二級(jí)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)平衡。健全資本市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防預(yù)警處置問(wèn)責(zé)制度體系。大力支持民營(yíng)企業(yè)通過(guò)資本市場(chǎng)同時(shí)同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量刊發(fā)展覽會(huì)，提升平臺(tái)企業(yè)常態(tài)化監(jiān)管水平，推動(dòng)平臺(tái)企業(yè)規(guī)范身心健康持續(xù)發(fā)展。AI+金融：AI就是金融行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力AI+金融并非單純的技術(shù)遞減，而是針對(duì)相同業(yè)務(wù)場(chǎng)景市場(chǎng)需求，運(yùn)用前沿技術(shù)成果面世的技術(shù)創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營(yíng)模式、業(yè)務(wù)流程，以及推動(dòng)金融業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的一系列服務(wù)設(shè)施解決方案。Al+金融更側(cè)重于為傳統(tǒng)行業(yè)的模式技術(shù)創(chuàng)新和流程再造提供更多更多代萊思路和方法，促進(jìn)嶄新經(jīng)濟(jì)形態(tài)的演進(jìn)，從而催生代萊商業(yè)模式，提高運(yùn)營(yíng)效率，平添整個(gè)產(chǎn)業(yè)的全面升級(jí)。AI應(yīng)用領(lǐng)域場(chǎng)景涵蓋前中后臺(tái)中的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)管控、客戶(hù)服務(wù)、運(yùn)營(yíng)大力支持等。AI+金融應(yīng)用領(lǐng)域場(chǎng)景示例：智能營(yíng)銷(xiāo)智能營(yíng)銷(xiāo)就是利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度自學(xué)有關(guān)算法構(gòu)筑模型，通過(guò)匯集客戶(hù)在消費(fèi)、社交、交易等方面的大數(shù)據(jù)，深度分析客戶(hù)的真實(shí)市場(chǎng)需求和偏好，并進(jìn)一步形成極具針對(duì)性、個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：通過(guò)對(duì)機(jī)構(gòu)過(guò)去累積的海量用戶(hù)犯罪行為、產(chǎn)品交易、營(yíng)銷(xiāo)方式等數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，可以對(duì)客戶(hù)畫(huà)像同時(shí)同時(shí)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的刻畫(huà)和分類(lèi)，從而對(duì)其所處的客戶(hù)生命周期以及潛在市場(chǎng)需求同時(shí)同時(shí)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。以客群價(jià)值提升為核心，以客戶(hù)主辦犯罪行為作為指標(biāo)，將客戶(hù)劃分為相同類(lèi)客群，剖析形成客戶(hù)犯罪行為事件分類(lèi)，通過(guò)手機(jī)銀行、客戶(hù)經(jīng)理、叫作號(hào)機(jī)等渠道部署相同營(yíng)銷(xiāo)策略，按日點(diǎn)燃營(yíng)銷(xiāo)名單并積極開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)。AI+金融市場(chǎng)規(guī)模據(jù)艾瑞咨詢(xún)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測(cè)算，2021年AI+金融核心市場(chǎng)規(guī)模達(dá)致296億元，助推有關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模677億元，至2026年，核心市場(chǎng)規(guī)模達(dá)致666億元，CAGR為17.6%，助推有關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模1562億元，CAGR為18.2%。分后技術(shù)產(chǎn)品來(lái)看，金融機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品由于與金融機(jī)構(gòu)多業(yè)務(wù)場(chǎng)景均可密切融合，且產(chǎn)品能力在海量高質(zhì)量金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)助力下贏得快速提升，變成市場(chǎng)主要拉力之一，2021年金融機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品占AI+金融核心產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模比重少于42.2%。AI+金融發(fā)展趨勢(shì)技術(shù)能力不斷整修，金融行業(yè)數(shù)字化不斷大力大力推進(jìn)。金融機(jī)構(gòu)構(gòu)筑機(jī)器學(xué)習(xí)、生物特征識(shí)別、智能語(yǔ)音語(yǔ)言、智能圖像、科學(xué)知識(shí)圖譜、智慧物聯(lián)等平臺(tái)，構(gòu)筑Al核心能力群，廣為應(yīng)用于金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域，未來(lái)將進(jìn)一步多樣企業(yè)級(jí)AI技術(shù)服務(wù)體系，持續(xù)在基礎(chǔ)技術(shù)平臺(tái)建設(shè)贏得關(guān)鍵進(jìn)展。應(yīng)用領(lǐng)域智能化深化，強(qiáng)化數(shù)智金融體系。場(chǎng)景方面看一看，在技術(shù)的深度不斷加強(qiáng)的基礎(chǔ)下，場(chǎng)景全面全面覆蓋的廣度也不斷向外拓展，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)與定價(jià)、營(yíng)銷(xiāo)運(yùn)營(yíng)、客戶(hù)服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)掌控、監(jiān)管合規(guī)方面的應(yīng)用領(lǐng)域場(chǎng)景不斷豐富。AI+金融遭遇的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全：金融領(lǐng)域牽涉到大量的客戶(hù)數(shù)據(jù)和虛弱信息，因此數(shù)據(jù)安全就是人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。如何保護(hù)用戶(hù)的數(shù)據(jù)安全性與隱私性，就是將人工智能技術(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。監(jiān)管合規(guī)：金融領(lǐng)域的監(jiān)管和合規(guī)建議非?？量蹋斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域可以平添一些代萊監(jiān)管和合規(guī)問(wèn)題。如何并使人工智能技術(shù)與金融監(jiān)管和合規(guī)建議相適應(yīng)，就是人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域仍須解決的另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。基礎(chǔ)設(shè)施：人工智能本身仍須大量的運(yùn)算。金融應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崟r(shí)性、可靠性和安全性的特質(zhì)也同意其對(duì)傳感器和芯片等硬件設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的抗壓能力等建議更高。隨著技術(shù)創(chuàng)新的深入細(xì)致和規(guī)模的膨脹，金融機(jī)構(gòu)仍須不斷增加存儲(chǔ)和通訊等基礎(chǔ)提振的資金投入成本。數(shù)據(jù)、場(chǎng)景均多樣，大模型走上金融大舞臺(tái)AI2.0時(shí)代到來(lái)，金融行業(yè)數(shù)據(jù)多樣，應(yīng)用領(lǐng)域場(chǎng)景多，將產(chǎn)生大量的技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用領(lǐng)域AI1.0：以CNN為核心的計(jì)算機(jī)技術(shù)，機(jī)器開(kāi)始在計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）、自然語(yǔ)言理解技術(shù)（NLP）等領(lǐng)域超越人類(lèi)，并創(chuàng)造了顯著的價(jià)值。但AI1.0缺少像互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的Windows和Android一樣的規(guī)模化能力，來(lái)降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門(mén)檻，打造完善生態(tài)鏈。AI2.0：AI2.0克服了AI1.0單領(lǐng)域、多模型的限制，可以用無(wú)需人工標(biāo)注的超級(jí)海量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練一個(gè)具有跨領(lǐng)域知識(shí)的基礎(chǔ)大模型（FoundationModel）；基于大模型，各種創(chuàng)新應(yīng)用將層出不窮。AI2.0+金融：我們認(rèn)為，金融行業(yè)數(shù)據(jù)豐富且數(shù)據(jù)質(zhì)量高，具備大模型訓(xùn)練的良好基礎(chǔ)。同時(shí)，金融行業(yè)大量產(chǎn)品最終服務(wù)于C端用戶(hù)，大模型應(yīng)用場(chǎng)景豐富。隨著大模型與證券、保險(xiǎn)、銀行業(yè)務(wù)的融合，創(chuàng)新應(yīng)用將層出不窮。金融行業(yè)數(shù)字化市場(chǎng)需求剛性，資金投入非常小，就是大模型應(yīng)用領(lǐng)域落地的大舞臺(tái)根據(jù)艾瑞咨詢(xún)的數(shù)據(jù)，2022年，以銀行、保險(xiǎn)、證券為主的金融機(jī)構(gòu)技術(shù)資金投入預(yù)計(jì)將超過(guò)4000億元。巨額投入夯實(shí)金融機(jī)構(gòu)的IT基礎(chǔ)，做好AI金融應(yīng)用的底層設(shè)施建設(shè)。與此同時(shí)，政策扶持增強(qiáng)，金融科技核心技術(shù)不斷迭代且與金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)一步融合，金融機(jī)構(gòu)間科技競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，前沿技術(shù)采購(gòu)不斷增長(zhǎng)。以國(guó)內(nèi)銀行與保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)為前沿科技采購(gòu)代表，2022年中國(guó)銀行與保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)前沿科技采購(gòu)支出將達(dá)到170億元。金融機(jī)構(gòu)在科技領(lǐng)域投入的持續(xù)增長(zhǎng)將為AI金融企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展帶來(lái)源頭活水，推動(dòng)AI+金融市場(chǎng)持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)提質(zhì)增效。AI+證券應(yīng)用領(lǐng)域案例：BloombergGPT擅長(zhǎng)金融任務(wù)，性能距優(yōu)于同規(guī)模模型。BloombergGPT在金融領(lǐng)域的有關(guān)任務(wù)中整體整體表現(xiàn)出較低的性能和專(zhuān)業(yè)性。同時(shí)，模型在進(jìn)度表訓(xùn)練階段就已經(jīng)自學(xué)至了大量金融科學(xué)知識(shí)，并使在后Chinian的微調(diào)任務(wù)中能更快地適應(yīng)環(huán)境特定場(chǎng)景。使用內(nèi)部特定的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)對(duì)模型進(jìn)行多個(gè)任務(wù)評(píng)估，推斷出BloombergGPT在金融任務(wù)上的整體整體表現(xiàn)明顯優(yōu)于現(xiàn)有的相近規(guī)模的對(duì)外開(kāi)放模型（GPT-NeoX、OPT-66B、BLOOM-176B）。此外，模型在金融任務(wù)上的整體整體表現(xiàn)遠(yuǎn)高于在通常任務(wù)上的整體整體表現(xiàn)，但其處理通常任務(wù)的性能仍不遜色同規(guī)模模型。AI+保險(xiǎn)應(yīng)用案例：Lemonade基于GPT-3的銷(xiāo)售機(jī)器人瑪雅（AI.MAYA）Lemonade于2015年創(chuàng)立，是一家以人工智能為特色的互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司。Lemonade將保險(xiǎn)與科技相融合，構(gòu)建一個(gè)人工智能機(jī)器人平臺(tái)，該平臺(tái)打造基于GPT-3技術(shù)面向用戶(hù)的銷(xiāo)售機(jī)器人瑪雅（AI.MAYA），利用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為客戶(hù)提供個(gè)性化的保險(xiǎn)推薦和咨詢(xún)服務(wù)。該技術(shù)貫穿客戶(hù)提問(wèn)分析與解析，引導(dǎo)客戶(hù)加入Lemonade，創(chuàng)建報(bào)價(jià)和安全付款等任務(wù)。當(dāng)客戶(hù)有購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)的意圖時(shí)，只需與瑪雅約兩分鐘的簡(jiǎn)單聊天便能識(shí)別與處理客戶(hù)信息，推薦適配的保險(xiǎn)產(chǎn)品及報(bào)價(jià)，促成交易的達(dá)成?，斞胚€通過(guò)向客戶(hù)提出有限且高質(zhì)量的問(wèn)題，并根據(jù)回答進(jìn)行算法調(diào)整，后續(xù)可大幅度減少客戶(hù)管理時(shí)間。AI+銀行應(yīng)用領(lǐng)域案例：度小八十“智能化信用記錄闡述中臺(tái)”關(guān)于大模型在銀行業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域，度小八十CTO許冬亮也明確提出了三大方向。1）基于大模型的智能客服將超越人工服務(wù)，并使高質(zhì)量顧問(wèn)式金融服務(wù)變成可能將將；2）生成式大模型可以變成投資投資理財(cái)師、經(jīng)紀(jì)人等從業(yè)者的“全能業(yè)務(wù)助理”；3）廣告和營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)孟一鍵分解成能力，也將助推金融行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)效率的大幅提高。比如說(shuō)在金融領(lǐng)域，信用記錄報(bào)告就是識(shí)別個(gè)人信用的最重要風(fēng)控手段，小微企業(yè)融資難，一個(gè)主要原因就是個(gè)人信用記錄報(bào)告中存大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，很難用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式進(jìn)行分析。度小八十“智能化信用記錄闡述中臺(tái)”，將NLP、圖算法應(yīng)用領(lǐng)域在叛信報(bào)告的闡述上，能夠?qū)?bào)告闡述出40萬(wàn)維的風(fēng)險(xiǎn)變量，將銀行風(fēng)往上模型的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分度提升了26%。度小八十“智能化信用記錄闡述中臺(tái)”工程，將大型語(yǔ)言模型LLM、圖算法應(yīng)用領(lǐng)域在信用記錄報(bào)告的闡述上，榮獲了“吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”，度小八十也憑借該工程變成唯一入選的金融科技公司。新一輪金融科技革命，產(chǎn)品&商業(yè)模式均料革新AI+金融：頭部科技企業(yè)的產(chǎn)品和商業(yè)模式均料革新AI+金融的發(fā)展，除仍須算力等通用型要素外，還仍須數(shù)據(jù)、技術(shù)、Know-How、場(chǎng)景等要素。由于銀行等金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化資金投入大，自身數(shù)字化能力強(qiáng)，在傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)分工中，我國(guó)部分金融科技企業(yè)通常分?jǐn)偩唧w內(nèi)容的系統(tǒng)同時(shí)同時(shí)實(shí)現(xiàn)任務(wù)，按項(xiàng)目或按人月收費(fèi)。我們表示，隨著大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合，頭部金融科技企業(yè)料同時(shí)同時(shí)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和商業(yè)模式的革新，同時(shí)同時(shí)實(shí)現(xiàn)從產(chǎn)品+服務(wù)繳費(fèi)向SaaS瀏覽收費(fèi)、運(yùn)營(yíng)分潤(rùn)收費(fèi)的轉(zhuǎn)型。我們表示，金融科技細(xì)分領(lǐng)域眾多，各細(xì)分領(lǐng)域龍頭具備技術(shù)、行業(yè)Know-How等要素，與頭部金融機(jī)構(gòu)的長(zhǎng)期合作關(guān)系有利于遷調(diào)上數(shù)據(jù)、場(chǎng)景等要素，有關(guān)產(chǎn)品料率先落地。同花順：深耕AI多年，2C用戶(hù)優(yōu)勢(shì)明顯，已有多款產(chǎn)品落地公司構(gòu)建了同花順AI開(kāi)放平臺(tái)，可面向客戶(hù)提供智能金融問(wèn)答、智能投顧、會(huì)議轉(zhuǎn)寫(xiě)系統(tǒng)、智能醫(yī)療輔助系統(tǒng)等多項(xiàng)AI產(chǎn)品及服務(wù)，可為銀行、證券、保險(xiǎn)等行業(yè)提供智能化解決方案。公司重點(diǎn)打造的i問(wèn)財(cái)目前是財(cái)經(jīng)領(lǐng)域落地較為成功的自然語(yǔ)言、語(yǔ)音對(duì)話交互問(wèn)答系統(tǒng)。公司進(jìn)一步加大對(duì)i問(wèn)財(cái)?shù)难邪l(fā)投入，采用全新的語(yǔ)義解析方案，結(jié)合AI大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用，有效提升i問(wèn)財(cái)服務(wù)效率，可將服務(wù)場(chǎng)景從財(cái)經(jīng)領(lǐng)域擴(kuò)展到通用領(lǐng)域，從中文場(chǎng)景擴(kuò)展到多語(yǔ)言場(chǎng)景。公司自主研發(fā)的同花順智能語(yǔ)音平臺(tái)，在中文金融場(chǎng)景語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98%以上，中英文通用場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)95%，多種方言識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)90%；同時(shí)，平臺(tái)還具備高度擬人的語(yǔ)音合成能力，以及語(yǔ)音轉(zhuǎn)換、歌聲合成、情感識(shí)別和聲紋識(shí)別等智能語(yǔ)音技術(shù)能力。目前基于自主智能語(yǔ)音技術(shù)的產(chǎn)品已應(yīng)用于多家證券公司、基金公司及電信運(yùn)營(yíng)商；同花順虛擬數(shù)字人對(duì)話平臺(tái)，運(yùn)用多模態(tài)數(shù)字人對(duì)話技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與真人用戶(hù)“面對(duì)面”的交互體驗(yàn)，該產(chǎn)品目前已落地多個(gè)大型客戶(hù)。指南針：“AI+券商”排頭兵公司陸續(xù)上線了“全系列贏決策系統(tǒng)智能阿爾法版”、“全系列贏決策系統(tǒng)私享家手機(jī)版”產(chǎn)品。其中，“智能阿爾法版”利用了基本面類(lèi)、資金類(lèi)、技術(shù)類(lèi)、事件因子等多因子進(jìn)行女團(tuán)，利用大數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)體系及歸因分析方法，同時(shí)同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)筑，滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)于大盤(pán)、行業(yè)板塊、個(gè)股的綜合分析的市場(chǎng)需求；“私享家手機(jī)版”作為私享家PC版的延伸，進(jìn)一步多樣了公司產(chǎn)品在使用平臺(tái)上的多樣性。財(cái)富趨勢(shì)：AI賦能，輔助挖掘市場(chǎng)機(jī)會(huì)公司不斷加強(qiáng)AI能力建設(shè)，穩(wěn)步深入細(xì)致AIGC、交互式AI等領(lǐng)域的研究，完善內(nèi)容生態(tài)構(gòu)筑，多樣證券信息產(chǎn)品矩陣。人工智能技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)生產(chǎn)、產(chǎn)品研發(fā)等多個(gè)環(huán)節(jié)。公司主要采用自然語(yǔ)言處理(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)等技術(shù)，自動(dòng)收集整理數(shù)據(jù)、自動(dòng)解析文本、抽取關(guān)鍵信息，并提供更多更多標(biāo)注平臺(tái)、數(shù)據(jù)比對(duì)平臺(tái)，著力發(fā)展小達(dá)智能博主，問(wèn)小達(dá)等產(chǎn)品，由此形成了一套系統(tǒng)的金融數(shù)據(jù)解決方案，并研發(fā)了智能金融問(wèn)答、公司圖譜等一系列特色AI功能。產(chǎn)品示例：AI挖掘機(jī)，通過(guò)AI智能排序，洞察市場(chǎng)冷暖，從而著眼核心風(fēng)口，幫助客戶(hù)挖掘