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大模型与行业融合：推动钢铁、医疗、教育领域的智能化变革

发布日期：2024-11-03 16:22:21 浏览次数： 2007 来源：DataFunSummit

导读近来，大模型技术的崛起为金融领域注入了新的发展活力，通过训练海量领域数据，极大提升了生成专业决策的效率和正确性，已然成为金融服务和产品创新的重要驱动力。但与此同时，技术的革新也在冲击着金融领域的现有运作模式，促使行业在创新与规范之间寻找新的平衡。本期，我们将通过介绍 AI 大模型在特定金融任务上的实现逻辑与应用实例，以加深大家对金融领域大模型的了解和认识。

具体涉及以下五方面内容：

1. 智能投顾与资产管理

2. 自动化投资策略生成与优化

3. 风险预测与资产配置

4. AI 大模型在金融领域的其他应用

5. 未来展望与挑战

分享嘉宾｜陈鹏广州麒跃科技有限公司创始人

编辑整理｜宋禺

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

智能投顾与资产管理

1. 智能投顾的具体应用

智能投顾是利⽤ AI 技术为个人投资者提供⾃动化、个性化的投资建议和资产管理服务。其⼯作原理是基于⼤模型对市场数据、个人风险偏好、投资⽬标等信息的分析与整合，形成最优的资产配置⽅案。其优势体现在以下三方面：

（1）个性化投资方案生成

传统投资策略生成往往依赖于人工经验，具有较强的主观性且在定制效率方面存在明显短板。而基于大模型的智能投顾工具不仅能有效规避以上不足，还能提供更具规模的个性化定制服务。首先，它可以通过分析投资者的财务状况、投资目标和风险承受能力，自动生成个性化的投资组合方案。另外，它还可以根据市场变化实时调整资产配置，实现动态优化。

（2）实时市场监控与调整

AI 能够全天候监控市场，自动识别投资机遇与风险。即便市场出现重⼤波动或经济环境发⽣变化，⼤模型也依旧能依据最新的市场数据自适应地调整资产配置，确保投资组合维持在动态优化状态，从而助力投资者规避风险、把握机遇。

（3）费用低、效率高

智能投顾很大程度上避免了传统财富管理对人工干预的依赖，管理费用低，有利于广大投资者以更低的成本享受高品质资产管理服务，有助于投资回报率的提升。

2. 资产管理中的 AI 应用

在机构级别的资产管理中，AI ⼤模型同样发挥着巨⼤作⽤。以量化投资、⻛险管理与资产再平衡场景为例，具体应用如下。

（1）量化投资策略优化

AI 大模型通过分析结构化（如市场数据、财务报表、宏观经济指标）和非结构化历史数据（如新闻和社交媒体情绪），并结合回测策略、强化学习等技术，不断完善自身的量化投资策略生成和优化能力。具体的，能针对用户需求，生成适应市场的持仓组合调整方案，并告知基于哪些依据做出改变。

（2）风险管理与资产再平衡

AI 大模型能够动态实时评估投资组合的风险，通过监测市场波动率、流动性风险和信用风险等因素，提前识别潜在的系统性风险并给出调整建议，有助于资方快速调整资产配置以降低风险。在允许的前提下，为使投资组合的风险-回报比达到预定水平，大模型还能基于实时市场变化自动执行资产再平衡策略。

3. 实际案例分析

美国的 Wealthfront 和 Betterment 是全球知名的智能投顾平台，它们依托 AI 和⼤数据分析为投资者提供⾃动化的资产管理服务。这两家机构在及时响应市场变化，提供动态调整服务方面都倾注了大量精力。

02 自动化投资策略生成与优化

1. 自动化投资策略生成的核心原理

⾃动化投资策略⽣成依赖于 AI ⼤模型的数据学习能⼒，过程归纳如下：

（1）数据收集与预处理：分析多源数据更容易形成对市场的完整认知。因此，在自动化投资策略生成场景中，常用数据包含但不限于：股票价格、交易量、公司财务报表、新闻报道、宏观经济指标、社交媒体、舆论情绪。

（2）模式识别：基于各类数据挖掘现象之间的关联关系。在某些情况下，还需适当采用逆向思维方式发掘事物背后的隐藏信息，如对新闻报道的解读。

（3）策略生成：以所识别模式为基础，采用模拟、回测、持续优化等手段对面向不同场景（如对冲、套利）的投资组合策略进行跟踪，以保障策略生成工具的稳健性。

（4）动态调整：持续优化策略生成相应工具的实时反应和自动调整能力，以完善对市场变化的自适应能力。

2. AI 优化投资策略的具体运用

为实现对投资策略的持续优化，可从以下角度着手：

（1）持续优化市场监控与响应机制。

（2）不断完善风险-收益模型对各类潜在市场环境的适配性，以保障风险与回报的更优平衡。

（3）基于强化学习等技术完善工具的专业问题解决能力。

3. AI 量化交易的优势与挑战

（1）AI 量化交易的优势可总结为以下四点：

速度与效率：能够在毫秒间完成市场分析并提供交易方案，有效抓住市场中的短期机会。
情绪中立性：冷静、客观，避免⼈类交易员的情绪化决策。
复杂模式识别：更善于发现⼈类不易察觉的市场模式，进而形成⾼回报交易策略。
自动化与自我优化：能根据市场环境的变化⾃动调整策略，并基于强化学习不断优化决策流程。

（2）挑战主要在于以下三方面：

数据质量与数量：当数据不足或数据噪⾳过多时，可能导致模型输出错误的交易信号。
过拟合风险：AI 可能会在学习历史数据过程中过度学习某些模式，⽽这些模式未必适用于未来市场情况。
黑箱问题：策略生成过程不易解释，可能引发合规⻛险。

4. 实际案例分析

高盛在其⾃动化交易系统中⼴泛运用了 AI 技术，能有效分析汇率波动和全球债券市场的利率差异，并在此基础上生成套利策略。在 AI 技术的加持下，文艺复兴科技的 Medallion 基⾦不仅能够捕捉短期市场的异常波动，还能通过分析⻓期数据的波动趋势嗅到市场机会，其年化回报率在⼏⼗年里均高于 40%。Two Sigma 是另一家运用 AI 大模型的对冲基金投资公司，在数据方面，他们不仅使用了如全球股票、期货、外汇等传统数据源，还引入了天气、卫星图像、舆情、社交媒体等多元化数据，有效地提升了交易决策精度。

03 风险预测与资产配置

1. 在风险预测中的应用

预测风险对投资者至关重要，因为它直接决定了投资组合的稳定性和收益表现。基于 AI 的风险预测主要应用于以下三个方面：

（1）市场波动性预测：市场波动性是投资⻛险的核⼼指标之⼀。AI ⼤模型能通过分析历史价格数据和市场情绪，预测未来的波动性变化。这类预测模型适⽤于⾼频交易、期权定价和对冲基金管理等金融场景。

（2）信用风险预测：在债券和信贷市场中，AI ⼤模型可以通过分析债务⼈历史的信⽤⾏为、公司财务数据、宏观经济变化等因素，⽣成信⽤⻛险预测模型。为提升预测准确性，还可以结合自然语言处理技术，从年报、新闻公告中提取与债务方财务健康状况相关的信息。这类模型多用于辅助优化银行、资产管理公司等主体评估借款方的违约风险或优化投资组合。

（3）系统性风险与市场崩溃预测：系统性⻛险是⾦融市场中影响所有资产类别的⻛险，如 2008 年的全球⾦融危机。AI 可以通过多变量分析和宏观经济预测模型，实时监控经济系统的健康状况，提前发现可能导致市场崩溃的宏观经济信号。如通过对比当前与历史某个市场场景的相似性，判断当前市场所处周期以及健康程度。

2. 在资产配置中的应用

传统资产配置往往依赖于经验和静态的资产分配⽅法，而数据驱动的 AI 工具能使资产配置过程更加动态和智能化。具体场景如下：

（1）智能化的资产分配：通过分析历史数据和市场实施情况，动态调整投资组合中的资产权重，以保障投资回报的稳健性。

（2）情景分析与压力测试：通过模拟经济衰退、市场崩溃以及利率大幅度波动等市场情景，探索各类极端场景的应对方式以及不同资产组合的响应效果。

（3）多资产组合管理：AI 能够并行处理与不同类型资产相关的实时信息，从而实现对多类资产的管理与优化配置。该应用能有效解决人员数量、精力有限的不足。

3. 实例案例分析

桥水基金（Bridgewater Associates）是全球最⼤的对冲基⾦之⼀，该公司拥有以“全天候策略”而著称的多资产类别（包括股票、债券、商品、货币等）投资组合配置模型。通过对全球经济数据的持续监测与分析，有效实现了⻛险的平衡和收益的长期稳定性。

04 AI 大模型在金融领域的其他应用

除以上应用角度，AI 大模型还可助力于金融市场预测与分析、合规性监控与自动报告生成以及客户服务与智能客服等场景，具体如下。

1. 金融市场分析与预测

（1）股票价格预测：大模型在股票价格预测场景中具有显著优势，它能够整合历史价格数据、交易量、公司财报、宏观经济数据和市场情绪等多维度信息，⽣成股票价格预测模型。

（2）风险预测：在⾦融市场中，控制⻛险是投资的核⼼任务之⼀。在 AI 基础上，通过分析市场波动性、信⽤违约数据和系统性⻛险信号，能构建出复杂性更高的、更能还原金融市场本质的⻛险预测模型。

（3）⾼频交易中的市场预测：高频交易（HFT）是 AI 在金融市场中一个非常重要的应用场景。在该场景中，交易算法能够基于实时市场数据，在极短时间内（甚至几毫秒）生成并执行交易策略。

2. 合规性监控与自动报告生成

金融⾏业具有强监管属性，⾦融机构需要遵守全球和本地的法律法规。概括而言，金融机构不仅要能准确地识别各种异常现象，也要保证各类文书的规范性。传统方式中，以上依赖于⼈⼯检查和⼿动报告⽣成，既耗时⼜容易出错。随着 AI ⼤模型的应用，合规性监控和报告生成的效率、效果均得到了显著提升。

3. 客户服务与智能客服

（1）AI 在智能客服中的应用：

自动化客户查询处理：处理客户的常规查询是 AI 智能客服最基础的应用，AI 的应用不仅节约了人力成本，也提高了客户服务的响应速度。
个性化金融建议与产品推荐：根据客户行为和财务状况，提供个性化的金融建议，帮助金融机构在提高客户满意度的同时增加收入。
自动化的投诉处理与纠纷解决：AI 的应用能明显改善投诉响应与处理速度，有助于提高客户满意度。
多渠道集成与实时响应：智能客服可以集成多种渠道（如短信、电话、电⼦邮件、社交媒体等）的交互记录，以提供持续连贯的客户⽀持。例如，客户通过移动应⽤启动⼀个查询，随后通过电⼦邮件或电话继续交互，AI 客服可以在所有渠道保持⼀致的交互体验。