栏目分类
发布日期：2025-01-12 05:40 点击次数：146
在金融投研范围，信息的海洋广泛浩大，而从中索求有价值的洞悉和分析论断，关于投资决策至关进军。跟着东说念主工智能期间的发展，AI在自动化金融纪要生成中的应用正舒缓革命传统的信息处理样式。
夙昔几年，我在投研内容平台确切立中，潜入感受到金融商场信息爆炸的速率。颠倒是在路演方面，信息量的激增还是超出东说念主私密理和分析的极限。
这篇著述，我思共享一下我在AI自动化金融纪要神情中遭遇的挑战、处理决策以及下一步的探索宗旨。
一、投研内容生成和索求：为什么近在眉睫？举个例子，证明2023年的样本拜访：
线起程演次数在3年内增长了18倍。2023年，有1921家金融机构共进行了近14万次调研。在咱们里面的一个平台上，主要面向机构投资者，基金司理路演场次在本年也有颠倒大的增长。每位基金司理王人有我方特有的投资框架和不雅点。信息这样多，若何快速索求并整理出灵验的洞悉，成了咱们每天王人在面临的挑战。东说念主私密理不仅耗时，还容易遗漏要道信息。
于是，自动化、智能化的投研内容生成和索求，就成了普及后果的要道。
二、基金司理调研AI神情：挑战与处理决策在咱们的AI神情落地经由中，咱们遭遇了不少期间和业务挑战。底下是我追忆的几浩劫点和应答计谋：
1. 大模子的精确应用若何聘用相宜的大模子？咱们尝试了多种大模子，发现通义千问和豆包在金融范围的泛化才能和性价比进展可以。脚色塑造和Prompt工程在骨子应用中，咱们通过Prompt界说AI的脚色、分析框架和输出限定，让模子更贴合金融业务场景。2. 输出质料的贯通性AI生成的内容，偶尔会出现冗余和不连贯。咱们接收了以下递次：
内容拆分：将大段文本拆成小块，分步生成，再汇总。追忆优化：让AI在通读全篇青年景追忆，减少重叠，保抓连贯。prompt示举例下：
底下的信息王人属于调研重心，请你先学习和相连下，再次深度阅读并相连全文后，给出收尾；
请吞并内容重合的地点，幸免重叠，使追忆更畅通和连贯。
请综合这些角度，通读全篇纪要后，输出能体现基金司理全体商场不雅点的追忆，而无需一一分项列出。
3. 减少模子幻觉AI“瞎编”是个老浩劫问题。为此，咱们成立了以下戒指：
严格辅导：如无信息，径直忽略，不要揣摸。内容筛选：优先输出更具综合性的内容，幸免细节出错。prompt示举例下：
如无对应信息，忽略该项；如有重叠，优先聘用更具综合性的内容。
4. 输入内容的质料分级垃圾进，垃圾出。咱们在输入智商引入了质料分级机制，证明内容着手和专科度打分，普及全体生成质料。
在这一步咱们发现永别规的内容，粗略占比为1.1%
5. 合规性保险金融范围，合规是底线。咱们的处理决策包括：
1）安全围栏工程：聚首大模子自带的安全机制、明锐词库和风险词改写，保险内容合规。
2）风险处理计谋：
风险拒答：径直拒却生成高风险内容。风险改写：替换明锐词，在安全范围内保留内容完好性。三、系统达成样式
这只是个启动，接下来我思探索更多可能性。我潜入感受到一个践诺：机构投资者对内容的专科性和深度有着极高条目。他们不是单纯地在寻找新闻痕迹或绵薄的调研纪要，他们追求的是能相沿投资决策的洞悉和分析论断。面临这样的群体，AI生成的信息，若何幸免“机械化”、让数据和翰墨真实“有灵魂”？这是我一直在探索的问题。
五、老到应用的局限：新闻和灌音转翰墨、追忆是不够的市面上还是有许多老到的AI用具能完成新闻信息索乞降调研灌音转翰墨，并在一定进度上普及了信息处理的后果。然而，某些径直的“信息堆砌”样式，对机构投资者来说，艰巨了中枢价值：
艰巨深度分析： 转翰墨只是基础，真实有价值的是这些信息背后的逻辑推导和投资不雅点。艰巨不雅点提真金不怕火： 机构投资者更但愿看到提真金不怕火后的要道信息和中枢不雅点，而非大段冗长的文本。艰巨个性化宗旨： 每位基金司理的投资框架和逻辑是特有的，只是纪录他们的原话，并不成体现他们不雅点的“灵魂”。艰巨可视化呈现： 机构投资者但愿通过图表、数据可视化快速相连复杂信息，而不是被海量的文本压垮。六、我的探索：若何让AI生成内容更专科、更有灵魂？1）AI赞助深度分析，而非绵薄索求
tob的应用，如故优先运用的商场上比较专科的辛勤和素材，然后对输入的内容进行质料分级，用高质料的内容去归纳出基金司理的投资逻辑、商场判断和风险偏好。
示例探索宗旨： “在此次路演中，基金司理强调了哪些行业趋势？他们的中枢不雅点若何影响钞票确立？与过往调研比较，有哪些不雅点变化？”
2）交融大数据，让论断更有相沿力
绵薄的文本输出无法得志专科机构的需求，因此改日我可能会尝试将AI索求的调研内容与商场数据、财务数据、宏不雅方针聚首，生成出奇据相沿的论断。
举个例子： “证明基金司理对科技行业的乐不雅预期，咱们聚首最近半年科技板块的财务进展，考证其不雅点的合感性。”
3）自动化不雅点对比，挖掘潜在洞悉
机构投资者柔软的不单是单一不雅点，而是不同基金司理之间的不雅点各异。咱们探索让AI自动生成不雅点对比分析，匡助投资者找到商场共鸣和永别点。
应用场景： “在新动力板块调研中，A司理强调短期回调风险，B司理则看好永久增长。这种永别背后的原因是什么？”
4）数据可视化，让信息“图讲话”
最终呈面前，咱们发现机构投资者更偏疼图表和可视化展示。因此，在AI生成翰墨内容的基础上，自动生成关联的图表，让信息愈加直不雅。
探索宗旨： “将基金司理的行业确立不雅点，用饼图或折线图呈现，快速展示他们的抓仓偏好和变化趋势。”
AI是用具，但真实的“灵魂”，是咱们赋予它的专科性和洞奋发。但愿我的探索，能为你在投研路上的信息整理和决策提供一些灵感。也颠倒宽待关注微信公众号私聊我进行相似~
本文由 @懒羊羊的家具司理手册 原创发布于东说念主东说念主王人是家具司理，未经作家许可，遮拦转载。
题图来自 Unsplash，基于CC0公约。
该文不雅点仅代表作家本东说念主，东说念主东说念主王人是家具司理平台仅提供信息存储空间劳动。