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奈飞展示了自己的盈利实力
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。 估值仍然相当合理 与其他一些大盘股
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公司相比,奈飞的股价并没有那么贵。在下图中,你可以看到其他五家巨头——Alphabet 、微软、Meta、苹果和亚马逊——根据它们2026年的华尔街预估每股收益计算的市盈率。 来源:Seeking Alpha 在盈利预期上升和股价下跌之间,奈飞2026年的市盈率下降了两个多点,降至23.25倍左右。今年6月,奈飞的交易价格比上述五家公司溢价约8%,尽管预计奈飞在2026年的盈利增长最快。目前,这一比例已回落至1%左右,尽管其他公司尚未公布各自的财报。 总结 奈飞上周公布了一份非常稳健的第二季度报告,尽管之后股价没有做出积极反应。该公司在本季度的收入和利润都达到了新高,用户和收入都达到了新高。该公司目前正在创造强劲的利润和现金流,这也有助于股票数量随着时间的推移而下降。 随着收益估计的上升和估值的改善,奈飞依旧值得看好。这个名字在其领域中是明确的领导者,并且与大多数大型
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同行相比,其2026年的增长概况更高。相信如果它继续像这样执行,在未来几年会走高。 $奈飞(NFLX)$
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老虎证券
07-23 18:17
行业研究|有连云等资深玩家助力AI+金融应用创新
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型和Gen在金融行业主要应用场景 深擎
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认为AI正助力金融机构在零售业务领域实现服务模式的"集约化"与"精细化",显著提升经营效率与效果。 "集约化"服务模式,是针对数量庞大、需求分散且多样化的长尾客群,通过人工智能技术,采用集中化、规模化的经营策略,优化资源配置,提高运营管理效能。简而言之,使用人工智能技术,以较低成本,覆盖人工无精力覆盖的中长尾客群,并为客户提供70分的服务质量。 而"精细化"服务模式,则基于客户的资产规模、交易特点、金融需求、家庭情况等画像信息,对客群进行深度细分。受限于服务产能的瓶颈,传统技术条件下,金融机构难以为细分客群提供精细化、差异化的服务。人工智能技术的运用,使得金融机构在理想状态下,能够为每位客户提供量身定制的个性化产品与服务。这包括基于客户的投资生命周期、交易周期、重要时点,提供个性化的内容服务,满足客户的个性化需求。 某华南头部券商高管认为,大模型和生成式AI通常在金融行业有以下主要应用场景: (1)智能问答场景 通过构建基于大模型技术的集中问答系统,用户可以通过单一通道提出问题并快速获得解答。这种系统不仅促进了员工对基础业务知识的掌握,也使得一线客户经理能够更高效地处理客户的常见问题,显著提升了工作效率。 (2)投顾咨询场景 由于投资顾问资源有限,传统的个股诊断分析服务往往只覆盖到大型分支机构的重要客户。利用大模型技术,结合规则化报告和专业材料,如研究报告和招股说明书,能有效提升投资顾问的工作效率,并扩大服务的覆盖范围,使更多客户能够享受到专业的个股诊断服务,帮助他们快速把握投资机会和风险,做出明智的投资决策。 (3)个股诊断场景 投资顾问在提炼市场动态和热点新闻以形成投资观点时,常常面临市场变化快速的挑战。利用大模型技术,可以辅助投资顾问快速捕捉市场热点,激发创意,将复杂信息转化为易于客户理解的形式,有效促进客户转化。同时,这种方法也有助于将专业投资顾问的能力扩展到一线客户经理,培养更多具备专业投资顾问技能的人才。 (4)基金诊断场景 投资顾问在进行基金诊断时,需要深入分析市场环境,这要求有扎实的投研能力。通过大模型技术,能为专业投顾提供全面的基金研究和诊断支持,帮助他们提升投研能力,优化基金组合管理。 (5)账户诊断场景 账户综合诊断是投资顾问的重要职责之一。利用大模型技术,我们希望为专业投顾提供全面的账户诊断能力,支持他们分析客户的投资组合,评估风险和收益,为客户提供客观、专业的诊断报告,从而提升投研能力。 此外,生成式AI还可以在金融行业有以下典型应用场景: (1)欺诈检测和预防 金融领域的数据如信用卡信息、个人记录和银行账户详情,使其成为网络攻击的主要目标。生成式AI与欺诈检测算法结合,可提高数据保护能力。 传统的欺诈检测算法利用机器学习(ML)都是从历史数据中自我训练,难以及时跟上新兴欺诈手段。而生成式AI则可以通过创建合成的“异常”模式,优化检测算法,使其在防范欺诈者方面保持领先。这样不仅减少了监督需求,实现更高的自动化,还能更高效地识别网络攻击企图。 (2)个性化金融服务和支持 个性化服务和支持是企业提升竞争力的关键因素,据估计可带来高达10%的年收入增长。在金融领域,实现个性化服务面临挑战,因为需要处理大量客户数据,如交易历史、支出偏好和储蓄目标。 生成式人工智能(GenAI)在此方面发挥重要作用,能快速利用这些数据生成定制建议和优惠,提升客户满意度,促进交叉销售,增强企业竞争力。此外,GenAI还通过智能虚拟助理和自动化表单提交提供高效自助服务,帮助金融机构降低成本,提高客户参与度,是优化服务效率和客户体验的关键工具。 (3)风险评估和信用评分 金融机构在贷款审批过程中必须对客户的信用状况和潜在风险进行评估,信用评分是这一流程的核心环节。传统信用评分依赖于历史数据和固定规则,但这种方法可能缺乏灵活性,难以适应信用风险的复杂性和变化性。此外,这些方法需要不断的监控和深入分析,十分耗时。 生成式人工智能(GenAI)在此领域提供了一种新的解决方案。它通过创建与真实数据极为相似的合成数据,与实际数据结合,构建出更丰富的训练数据集,从而训练出更精准的预测分析工具。GenAI能够高效处理大量动态数据,减少了对人工操作的依赖,使得信用评分过程更加可靠和高效。 (4)合规性和监管挑战 监管合规在银行业务中至关重要,与风险评估和人为错误紧密相关。金融机构必须遵守一系列法规,涉及运营、保密、安全等,需要详尽的数据收集、分析和报告,这些过程耗时且易出错。 生成式人工智能(GenAI)可以有效处理这些任务。GenAI能生成高质量的合成数据,增强合规控制和质量保证的准确性,确保合规报告快速、一致且零误差。此外,GenAI能够持续监控合规性,自动通知违规行为,及时采取措施。 (5)市场与投资分析 财务分析涉及处理市场趋势、公司报告、财务估计等大量数据。分析师需要不断监控这些数据,耗费大量时间和精力。 生成式人工智能(GenAI)在此发挥重要作用。它能够快速浏览和分析海量历史数据,识别出人类可能忽略的模式和异常情况。GenAI自动化的分析过程不仅能生成深刻洞见,还能创建交易参数,如最佳买卖时机、止损点和头寸规模。 这种数据驱动的方法为银行提供显著竞争优势,使其更深入地理解市场状况,制定更加精准有效的战略。GenAI正成为金融分析师在复杂数据中导航的得力助手。 (6)文档处理/报告生成 金融行业的工作大量涉及信息处理,尤其是在处理来自不同来源的文档和信息时,这些信息通常是异构的。例如,在分析各种财务报告时,决定是否向金融客户发放贷款需要综合考虑法律纠纷、财务报表、股权结构和公司章程等多种因素。因此,目前人工智能最直接有效的应用场景之一就是处理这些多源异构的报告生成任务,如果依赖人工处理这些报告,不仅成本更高,而且质量也较低。 金融行业处理这些报告的主要目的是为了识别和评估风险。当报告的质量不佳时,往往意味着风险增加,而高风险又可能导致不良贷款率上升。因此,提高报告处理的质量对于金融行业来说是至关重要的。 (7)市场推广降本增效 在基金产品推广和风险声誉管理中,金融从业者常面临数据抓取难、资讯数量少、内容生产慢、沟通效能低等问题。 有连云公募基金商用AI大模型通过多重训练和强大的数据中台,打通了资讯生产的实时链路,实现7*24小时自动化生成各类型文本和智能改写,并能跨模态生成基金短视频,超越传统作业效率。 (8) 一键辅助产品销售 近年来,境内ETF市场迅速发展,数量和规模持续增长。Wind数据显示,截至目前,国内ETF总份额增加4700亿份,达到1.94万亿份;总规模增加3200亿元,为1.98万亿元;新发行54只新ETF基金,总数量超过800只。 麒麟金融场景商用AI大模型为公募基金、券商、银行等领域提供解决方案。它实时获取和解析ETF产品数据,生成产品分析、研报摘要、观点等关键信息,提升信息检索效率和AI批量生成资讯的能力。强大的生态连接渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等端口,一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现,并生成多维BI可视化报表,帮助基金公司快速分析和决策。 (9)轻松驾驭声誉风险管理 在声誉风险管理中,金融机构需要建立全流程管理体系。麒麟大模型强有力的数据反馈能力协助基金公司及时获取风险信息,迅速形成解决方案,提供从生成、使用到数据决策的闭环支持,释放对人的依赖和流程压力,助推基金公司声誉管理和价值呈现。 有连云麒麟金融场景商用AI大模型以AI速度解决基金公司多场景需求,轻松驾驭需求痛点,在销售、市场和声誉管理过程中提供更科学、可靠和专业的链路,助力增益、降本和增效。 2、金融行业应用Gen AI的典型案例 (1)AlphaSense推出生成式AI助手-AlphaSense 助手 AlphaSense是金融市场情报和搜索领域的领先平台,此前其推出了AlphaSense助手,这是一款创新的生成式AI聊天工具,旨在改变金融从业者从数百万商业和财务文档中提取行业洞察的方式。此外,AlphaSense还推出了企业智能服务,将其AI驱动的搜索、摘要和聊天功能安全地集成到客户专有的组织知识和AlphaSense广泛的内容库中。 AlphaSense助手由AlphaSense专为市场情报定制的大型语言模型(ASLLM)支持,基于AlphaSense的行业领先内容库,提供一个会话式聊天界面,大大提升了商业和金融专业人士的研究效率。用户可以轻松咨询特定领域的投资机会或竞争对手分析,并立即获得准确答案。这些答案还具备内置的可审计性,方便用户追溯到原始资料,进行上下文和验证的检查。 (2)FeatureSpace 推出 TallierLTM™金融垂直大模型 作为全球领先的企业级防欺诈技术供应商,FeatureSpace 推出了世界首个大型交易模型(LTM)- TallierLTM™。 TallierLTM™ 采用自我监督的预训练方法,对各司法管辖区和市场细分领域的交易行为进行了深入分析,使其能够真实反映现实世界中的消费者交易行为。与行业标准模型在典型的 5:1 误报率下运行相比,TallierLTM™ 在欺诈检测准确性方面提升高达 71%。 通过分析数十亿笔交易,TallierLTM™ 具备揭示隐藏的交易模式并预测消费者行为的能力,可以为数据科学家提供区分合法与犯罪活动的关键洞察。金融机构可以通过嵌入 API 与 TallierLTM™ 交互,将交易历史转换为机器可读的特征向量,创建成独特的 "行为条形码",全面代表消费者的交易行为,同时还能保护个人隐私。 (3)Visa推出基于生成式AI的欺诈解决方案 Visa 基于生成式AI技术,于今年5月份面向美国金融机构推出账户攻击情报(VAAI)评分工具,以识别和防范金融交易中的枚举攻击(enumeration attacks)。该工具能够实时检测可疑活动,并为金融机构提供风险评分,帮助客户精准判断何时需要阻止交易,从而防止潜在的欺诈行为。 该AI工具通过学习持卡人的交易习惯,能在四毫秒内自动评估交易风险,区分正常消费与异常行为,快速识别可能的攻击性交易。其经过超过 150 亿笔交易数据的训练,通过比对历史枚举攻击模式生成风险评分,预测交易是否属于枚举攻击。与现有的风险评估模型相比,VAAI 工具在减少误报方面显著进步,误报率降低了 85%。 (4)澜码
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尽调报告Agent案例 国内某银行推出一项普惠贷款服务,旨在为中小企业提供便捷的贷款服务,以支持实体经济的发展和创新。但在发放普惠贷款的过程中,银行难以全面了解借款企业信息状况和还款能力,尤其是面对缺乏完善财务记录的中小企业和个体工商户时。 因此银行客户经理往往要花费大量时间收集和分析各类资料,对申请企业进行尽职调查,并撰写尽调报告,包括客户情况分析、财务数据分析、尽调审核分析等等。 但是,银行一线客户经理的业务分析水平参差不齐,导致了尽职调查和尽调报告质量不一,同时,系统中的报告模版也往往比较僵化,无法直接使用,一线客户经理就要花费大量时间在报告撰写上。 澜码基于该需求,为客户构建了一款基于大语言模型的尽调报告Agent,可以自动给出分析结论、生成报告,辅助一线银行客户经理的工作,不仅能够节省一线客户经理80%报告撰写的时间,还可以全面审核客户资料,帮助人工发现一些不易发觉的点或遗漏,减少错误率。 3、国内代表性AI金融服务商 深擎
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深擎
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成立于2018年,是一家专注于为企业提供人工智能技术赋能的公司,尤其在自然语言处理、个性化推荐和大语言模型等领域具有卓越的研发能力。核心创始团队来自IBM中国AI实验室,曾参与Watson研发,具备优秀的技术和工程实力。 公司利用AI与大数据分析技术,为券商和银行提供内容
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与智能营销产品,助力客户获取、活跃和交易转化。深耕金融行业,掌握增长场景的深度KnowHow,并以AI Agent为基座,打造行业刚需的应用产品体系。产品已实现PMF,覆盖了80%的大中型券商和50%的大型银行。 企业优势: 技术实力强:深擎的核心技术团队源自IBM人工智能实验室,技术底蕴深厚。深擎自主研发的金融行业预训练模型(L1),效果准确率评测,超国内多个千亿模型,接近GPT4。大模型在2B场景落地过程中,最重要是准确率,在客户关心的重要技术指标上深擎处于行业领先地位,譬如:Function call多场景复杂接口的识别准确率达93%以上,多轮语义准确率和召回率分别达到95%和90%以上,AIGC内容合格率超95%。 深入业务与场景:深擎在发展过程中,吸引了一批来自甲方客户的业务专家,因此能够把技术、产品与客户业务做有效整合。通过场景设计,深度融入客户核心业务,实现可量化的业务价值。譬如,有多款自研AIGC内容产品规模化上线运行,嵌入客户核心营销流程,实现内容生产效率超100倍提升。 数据丰富且高质量:经过多年积累,深擎在证券行业沉淀了大量行业数据与标注数据。并且通过产品在业务场景上的闭环,能够源源不断获得更多行业数据。这些关键数据都是深擎模型训练与产品迭代的重要保障。 客户案例多且合作深:深擎已与多家国内前十大券商合作大模型项目落地,案例数量在行业内处于领先地位。客户多,意味着产品的有效迭代就快,而非脱离市场的闭门造车。头部客户代表着行业内最新的发展共识,代表着新质生产力。项目案例多,意味着遇到的实际问题多,踩的坑多,解决问题的办法就多,也更加合理。此外,深擎与多家头部券商在大模型落地过程中有深度合作,通过产品、数据、业务形成闭环迭代,能够让客户真正把产品使用起来,并不断根据用户反馈、数据反馈,迭代AI产品。 甜新
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甜新
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成立于2016年,总部位于上海,是一家以AIGC和5G视频通信技术、行业大模型为核心的人工智能创新型高
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企业。由红杉中国、金沙江创业投资、同创伟业等投资。 公司的产品包括VCRM系列产品,是基于Al+视频的营销解决方案,助力企业营销转化。致力于在视频营销
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领域,为行业客户提供以深度融合Al+视频为基础的场景化服务解决方案。公司主要服务的方向包括零售电商、新消费品牌、银行、保险、消费金融、游戏等行业。 企业优势: 多种客户触达方式:平台可提供目前市场上主流客户触达方式,包含:AI交互视频、视频通知,AI语音外呼、视频短信、文本短信等客户触达方式,可根据不同的客户触达目标选择及组合。 提高用户参与度:通过互动视频,用户可以与数字人内容互动,相比传统视频内容,这种形式能极大地提升用户的参与度和兴趣,从而增加用户停留时间和参与深度。 提升品牌影响力:首先,通过一段3分钟原视频,即可快速生成和金融机构代言人真人一模一样的数字人分身,五官、动作、表情、声音完全模仿本人,通过数字分身与客户进行视频对话,基于自然语言处理及大模型技术,可实现多轮对话和智能互动。互动视频能够以其新颖的形式和丰富的用户体验增强品牌形象,通过用户与视频内容的互动,可以增加品牌的曝光度和记忆度。 千人千面的客户服务:利用AI技术,基于用户的行为和偏好提供个性化的视频内容推荐,实现真正意义上的“以用户为中心”。这种个性化的体验可以有效提升用户满意度和忠诚度。 效率提升:外呼营销平台能自动分析用户数据和互动结果,沉淀数据、为营销人员提供数据支持,帮助其快速调整营销策略,提高营销转化效果。 基于AIGC的内容生产:外呼营销平台能可以根据客户的需求和偏好生成个性化的营销内容,如:使用不同的数字人形象,数字人复刻、声音复刻,同时,为了提高客户参与度和转化率可以快速生成大量营销内容,减少人工编辑时间和成本,满足金融行业的快速变化和更新需求。 澜码
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澜码
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是一家基于大语言模型的企业级AI Agent平台公司,核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、字节、阿里、依图等国内外知名互联网和AI公司。 澜码
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率先填补了国内大模型中间层的空白,是国内探索大语言模型应用落地和AI Agent的先行者。基于底层大语言模型,澜码
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自主研发了能够连接人和系统的企业级Agent平台“AskXBOT”,助力企业构建基于专家知识的超级自动化,从而提升业务质量和效率。 澜码
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已完成来自IDG资本、联新资本、Atom Capital参与的数千万A轮投资,并与多家上市公司和独角兽企业达成战略合作。 企业优势: “模型中立”优势:目前大语言模型厂商在发布模型时仅定义了参数,未对模型的具体特性参数(FeatureList)进行定义,这就意味着企业用户在落地应用大语言模型时往往面临盲人摸象的困境,难以准确评估模型在特定应用场景中的适用性和效率,以及难以根据自身需求高性价比的选择、调整和优化模型,这需要基于经验和实际情况不断进行匹配和调试。 作为模型中立厂商,澜码
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技
在过去一年多的大语言模型应用实践中,积累了大量实战场景下Agent原子能力的表现数据,因此更加了解在不同场景下的模型的表现和效果。 专家知识是AI Agent 得以在企业落地的关键:专家知识的高度决定了AI Agent能够提供的价值高度,数据会帮助专家快速迭代专家知识,从而提高AI Agent的通用性。大语言模型缺乏企业特定领域知识,解决不了实际业务问题,如同一位名校毕业的高材生,由于缺乏实践经验而难以胜任具体的业务任务;此外,大语言模型对于自身能力边界的认知模糊,导致在面对超出自身能力范畴的问题时,仍试图依靠自身理解给出答案,结果往往南辕北辙,这就是常说的“模型幻觉”。 因此,在企业级应用场景下,专家知识对大语言模型落地至关重要,可以说专家知识决定了AI Agent的天花板。在澜码AskXBOT平台,可以沉淀专家的知识和行业经验,构建企业知识库,促进知识共享与传承。基于此,Agent辅助知识治理,配合专家知识数字化沉淀;专家知识赋能Agent与工作流,形成良性闭环。 针对办公,特别是金融、财务的办公场景的成熟技能的封装能力。 和企业已有组织、权限、基础设施的集成 。 有连云 有连云成立于2015年,是国内领先的金融AI应用服务商。旗下的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送,赋能金融机构及上市公司,帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。公司专注于金融数字化转型的痛点,推进大模型的垂直应用,结合庞大的金融专业语料库,集成自然语言处理、OCR和多模态技术,实现各类事件指标的准确、实时、智能化获取,满足自定义和配置需求。 企业优势 强大的技术基础:有连云的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送,赋能金融机构及上市公司,帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。 精准的数据处理:麒麟大模型能够实时获取和解析ETF产品层面的数据,生成产品分析、研报摘要和观点,提升信息检索效率和AI批量生成资讯,解决基金公司在产品营销中的难点。 广泛的生态连接:强大的生态连接可渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等投资者聚集地,一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现,并生成多维BI可视化报表,帮助基金公司快速分析和决策。 全面的合规保障:在上市公司声誉管理和投资者关系管理领域,麒麟大模型通过智能创作、智能标签和可视化报表服务,保障资讯的真实合规,并实时跟踪推送状态,提供强有力的商业决策支持。 行业认可:有连云已获得国家互联网信息办公室的3项深度合成算法备案,入选中国信通院《2023大模型和AIGC产业图谱》,并获得数字化软件产品能力DSSC优秀级认证,成为中国信通院《数字化软件产品及服务能力体系规范》编制单位,参与行业标准制订。 金融行业落地Gen AI的关键能力 尽管在金融行业落地Gen AI 会面临数据隐私和安全、技术和资源门槛、模型解释性和透明度,以及监管合规等挑战,但落地难度相较于传统AI项目,难度会更低,实施路径也更直接。 甜新
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认为金融行业落地Gen AI需要跨越以下7个维度的关键能力: 1. 明确转型目标和战略: 金融机构首先需要明确自身的数字化转型目标和战略,确定AI技术在其中的角色和定位。一个有效的Gen AI规模化落地战略,必须包含以下关键因素:高层领导层的愿景、一致性和承诺,以及业务单元级对交付结果的责任、清晰的应用场景和目标、全面的运营计划。 2. 选准应用场景: 在明确转型目标后,金融机构需要选准AI技术的应用场景。这些场景应该是业务流程中的痛点或价值创造的潜在领域。例如,AI技术可以用于风险评估、信贷审批、智能投顾、客户服务等方面。 3. 数据和技术的积累: 金融机构需要积累大量的数据和相关的技术能力。数据是AI技术的基础,而技术能力则决定了金融机构在AI领域的竞争力。这包括建设数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术能力。 在部署大模型的时候,金融企业获机构需要与自身现有的系统、工作流程、企业应用程序和数据源集成。这是一个关键且复杂的任务。麦肯锡认为,有效的集成和模型维护将依赖于多个架构组件:上下文管理和缓存、策略管理、模型中心、提示库、MLOps平台、风险管理引擎、大型语言模型(LLM)运营等。 (深擎
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采访供图) 数据质量至关重要,尤其是在通用人工智能领域。面对海量且非结构化的数据集,确保输出答案的质量变得更加具有挑战性。领先的金融机构正借助优质人才和自动化技术,在数据生命周期的关键环节进行精准干预,以保证数据的高标准质量。同时,数据领域的领导者需要深入考虑新技术带来的安全风险,并随时准备根据法规的变化迅速采取行动。 4. 构建高效的组织架构: 为了推动AI项目的顺利实施,金融机构需要构建高效的组织架构。这包括设立专门的AI团队、明确职责和分工、以及与业务部门的紧密合作。要优化组织架构之前,金融机构必须思考当前的架构为何难以无缝集成AI创新能力。 成功落地AI的金融机构,并不是鼓励落地相关计划,而是通过为现有团队配备所需的资源,并积极拥抱通用人工智能所需的技能、人才和流程来实现相关目标。 5. 注重人才培养和合作: 金融机构需要培养一批既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才。还需要定期评估自己的人才招聘策略,以适应不断变化的优先事项。清晰的职业发展和晋升机会——以及有意义和价值的工作——对普通的技术从业者来说非常重要。此外,与AI领域的领先企业或研究机构合作,可以加快技术进步和创新。 6. 强化合规和安全风险管理: 金融机构在实施人工智能技术时,必须确保其操作的合规性和安全性。这不仅包括遵守相关的法律法规,还涉及到保护客户隐私、预防欺诈和洗钱等风险。 在引入大型模型和生成式人工智能之前,金融机构通常需要对其风险管理和模型治理框架进行重新设计,并根据需要开发新的控制机制。模型的可解释性和决策的公正性是关键问题,必须在推广任何生成式AI应用之前得到全面而深入的解决。通过这种方式,金融机构可以在确保技术优势的同时,维护其业务的合规性和安全性。 7. 持续优化和创新: AI技术是不断发展的,金融机构需要在实践中持续优化和创新。这包括收集反馈、改进算法、探索新的应用场景等。 金融行业落地Gen AI的挑战 尽管大模型和Gen AI能为金融行业带来巨大价值,但囿于要被高度监管的属性,金融行业在落地大模型和生成式AI要面临比其他行业更严峻的诸多挑战。以下是最关键的三大问题: 1、确保数据质量和安全性 对于金融企业而言,获取高质量、具有代表性的数据分析来训练人工智能模型是实现技术优势的关键所在。AI模型的性能和准确性在很大程度上取决于训练数据的质量,因此,金融机构必须实施严格的数据治理流程,以确保数据的准确性和可靠性。 许多银行拥有一个庞大而复杂的数据架构,这些架构往往跨越了数十年,涉及多种大型机系统。将这些分散的数据整合并准备用于人工智能项目是一项艰巨的任务,需要投入大量的资源和努力。 同时,金融企业还必须严格遵守数据保护法规,确保敏感的客户数据得到妥善的匿名化处理和安全保护。这不仅涉及到技术层面的挑战,也考验着企业在数据隐私和合规性方面的责任和担当。 2、符合金融法规 金融领域对人工智能系统的应用必须严格遵守一系列法规,且涉及信贷审批、交易监控等多个业务环节。合规性要求金融机构必须对相关信息记录详尽并始终维护模型的透明度,这无疑增加了管理的难度和成本。同时,金融机构还需定期对AI系统进行性能监控,确保没有偏差,并妥善处理可能出现的意外结果。 此外,AI技术在金融领域的应用涉及到对海量数据的处理和分析,这不仅要求金融机构拥有强大的存储和计算资源,也带来了对基础设施的挑战。尽管云计算提供了灵活的解决方案,但数据安全和地区法规的限制常常成为其广泛应用的障碍。同时,将先进的AI工具与金融机构现有的IT系统无缝集成,也是一个需要克服的技术难题。 3、道德考量和偏见 人工智能在金融领域的整合引发了重要的道德考量,特别是在偏见和公正性方面。人工智能系统可能会无意中延续甚至加剧训练数据中存在的偏见。例如,如果历史贷款数据对某些特定人群存在偏见,那么基于这些数据训练的人工智能模型可能会继续使这些群体处于不利地位。 此外,快速变化的监管环境对金融机构提出了更高要求。随着法律和道德对AI的期望不断演变,金融机构需要不断适应新的监管政策,并保持系统的灵活性以应对这些变化。 人工智能在金融领域的未来 尽管生成式人工智能是目前各行各业的流行词,但如何将该技术付诸实践的最佳方式仍然尚未确定。 澜码
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CEO周健指出,目前金融行业面临的主要挑战是大型模型的准确度尚未达到令人满意的标准,以及还未找到将特定场景与相应的技术进行有效匹配的路径。整个行业面临的核心难题在于如何精心选择或开发出适合的大模型和解决方案,然后确保它们在特定应用场景中的表现能够超越人类,这也是最具挑战性的部分。 此外,在认知层面,一个普遍的误区是人们常常被所谓的“理想路径”所误导,认为大语言模型能够应对所有任务。然而,在实际操作中,可能由于业务人员对专业知识掌握不够精确导致无法完成相应任务。在这种情况下,我们需要通过更高效的人机交互方式,使业务人员能够明确地表达他们的需求,以便在业务流程中实现端到端的有效支持。 另一个常见的误区是,人们期望用户去适应技术,而不是让技术去适应用户。如果整个行业能够在技术适应用户交互方式和需求理解方面做出创新和改进,就可能充分发挥大型模型的潜力。但目前,这一领域的探索还相对较少。 金融行业落地大模型和生成式AI不仅需要技术上的升级,还需要进行企业文化的转型,以接纳创新,这将是一个漫长且充满挑战的过程。 参考资料: https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model https://www.datacamp.com/blog/ai-in-finance https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.20661.html 作 者:qiuping 来源:非凡产研 以上内容与数据,与界面有连云频道立场无关,不构成投资建议。据此操作,风险自担。
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有连云
07-23 18:17
全听大摩的话了?
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涨几天吧?你们该不会看到“大摩看空亚洲
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股”的报道就手起刀落吧? 3 大摩又喊获利了结? 摩根士丹利分析师Jonathan Garner团队近日发布研报称,
科
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股目前看起来“超买且昂贵”,是时候“离场观望了”。 该报告下调了亚洲
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股的评级,同步将台积电、SK海力士、联发科、东京电子在内的AI概念股从重点推荐名单中剔除。同时由于看好AI手机周期,保留了三星电子、富士康母公司鸿海。 此外,A股本次半导体板块的剧烈调整,很可能是资金选择兑现消息面的利好。 从截至7月22日的本月涨幅来看,半导体主题ETF的确是表现最好的一类ETF。科创芯片ETF南方月度涨幅高达7%,华夏基金芯片ETF、鹏华基金半导体ETF、博时基金半导体产业ETF等的月度涨幅均超4%。 如果我们把时间维度继续缩小,会发现芯片主题ETF的7月涨幅均是由上周一周时间贡献的。 在半导体ETF、芯片ETF上周涨幅分别高达5.35%和5.81%的情况下,分别遭资金净流出15.11亿元和9.35亿元。 今天市场就更狠了,直接釜底抽薪,一天就把半导体主题ETF上周累计的涨幅几乎全部跌没了。 只能说,A股就是精明的投资者太多了,所有人都紧盯着眼前的一亩三分地,忽视了产业涌现的边际改善信号。
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格隆汇
07-23 17:45
微软“蓝屏”引发网络安全担忧,天融信建议加强国产化产品部署并完善本地化服务
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此次微软故障导致的全球性系统崩溃凸显了
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自主的重要性。在国家的推动下,信创产业有望迎来加速发展,建议关注格局较优或需求高景气公司。天风证券认为,三中全会多次强调安全,自主可控有望加速推进,建议关注天融信等网络安全公司。
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证券之星
07-23 17:35
格隆汇ETF日报 | 重挫!科创芯片ETF跌超5%
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金标普500ETF、汇添富基金纳指生物
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ETF分别涨2.83%和2.57%。欧股跟随上涨,华安基金德国ETF涨1.39%。银行股逆势活跃,招商基金银行ETF优选和银行ETF华夏均涨1%。 半导体板块遭遇重挫,科创芯片ETF、科创芯片ETF基金分别大跌5.55%和5.29%。半导体设备板块跟随下挫,半导体设备ETF跌4.99%。有色板块跌幅居前,有色50ETF跌4.96%。黄金股走低,黄金股票ETF跌4.37%。 二、今日ETF交易情况 全市场ETF基金今日共有75只上涨,有12只ETF涨幅超1%,共有866只下跌。 从成交额方面来看,全市场ETF基金今日合计成交额1144.15亿元,较上个交易日减少72.83亿元。有21只ETF成交额超过10亿元,129只ETF成交额超过1亿元。 在股票型ETF中,华泰柏瑞基金沪深300ETF位于第一,下跌1.96%,成交额为32.45亿元,较上个交易日减少28.87亿元。半导体相关ETF遭遇重挫但交易活跃,嘉实基金科创芯片ETF大跌5.55%,飙升至交易榜第四位,成交额为17.86亿元;国联安基金半导体ETF同样上榜,以15.11亿元成交额位列第七。 回顾上个交易日的ETF规模变化,在7月22日的股票ETF中,份额增加最多的三只产品分别是: 华泰柏瑞基金沪深300ETF,基金份额增加11.22亿份,净流入额40.10亿元,为当日净流入额最多的产品。 易方达基金沪深300ETF,基金份额增加6.68亿份,净流入额为11.67亿元。 富国基金上证综指ETF,基金份额增加3.00亿份,净流入额为2.2亿元。 华泰柏瑞基金沪深300ETF的基金份额首次突破了700亿关口,达701.8亿份;基金规模也首次突破2500亿元关口,为2506.82亿元。 份额减少最多的三只ETF为: 华夏基金上证科创板50ETF,基金份额减少7.74亿份,净流出额为6.09亿元。 易方达基金沪深300医药卫生ETF,基金份额减少3.11亿份,净流出额为1.06亿元。 国泰基金中证全指证券公司ETF,基金份额减少2.97亿份,净流出额为2.39亿元。 三、今日行情点评 今日A股大盘全天低开低走,三大指数全部下跌。截至收盘,沪指跌1.65%,深成指跌2.97%,创业板指跌3.04%。全市场超4600只个股下跌。 量能微幅增大,两市今日成交额6622亿,较上个交易日放量57亿。 盘面上,医疗信息化概念股午后爆发,思创医惠、万达信息、塞力医疗、久远银海等涨停。消息面上,国家医疗保障局办公室发布关于印发按病组和病种分值付费2.0版分组方案并深入推进相关工作的通知,探索将异地就医费用纳入DRG/DIP管理范畴。 智能交通概念股一度冲高,飞力达、大众交通、龙江交通、启明信息等涨停。 银行股逆势活跃,工商银行、农业银行、中国银行盘中均再创历史新高。消息面上,国有行正在考虑下调存款挂牌利率。 下跌方面,芯片股集体调整,芯源微跌超10%。消息面上,昨日,芯源微、澜起
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、聚辰股份均发布了关于股东询价转让计划书的公告,且均委托中信证券组织实施询价转让。 有色金属概念股持续走低,洛阳钼业等多股跌超5%。 市场今日弱势调整,三大指数集体跌超1%,创业板指尾盘跌超3%,上涨个股不足600只,量能也未能有显著放量,整体来看仍处于震荡筑底结构之中。 光大证券认为,央行降息10个基点,传递出稳增长、促发展的信号,同时利好A股。结构上看,预计市场仍然是存量博弈为主,高低切换或将延续。 四、基金产品最新动态
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格隆汇
07-23 17:17
飞荣达:公司拥有小米供应商资质。公司有向客户提供石墨、导热材料、风扇、散热模组等产品
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;飞荣达是中国较早研发和生产改性塑料的
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创新型公司之一,其复合型导电塑料与传统金属材料相比,具有质量轻、加工性能好、耐腐蚀性能好、电阻率可调节、特别是在光通信半导体的制造、超导材料、集成电路、汽车电子、电气、塑料柔性磁存储芯片等领域将占据非常重要的地位。作为公司主营产品目前在相关领域是否具备大批量的量产能力?请告知 飞荣达董秘:尊敬的投资者您好,感谢您对公司的关注。公司作为国内领先的电磁屏蔽及热管理解决方案供应商,可根据客户的需求提供以不同材料的组合设计的产品,为客户提供定制化的电磁屏蔽、导热以及轻量化应用解决方案。公司改性塑料具备量产能力,谢谢。 投资者:请问小米是贵公司客户吗? 飞荣达董秘:尊敬的投资者您好。公司拥有小米供应商资质。公司有向客户提供石墨、导热材料、风扇、散热模组等产品。我们将会积极关注行业内各类客户的动向和需求,做好自身技术储备并积极寻求更多方面合作机会。谢谢。 投资者:董秘您好;飞荣达是中国较早研发和生产改性塑料的
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创新型公司之一,其复合型导电塑料与传统金属材料相比,具有质量轻、加工性能好、耐腐蚀性能好、电阻率可调节、特别是在光通信,半导体的制造、超导材料、集成电路、汽车电子、电气、塑料柔性磁存储芯片等领域将占据非常重要的地位。作为公司主营产品目前在相关领域是否具备大批量的量产能力?请告知 飞荣达董秘:尊敬的投资者您好,感谢您对公司的关注。公司作为国内领先的电磁屏蔽及热管理解决方案供应商,可根据客户的需求提供以不同材料的组合设计的产品,为客户提供定制化的电磁屏蔽、导热以及轻量化应用解决方案。公司改性塑料具备量产能力,谢谢。 以上内容由证券之星根据公开信息整理,由算法生成(网信算备310104345710301240019号),与本站立场无关,如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理,不对您构成任何投资建议,投资有风险,请谨慎决策。
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证券之星
07-23 17:16
中证沪港深张江自主创新50指数下跌3.87%,前十大权重包含商汤-W等
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47%)、思源电气(5.32%)、澜起
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(5.0%)、宝信软件(3.42%)、商汤-W(3.41%)、复星医药(3.3%)、恒瑞医药(3.02%)。 从中证沪港深张江自主创新50指数持仓的市场板块来看,上海证券交易所占比80.15%、深圳证券交易所占比11.17%、香港证券交易所占比8.68%。 从中证沪港深张江自主创新50指数持仓样本的行业来看,信息技术占比62.82%、医药卫生占比23.14%、工业占比8.52%、通信服务占比2.20%、原材料占比1.84%、房地产占比0.93%、可选消费占比0.55%。 资料显示,指数样本每半年调整一次,样本调整实施时间分别为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。权重因子随样本定期调整而调整,调整时间与指数样本定期调整实施时间相同。在下一个定期调整日前,权重因子一般固定不变。特殊情况下将对指数进行临时调整。当样本退市时,将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理,参照计算与维护细则处理。当港股通范围发生变动导致样本不再满足互联互通资格时,指数将相应调整。 跟踪SHS张江50的公募基金包括:汇添富中证沪港深张江自主创新50ETF。
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金融界
07-23 17:16
中证智选1000成长创新策略指数下跌3.64%,前十大权重包含赢合
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0成长创新策略指数十大权重分别为:乐鑫
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(1.47%)、南芯
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(1.43%)、全志
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(1.33%)、恒玄
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(1.3%)、华测导航(1.26%)、九典制药(1.21%)、英维克(1.12%)、赢合
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(1.1%)、中信博(1.1%)、赛腾股份(1.08%)。 从中证智选1000成长创新策略指数持仓的市场板块来看,上海证券交易所占比51.85%、深圳证券交易所占比48.15%。 从中证智选1000成长创新策略指数持仓样本的行业来看,工业占比31.73%、信息技术占比19.40%、医药卫生占比12.93%、原材料占比12.14%、通信服务占比5.80%、金融占比4.14%、可选消费占比4.01%、主要消费占比3.43%、公用事业占比2.52%、房地产占比2.32%、能源占比1.59%。 资料显示,指数样本每季度调整一次,样本调整实施时间分别为每年3月、6月、9月和12月的第二个星期五的下一交易日。权重因子随样本定期调整而调整,调整时间与指数样本定期调整实施时间相同。在下一个定期调整日前,权重因子一般固定不变。特殊情况下将对指数进行临时调整。当样本退市时,将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理,参照计算与维护细则处理。 跟踪1000成长创新的公募基金包括:华夏中证智选1000成长创新策略联接A、华夏中证智选1000成长创新策略联接C、华夏中证智选1000成长创新策略ETF。
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金融界
07-23 17:16
中证智选300成长创新策略指数下跌2.78%,前十大权重包含海光信息等
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17%)、北方华创(2.16%)、澜起
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(2.04%)。 从中证智选300成长创新策略指数持仓的市场板块来看,上海证券交易所占比59.94%、深圳证券交易所占比40.06%。 从中证智选300成长创新策略指数持仓样本的行业来看,信息技术占比18.69%、金融占比17.48%、工业占比17.33%、主要消费占比12.76%、医药卫生占比8.04%、原材料占比7.83%、可选消费占比6.48%、通信服务占比5.19%、公用事业占比4.30%、能源占比1.18%、房地产占比0.72%。 资料显示,指数样本每季度调整一次,样本调整实施时间分别为每年3月、6月、9月和12月的第二个星期五的下一交易日。权重因子随样本定期调整而调整,调整时间与指数样本定期调整实施时间相同。在下一个定期调整日前,权重因子一般固定不变。特殊情况下将对指数进行临时调整。当样本退市时,将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理,参照计算与维护细则处理。 跟踪300成长创新的公募基金包括:华夏中证智选300成长创新策略联接A、华夏中证智选300成长创新策略联接C、华夏中证智选300成长创新策略ETF。
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金融界
07-23 17:16
DRG/DIP重磅改革!国家医保局发布2.0版,板块狂拉超9%
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医疗、久远银海、国新健康5股涨停,荣科
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涨超10%,佳缘
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涨超9%。 消息面上,医保局发布《国家医疗保障局办公室关于印发按病组和病种分值付费2.0版分组方案并深入推进相关工作的通知》,探索将异地就医费用纳入DRG/DIP管理范畴。 《通知》提出,要做好2.0版分组落地执行工作,提升医保基金结算清算水平,加强医保医疗改革协同,并明确2024年新开展DRG/DIP付费的统筹地区直接使用2.0版分组,已经开展DRG/DIP付费的统筹地区应在2024年12月31日前完成2.0版分组的切换准备工作。 2019年和2021年,国家医保局分别发布了DRG分组1.0版和1.1版,今年是《DRG/DIP支付方式改革三年行动计划》实施的第三年,DRG/DIP支付方式再次迎来重要革新。 DRG/DIP2.0版本有哪些调整? 23日上午,国家医保局在北京召开DRG/DIP2.0版分组方案新闻发布会,介绍2.0版分组情况。 将改变医疗机构“多花钱、赚钱多”的基本模式 截至2023年底,全国超九成的统筹地区已经开展了按病组和病种分值付费支付方式改革,这对促进医疗机构主动控制成本、规范诊疗行为起到了积极作用。但随着改革的深入,出现了现行分组不够精准、不够贴近临床等问题,国家医保局对分组进行动态调整,形成了2.0版分组方案。按病组和病种分值付费,通过历史数据精准测算,能够提升医保基金的精细化管理,改变医疗机构“多花钱、赚钱多”的基本模式,促进医疗机构重视成本管控,降本增效。 重点对13个学科优化 据悉,DRG2.0版分组基本结构包括主要诊断大类(MDC)、核心分组(ADRG)和细分组(DRGS)三个部分,DRG2.0版分组设置26个MDC,在每个MDC下,以临床专业规范和数据检验结果为依据编制ADRG共409个。在每个ADRG下,又可细分至DRGS,共634个。 经统计,DRG2.0版分组入组率为92.8%,代表分组效能的组间差异(RIV)为71.0%。 2.0版分组方案及配套措施,重点对临床意见比较集中的重症医学、血液免疫、肿瘤、烧伤、口腔颌面外科等13个学科,以及联合手术、复合手术问题进行了优化完善,并且对分组方法和分组规则进行优化完善。 特别病例可申报单议 《通知》还强调对因住院时间长、医疗费用高、新药耗新技术使用、复杂危重症或多学科联合诊疗等不适合按DRG/DIP标准支付的病例,医疗机构可自主申报特例单议。 国家医保局医保中心副主任王国栋答记者提问时解释:「特例单议机制,是对医疗机构收治的危重症、复杂(而分组又没有完全涵盖)病例而设置,用于弥补和尊重临床的实践需要,因为这种偏离是现实、客观、合理的。」 医保预付1个月 针对医疗机构可能遇到的资金压力,各地医保部门可根据基金结余情况,向定点医疗机构预付1个月左右的预付金。定点医疗机构,自愿向统筹地区申请预付金。 同时,国家医保局将建立医保支付方式改革专家组,由临床医学、医保管理、统计分析、药学等方面的专家共同组成。 另外,医保局答记者问时也强调,各统筹地区要定期向定点医药机构等「亮亮家底」,提高工作透明度。 DRG/DIP+医疗信息化概念产业有哪些机会? 国元证券表示,展望后市,政策支持下,我国医疗信息化建设有望加速。 据机构测算,2021年我国医疗行业IT支出高达712亿元,预计到2024年市场规模增长至1010亿元,2021至2024年的年复合增长率为12.36%。 国金证券认为,DRG/DIP支付方式改革带来的信息系统改造需求包括局端和院端两部分,其中局端改造自2019年开始集中招标,院端目前约有73%的医疗机构尚未改造完成,对应市场空间近百亿元,预计将在23-25年内集中释放。 德邦证券认为DRG、DIP的持续推进会促使医生调整自己的诊疗方案,进而降低诊疗成本,提升医院的经营水平,进而对医药行业产生影响,建议关注: 1)医保支付范围内受益于病种结构调整和费用结构调整,部分药品、耗材将放量,如精麻药品、国产替代率较低且均有性价比的微创/日间手术和耗材,相关公司:人福医药、澳华内镜、微电生理、惠泰医疗; 2)能够帮助医院写对、写全、写好数据,帮助医院调整绩效方案的医疗信息化公司,相关公司:嘉和美康、国新健康、万达信息; 3)相同支付标准下,具有较强的服务能力和管理能力的民营医疗服务机构,相关公司:海吉亚医疗; 4)医保支付范围外,受益于医保挤出效应,能够有效承接居民对医保外高端药品、器械、医疗服务需求的公司,相关公司:固生堂、爱尔眼科、华厦眼科等。
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格隆汇
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