恒生聚源吴震操谈AI爆款攻略:数据决定未来,三大场景落地指南
吃瓜电子官网最新热点:恒生聚源吴震操谈AI爆款攻略:数据决定未来,三大场景落地指南
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21世纪经济报道 实习生 张长荣 记者 崔文静 北京报道在金🙌融科技加速渗透的行业背景下,机构竞争的重心正悄然生变。 😜 如今,从底层技术架构的数字化重构,到前端业务场景的智能化升😡级,金融科技已从“可选项”变为行业“必答题”——大模型、云计🔥算等技术的规模化应用,不仅降低了中小机构的技术准入门槛,更让😎行业整体的技术底座逐步趋同。 “未来大中小机构在算法与👍算力上的差距必将逐步缩小,金融机构的核心竞争力也将随之转向数😍据。”恒生聚源总经理吴震操判断,对于规模相近、业务模式易同质😜化的机构,内外部数据的挖掘利用能力将成为竞争胜负手。 🥳作为国内领先的金融、产业数据资讯服务提供商,恒生聚源的行业判😡断并非空穴来风——其不仅拥有聚源金融数据库、洞见智能投研、智⭐能小梵、智眸风险预警系列等丰富产品线,更经过25年市场耕耘,🤯在金融市场需求理解、产品设计、客户拓展及专业服务等领域,积累😢了扎实的实践能力与深厚经验。 基于对行业趋势的洞察,恒😢生聚源在2023年推出面向金融投研场景的大模型产品“Warr😆enQ”,随后,于今年发布AI友好型金融数据库AIDB。AI❤️DB通过统一数据范式、简化查询逻辑及强化数据治理,可实现大模🤯型对金融结构化数据的精准调取。 不过,恒生聚源的思考并😍未止步于数据基础建设。在其看来,相较于技术本身,未来金融AI👍发展的真正突破口,在于将技术与业务深度融合的“场景化应用”。😡 在这场大模型赋能金融行业的进程中,恒生聚源希望承担三😆大核心作用:立足数据公司本源,发挥数据要素企业的核心价值;以😢行业先行者身份,助力金融机构大模型落地;联合各方,共同探索商😍业模式创新。 而从长远来看,恒生聚源的目标不仅是成为技😎术服务提供者,更是AI时代金融行业的“智能信息服务伙伴”。为😴实现这一愿景,恒生聚源已展开精准布局,重点聚焦投研、财富管理🥳、风险预警三个与金融机构核心业务紧密相关的领域。 21😊世纪:当前通用大模型在辅助工作中容易出现幻觉,应如何解决?个🚀人投资者又该如何辨别信息? 吴震操:AI幻觉是大模型固😎有的现象。目前常见的应对方式是让大模型结合外部信息进行结果优😉化。行业常用的“检索增强生成(RAG)”和“上下文工程”,通😢过检索获取外部知识,再结合大模型自身的推理能力生成内容。这样😅做一方面可以弥补大模型自身知识储备的局限,另一方面也可能帮助😊用户发现因自身知识或检索能力有限而未能获取的信息。 对😘于用户来说,在使用大模型时常需要判断信息的真实性,建议采取以😜下措施:第一,多对比不同的大模型。不同模型的训练数据和算法不🙄同,输出的结论和分析角度也会有差异。 第二,对结果进行👏溯源验证。目前主流商业大模型平台通常会提供来源链接、参考文献😘或相关图表,用户应主动核查来源的发布时间及可靠性,以评估信息😴的时效性和可信度。 第三,可借助智能体平台自定义工具。🥳目前不少智能体平台开放自定义功能,用户可根据自己的投资习惯和❤️分析方法搭建专属智能体。 21世纪:面对机器逐渐替代部😂分基础岗位的趋势,我们应如何建立“人机协同”的工作模式?需要🚀掌握哪些关键技能才能与机器深度合作而非被替代? 展开全🤯文 吴震操:大模型处理基础操作和日常重复性工作的能力会🤔越来越强,这是技术发展的必然。但目前大模型仍有明显局限,无法🌟完全替代人类。 首先,重大决策仍依赖人类。决策不仅需要😂足够多的背景知识、全局观和行业经验,更需要判断力和坚决的意志🌟,而大模型仅依靠训练数据推理,缺乏真实场景经验,目前无法承担🤩重大决策。其次,大模型尚不能替代人类在精准洞察和信息挖掘方面🔥的作用,尤其是人际深度交流方面。大模型的信息来源局限于已有知😎识库或网络内容,无法及时获取第一手信息,也不具备第一时间对原🙄始信息进行进一步探究、整合并影响决策的能力。 事实上,⭐人类与大模型并非对立,而是走向共存。这种共存不仅推动大模型能👏力不断进化,也会促使人类持续提升自身能力。因此,我们不必过度😅担忧大模型的发展,而应更主动地将其作为协作伙伴,建立深度合作🙌关系。 21世纪:目前中小券商由于科技投入资金有限,往😅往依赖外部技术支持。如果多家机构采用相同或相似的外部技术,这🙌是否可能导致服务或策略上的同质化?应如何应对可能出现的同质化😊现象? 吴震操:这一问题并非中小金融机构独有,大型金融👍机构同样面临类似的挑战。当前,大模型的马太效应日益显著,未来👍市场上广泛应用的通用大模型可能会高度集中,推动形成“算法平权🌟”和“算力平权”两大趋势。不同规模的机构在算法和算力方面的差⭐距将逐渐缩小。 在这一背景下,机构在投资决策、市场研判💯等核心业务上的差异,将越来越取决于其在“取数、用数、算数”环💯节的能力。金融机构的核心竞争力,正在转向对数据的获取与运用能😀力。 因此,机构应重点从两个方向发力:一是获取更多更有🤔价值的外部数据;二是深度挖掘和高效利用自身内部数据。尤其对规😆模接近、业务模式趋同的机构而言,数据的高效挖掘与利用能力将成😅为决定机构竞争胜负的关键。 高效运用内部数据,关键在于😜机构内部的数据治理能力。我们认为,未来商业场景中的大多数数据👏,不应仅服务于人类或传统业务系统,还应主动适配大模型的使用需😆求。 正是基于这一认识,我们今年推出了“AI友好型数据😢库”(AIDB)产品。AIDB通过一套系统化的数据治理方案和🙄标准化市场数据指标体系,帮助机构优化数据供给,充分释放内部数😎据价值。 21世纪:随着大模型逐步落地,其规模化应用的😉问题也逐渐受到关注。AI智能体距离真正处理复杂、多步骤的金融😜投资决策流程还有多远? 吴震操:目前,随着金融机构将更🎉多传统业务流程交由大模型处理,“智能体+大模型”在金融场景的👏融合应用已进入关键实践阶段。 过去,受限于大模型的生成😉式特性,其难以独立承担复杂任务。行业普遍认为,涉及复杂金融工🥳程的任务很难直接通过大模型完成。但智能体的引入改变了这一状况🚀:它能够调用现有的金融工程模型、机构内部细分模型,并适配内部🤯投资策略等,实现对既有专业工具的高效复用。在这一模式下,智能😆体、大模型与机构现有的金融工程体系和业务系统实现了有机融合,🔥不再孤立运作。恒生聚源的金融智能体平台把大模型能力、业务系统🤯逻辑和金融数据编织在一起,进一步提升投研和投顾的效率。 😅 展望未来,大模型本身推理能力的提升也会朝着与金融工程模型融😊合方向不断演进。大模型技术能力的进一步提升,将推动金融工程模😁型持续迭代和效能升级。 21世纪:中国金融科技公司在人🔥工智能应用方面有哪些优势?还可以从哪些方面提升? 吴震😡操:当前国内在很多细分的工程场景下,例如图计算、联邦学习等技😉术已处于全球领先水平。在此基础上,我认为未来金融AI发展的突😆破口在于“场景化应用”。 推动场景化应用,可以依托资本😎市场与股权投资市场机制,建立科研成果向企业转化的有效通道。目😴前许多优秀成果仍在实验室阶段,若要实现价值转化,必须与实际金⭐融场景深度融合,落地到具体业务环节中。 在此过程中,需😁打通科研力量、行业需求与资本之间的协同链路,明确各方角色与作😘用,共同推动优质科研成果从实验室走向企业实践、在行业领域落地😢生根。 除此以外,还可以扩大与海外金融机构及金融科技企😴业的交流合作。受益于风险资本的持续支持与推动,目前海外金融A😂I领域的场景落地实践已非常丰富。建议密切关注海外动态,与海外👏金融机构、金融科技企业开展常态化沟通。 21世纪:未来👍3-5年大模型发展会有哪些变化?恒生聚源希望发挥什么作用? 🚀 吴震操:我们预计未来三到五年大模型发展将逐步显现三大变👍化:首先操作层面将实现关键突破,逐步替代大量繁琐工作;其次人😀机交互模式将发生深刻变革,人类可通过日常自然语言直接与业务系🙄统交互;此外,行业IT建设将显著变化,“大模型+智能体”能让😂过去需大量IT人员的开发实现低/无代码化,这类工具普及后可助🚀力业务人员自主操作、盘活资源,大幅释放业务团队能力与生产力。😆 与此同时,大模型发展也面临新的挑战,例如“幻觉”问题🥳、数据安全与伦理风险等。金融作为“国之重器”,在大模型应用过😎程中,必须强化审核与监管机制,我们亦期望与监管部门共同探索合🤔规路径。 在大模型赋能金融行业的进程中,恒生聚源希望承😂担三大核心作用: 其一,立足数据公司本源,发挥数据要素😂企业的核心价值。聚焦金融数据的流通与赋能,助力金融行业充分激🤗活数据价值。 其二,以行业先行者身份,助力金融机构大模😂型落地。恒生聚源作为金融行业大模型早期实践者,近年已完成大模👍型训练、产品品牌构建,积累了丰富经验与教训。我们期望将这些经😉验转化为行业资源,助力金融机构在数字化转型中高效推进大模型落🤔地应用。 其三,联合各方,共同探索商业模式创新。当前行😜业对大模型的认知多停留在“降本提效”,我们更愿联合金融机构、😜监管部门等共同探索其对金融机构商业模式、客户服务渠道与方式的🥳变革价值,最终共创全新商业模式——这也是恒生聚源面向行业长远😁发展的目标。 21世纪:恒生聚源成为“智能信息服务伙伴😴”的具体路径是什么?哪些领域会优先突破? 吴震操:在数😂据要素市场化的大背景下,恒生聚源明确“数商”定位,形成“金融💯、科技、AI”三大核心标签。我们期望能够落地更多应用到投资研🙌究、财富管理及风险预警等具体业务场景中,真正融入客户的业务流⭐程、提供信息支持与参考,未来将主要聚焦三个领域: 一是🤩投资研究领域。过往数据厂商多仅对知识初步加工,核心原因是投研😎与投资策略高度多样化——不同从业者有独特风格,难以标准化,因😡此行业多提供半加工的中端形态数据。而人工智能时代,借助大模型😉可深化知识加工,还能依据机构及投研人员的个性化偏好,协助提取😍所需信息、生成符合其风格的深度研究数据与阶段性成果。因此,我😡们认为,未来5至10年将是研究类数据的蓬勃发展期。 二👏是财富管理领域。我们不仅拥有传统金融工程基础设施,还积累了海😢量高质量数据。我们期望在人工智能时代从两方面提供支持:一是为😜用户优化资产配置、提升投资能力提供信息支持;二是赋能投资顾问😀,为实现财产增值提供研究支撑。 三是风险预警领域。风险😡与流动性、投资、交易活动紧密相关。未来,我们将依托AI技术进😆一步助力金融机构提升风险预判、评估能力。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
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张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)
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“吃瓜吃到自己买的基金身上。” 近期,港股创新药企业药💯捷安康股价出现大幅波动,引发市场广泛关注,而由于药捷安康被“🎉悄然”纳入了包括国证港股通创新药指数在内的多只指数,导致相关😁ETF被动买入,更是引发了众多投资者在社交平台上声讨。 😜 这一极端个案不仅让众多基民“踩雷”,更将指数编制规则的潜在😊漏洞与ETF规模扩张带来的“双刃剑”效应,再次推至聚光灯下。🙄 ETF“踩雷”药捷安康 公开资料显示,药捷安康🌟于2025年6月23日在港股上市,是一家以临床需求为导向、处🤩于注册临床阶段的生物制药公司,专注于发现及开发肿瘤、炎症及心🌟脏代谢疾病小分子创新疗法。 上市近三个月以来,药捷安康🎉的股价一直处于小幅上涨的态势,直到9月8日被纳入港股通,同时😆被纳入恒生综合指数、恒生综合中小型股指数、恒生医疗保健指数、🌟恒生创新药指数等9只恒生系列指数,短期内形成集中买盘,开启了🎉“狂飙”模式。 Wind数据显示,自9月8日药捷安康被😎调入港股通标的以来,南向资金持续加码,截至9月15日净买入3🚀06.25万股,公司股价在9月12日上涨77.09%,9月1😜5日更是大涨115.58%,令人咋舌。 但到了9月16💯日,药捷安康突然上演高台跳水,其股价虽然早盘一度大涨63%,🚀但下午便断崖下跌,截至收盘下跌53.73%,股价从679.5😜港元/股掉落至192港元/股,堪比“过山车”。 这一巨😁幅波动引起了众多投资者关注,于是,有投资者发现,自9月15日😢起,药捷安康“悄然”出现在了多只跟踪国证港股创新药指数的ET😊F的申赎清单中。 这主要是因为9月15日,国证港股通创😂新药指数实施了季度定期调整,药捷安康被纳入成份股。以同类产品👍中最大的港股通创新药ETF为例,9月15日,该ETF买入药捷😅安康300万股,按前一个交易日收盘价计算对应金额约5.78亿⭐港元,占基金净值比约2.62%。国证指数公司信息显示,全市场🌟共有5只ETF跟踪国证港股通创新药指数,合计规模约359.6🙄3亿元,以2.62%占比来计算,ETF被动买入金额约9.4亿🔥元。 但在刚刚纳入指数成份股,药捷安康便遭遇巨幅回调,⭐不少投资者感叹“躺着也中枪”。 9月17日,药捷安康股⭐价有所回升,截至收盘上涨8.96%,但距离最高点仍然有近70😉%的回调。 指数调整与编制方法存在漏洞 在“踩雷🙌”药捷安康的背后,此次国证港股通创新药指数的样本调整与编制方🤩法也备受争议。 首先,按照该指数的样本股调整规定,国证😂港股通创新药指数实施季度定期调整,于每年 3 月、6 月、9🤩 月和12 月的第二个星期五的下一个交易日实施,即9月15日⭐正式实施今年三季度的定期调整。 但对于此次调整,国证指😁数公司并未提前发布公告,使得很多普通投资者不知道药捷安康已经😢被纳入国证港股通创新药指数,且截至发稿前,国证指数中心官网上🌟的国证港股通创新药指数样本详情中,依然没有药捷安康的身影。 🤔 展开全文 “很多投资者买ETF是因为其持仓透明,😍但指数公司和基金公司均未及时向公众投资者告知指数调整细节,一😁定程度上损害了投资者的知情权。”有基金评价人士向券商中国记者😡表示。 其次,根据国证港股通创新药指数编制方案,该指数🌟的选样空间需要满足具备互联互通标的资格;公司近一年无重大违规👏、财务报告无重大问题;公司最近一年经营无异常、无重大亏损;考😴察期内股价无异常波动等要求。选样方法分为两步,首先,剔除选样😍空间内最近一年日均成交金额低于1000万港元的股票;然后,对😂选样空间剩余股票按照最近一年日均总市值从高到低排序,选取前 😡50 只股票作为指数样本股,样本数量不足时按实际数量纳入。 😢 “这个指数的编制方法有一些漏洞,首先,药捷安康上市不足😎3个月,其实并不完全满足上述要求中关于‘近一年日均成交金额’😴的要求;其次,这个指数的选样方法也相对简单,没有考虑流通股占🤔比等细节,而药捷安康恰恰是因为流通盘小、流动性不足引发股价大🌟幅波动。”有基金评价人士向券商中国记者表示。 Wind😂数据显示,药捷安康总股本3.97亿股,IPO发售1528万股😴,其中979万股被基石投资者锁定,实际可交易股份仅549万股🌟,占比1.38%。 被动资金频频显威 这并不是E😘TF影响个股波动的首例,随着ETF的规模突破5万亿大关,持股🙄市值也超越主动基金,被动资金已经成为影响市场走向的一股强大力😍量。 特别是9月以来,众多指数集体迎来季度定期调整,E😘TF机制驱动下的被动买入卖出力量更是时常影响市场波动。 🤯 比如,9月15日,科创50、科创芯片、科创AI、科创成长等💯多只科创板指数也迎来季度调整。按照指数编制规则,单个成份股权🥳重不得超过10%,而寒武纪在上述指数中的权重普遍超过指数规定💯的10%上限,带来大量被动资金随之调仓。 Wind数据💯显示,跟踪科创50的ETF规模约1740亿元,若要将寒武纪的🤗权重从15.42%降至10%,将导致这些科创50ETF被动减😁持寒武纪的股票约94亿元。如果再叠加科创芯片、科创AI、科创🔥成长等指数的调整,寒武纪的权重下调或将引起相关指数基金被动卖😡出寒武纪近200亿元的规模,占到寒武纪日成交额的六七成。 👍 “为了避免过度集中抛售,我们会在指数调整公告发布后就慢慢😀调仓,但仍然难免会对股价造成影响。”上述基金经理表示。Win🤩d数据显示,从8月29日指数调整公告发布,至9月15日正式调😡整,寒武纪股价回调了9.31%。 瑞银中国非银金融研究😎团队表示,ETF规模扩张往往会增强市场的流动性,但随着ETF🤔规模进一步增长,纳入和剔除成份股所带来的短期股价波动受被动资👍金进出的影响或将加剧。 华安证券金融工程团队也认为,E🤗TF持有量更多的股票比其他类似的证券更具波动性,且ETF交易❤️产生的波动性至少在短期内是一种不可分散的风险来源,因为指数化😘可能导致资产收益和流动性的更大协同变动。 责编:杨喻程⭐ 排版:刘珺宇 校 对:赵燕 违法和不良信🙌息举报电话:0755-83514034 邮箱:bwb@😎stcn.com返回搜狐,查看更多
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