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“WarrenQ”，随后，于今年发布AI友好型金融数据库AIDB。AIDB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AI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)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

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)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

光明网评论员：又是一个硕果累累的秋天！ 南国海面上，科⭐考船“梦想号”向着海洋深处慢溯；新疆喀纳斯，秋风染醉的层林间😀游人如梭；丽江花卉产业园，姹紫嫣红争奇斗艳；黑龙江建三江垦区🙌，万顷灼金稻浪翻卷…… 十月，把最丰富的表情、最饱和的⭐色调、最华丽的和声，毫无保留地献给我们，献给这个伟大的节日—😀—我们共和国76岁华诞！ 这个节日里，故事很多很多： 🚀 民以食为天。但以前的史册里，写满了饥馑、荒年。刚刚过去👍的第八个“中国农民丰收节”，捷报一个挨着一个——夏粮创下历史😜第二高产纪录、早稻亩产首次突破400公斤。 这是大西南😘，地无三尺平，处处行路难。可现在，天堑变通途。这不，通车不久😀的贵州花江峡谷大桥，桥梁高度、主桥跨径居山区桥梁跨径世界第一😊。 忘不了当年，西方侵略者在海岸线上架起几尊大炮就逼着⭐我们割地赔款。再瞧，九三阅兵，铁甲滚滚，战车隆隆，猎鹰翱翔，💯赫赫大国重器让那些觊觎者心惊胆寒…… 这个节日里，欢乐🌟连着欢乐： 大众参与、大众共创、大众传播、大众热爱的“🤩新大众文艺”把普通人变成文艺作品的主角；热爱就能上场、随时都💯能锻炼的“新大众体育”，让体育重回快乐的本质。 为看一🚀场演出奔赴一座城，为看满天星斗说走就走，舞台拓展了，赛场开阔🌟了，旅途畅通了，一句话：咱的生活更好了。 更好了意味着😢什么？奋斗增强了国力，拼搏带来了突破，国富民强才有了万民和乐🤯！ 这个节日里，收获连着收获： 扎陵湖畔那方石刻🔥，出自何人之手？昆仑地望，究竟如何界定？廿六、卅七，到底谁更🤗准确？发轫于光明日报的“昆仑石刻”学术争鸣，让我们再一次惊叹😴华夏文明的瑰丽宏远。这是全民文化素养提高的明证，这是当代中国😂文化自信的彰显！ 而中国社科院刚刚公布的12项重要考古😉成果，哪一项不让人欣羡？哪一项不令人思索？哪一项不推动传统文😍化传承发展？ 国泰民安，国富民强！这个节日里，让我们在🚀城市乡村的变化中，在历史演进的长河里，在身边小事的折射中，更🚀真切地感知社会进步的节律，更自豪地品味劳动收获的快乐。 🌟 如果把眼光放得更长远一点，这种感觉就会更加真切、更加夺目。😆76年积累，76年奋斗，山河巨变，家国共兴。我们用几十年时间🥳走完了其他发达国家几百年走过的路，我们在众多领域攀升到领跑的🙄位置，但我们，仍需继续努力，仍需奋力跋涉！ 因为我们明🥳白，人到半山坡更陡，船到中流浪更急。前进道路上，还有丛丛荆棘💯，还有道道坎坷。且不说国内外环境变化带来的复杂影响，也不说与🚀某些自然灾害的不期而遇…… 有困难，但我们不怕困难！ 🎉 “寒露接霜降，秋收秋种忙。”这个丰盈的节日，只是我们新😡的奋斗的起点。我们收获了沉甸甸的稻穗，那无垠的田野，又召唤着😁我们去耕耘，又期待着我们把冬小麦撒播。 是啊，秋天就是😉这样，它慷慨地把收获的快乐全部献给你，同时也毫不客气地督促你😍：出发吧，为了下一季的收获！ 编辑：邬嘉宏返回搜狐，查🙄看更多