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7月(yue)4日(ri)，伦敦(dun)證(zheng)券(quan)交易(yi)所集团（LSEG）2023市(shi)場(chang)展(zhan)望(wang)論(lun)壇(tan)召(zhao)開(kai)，伦敦证券交易所集团数据与分析業(ye)務(wu)大(da)中(zhong)華(hua)及北(bei)亞(ya)區(qu)董(dong)事(shi)總(zong)經(jing)理(li)陳(chen)芳(fang)表(biao)示(shi)，2023年(nian)，以(yi)ChatGPT為(wei)代表的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)突(tu)然(ran)崛(jue)起(qi)，人工智能加(jia)速(su)了(le)已(yi)有(you)的数字(zi)化(hua)進(jin)程(cheng)，並(bing)迅(xun)速改(gai)變(bian)整(zheng)個(ge)金(jin)融(rong)行(xing)业。

去(qu)年12月，伦交所集团与微软达成为期(qi)十(shi)年的战略合作，雙(shuang)方將(jiang)攜(xie)手(shou)打造下一代数据与分析及云端基础设施解决方案。伦交所集团将通(tong)過(guo)新(xin)的合作構(gou)建(jian)数据基础设施，利(li)用(yong)微软Azure、人工智能和(he)微软Teams构建直(zhi)觀(guan)的下一代生(sheng)產(chan)力(li)、数据分析和建模(mo)解决方案，为整个金融市场價(jia)值(zhi)鏈(lian)上(shang)的客(ke)戶(hu)提(ti)供(gong)具(ju)有飛(fei)躍(yue)性(xing)变化的服(fu)务。

陈芳表示，伦交所集团将为客户提供更(geng)加先(xian)进的云計(ji)算(suan)和数据處(chu)理能力，为客户的决策(ce)提供可(ke)靠(kao)的数据依(yi)据，并幫(bang)助(zhu)客户打破(po)時(shi)間(jian)和空(kong)间的限(xian)制(zhi)，讓(rang)不(bu)同(tong)地(di)区的金融人員(yuan)幾(ji)乎(hu)可以同时接(jie)收(shou)到(dao)信(xin)息(xi)，并共(gong)享(xiang)分析結(jie)果(guo)，帮助他(ta)們(men)在(zai)激(ji)烈(lie)的競(jing)爭(zheng)中，最(zui)先獲(huo)得(de)實(shi)时且(qie)有价值的信息。我(wo)们也(ye)會(hui)繼(ji)續(xu)深(shen)挖(wa)数据的獨(du)特(te)价值，優(you)化我们的数据，将数据与不同的應(ying)用场景(jing)相(xiang)结合，为金融機(ji)构提供最优的解决方案。同时，我们也更加關(guan)註(zhu)人工智能的發(fa)展。用AI加持(chi)数字化，用AI帮助完(wan)成各(ge)種(zhong)应用的分析和开发，從(cong)而(er)提高(gao)整體(ti)的效(xiao)率(lv)。

AI大模型(xing)会對(dui)金融行业产生怎(zen)樣(yang)的影(ying)響(xiang)？对此(ci)，藍(lan)鯨(jing)財(cai)经專(zhuan)訪(fang)了伦敦证券交易所集团数据和分析业务战略客户业务总監(jian)傅(fu)羅(luo)莎(sha)，傅罗莎認(ren)为AI大模型可以廣(guang)泛(fan)应用於(yu)量(liang)化投(tou)資(zi)領(ling)域(yu)，以及智能交易领域。在智能交易中，包(bao)括(kuo)价格(ge)发現(xian)、交易决策和執(zhi)行，以及交易後(hou)的业績(ji)分析等(deng)应用。還(hai)可以进行智能投顧(gu)和智能投资管(guan)理等领域，以及風(feng)險(xian)管理。

傅罗莎表示，与专业交易员、决策者(zhe)相比(bi)，Ai大模型有一个非(fei)常(chang)突出(chu)的特點(dian)，即(ji)它(ta)是(shi)低(di)延(yan)时的，這(zhe)个可以很(hen)好(hao)的去帮助金融机构去控(kong)制风险，然后还有說(shuo)对市场做(zuo)一个比較(jiao)好的預(yu)判(pan)，包括可以帮助我们的交易员去提升(sheng)他的一些(xie)生产力和判斷(duan)力等等。

AI大模型是否(fou)会独立(li)承(cheng)擔(dan)业务環(huan)節(jie)的運(yun)行？傅罗莎表示，目(mu)前(qian)在某(mou)些金融垂(chui)直领域，有些AI大模型項(xiang)目已经有一定(ding)的资金可以直接进行投资或(huo)交易。但(dan)对許(xu)多(duo)金融机构來(lai)说，我们必(bi)須(xu)考(kao)慮(lv)风险管理因(yin)素(su)。大多数时间，它只(zhi)是作为并行的輔(fu)助補(bu)充(chong)存(cun)在。

关于对于大模型的未(wei)来展望，伦敦证券交易所集团数据与分析业务全(quan)球(qiu)大客户解决方案技(ji)術(shu)总监諸(zhu)贊(zan)松(song)在圓(yuan)桌(zhuo)论坛上表示：“从技术角(jiao)度(du)来看(kan)，未来通用大模型和领域模型将是一个百(bai)花(hua)齊(qi)放(fang)的局(ju)面(mian)，能提供通用大模型的廠(chang)商(shang)不会太(tai)多，而大厂在算力和数据方面有一定的先发的优勢(shi)，最終(zhong)希(xi)望能夠(gou)集全人類(lei)的智慧(hui)創(chuang)造一个超(chao)級(ji)的智能体，实现通用人工智能的願(yuan)景，但这并不是说其(qi)他提供垂直领域大模型的厂商沒(mei)有机会，反(fan)而垂直领域大模型未来将是一片(pian)蓝海(hai)，他们会利用大模型的提供的超级智能，结合各行业的领域数据，通过模型微調(tiao)等方式(shi)深耕(geng)行业的领域模型，有效解决行业中的业务痛(tong)点。第(di)二(er)方面多模態(tai)会在未来金融领域发揮(hui)很重(zhong)要(yao)的作用，金融GPT可能会进一步(bu)整合語(yu)音(yin)、圖(tu)像(xiang)和視(shi)頻(pin)等多种模态的信息，提供更全面的理解和分析，从而更好地適(shi)应復(fu)雜(za)的金融任(ren)务。如(ru)果我们看整个人工智能的流(liu)程，前面是感(gan)知(zhi)層(ceng)中间是决策层后面是执行层，ChatGPT主(zhu)要是在决策层，由(you)于ChatGPT只是一个语言(yan)模型目前只支(zhi)持文(wen)本(ben)的輸(shu)入(ru)和输出，将来我们希望在感知部(bu)分加入语音、图像、聲(sheng)音，作为大模型的输入，同时大模型也支持语音、图像、声音的输出到决策层。舉(ju)兩(liang)个例(li)子(zi)，将来當(dang)我们給(gei)金融大模型输入一个K線(xian)图进去，大模型可能就(jiu)会产生一些相关的投资建議(yi)。如果拿(na)到了客户的投资理财的偏(pian)好，模型可以结合相应理财产品(pin)的特点产生推(tui)薦(jian)视频到执行层帮助客户更直观的理解产品特色(se)从而帮助銀(yin)行更好的获客。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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