精選！倫交所集團(tuán)與微軟達(dá)成戰(zhàn)略合作，打造下一代數(shù)據(jù)與分析及云端基礎(chǔ)設(shè)施解決方案

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7月4日，倫敦證券交易所集團(tuán)（LSEG）2023市場展望論壇召開，倫敦證券交易所集團(tuán)數(shù)據(jù)與分析業(yè)務(wù)大中華及北亞區(qū)董事總經(jīng)理陳芳表示，2023年，以ChatGPT為代表的人工智能突然崛起，人工智能加速了已有的數(shù)字化進(jìn)程，并迅速改變整個金融行業(yè)。

去年12月，倫交所集團(tuán)與微軟達(dá)成為期十年的戰(zhàn)略合作，雙方將攜手打造下一代數(shù)據(jù)與分析及云端基礎(chǔ)設(shè)施解決方案。倫交所集團(tuán)將通過新的合作構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，利用微軟Azure、人工智能和微軟Teams構(gòu)建直觀的下一代生產(chǎn)力、數(shù)據(jù)分析和建模解決方案，為整個金融市場價值鏈上的客戶提供具有飛躍性變化的服務(wù)。

陳芳表示，倫交所集團(tuán)將為客戶提供更加先進(jìn)的云計算和數(shù)據(jù)處理能力，為客戶的決策提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)，并幫助客戶打破時間和空間的限制，讓不同地區(qū)的金融人員幾乎可以同時接收到信息，并共享分析結(jié)果，幫助他們在激烈的競爭中，最先獲得實時且有價值的信息。我們也會繼續(xù)深挖數(shù)據(jù)的獨特價值，優(yōu)化我們的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)與不同的應(yīng)用場景相結(jié)合，為金融機構(gòu)提供最優(yōu)的解決方案。同時，我們也更加關(guān)注人工智能的發(fā)展。用AI加持?jǐn)?shù)字化，用AI幫助完成各種應(yīng)用的分析和開發(fā)，從而提高整體的效率。

AI大模型會對金融行業(yè)產(chǎn)生怎樣的影響？對此，藍(lán)鯨財經(jīng)專訪了倫敦證券交易所集團(tuán)數(shù)據(jù)和分析業(yè)務(wù)戰(zhàn)略客戶業(yè)務(wù)總監(jiān)傅羅莎，傅羅莎認(rèn)為AI大模型可以廣泛應(yīng)用于量化投資領(lǐng)域，以及智能交易領(lǐng)域。在智能交易中，包括價格發(fā)現(xiàn)、交易決策和執(zhí)行，以及交易后的業(yè)績分析等應(yīng)用。還可以進(jìn)行智能投顧和智能投資管理等領(lǐng)域，以及風(fēng)險管理。

傅羅莎表示，與專業(yè)交易員、決策者相比，Ai大模型有一個非常突出的特點，即它是低延時的，這個可以很好的去幫助金融機構(gòu)去控制風(fēng)險，然后還有說對市場做一個比較好的預(yù)判，包括可以幫助我們的交易員去提升他的一些生產(chǎn)力和判斷力等等。

AI大模型是否會獨立承擔(dān)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的運行？傅羅莎表示，目前在某些金融垂直領(lǐng)域，有些AI大模型項目已經(jīng)有一定的資金可以直接進(jìn)行投資或交易。但對許多金融機構(gòu)來說，我們必須考慮風(fēng)險管理因素。大多數(shù)時間，它只是作為并行的輔助補充存在。

關(guān)于對于大模型的未來展望，倫敦證券交易所集團(tuán)數(shù)據(jù)與分析業(yè)務(wù)全球大客戶解決方案技術(shù)總監(jiān)諸贊松在圓桌論壇上表示：“從技術(shù)角度來看，未來通用大模型和領(lǐng)域模型將是一個百花齊放的局面，能提供通用大模型的廠商不會太多，而大廠在算力和數(shù)據(jù)方面有一定的先發(fā)的優(yōu)勢，最終希望能夠集全人類的智慧創(chuàng)造一個超級的智能體，實現(xiàn)通用人工智能的愿景，但這并不是說其他提供垂直領(lǐng)域大模型的廠商沒有機會，反而垂直領(lǐng)域大模型未來將是一片藍(lán)海，他們會利用大模型的提供的超級智能，結(jié)合各行業(yè)的領(lǐng)域數(shù)據(jù)，通過模型微調(diào)等方式深耕行業(yè)的領(lǐng)域模型，有效解決行業(yè)中的業(yè)務(wù)痛點。第二方面多模態(tài)會在未來金融領(lǐng)域發(fā)揮很重要的作用，金融GPT可能會進(jìn)一步整合語音、圖像和視頻等多種模態(tài)的信息，提供更全面的理解和分析，從而更好地適應(yīng)復(fù)雜的金融任務(wù)。如果我們看整個人工智能的流程，前面是感知層中間是決策層后面是執(zhí)行層，ChatGPT主要是在決策層，由于ChatGPT只是一個語言模型目前只支持文本的輸入和輸出，將來我們希望在感知部分加入語音、圖像、聲音，作為大模型的輸入，同時大模型也支持語音、圖像、聲音的輸出到?jīng)Q策層。舉兩個例子，將來當(dāng)我們給金融大模型輸入一個K線圖進(jìn)去，大模型可能就會產(chǎn)生一些相關(guān)的投資建議。如果拿到了客戶的投資理財?shù)钠茫Ｐ涂梢越Y(jié)合相應(yīng)理財產(chǎn)品的特點產(chǎn)生推薦視頻到執(zhí)行層幫助客戶更直觀的理解產(chǎn)品特色從而幫助銀行更好的獲客。

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