通联数据曾建端：大语言模型与金融数据融合将带来更多生机与活力
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通联数据曾建端：大语言模型与金融数据融合将带来更多生机与活力
2023-04-13 10:53:00
4月12日，为期4天的2023香港Web3嘉年华在香港会议展览中心开幕。通联数据工程开发与运维中心负责人曾建端受邀出席本次活动，并发表了一场名为“LLM AI in Finance(AI大语言模型在金融领域的应用)”的主题演讲，分析了大语言模型的各种能力在金融领域的应用场景。近期，曾建端接受了中国证券报记者的独家专访，他表示，最近非常火爆的ChatGPT，其本质上就是大语言模型(LLM)的应用，而大语言模型与金融数据的融合将为金融领域带来更多生机与活力。
让AI学会如何服务客户
“以前是用户需要去学习怎样使用一套软件，现在是AI学会怎样服务你。” 曾建端用一句话描绘了大语言模型应用在金融领域的美好前景。
“最近讨论热度很高的ChatGPT，其本质就是大语言模型(LLM)的应用，而大语言模型作为人工智能领域非常重要的一项研究，其常见应用范围已经从简单的任务(如问答、文本识别和文本分类)，拓展到了更具创造性的任务(如文本或代码生成、对当前AI功能的研究和类人对话代理)。” 曾建端解释道，“如果我们将大语言模型应用到金融数据的处理中，就可以依靠简单快捷的自然语言实现对复杂金融数据的筛选与整理、分析与预测等。”
在曾建端看来，准确学习和理解自然语言并有逻辑性地生成文本内容是大语言模型最明显的优势之一，因此，大语言模型将为金融数据的分析与处理插上一双“飞翔的翅膀”，再“阳春白雪”般的复杂数据，也能变得“下里巴人”。“我相信未来随着大语言模型的不断优化，于金融行业的从业者而言，数据的收集、整理、分析将会越来越便捷。”曾建端说，“大家将不需要花费太多力气去学习如何使用操作系统、如何提取核心数据，可能只需要一句简单的指令，系统就会帮助我们自动完成这些工作。”
曾建端举了一个例子，通联数据近期在旗下SaaS产品Datayes！Pro搜索模块搜索功能上线了一项新功能——搜索结果结合大语言模型：通过研报、新闻段落关键词等，智能搜索相关内容，使用大语言模型阅读理解，摘取有关内容并进行总结，形成文本，对目前智能搜索阅读理解进行有效的结合和补充，进一步完善搜索结果的准确性。“比如用户搜索了一个金融方面的问题，我们的大语言模型就会依据问题对搜索出来的研报、新闻等形成一段总结，但这段总结里的每句话、每个数据都不是凭空捏造的，而是有来源出处的，并且还会标注出来源出处。”曾建端解释道，“之前行业内的一些模型跑出来的结论可能会将一些没有关联的信息放进去，甚至凭空捏造一些信息，但Datayes！Pro搜索结果结合大语言模型功能，可以做到让每句话‘说有所依、理有所据’，增强结论的真实性和客观性。”
AI不只有大语言模型
曾建端表示，尽管ChatGPT的火爆让大众对大语言模型的关注度陡然上升，但大语言模型终究只是AI在金融领域应用的一部分。“大语言模型可以实现对自然语言的学习与理解，但对金融数据进行预测，还不能仅仅依靠大语言模型。”曾建端说，“比如我们通联数据会用其他AI模型对上市公司的盈利情况，通过AI盈利预测进行未来预测，这是一种基本面分析加量化的算法，我们会将一家公司的盈利分析结构化，用模型捕捉到盈利分析所需要的各项数据，最终实现对公司盈利的长期预测。我们将得出的预测数据提前对外公布，公开接受市场检验。数年来的对比结果显示，准确率一直超一致预期。”
曾建端表示，AI盈利预测是一次“AI(A.jpgicial Intelligence)+HI(Human Intelligence)”的完美结合。因为在他看来，这项功能的实现不仅蕴含着人工智能(A.jpgicial Intelligence)技术的发展与突破，更凝结着人类智慧(Human Intelligence)的结晶与贡献。目前，通联数据基于AI+HI，已经推出一系列产品和服务，除了AI盈利预测，还有宏观框架、行业景气度、知识图谱等，探索、丰富和推广AI在金融领域的应用，赋能和服务投研、投资和投顾。
此外，曾建端认为，除了预测，对另类数据的分析与处理也是AI技术的一大优势，比如对新闻舆情的抓取与分析。“财经新闻经常会对市场情绪产生较为广泛的影响，但要分析这么多批量信息的利好性和利空性是一项非常大的工程，而AI就可以把新闻舆情批量处理成数据序列，为投资者提供投资信号。”曾建端举例道。
谈到通联数据未来的发展方向，曾建端说：“目前通联数据已经拥有了非常庞大的立体的基础、高频和另类数据库体系，比如我们的基础数据覆盖全部传统金融数据，总数量达到PB级，在市场上处于优势地位；高频数据低延时、高质量，还有丰富的衍生指标的计算；另类数据引领行业，种类众多，多个为独家数据资源，为投资研究提供差异化数据和视野。未来，我们将更专注于将人工智能、大数据、云计算等数字技术和专业的投资理念相结合，进一步发挥AI以及大语言模型在搜索和推荐、分析和预测、辅助决策方面的价值，赋能投研、投资和投顾，为投资者带来更加智能化的产品、服务和体验。”
（文章来源：中国证券报·中证网）
让AI学会如何服务客户
“以前是用户需要去学习怎样使用一套软件，现在是AI学会怎样服务你。” 曾建端用一句话描绘了大语言模型应用在金融领域的美好前景。
“最近讨论热度很高的ChatGPT，其本质就是大语言模型(LLM)的应用，而大语言模型作为人工智能领域非常重要的一项研究，其常见应用范围已经从简单的任务(如问答、文本识别和文本分类)，拓展到了更具创造性的任务(如文本或代码生成、对当前AI功能的研究和类人对话代理)。” 曾建端解释道，“如果我们将大语言模型应用到金融数据的处理中，就可以依靠简单快捷的自然语言实现对复杂金融数据的筛选与整理、分析与预测等。”
在曾建端看来，准确学习和理解自然语言并有逻辑性地生成文本内容是大语言模型最明显的优势之一，因此，大语言模型将为金融数据的分析与处理插上一双“飞翔的翅膀”，再“阳春白雪”般的复杂数据，也能变得“下里巴人”。“我相信未来随着大语言模型的不断优化，于金融行业的从业者而言，数据的收集、整理、分析将会越来越便捷。”曾建端说，“大家将不需要花费太多力气去学习如何使用操作系统、如何提取核心数据，可能只需要一句简单的指令，系统就会帮助我们自动完成这些工作。”
曾建端举了一个例子，通联数据近期在旗下SaaS产品Datayes！Pro搜索模块搜索功能上线了一项新功能——搜索结果结合大语言模型：通过研报、新闻段落关键词等，智能搜索相关内容，使用大语言模型阅读理解，摘取有关内容并进行总结，形成文本，对目前智能搜索阅读理解进行有效的结合和补充，进一步完善搜索结果的准确性。“比如用户搜索了一个金融方面的问题，我们的大语言模型就会依据问题对搜索出来的研报、新闻等形成一段总结，但这段总结里的每句话、每个数据都不是凭空捏造的，而是有来源出处的，并且还会标注出来源出处。”曾建端解释道，“之前行业内的一些模型跑出来的结论可能会将一些没有关联的信息放进去，甚至凭空捏造一些信息，但Datayes！Pro搜索结果结合大语言模型功能，可以做到让每句话‘说有所依、理有所据’，增强结论的真实性和客观性。”
AI不只有大语言模型
曾建端表示，尽管ChatGPT的火爆让大众对大语言模型的关注度陡然上升，但大语言模型终究只是AI在金融领域应用的一部分。“大语言模型可以实现对自然语言的学习与理解，但对金融数据进行预测，还不能仅仅依靠大语言模型。”曾建端说，“比如我们通联数据会用其他AI模型对上市公司的盈利情况，通过AI盈利预测进行未来预测，这是一种基本面分析加量化的算法，我们会将一家公司的盈利分析结构化，用模型捕捉到盈利分析所需要的各项数据，最终实现对公司盈利的长期预测。我们将得出的预测数据提前对外公布，公开接受市场检验。数年来的对比结果显示，准确率一直超一致预期。”
曾建端表示，AI盈利预测是一次“AI(A.jpgicial Intelligence)+HI(Human Intelligence)”的完美结合。因为在他看来，这项功能的实现不仅蕴含着人工智能(A.jpgicial Intelligence)技术的发展与突破，更凝结着人类智慧(Human Intelligence)的结晶与贡献。目前，通联数据基于AI+HI，已经推出一系列产品和服务，除了AI盈利预测，还有宏观框架、行业景气度、知识图谱等，探索、丰富和推广AI在金融领域的应用，赋能和服务投研、投资和投顾。
此外，曾建端认为，除了预测，对另类数据的分析与处理也是AI技术的一大优势，比如对新闻舆情的抓取与分析。“财经新闻经常会对市场情绪产生较为广泛的影响，但要分析这么多批量信息的利好性和利空性是一项非常大的工程，而AI就可以把新闻舆情批量处理成数据序列，为投资者提供投资信号。”曾建端举例道。
谈到通联数据未来的发展方向，曾建端说：“目前通联数据已经拥有了非常庞大的立体的基础、高频和另类数据库体系，比如我们的基础数据覆盖全部传统金融数据，总数量达到PB级，在市场上处于优势地位；高频数据低延时、高质量，还有丰富的衍生指标的计算；另类数据引领行业，种类众多，多个为独家数据资源，为投资研究提供差异化数据和视野。未来，我们将更专注于将人工智能、大数据、云计算等数字技术和专业的投资理念相结合，进一步发挥AI以及大语言模型在搜索和推荐、分析和预测、辅助决策方面的价值，赋能投研、投资和投顾，为投资者带来更加智能化的产品、服务和体验。”
（文章来源：中国证券报·中证网）
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