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学习大模型的前沿技术与行业落地应用


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证券公司如何运用大模型?中信、中金、广发等6家券商实践案例

发布日期:2024-07-05 07:03:34 浏览次数: 5194
作者:沙丘社区

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大模型有望重塑证券行业生态,在投资银行、财管管理、机构交易等领域为证券公司带来新的业务增长点。
例如,在投行业务领域,可以利用大模型的数据关联能力,穿透各种指标,识别因果关系,为业务加强风险防范保障;利用大模型的生成能力,辅助编写尽调报告、招股书等;在财富管理领域,大模型可以学习客户经理、研究员、投资顾问的能力,成为客户私人定制的财富顾问。
目前,头部证券公司均在积极探索大模型应用。沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展,旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究中信证券、广发证券、银河证券、中金公司、山西证券、申万宏源等证券公司在大模型领域的应用探索,旨在为其他证券公司大模型应用提供参考。
▎案例1:中信证券债券智能助手Bond Copilot

中信证券基于大模型技术,推出了债券智能助手Bond Copilot,全方位支持债券承揽、承做、承销三大环节以缓解投行债券全链条工作的痛点,提升效率、优化流程、控制风险、优化客户体验,快速响应投资者关心问题。

Bond Copilot 全方位提升投行工作效率,提供可视化图表输出、多轮交互连续问答、高准确率&数据隐私保证等能力。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,下阶段Bond Copilot将为证券行业带来更多的业务赋能,实现对债券领域业务场景的全面覆盖,并扩展到基金、股票等其它金融产品,为证券业务搭配独一无二的智能助手。

案例选自:《2024年生成式AI案例研究简报(6月)》

▎案例2:广发证券企业财务预警场景的大模型应用

随着企业财务舞弊的动机、手段呈现多样化、复杂化趋势,传统财务风险模型过度依赖财报等低频数据,存在样本不均衡、模型性能不足等难题,无法满足广发证券企业财务风险预警的业务需求。

广发证券基于大模型构建企业财务风险预警模型,识别人工难以识别的潜在风险,降低项目审核、尽调、投研成本,提高工作效率,且与传统专家规则模型、机器学习模型相比,精度更高、效果更好。目前,企业财务智能预警平台已经覆盖广发证券投行、风控、投资自营、财富管理等多个业务条线。

完整内容:广发证券企业财务预警场景的大模型应用

▎案例3:银河证券机构业务领域大模型应用

在机构业务展业过程中,银行证券基于大模型实现自动询报价与智能文档问答服务,提升对客服务效率,优化机构客户满意度。本案例通过介绍银河证券在机构业务领域的大模型应用,为其他证券公司提供参考。

完整内容:银河证券机构业务领域大模型应用

▎案例4:中金公司代码大模型实践

中金公司从开发人员的角度找到迫切想要解决的问题,在不影响开发人员工作效率的同时为开发人员带来增量服务,提高开发效率,最终确定代码审核、单元测试、代码翻译三个落地场景,这些场景的共同特点是耗时长、效率低,对开发有一定阻碍,且一线人员对这类工作比较反感。

针对上述三个场景,中金公司进行了技术验证和落地:

完整内容:中金公司代码大模型实践

▎案例5:山西证券大模型应用实践

山西证券于2023年3月启动大模型研究,经过对大模型厂商的充分调研与开源大模型部署,逐步启动大模型在固收、合规领域的探索。

例如在合规领域,山西证券内部已建立合规宝典(合规知识库)用于员工开展合规作业,将本地知识库变成问答应用。

通过结合人工智能大模型,进行证券合规知识训练后,可为证券从业人员提供一个合规方面的智能问答机器人,在提升从业人员合规知识储备的同时节省大量文档检索时间,提升合规问答的精度和准确度,大幅提高工作效率,助力证券行业的合规智能化。

完整内容:山西证券大模型应用实践

▎案例6:申万宏源智能研报降维服务

研报内容通常结构复杂、格式多样,且每日更新的数据量较大,专业人员人工提取关键信息的成本较高,而非专业人员要理解研报内容有一定困难,导致目前研报信息使用效率较低,研报价值无法充分发挥。

申万宏源证券基于传统算法与大模型训练相结合的方式,实现了研报自动化智能降维解读。目前,智能研报降维服务已在申万宏源证券的一站式服务平台上线,为MOT(关键事件管理系统)、公司详情、行业详情、经济解读、债券解读、配置策略、热门板块等多个场景提供支持。

案例选自:《2024年生成式AI案例研究简报(6月)》





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