在金融投研鸿沟，信息的海洋雄伟庞杂，而从中索取有价值的瞻念察和分析论断，关于投资决策至关遑急。跟着东谈主工智能本领的发展，AI在自动化金融纪要生成中的应用正逐步纠正传统的信息处理方式。

曩昔几年，我在投研内容平台的扶植中，潜入感受到金融市集信息爆炸的速率。高出是在路演方面，信息量的激增如故超出东谈主神秘理和分析的极限。

这篇著述，我思共享一下我在AI自动化金融纪要方式中遭遇的挑战、处分决策以及下一步的探索方针。

一、投研内容生成和索取：为什么近在眉睫？

举个例子，把柄2023年的样本访谒：

线开拔演次数在3年内增长了18倍。2023年，有1921家金融机构共进行了近14万次调研。在咱们里面的一个平台上，主要面向机构投资者，基金司理路演场次在本年也有异常大的增长。

每位基金司理王人有我方特有的投资框架和不雅点。信息这样多，奈何快速索取并整理出灵验的瞻念察，成了咱们每天王人在濒临的挑战。东谈主神秘理不仅耗时，还容易遗漏要津信息。

于是，自动化、智能化的投研内容生成和索取，就成了教会驱散的要津。

二、基金司理调研AI方式：挑战与处分决策

在咱们的AI方式落地流程中，咱们遭遇了不少本领和业务挑战。底下是我转头的几浩劫点和搪塞计谋：

1. 大模子的精确应用奈何聘用顺应的大模子？咱们尝试了多种大模子，发现通义千问和豆包在金融鸿沟的泛化智商和性价比阐扬可以。变装塑造和Prompt工程在实质应用中，咱们通过Prompt界说AI的变装、分析框架和输出礼貌，让模子更贴合金融业务场景。

2. 输出质料的相识性

AI生成的内容，偶尔会出现冗余和不连贯。咱们罗致了以下法度：

内容拆分：将大段文本拆成小块，分步生成，再汇总。转头优化：让AI在通读全篇青年景转头，减少调换，保抓连贯。

prompt示举例下：

底下的信息王人属于调研重点，请你先学习和会通下，再次深度阅读并会通全文后，给出驱散；

请统一内容重合的处所，幸免调换，使转头更通顺和连贯。

请综合这些角度，通读全篇纪要后，输出能体现基金司理举座市集不雅点的转头，而无需一一分项列出。

3. 减少模子幻觉

AI“瞎编”是个老浩劫问题。为此，咱们树立了以下驱散：

严格提醒：如无信息，平直忽略，不要推测。内容筛选：优先输出更具详细性的内容，幸免细节出错。

prompt示举例下：

如无对应信息，忽略该项；如有调换，优先聘用更具详细性的内容。

4. 输入内容的质料分级

垃圾进，垃圾出。咱们在输入圭臬引入了质料分级机制，把柄内容开头和专科度打分，教会举座生成质料。

在这一步咱们发现永诀规的内容，偶然占比为1.1%

5. 合规性保险

金融鸿沟，合规是底线。咱们的处分决策包括：

1）安全围栏工程：聚首大模子自带的安全机制、敏锐词库和风险词改写，保险内容合规。

2）风险处理计谋：

风险拒答：平直拒却生成高风险内容。风险改写：替换敏锐词，在安全鸿沟内保留内容圆善性。

三、系统完满方式

四、下一步：奈何用AI赋能投研内容，让信息有“灵魂”？

这只是个运转，接下来我思探索更多可能性。我潜入感受到一个实际：机构投资者对内容的专科性和深度有着极高条款。他们不是单纯地在寻找新闻陈迹或苟简的调研纪要，他们追求的是能扶植投资决策的瞻念察和分析论断。濒临这样的群体，AI生成的信息，奈何幸免“机械化”、让数据和翰墨实在“有灵魂”？这是我一直在探索的问题。

五、训练应用的局限：新闻和灌音转翰墨、转头是不够的

市面上如故有好多训练的AI器具能完成新闻信息索取和调研灌音转翰墨，并在一定进程上教会了信息处理的驱散。然则，某些平直的“信息堆砌”方式，对机构投资者来说，短缺了中枢价值：

短缺深度分析： 转翰墨只是基础，实在有价值的是这些信息背后的逻辑推导和投资不雅点。短缺不雅点提真金不怕火： 机构投资者更但愿看到提真金不怕火后的要津信息和中枢不雅点，而非大段冗长的文本。短缺个性化认识： 每位基金司理的投资框架和逻辑是特有的，只是纪录他们的原话，并不可体现他们不雅点的“灵魂”。短缺可视化呈现： 机构投资者但愿通过图表、数据可视化快速会通复杂信息，而不是被海量的文本压垮。

六、我的探索：奈何让AI生成内容更专科、更有灵魂？

1）AI辅助深度分析，而非苟简索取

tob的应用，如故优先哄骗的市集上比较专科的贵府和素材，然后对输入的内容进行质料分级，用高质料的内容去归纳出基金司理的投资逻辑、市集判断和风险偏好。

示例探索方针： “在此次路演中，基金司理强调了哪些行业趋势？他们的中枢不雅点奈何影响金钱设立？与过往调研比较，有哪些不雅点变化？”

2）交融大数据，让论断更有扶植力

苟简的文本输出无法知足专科机构的需求，因此畴昔我可能会尝试将AI索取的调研内容与市集数据、财务数据、宏不雅方针聚首，生成稀有据扶植的论断。

举个例子： “把柄基金司理对科技行业的乐不雅预期，咱们聚首最近半年科技板块的财务阐扬，考据其不雅点的合感性。”

3）自动化不雅点对比，挖掘潜在瞻念察

机构投资者感情的不单是单一不雅点，而是不同基金司理之间的不雅点相反。咱们探索让AI自动生成不雅点对比分析，匡助投资者找到市集共鸣和永诀点。

应用场景： “在新动力板块调研中，A司理强调短期回调风险，B司理则看好弥远增长。这种永诀背后的原因是什么？”

4）数据可视化，让信息“图谈话”

最终呈刻下，咱们发现机构投资者更偏疼图表和可视化展示。因此，在AI生成翰墨内容的基础上，自动生成磋商的图表，让信息愈加直不雅。

探索方针： “将基金司理的行业设立不雅点，用饼图或折线图呈现，快速展示他们的抓仓偏好和变化趋势。”

AI是器具，但实在的“灵魂”，是咱们赋予它的专科性和瞻念察力。但愿我的探索，能为你在投研路上的信息整理和决策提供一些灵感。也异常接待关注微信公众号私聊我进行交流~

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