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共探智能增长路径!中关村科金财富管理大模型闭门沙龙举行

2024-09-27 20:32:47    来源:中关村科金  作者: 

摘要:9月24日,由中关村科金主办的财富管理大模型闭门研讨沙龙(北京站)成功举行,现场汇聚了40余名来自知名财富管理机构的专家,围绕活动主题“智能增长·AIGC激活财富管理高质量发展动能”,共同探讨大模型在财富管理领域的应用范式与典型实践。

9月24日,由中关村科金主办的财富管理大模型闭门研讨沙龙(北京站)成功举行,现场汇聚了40余名来自知名财富管理机构的专家,围绕活动主题“智能增长·AIGC激活财富管理高质量发展动能”,共同探讨大模型在财富管理领域的应用范式与典型实践。

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活动吸引到来自中信建投证券、申万宏源、兴业证券、五矿证券、中信证券、东兴证券、开源证券、财达证券、渤海证券、建信信托、对外经济贸易信托、中国银河资管等财富管理机构共同参与。

智能增长,大模型助推财富管理行业发展

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中关村科金CTO李智伟博士在欢迎辞中指出,大模型落地最重要的两个方面一是深耕行业场景,深度理解行业里面的知识体系,特别是银行、保险、证券等金融赛道,如果不基于行业性的数据进行模型训练和行业理解,应用的价值和效果就很难充分发挥。中关村科金基于深度的行业理解和数据融合,不断优化和践行行业场景理解。

二是大模型实施过程中需要借助工具,所以工具链非常重要,中关村科金自研的AgentGraph大模型工具链平台,通过无代码、可视化的方式,向企业客户输出大模型能力,大大降低了实施难度和成本,帮助企业更加高效、低成本地利用大模型技术,实现业务的优化和提升。

来自中信建投证券的嘉宾介绍到,公司在大模型领域的构建策略是“边用边造,应用引领”,通过对垂直领域大模型的精细调整,精心构建企业级的智能核心——“企业大脑”。选择与中关村科金合作共创大模型项目,主要基于两方面考量:

首先,中关村科金具备高度的专业性、深厚的垂直领域服务能力,以及丰富的大模型训练与实施经验,能够直接促进并显著提升中信建投证券的业务效能与竞争力。中关村科金在这些方面展现出的卓越能力,与我们寻求的合作伙伴形象不谋而合。

其次,鉴于中信建投证券代销的公共基金产品线丰富、数量众多,客户经理在向客户推介产品前,必须接受全面而深入的产品培训。而以往客户经理的产品知识培训和考核主要依赖于传统的制式化考题和考试方式,存在明显的局限性。而中关村科金在智能陪练场景中创新应用了大模型技术,为此提供了一个全新的解决方案,在通过科技手段提升培训效率与质量、进而推动销售业绩增长方面展现了巨大潜力。

全链路能力,财富管理场景应用探索

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中关村科金产研中心高级总监刘瑛认为,通用大模型无法具备解决行业、领域等专业问题的能力,大模型一定会演化成“通用-行业-领域”。

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为此,中关村科金推出的大模型财富助手整体解决方案,通过建设统一的对话式交互入口,实现一站式调用财富管理全链路能力,打造对话交互新范式,支持客户经理在行情咨询、投顾服务、产品解析、需求识别、资产配置等方面的展业能力提升。

行情咨询:对新闻舆情和市场数据进行实时抽取,对研报、新闻观点进行总结和内容问答。

投顾服务:通过问答式交互,便捷引用市场资讯、财经观点、各类研报、公开披露、政策制度等信息,生成专业的标的咨询和个股诊断分析。

产品解析:基于文档材料中产品相关的信息,进行查询及回复,为客户提供产品介绍、理念沟通和市场分析。

需求识别:帮助投资顾问深入了解客户的投资目标、风险偏好、财务状况等关键信息,从而为客户提供更加个性化和精准的投资建议,确保服务方案与客户需求高度匹配,提高服务质量和客户满意度。识别客户情绪、产品需求、潜在风险等支撑及时做出下一个对的动作提升客户体验。

资产配置:准确解析客户需求,结合KYP、KYM、KYC、KYA数据融合处理,智能场景化推荐理财产品,并可自动生成理财方案,与理财系统打通,实现审核后智能推送。同时整合市场行情、研报观点、客户账户理财信息,为客户生成精准的投资诊断和交易策略,并通过及时触达客户进行沟通交流,提升客户认可度。

建设演进,大模型财富管理应用方向

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财富管理是知识密集型行业,加上深厚的数据、资源积累,将成为生成式大模型技术首先带来行业形态变革的重要行业之一。财富管理机构通过积极迎接变革,紧抓本次产业升级机遇,从而实现“弯道超车”。嘉宾们认为,大模型技术在财富管理领域的应用前景广阔,但也面临着数据隐私、模型解释性、成本控制等一系列挑战。大模型建设路径应该分阶段进行,第一阶段是行业大模型从0到1建设阶段,实现行业大模型可应用;第二阶段主要进行多模型建设、模型应用推广和效果提升。

本次闭门研讨沙龙的成功举办,进一步拓宽了财富管理机构数字化转型的思路和路径。后续,中关村科金大模型系列研讨会还将在更多城市与大家见面,为千行百业的转型升级持续注入新的活力与动能,敬请关注。


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