AI赋能资产配置(六):海内外资管机构AI大模型应用探索
AI大模型技术日新月异,赋能金融资产管理行业。在技术供给端方面,近几年AI大模型大规模集中发布,对改变当下社会生产生活具有强大的潜力;在业务需求端方面,全球资产管理规模发展趋势乐观,但利润下行等压力并存,亟需寻求降本增效创新方案。而资产管理行业需要处理庞大复杂、获取门槛低的数据信息,极其适合在业务端发挥AI大模型的优势促进提效降本,增添强大的发展新动力,因而许多资管机构都重视AI大模型的战略意义并且推进投资布局。
国外资产机构依托三大优势迅速推进AI大模型应用。国外依托数据生态成熟、金融科技基建完善、技术起步早等优势,加速开展在资产管理领域的AI大模型实践应用。贝莱德(BlackRock)和摩根资管(J.P. Morgan Asset Management)等全球知名的资产管理机构将大模型应用到已有的AI集成平台或系统当中,在自研平台中确保数据安全,并定制行业专属的数据集训练方案。Vanguard提出大模型应用的创新解决方案,在实践方案与应用方法论层面实现突破。
DeepSeek助推国内资管机构加速智能化转型。DeepSeek在发布后,因其高效、安全和开源等特点,与国内各行业各机构快速实现合作部署,其中包括金融资管领域。易方达基金、富国基金等国内资管机构已经部署了DeepSeek大模型,推进应用于多个业务场景。DeepSeek短时间内能实现大规模部署,强力推动了国内资管机构积极探索大语言模型应用,加速智能化转型。
“AI+HI”的人机协同模式是资产管理行业应用AI大模型的趋势,明确AI大模型的“协助者”本位。AI大模型在技术上存在“幻觉”问题,存在提供虚假或误导性信息的可能,要凭HI(Human Intelligence)辅以人工的信息筛选以及决策把关,明确资管主体的“主驾驶”定位和AI大模型工具的“副驾驶”定位,规避数据泄露等风险的同时,将AI大模型工具应用于资管业务价值链各个环节,提高AI大模型应用广度和深度以实现降本增效,增强资管机构的行业竞争力。
风险提示:(1) AI大模型落地进程出现波折;(2) 技术算法模型存在偏差;(3)文中所提及公司仅做客观事件汇总,不涉及主观投资建议。
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