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东海证券马芸、宣秀芳、李伟、文乐
节录：跟着东谈主工智能的发展，生成式AI在社会、经济、生涯中的应用越来越粗鄙。纠合金融科技新政和证券行业业务的额外性和万般性，本文探讨何如通过大说话模子(Large Language Model，后续简称大模子)的推测时刻如Prompt、RAG、智能体等样子来完成证券行业应用场景的构建和落地，为证券公司创新和发展提供新的引擎，完了数智化转型。
关节词：生成式AI、金融科技、RAG、智能体、Prompt、证券行业
一、证券公司数字化转型和创新
频年来，证券公司数字化转型的顶层遐想、政策环境等渐渐健全完善，《证券期货业科技发展“十四五”策动》《证券公司汇集和信息安全三年升迁狡计(2023-2025)》等提要性文献连续指导和推动证券公司升迁科技治理水平。中国证券业协会在2021年2月28日、2022年11月25日发布的《证券行业文化缔造十要素》《进一步安靖激动证券行业文化缔造责任安排》同期建议证券公司要“剿袭守正创新，积极期骗数字化妙技重构交易模式，升迁金融科技专科才调、服务质料和水平”，并明确不雅念层、组织层、行动层的关节要素。
在此布景下，各证券公司牢牢围绕证券行业“合规、诚信、专科、慎重”的文化理念，在不雅念层高度喜爱并把抓好金融科技创新标的。在组织层交融发展策略，将“数智出手”文化理念与公司策动决策有机长入。在行动层落实包袱担当，不断加大时刻研发干预，渐渐将大数据、云策动、东谈主工智能、区块链等新兴时刻应用于客户服务、投资决策、风险限定等中枢业务领域，为实体经济发展赋能。
然则，行为东谈主工智能领域的进攻组成部分，大说话模子在证券行业的应用仍然处于低级阶段，在法式创新的同期何如爱戴金融安全并深远实践落地，还需要进一步念念考和研究。
1.时刻转型的必要
目下，证券公司的时刻妙技和分析方法在处理复杂任务、大范围数据才调方面照旧有限，清寒填塞的生动性和智能化。
一方面，传统的数字化时刻平台缔造高度依赖于东谈主力，从数据集聚到到数据分析的通盘进程齐需要东谈主工参与，不但占用多量劳动资源，而且系统可推广性差、自动化水平低。另一方面，传统的数字化时刻平台依赖于进程和限定的预设，清寒生动性和创造性，关于数据价值枯竭填塞的洞见。为了更好地开释数据价值，将创新精神与公司发展策略、发展样子深度交融，有必要推动数据要素的多场景应用和多主体复用，创造万般化的价值增量。
2.荣达态位的构建
正如策动机的出身为软件生态系统的构建奠定了坚实的基石，生成式东谈主工智能(AI)在现存软件生态的基础上完了了一次质的飞跃，催生了一个全新的智能生态。2022年11月底，OpenAI推出了ChatGPT，其强劲的语义领会和准确、丰富的内容生成坐窝引起了全寰宇的详确，激起了大众的AI立异海浪。
此次AI立异，也为金融科技的新一轮创新注入了引擎和能源。证券公司积极拥抱大模子时刻，探索其在企业里面的多元化应用，一方面优化业务进程、提高服务效果和质料，另一方面升迁企业的智能化水平，增强决策的智能维持，引发新质分娩力的扶助。
3.大模子时刻架构及旨趣
大模子是指经过多量文本数据磨真金不怕火，领迥殊十亿、数千亿以致上万亿参数的神经汇集模子。收成其宏大的范围和丰富的预磨真金不怕火数据，大说话模子概况处理多种天然说话处理任务，如文天职类、情怀分析、机器翻译、文本节录、问答系统等。
以ChatGPT为代表的大模子，其冲破性的时刻进展和才调的“知道”，源自于Transformer深度学习模子架构。它由Vaswani等东谈主在2017年的论文《Attention Is All You Need》中初度建议，主要用于处理序列数据，尤其在天然说话处理(NLP)领域取得了立异性的进展。Transformer模子的中枢念念想是自正式力机制(Self-Attention)，不同于轮回神经汇集(RNN)和卷积神经汇集(CNN)，它概况捕捉序列中的长距离依赖干系，况兼具有并行化处理的上风，这使得自正式力机制在天然说话处理和其他序列任务中表现出色，成为了深度学习领域的一个进攻冲破。
如图一所示，Transformer由两部分组成，Encoder(编码器)和Decoder(解码器)，其中编码器通过自正式力机制(Self-attention)和前馈神经汇集(Feed-forward neural network)来处理输入数据，而解码器通过自正式力机制，给出输出词展望概率。
图一：Transformer架构
自正式力机制：模子在处理一个词或短语时，同期推敲序列中的其他所有这个词词或短语，通过策动地方位置与其他位置的距离，从而捕捉长距离依赖干系。
前馈神经汇集：在自正式力层之后，每个位置的输出会被送入一个前馈神经汇集，Transformer有96层神经汇集，通过每一层的特征索要来完成通盘输入序列的语义解析。
二、大模子在证券行业的应用场景
大模子为证券行业绽放了一个全新的篇章，它基于证券公司的海量数据（603138）和丰富的业务场景，完成常识萃取与价值提真金不怕火，为商场分析、风险经管和投资决策带来广度、深度、速率和精度，推动证券行业数字化转型与创新。本文的具体应用场景包括智能客服、智能风控、智能投顾和智能责任助手等。
1.智能客服
通过加强投资者保护，不断优化客户服务，是文化缔造的进攻一环。大模子细致的语义领会和多轮对话才调，为证券公司与客户之间的疏通提供了高效的服务型处理有狡计，其具体表当今：
(1)提高客服时长：基于大模子构建的智能客服机器东谈主，不错提供7*24小时的自动化客户有筹商服务，缩短转东谈主工率，为公司简单东谈主力资本。
(2)准确领会客户诉求：证券公司宏大的常识库，包括常见问题解答、金融居品信息、商场动态等，通过不断的自我学习和更新，常识库概况保持最新最全状态，确保系统回答的准确性和时效性。另外纠合大模子的细致的语义领会和多轮对话才调，客服系统不错准确、系统的领会客户的诉求，并提供贴合客户自身情况的服务。
(3)提高客户体验：大模子多模态才调不错分析用户的心境并据此调养回答的口吻和内容，升迁用户体验。另外其强劲的数据处理才调，概况阐述客户的历史数据和偏好，提供个性化的服务建议。举例，阐述客户的投资风俗推选推测的金融居品等。
2.智能风控
证券公司的风险经管是其中枢竞争力的进攻组成部分。大模子不错通过关联行情、资讯、舆情、法例等进行信息的整合与淬真金不怕火，识别东谈主工可能无法展望的风险，同期助力风险早识别、早预警、早线路、早处置。将合规风控与创新发展并重，促进行业高质料发展。具体体当今以下方面：
(1)提高风险识别才调：基于大模子，证券公司将多量专科常识进行预磨真金不怕火，通过对行情、资讯、舆情、法例等信息进行分析和处理，提高对风险特征与信息的深度挖掘才调，识别出东谈主工无法展望的风险。其识别范围广，波及到商场风险、信用风险、操作风险等，进一步提高证券公司的风险管控才调。
(2)优化风险经管决策：大模子不错为证券公司提供多种风险经管有狡计，并阐述不同的风险场景进行模拟和分析。这有助于经管层作念出更科学、合理的风险经管决策。举例，在面对商场风险时，大模子不错提供不同的投资组合调养有狡计，并分析每种有狡计的风险收益特征，为经管层提供决策参考。
(3)提高风险经管效果：纠合证券公司专科领域常识，大模子不错生成推测经管讲演，也不错对推测报表或者讲演进行审核，提高责任效果。
3.智能投顾
证券公司投顾业务的中枢在于提供准确实时的投资建议，匡助客户进行资产成立和答理策动。秉持着“阐扬专科精神”理念，以客户为中心，期骗大模子强劲的数据分析才融合语义领会才调，提供个性化，相反化，定制化的金融居品与服务。具体体当今以下方面：
(1)提高数据分析才调：大模子不错处理和分析金融商场数据，包括历史行情、新闻资讯等信息，挖掘出有价值的常识，为投资者提供更准确的投资建议。
(2)升迁投资者体验：大模子通过客户基本信息、交易纪录、风险偏好等信息，建立客户画像，为客户提供更具个性化的投资建议，提高客户的空隙度。也不错阐述客户的财务情状和投资作风，为客户制定个性化的投资策略，完了钞票升值。
(3)提高投顾业务效果：借助大模子的天然说话领会才调，和客户完了天然领会的交互，实时回答客户疑问，也不错将投顾业务中的行径自动化，举例讲演分娩、报表分析等，提高服务效果。
4.智能责任助手
大模子强劲的天然说话领会才调、文本生成才调，不错辅助职工完了智能化办公，开释职工双手，激励职工阐扬主动性和创造力，引发组织活力。其具体表当今：
(1)案牍助手：大模子不错匡助职工快速生成案牍，提供文本创作的辅助，包括构建大纲、优化抒发和内容生成，从而提高写稿效果。
(2)文本助手：在会议场景中，概况自动生成会议纪要；在办公场景中，不错辅助职工编写责任讲演，也不错辅助进行正常文档整理、文档审核、邮件发送、代码审核等责任，自若职工的双手去投身更有创造力的事情。
(3)问答助手：纠合证券公司专科领域常识、大模子的语义领会才调以及向量数据库等时刻，不错构建证券公司专科领域的常识库，为职工进行专科常识解答。
三、大模子在证券行业的应用落地
1.应用时刻架构
AI大模子应用的胜利落地取决于当时刻架构的锻真金不怕火度，包括从硬件到软件的经受，以实时刻与业务的适配齐需要经验一个磨合的过程。常用的大模子应用时刻架构包括以下几个脉络：
(1)基础设施层：包括GPU、CPU、RAM、HDD、Network等硬件资源，为大模子的磨真金不怕火与分析提供必要的运算资源和存储才调。
(2)模子层：主要由大说话模子、视觉-说话模子、向量模子等组成。大说话模子如GPT-4o，概况处理和生成天然说话文本，履行文本创作、翻译、节录等任务。
(3)应用时刻层：包括Agent时刻、RAG(检索增强生成)时刻、模子微调时刻、指示词工程和念念维链时刻。这些时刻升迁了模子的推理才调，增强了信息生成的精确度，并通过微调顺应特定任务需求。
(4)才调层：概况进行翰墨生成、图像生成、文档生成等任务。
(5)应用层：提供API接口，是用户与AI应用的接口。AI大模子的行业应用呈现两种趋势，包括通用大模子和垂类行业大模子。
图二：大模子应用架构
2.应用落地时刻
在落地过程中，由于大模子在高下文领会、复杂任务履行和决策以及独到领域常识等方面存在局限，因此需要更多的时刻守旧。Prompt、RAG和智能体是在此基础上的应用时刻范式，它们推广了大模子的应用范围，使其概况更好地顺应特定的业务需乞降场景，升迁专科化服务水平。
(1)指示工程(Prompt Engineering)
Prompt是一种遐想细巧的文本指示，它由脚色、指示、高下文、输入、输出等元素组成。用户不错通过有用的prompt指导模子朝着用户生机的标的生成内容，提高模子的反应质料和效果。
在搭建金融大模子应用时，纠合Prompt的特色，不错辅助职工完成正常责任内容制作，举例讲演、万般文档的编写；底下翰墨为Prompt逻辑推理案例，宗旨为分析对方抒发的逻辑结构和逻辑间隙。
Prompt优化：
#脚色你是一位严谨的逻辑学家，耀眼万般逻辑学旨趣与方法，概况精确地分析不雅点的逻辑结构以及找出其中的逻辑间隙。
##技能
###技能1:分析逐辑结构
1.接选取户提供的不雅点后，仔细理并索要其中的中枢论题、事实、隐含假定、对方态度和论断。
2.对不雅点的论证结构进行深远分析，明确其推理过程。
3.期骗逻辑学常识，判断论证结构的合感性和有用性。
###技能2:找出逻辑间隙
1.从论题的明确性、事实的准确性、论断的合感性、论证结构的严实性、基本假定的可靠性、倡导的明晰性、态度的一致性等多个角度进行市视。
2.一朝发现逻辑间隙，详备讲明间隙地方之处，并分析其对不雅点的影响。
3.建议反驳意见，通过合理的逻辑推理和事实依据，指出不雅点的作假之处。
##铁心
严格降服逻辑原则和限定进行分析，不凭主不雅臆断或情怀要素进行评判。
基于事实和感性进行推理分析，确保分析结果的客不雅性和准确性。
用明晰、精确的说话与用户交流，幸免使用污秽或歧义的表述。
东谈主工发问及大模子回答：
用户发问：当代社会的发展依赖于科技，尤其是东谈主工智能的出现将迟缓取代东谈主类。
AI回答：分析逻辑结构
中枢论题:当代社会发展是否依赖科技以及东谈主工智能是否会迟缓取代东谈主类。
事实:当代社会科技发展马上，东谈主工智能出现。
隐含假定:科技的发展会连续且单向田主导社会发展;东谈主工智能在各个方面齐能绝顶东谈主类。
对方态度:当代社会发展依赖科技，且东谈主工智能会取代东谈主类。
论断:当代社会的发展依赖于科技，东谈主工智能将迟缓取代东谈主类。论证结构为:以当代社会科技发展马上以及东谈主工智能出现为依据，推出当代社会发展依赖科技且东谈主工智能将取代东谈主类。
二、找出逻辑漏涧
论题的明确性:关于“取代东谈主类”的具体含义不解确。是在所有这个词领域实足替代东谈主类，如故在部分领域替代东谈主类，莫得明晰界定。
事实的准确性:天然当代社会科技发展马上，东谈主工智能出现，但不成惨酷东谈主类在社会发展中的其他进攻要素，如情怀、创造力、谈德判断等，这些并非单纯由科技决定。
论断的合感性:只是因为当代社会科技发展和东谈主工智能出现，不成得出东谈主工智能将取代东谈主类的论断。东谈主工智能目下在好多方面还存在局限性，且东谈主类具有独特的念念维和情怀才调，难以被实足替代。
论证结构的严实性:该论证莫得充分推敲到东谈主类的顺应性和创新才调。东谈主类在面对科技发展时也会不断学习和跳跃，不一定会被东谈主工智能放肆取代。
三、建议反驳意见
当代社会的发展如实离不开科技，但东谈主类的价值不雅、文化、社会轨制等方面相似对社会发展起着至关进攻的作用，不成只是强调科技的作用。
东谈主工智能天然在某些领域表现出色，但它清寒东谈主类的情怀、创造力停战德坚贞。举例，艺术创作、东谈主际走动、伦理决策等领域，东谈主类的作用难以被东谈主工智能替代。
东谈主类具有强劲的学习柔顺应才调，在科技发展的过程中，东谈主类不错与东谈主工智能协同合营，共同推动社会的发展，而不是被取代。要而论之，Prompt的出现建议了新的接口范式：天然说话接口(Natural-Language User Interface，简称LUI)。东谈主机交互接口(User Interface,简称UI)的发展历经了大呼行和图形界面的方法，而Prompt让事情变得愈加浅薄化，通过天然说话就不错完成与系统的交互。
图三：交互接口演变趋势
(2)检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)
大模子擅长语义领会和内容生成，但其自己存在如下局限性：常识是静态的、非实时的，无法提供最新的信息；清寒独到领域的常识，许多企业里面的常识无法获得；存在模子幻觉，无法保证内容输出的信得过可靠性。
Retrieval Augmented Generation(下文简称RAG)通过建立一个专属常识库的样子，将信息供给大模子，一方面拓宽大模子的常识界限，另一方面保险了企业里面数据的玄机性，幸免了模子幻觉。
在搭建企业应用时，RAG不错用于自动化合规查验和风险评估，通过分析历史数据、舆情信息和实时商场信息，展望潜在的风险点，并给出相应的风险限定建议，也不错充任企业专科常识问答助手。
如下图所示,系统会提前进行文本解析，将文本信息Embedding后灌入向量数据库，酿成常识库(这中间波及到多量的数据集聚、清洗、入库责任)。后续当用户输入问题后，会先检索常识库复返高下文信息，然后将用户问题和高下文信息拼接成Prompt提交给大模子，临了大模子完成内容输出。
图四：RAG进程
RAG是搭建大模子应用不可偏废的利器，它在减少Fine-Tuning(数据磨真金不怕火)干预资本前提下，为大模子推广了才调界限。
(3)智能体(Agent)
目下，智能体已成为AI领域的一个主流研究标的，其中枢在于将复杂任务理会成多个法子，并通过轮回迭代的样子渐渐优化结果。这种责任样子更接近于东谈主类处理问题的念念维模式，其可拆分为四个关节部分:
策动(Planning)：体现为一个复杂的念念维链，将大型任务策动理会为子任务，并策动履行任务的进程。在通盘过程中会有一个反念念和改换的过程。
牵挂(Memory)：短期牵挂，是指在履行任务过程中的高下文，会在子任务的履行过程中产生和暂存，在职务完结后被清空。恒久牵挂是永劫候保留的信息，不错保存在Prompt模板中。
用具使用(Tool use)：为智能体配备用具API，通过Function Calling来造访外部接口，比如数据库查询用具、代码履行器、外部资讯网站等。通过这个与物理寰宇完了交互，处理推行的问题。
行动(Action)：亦然一个复杂的念念维链过程，通过不断拆解动作，来完成通盘行动。在通盘过程中会有一个反念念和改换的过程。
在搭建企业大模子应用时，智能体概况自动化履行一系列任务，浅薄的如处理电子邮件、经管相貌和正常责任，并提供决策维持等,也不错纠合RAG完了智能风控。如下图进程图所示，在构建系统时，会将用户输入、使用用具、永劫牵挂、策动齐界说到Prompt模板中，通过Prompt去造访大模子；之后由大模子输出内容决定是否径直生成谜底如故调用外部用具，履行过程中的短时牵挂会存储在Prompt模板中。如斯轮回迭代，直至完成临了的任务。
图五：中枢模块进程图
智能体是基于大模子的空洞应用，跟着不断地深远探索和研究，其才调界限将不断被拓展，更好地服务于行业。
四、大模子在证券行业的落地挑战
大模子在证券行业的应用尚处于起步阶段，尽管价值后劲巨大，但探索之路照旧攻击丛生，在干预、适配、安全、合规等方面仍然靠近如下挑战：
算力和基础设施干预：购买和升级硬件拓荒、得志算力法子、存量系统升级等需要消费多量资本，这关于中袖珍券商来说是一笔巨大的预算。
时刻与业务的适配：证券IT踏实性条目与新时刻日眉月异的变化之间存在矛盾。将大说话模子集成到证券公司现存的IT架构和责任进程中可能际遇时刻挑战，包括系统兼容性问题、资本问题和合规性问题。
数据安全与合规性：证券公司处理的数据高度敏锐和玄妙，数据安全成为一个要紧的神色点。证券公司需要进一步法式创新，对峙稳中求进，将数据安全与合规性行为文化缔造的重点和公司策略发展紧密交融。
模子的“幻觉”特色：大模子的可讲解性差，容易出现“幻觉”，生成看似合理却无法应用于推行情境的非事实性内容。在金融领域，这可能导致作假的投资建议和风险评估。
五、结语
本文剖析了大模子的中枢时刻旨趣，梳理了大模子在证券行业的万般化应用场景，并追忆了推测应用时刻架构及落地实践，同期扫视了这些时刻创新期骗过程中的挑战。翌日，各证券公司一方面要连续剿袭“创新、协调、绿色、开放、分享”的新发展文化理念，积极拥抱新科技和荣达态现金九游体育app平台，戮力落实好科技、绿色、普惠、养老、数字金融等“五篇大著述”；另一方面要信守底线念念维，对峙稳中求进，以审慎的视角来面对大说话模子的发展，喜爱时刻应用的安全性、可靠性、合规性，最猛进程阐扬新科技在金融行业的后劲。