中信建投-大模型在智能投顾中应用展望.pdf

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1、陶剑峰2024年7月大模型在智能投顾中应用展望大模型在智能投顾中应用展望12目录01金融大模型应用情况02大模型落地投顾场景可行性分析0304大模型在智能投顾中应用展望智能投顾大模型建设规划3一、金融大模型应用情况一、金融大模型应用情况金融大模型清单 公司公司大模型大模型应用应用类别类别说明说明BloombergBloombergGPT金融对话、问题解答金融基于BLOOM达观数据曹植智能写作金融、工业虎博科技TigerBot暂无金融基于BLOOM度小满轩辕中文金融对话、问题解答金融基于BLOOM中国科学院成都计算机应用研究所聚宝盆中文金融对话、问题解答金融基于LLaMA的金融大模型金证股份K-

2、GPT金融智能助手金融星环科技无涯、求索量化投研金融无涯金融；求索大数据分析恒生电子LightGPT金融智能助手金融蚂蚁集团贞仪暂无金融语言和多模态两个中国农业银行小数ChatABC科技问答，内部使用金融澜舟科技孟子舆情分析、ESG 投资分析、智能文档分析金融熵简Finbert研报分析、投研助手金融基于Bert4一、金融大模型应用情况一、金融大模型应用情况证券公司大模型应用情况 公司公司大模型大模型应用应用说明说明摩根士丹利GPT-4研报，内部使用中信证券CiticsAI、BondGPT员工助手：涵盖文本生成、代码生成、图像理解、语音识别、企业知识库等。业务赋能：债券承揽、承做、承销广发证券文

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4、场景可行性分析智能投顾替代人工进展情况传统投顾传统投顾VSVS智能投顾智能投顾客户客户品种选择、投资组合、理财规划投资顾问业务专业性强、监管严格、人员短缺。智能投顾机器人已在选股、择时、诊断等部分场景替代人工，全场景替代（特别是实时交互式场景）还存在多轮问答、合规控制等诸多难点。11%11%17%61%用户覆盖（周用户数）用户覆盖（周用户数）人工投顾（高端客户为主）人工+智能投顾智能投顾（长尾客户为主）未覆盖客户6二、大模型落地投顾场景可行性分析二、大模型落地投顾场景可行性分析大模型出现前后，制约智能投顾发展的4因素对比因素因素大模型出现之前大模型出现之前大模型出现之后大模型出现之后心理因素人

5、对机器人天生不信任。机器人的性能（如可靠性、误警率和故障率等）对信任影响最大，而与机器人特性相连的因素（如亲近性、机器人个性、拟人化等）则影响相对较小。大模型的可靠性、误警率和故障率无明显差异。取决于数据质量、训练、调优、部署等实施过程。技术限制技术限制投顾投顾机器人机器人在多轮对话、情绪感知、推理决策、任务规划、专在多轮对话、情绪感知、推理决策、任务规划、专业性、时效性、多模态、风险控制等诸多技术上存在限制业性、时效性、多模态、风险控制等诸多技术上存在限制金融大模型在多轮对话、情绪感知、推理决策、任金融大模型在多轮对话、情绪感知、推理决策、任务规划、专业性等诸多方面取得了技术上的突破。务规划

6、、专业性等诸多方面取得了技术上的突破。时效时效性通过可外接工具也可以提升。性通过可外接工具也可以提升。但但在在多模态、风险控制等方面还存在技术难点，同多模态、风险控制等方面还存在技术难点，同时存在训练语料不足、算力不足、推理成本高昂等时存在训练语料不足、算力不足、推理成本高昂等问题。问题。政策法规限制投顾业务基本原则：依法合规、诚实守信、公平维护客户利益投顾职业操守：独立诚信、谨慎客观、勤勉尽责、公正公平业务要求：适当性、风险提示等N条主体责任：以软件工具、终端设备载体等我向客户提供投资建议或者类似功能，应提示固有缺陷、局限性、风险。大模型的可靠性、内容安全、公平无偏见、鲁棒性、大模型的可靠性