自动化金融纪要:AI如何革新基金经理调研的学习与生成?
过去几年,我在投研内容平台的建设中,深刻感受到金融市场信息爆炸的速度。特别是在路演方面,信息量的激增已经超出人工整理和分析的极限。
这篇文章,我想分享一下我在AI自动化金融纪要项目中遇到的挑战、解决方案以及下一步的探索方向。
一、投研内容生成和提取:为什么迫在眉睫?
举个例子,根据2023年的样本调查:
- 线上路演次数在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。
- 在我们内部的一个平台上,主要面向机构投资者,基金经理路演场次在今年也有非常大的增长。
每位基金经理都有自己独特的投资框架和观点。信息这么多,如何快速提取并整理出有用的洞察,成了我们每天都在面对的挑战。人工整理不仅耗时,还容易遗漏关键信息。
于是,自动化、智能化的投研内容生成和提取,就成了提升效率的关键。
二、基金经理调研AI项目:挑战与解决方案
在我们的AI项目落地过程中,我们遇到了不少技术和业务挑战。下面是我总结的几大难点和应对策略:
1. 大模型的精准应用
- 如何选择合适的大模型? 我们尝试了多种大模型,发现通义千问和豆包在金融领域的泛化能力和性价比表现不错。
- 角色塑造和Prompt工程 在实际应用中,我们通过Prompt定义AI的角色、分析框架和输出规则,让模型更贴合金融业务场景。
2. 输出质量的稳定性
AI生成的内容,偶尔会出现冗余和不连贯。我们采取了以下措施:
- 内容拆分:将大段文本拆成小块,分步生成,再汇总。
- 总结优化:让AI在通读全篇后生成总结,减少重复,保持连贯。
prompt示例如下:
下面的信息都属于调研要点,请你先学习和理解下,再次深度阅读并理解全文后,给出结果;
请合并内容重合的地方,避免重复,使总结更流畅和连贯。
请综合这些角度,通读全篇纪要后,输出能体现基金经理整体市场观点的总结,而无需逐一分项列出。
3. 减少模型幻觉
AI“瞎编”是个老大难问题。为此,我们设置了以下限制:
- 严格指令:如无信息,直接忽略,不要臆测。
- 内容筛选:优先输出更具概括性的内容,避免细节出错。
prompt示例如下:
如无对应信息,忽略该项;如有重复,优先选择更具概括性的内容。
4. 输入内容的质量分级
垃圾进,垃圾出。我们在输入环节引入了质量分级机制,根据内容来源和专业度打分,提升整体生成质量。
在这一步我们发现不合规的内容,大概占比为1.1%
5. 合规性保障
金融领域,合规是底线。我们的解决方案包括:
1)安全围栏工程:结合大模型自带的安全机制、敏感词库和风险词改写,保障内容合规。
2)风险处理策略:
- 风险拒答:直接拒绝生成高风险内容。
- 风险改写:替换敏感词,在安全范围内保留内容完整性。
三、系统实现方式
四、下一步:如何用AI赋能投研内容,让信息有“灵魂”?
这只是个开始,接下来我想探索更多可能性。我深刻感受到一个现实:机构投资者对内容的专业性和深度有着极高要求。他们不是单纯地在寻找新闻线索或简单的调研纪要,他们追求的是能支撑投资决策的洞察和分析结论。面对这样的群体,AI生成的信息,如何避免“机械化”、让数据和文字真正“有灵魂”? 这是我一直在探索的问题。
五、成熟应用的局限:新闻和录音转文字、总结是不够的
市面上已经有很多成熟的AI工具能完成新闻信息提取和调研录音转文字,并在一定程度上提升了信息处理的效率。但是,某些直接的“信息堆砌”方式,对机构投资者来说,缺少了核心价值:
- 缺少深度分析: 转文字只是基础,真正有价值的是这些信息背后的逻辑推导和投资观点。
- 缺少观点提炼: 机构投资者更希望看到提炼后的关键信息和核心观点,而非大段冗长的文本。
- 缺少个性化见解: 每位基金经理的投资框架和逻辑是独特的,仅仅记录他们的原话,并不能体现他们观点的“灵魂”。
- 缺少可视化呈现: 机构投资者希望通过图表、数据可视化快速理解复杂信息,而不是被海量的文本压垮。
六、我的探索:如何让AI生成内容更专业、更有灵魂?
1)AI辅助深度分析,而非简单提取
tob的应用,还是优先利用的市场上比较专业的资料和素材,然后对输入的内容进行质量分级,用高质量的内容去归纳出基金经理的投资逻辑、市场判断和风险偏好。
示例探索方向: “在这次路演中,基金经理强调了哪些行业趋势?他们的核心观点如何影响资产配置?与过往调研相比,有哪些观点变化?”
2)融合大数据,让结论更有支撑力
简单的文本输出无法满足专业机构的需求,因此未来我可能会尝试将AI提取的调研内容与市场数据、财务数据、宏观指标结合,生成有数据支撑的结论。
举个例子: “根据基金经理对科技行业的乐观预期,我们结合最近半年科技板块的财务表现,验证其观点的合理性。”
3)自动化观点对比,挖掘潜在洞察
机构投资者关心的不只是单一观点,而是不同基金经理之间的观点差异。我们探索让AI自动生成观点对比分析,帮助投资者找到市场共识和分歧点。
应用场景: “在新能源板块调研中,A经理强调短期回调风险,B经理则看好长期增长。这种分歧背后的原因是什么?”
4)数据可视化,让信息“图说话”
最终呈现时,我们发现机构投资者更偏爱图表和可视化展示。因此,在AI生成文字内容的基础上,自动生成相关的图表,让信息更加直观。
探索方向: “将基金经理的行业配置观点,用饼图或折线图呈现,快速展示他们的持仓偏好和变化趋势。”
AI是工具,但真正的“灵魂”,是我们赋予它的专业性和洞察力。希望我的探索,能为你在投研路上的信息整理和决策提供一些灵感。也非常欢迎关注微信公众号私聊我进行交流~
作者:懒羊羊的产品经理手册这里是一个专注于产品管理和金融投研领域的知识分享号
版权声明
本文来自互联网用户投稿,文章观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处。如若内容有涉嫌抄袭侵权/违法违规/事实不符,请点击 举报 进行投诉反馈!