AI向投資銀行家挑戰工作？高盛（Goldman Sachs）說(shuō)
Cailianshe于4月5日報道（記者Zhao Xinrui），自Deptseek推出以來(lái)，AI受試者的受歡迎程度繼續上升。這種繁榮不僅驅使市場(chǎng)從技術(shù)股票市場(chǎng)中恢復過(guò)來(lái)，而且意外地加速了人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的滲透，金融業(yè)務(wù)模型的深入維修以及銀行銀行業(yè)務(wù)，研究和其他企業(yè)的影響尤其受到IT的影響。在A(yíng)I繁榮的情況下，國內外投資銀行努力獲得潛在的機會(huì )并提出了AI申請，希望占據發(fā)展計劃。 AI作業(yè)的發(fā)展或具有自己的特征是兩種不同的途徑嗎？
最近，高盛首席執行官戴維·所羅門(mén)（David Solomon）在A(yíng)I峰會(huì )上發(fā)表的聲明引起了極大的關(guān)注。s。根據記者的說(shuō)法，實(shí)際上，外國媒體去年5月報道說(shuō)，華爾街上的投資銀行可以完成一項任務(wù)，即銀行投資分析師最初花了時(shí)間甚至整個(gè)周末才能在短短幾秒鐘內完成。
這些確切的數據引起了市場(chǎng)的關(guān)注，并探討了國內外投資銀行的AI運營(yíng)的實(shí)際發(fā)展。在這方面，記者采訪(fǎng)了幾家有關(guān)國內外投資的銀行，以進(jìn)行深入研究，以研究?jì)煞N市場(chǎng)在A(yíng)I投資中使用多種規模的AI投資中的相似性和差異。
研究1：外國投資銀行的運營(yíng)過(guò)程的實(shí)際情況是什么？為什么AI避免觸摸基本數據？
為什么AI完成了“ 95％”招股說(shuō)明書(shū)的內容？外國投資銀行家向記者透露，有95％的競爭者內容，例如工業(yè)和商業(yè)信息注冊信息。n，以前的財務(wù)報告數據和行業(yè)公共統計信息都是所有公共信息，AI易于獲取和包括。仍然需要優(yōu)化和改進(jìn)招股說(shuō)明書(shū)中的管理管理和股權狀況等“ 5％”。
盡管“ 95％”的高比例極大地影響了，但記者發(fā)現，AI目前僅作為外國人的P銀行銀行的智能機器，這是由于兩個(gè)原因。
作為投資銀行業(yè)務(wù)的紅線(xiàn)，數據安全自然也是AI業(yè)務(wù)整合和投資投資的主要因素。為了防止數據未經(jīng)授權訪(fǎng)問(wèn)，使用，披露，破壞和錄音，外國投資銀行僅允許AI訪(fǎng)問(wèn)公共數據。畢竟，暴露于安全投資銀行的大多數數據都涉及商業(yè)秘密和客戶(hù)隱私，這使得AI難以估算此類(lèi)數據。
另一個(gè)因素是AI模型的培訓取決于公共數據，這使AI很難在投資銀行業(yè)務(wù)中實(shí)際使用，并且尚未實(shí)現完美的匹配狀態(tài)，因此很難準確地滿(mǎn)足私營(yíng)部門(mén)的需求。
可以看出，一些外國投資銀行僅允許AI根據數據安全考慮獲得公共信息。但是，為什么外國投資銀行不允許AI處理公司的基本數據？記者的調查發(fā)現，缺乏“本地化擴展”是主要問(wèn)題。
已經(jīng)抓住了外國投資銀行內部體系的迭代升級，并且很難擴展AI的靈活性，而本地化的擴展正處于進(jìn)步階段。相比之下，Aianga流程部署的國內投資銀行的本地化顯然更快。此外，根據外國投資銀行的說(shuō)法，國內證券公司可以通過(guò)海恩國外微信發(fā)送檔案已經(jīng)發(fā)現了這樣的“私人信息”，涉及的人將立即被解雇。
可以看出，內部投資系統和人工智能的靈活性，管理業(yè)務(wù)發(fā)展系統的差異以及擴張開(kāi)發(fā)的發(fā)展是對銀行國內外投資之間AI應用有所不同的主要因素。
研究2：目前在A(yíng)I運營(yíng)中顯示的國內外投資銀行的共同特征是什么？
AI正在推動(dòng)銀行銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域的變化，并已成為國內外投資銀行的普遍商定。除上述因素外，記者還通過(guò)研究家庭證券公司的一線(xiàn)趨勢而發(fā)現的，這是兩個(gè)主要維度，與外國AI投資銀行的發(fā)展相吻合。
在提高流程的效率和優(yōu)化方面，AI顯示了其優(yōu)勢。通過(guò)發(fā)展Bankin的基本知識銀行業(yè)務(wù)，安全公司為銀行人員提供智能搜索引擎，提高撰寫(xiě)招股說(shuō)明書(shū)的效率并降低錯誤率。其次，在法規障礙下，國內外投資銀行將數據安全視為標準，并為數據隱私保護開(kāi)發(fā)了堅實(shí)的防御線(xiàn)。但是，由于該地區和業(yè)務(wù)模型中的法規等因素，雙方之間的特定保護步驟可能存在差異。
除了上述兩個(gè)主要的索拉坦，在銀行的國內和外國投資也顯示出與以下方面相同的：
首先，幫助制定決定：借助數據審查和模型的預言，我們可以準確評估項目風(fēng)險，進(jìn)行 - 深度行業(yè)研究，預測市場(chǎng)趨勢并為投資銀行業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)決策提供可靠的基礎。
第二個(gè)是客戶(hù)服務(wù)的服務(wù)：改善客戶(hù)體驗CE和通過(guò)智能客戶(hù)服務(wù)，客戶(hù)照片和明智的客戶(hù)分類(lèi)來(lái)滿(mǎn)意。
第三個(gè)是加強風(fēng)險管理：通過(guò)審查歷史和實(shí)時(shí)數據，已經(jīng)確定了潛在的風(fēng)險，并警告早期警告，該警告有效控制各種銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險。研究3：與外國安全公司相比，在定位或發(fā)展國內投資銀行的應用或開(kāi)發(fā)方面有什么區別？
在A(yíng)I運營(yíng)過(guò)程中，AI應用中的國內外投資銀行的相似之處肯定值得關(guān)注，但是它們的不同優(yōu)勢無(wú)疑會(huì )更有趣。確定某些安全公司報告的運營(yíng)開(kāi)發(fā)，國內投資銀行在開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)方案，集中數據和生態(tài)差異方面與外國投資銀行不同。
就商業(yè)領(lǐng)域而言，外國投資銀行專(zhuān)注于擴展“全球化”并使用了更多的復雜情況，例如全球衍生定價(jià)和跨境集成和價(jià)值來(lái)獲取，主要關(guān)注全球數據范圍，并且AI工具需要與多語(yǔ)言兼容。相比之下，國內投資銀行密切關(guān)注中國市值，并加深了“本地化”方法。在專(zhuān)注于國內市場(chǎng)的同時(shí)，我們正在積極進(jìn)行區域探索和當地擴張。
從技術(shù)建設的角度來(lái)看，外國投資銀行更喜歡購買(mǎi)成熟的SaaS服務(wù)，而不是自發(fā)展的模型。國內投資銀行傾向于選擇替代性的國內替代方案，并使用國內監管技術(shù)平臺建立更緊密的對接機制。在A(yíng)I競爭軌道上，“本地化部署”已成為國內投資銀行的獨特優(yōu)勢。
根據國內金融監管政策的安全投資的班克斯克（Banksker）數據隱私和合規性是安全公司使用AI，確保數據安全和合規性的重要考慮因素，經(jīng)紀人選擇在本地部署AI工具。它允許家庭證券公司使用AI技術(shù)來(lái)提高業(yè)務(wù)效率，同時(shí)有效避免數據安全風(fēng)險并更好地適應當地的監管環(huán)境和業(yè)務(wù)需求。
合并在與某些安全投資銀行運營(yíng)AI應用程序的實(shí)際情況下，AI應用程序在哪個(gè)階段推進(jìn)了每個(gè)公司？
GF Securities的“投資銀行AI Wenquxing”的平臺是第一個(gè)探索大型銀行模型的應用實(shí)踐的平臺。 GF探索銀行業(yè)務(wù)方案，以實(shí)現全面的增強業(yè)務(wù)實(shí)施，風(fēng)險和控制以及運營(yíng)管理，用于實(shí)施全面的生成解決方案，審查，獲取和尋找大型銀行投資模型的數字行業(yè)平臺。
“智能問(wèn)答” CAn迅速根據知識文件快速回答投資銀行業(yè)務(wù)問(wèn)題，平均準確性高達85％，并支持對原始文本的特定位置進(jìn)行監視，涵蓋了各種文件，例如投資和監管銀行法律。
“智能驗證”使用大型模型技術(shù)來(lái)大大提高文檔驗證的準確性。招股說(shuō)明書(shū)驗證精度比SA傳統AI驗證高30％。明智的做法是識別低級別的錯誤，語(yǔ)義，格式，邏輯和其他類(lèi)型的錯誤。驗證點(diǎn)比傳統AI驗證增加了50％。同時(shí)，正在不斷優(yōu)化審核規則，以確保信息的披露質(zhì)量。
“智能一代”正在穩定制作模板的過(guò)程和根據特定業(yè)務(wù)情況填充數據的過(guò)程，減少許多重復性活動(dòng)，并避免可能發(fā)生的錯誤EN人寫(xiě)作材料，實(shí)現PPT和草稿等情況。
“智能提取”支持對多模式照片和復雜表的識別，自動(dòng)識別章節和20多個(gè)布局結構。 SA通過(guò)大型模型技術(shù)和規則引擎的結合，對大型模型能力的強烈理解用于處理復雜的語(yǔ)義元素，并具有高達99％的角色識別的準確性，并且獲取因子的準確性超過(guò)95％，從而破壞了財務(wù)場(chǎng)景識別限制。
此外，系統可以在中間平臺上重復使用智能功能，并提供AI工具，例如格式轉換，該工具支持高精度的一鍵轉換，例如JPG，DOC，DOC，DOCX，XLSX，PDF等，以滿(mǎn)足不同文檔格式的需求。
作為中國最早使用AI技術(shù)來(lái)幫助投資銀行業(yè)務(wù)的最早安全公司之一Eply在業(yè)務(wù)鏈接中包括了fugitiveG數量的AI場(chǎng)景技術(shù)。實(shí)施了銀行銀行領(lǐng)域的專(zhuān)家知識基礎，其中內部政策和法規以及數據庫查詢(xún)的法規受到Line用戶(hù)的廣泛贊揚。與獲取傳統信息的方法相比，大型模型提供了改進(jìn)，匯總和匯總信息，Qurying的效率提高了50％。在銀行銀行業(yè)務(wù)中，AI文檔審核工具被廣泛用于輔助驗證，并且每月審查了200次以上的文檔。
同時(shí)，該公司同時(shí)部署了AI投資銀行智能寫(xiě)作的文件。通過(guò)自動(dòng)查看毫無(wú)疑問(wèn)的數據和外部數據填充，奉獻時(shí)間從單個(gè)文檔縮短了幾天的傳統寫(xiě)作，最多1小時(shí)，數據的完成率高達93％。
在此外，建造的智能身份和銀行報表的審計系統已成為內部投資銀行對投資銀行控制的必要組成部分。近年來(lái)，成千上萬(wàn)的陳述文件已經(jīng)完成了我們對數千家公司的驗證。智能密封審查工具一直在突出丟失和不正確的密封件。自推出以來(lái)，已經(jīng)完成了超過(guò)數百萬(wàn)的密封識別活動(dòng)，并且識別密封樣本的準確性已超過(guò)90％。
Dongwu證券不斷被認為是AI和R＆D作為此階段的主要任務(wù)的部署，并且通過(guò)實(shí)際使用，它設置了以下音量。
在項目的合同階段，AI用于篩選潛在的客戶(hù)項目，并為目標客戶(hù)完成100％明智的勤奮。
目前，已經(jīng)部署并啟動(dòng)了Dongwu智能銀行記錄量的驗證，逐漸擴大了我們的范圍E自動(dòng)審查和比較交換文件的應用。
主要是在兩個(gè)方面實(shí)現多個(gè)目標的Caixin證券：提高文檔處理效率，數據提取和驗證效率。在文檔處理方面，它是基于DeepSeek在本地部署的，以實(shí)現對問(wèn)答知識知識知識知識的新訪(fǎng)問(wèn)權，并針對內部公司員工，并且更好地在系統解釋?zhuān)R獲取，文檔審查，數據驗證，數據驗證，獲得數據等方面可以提供“更快，更準確，更準確和更廣泛的”服務(wù)體驗。
面對國內證券行業(yè)的一般均質(zhì)競爭問(wèn)題，Caixin Securities表示，通過(guò)增加數據資產(chǎn)和應用程序方案來(lái)更加關(guān)注發(fā)展競爭利益。例如，通過(guò)掌握該地區的高質(zhì)量數據資產(chǎn)來(lái)提高AI工具的性能。
研究4：在D中EEP AI與投資銀行業(yè)務(wù)的集成，每個(gè)公司制定哪些實(shí)際步驟以保護基本數據？
數據就像是公司基因的發(fā)展，與業(yè)務(wù)運營(yíng)和開(kāi)發(fā)有關(guān)。在數據更復雜的數據的后面，國內投資計劃制定和采取了哪些計劃，并采取了穩定的數據安全防御線(xiàn)？
GF證券基于最大程度地減少投資銀行業(yè)務(wù)權限的原則，該系統支持為用戶(hù)配置層次數據權限。具體步驟如下：
基于RAG方案分開(kāi)項目信息的機制：打開(kāi)傳統業(yè)務(wù)系統以獲取用戶(hù)許可數據，使用多種召回技術(shù)來(lái)控制銀行投資項目數據不正確的流動(dòng)，并確保用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)大型模型中記憶的數據。
數據和分級分類(lèi)：詳細的分類(lèi)核心投資銀行業(yè)務(wù)數據的陽(yáng)離子和管理闡明了各種數據使用的敏感性和權利。
數據訪(fǎng)問(wèn)控制：建立嚴格的數據控制機制，只有授權的人員才能訪(fǎng)問(wèn)和使用基本數據。通過(guò)諸如身份和同意管理驗證的技術(shù)手段，我們確保數據訪(fǎng)問(wèn)的合法性和安全性。
數據使用情況使用：實(shí)時(shí)審核和監視基本數據的使用，并記錄訪(fǎng)問(wèn)，使用和數據更改，以立即發(fā)現和處理異常的數據使用行為。
當前的大型模型通常具有開(kāi)箱即用的特征，大多數模型都支持用戶(hù)上傳文檔并開(kāi)發(fā)自己的知識庫。因此，在銀行銀行業(yè)務(wù)中，可能存在意外泄漏非公開(kāi)信息的風(fēng)險。工業(yè)安全使用業(yè)務(wù)合規性和技術(shù)雙重保證的障礙，在管理和技術(shù)限制水平上都提供trol。首先，根據外部監管法規，我們將建立并改善投資銀行業(yè)務(wù)敏感人員的注冊管理，以及對未指定信息的機密管理，以及不允許涉及敏感數據的文件。第二個(gè)是大型模型的本地部署，以處理敏感的數據和文件，以避免關(guān)鍵秘密，例如泄漏的客戶(hù)數據。
此外，在使用投資銀行管理系統時(shí)，有必要在特定數據范圍和過(guò)程階段的特定人員中使用它，以確保有效分離業(yè)務(wù)數據和運營(yíng)權限。公司的級別還建立了同意書(shū)的同意系統，以通過(guò)動(dòng)態(tài)管理員工權限，常規審計和其他步驟來(lái)確保業(yè)務(wù)安全和數據。
在數據安全層面，工業(yè)和商業(yè)行業(yè)嚴格實(shí)施“數據安全管理指南對業(yè)務(wù)數據進(jìn)行分類(lèi)和分類(lèi)。建立三種類(lèi)型的管理指南，技術(shù)和基于數據的數據指南，并建立酌處權，并建立酌處權數據分離，備份和機制評估。特別是對于投資銀行業(yè)務(wù)中涉及的客戶(hù)信息，數據泄漏的風(fēng)險已通過(guò)技術(shù)泄漏的風(fēng)險被技術(shù)撤消，諸如技術(shù)泄漏的措施已被撤消，否則將其撤消。
Dongwu證券通過(guò)五個(gè)方面繼續改善AI和銀行業(yè)務(wù)集成：開(kāi)發(fā)完整的數據管理系統，增強數據安全技術(shù)保護，增強數據安全意識，促進(jìn)數據安全監控和緊急響應以及緊急響應以及全球緊急情況。
在A(yíng)I投資應用程序跟蹤AI中，數據安全是要點(diǎn)。外國投資行為阻止數據泄漏和其他相關(guān)風(fēng)險，并防止AI ACC散發(fā)公共數據。國內投資銀行通過(guò)AI的“本地PAI”創(chuàng )建了“保護墻”數據的安全性，使其在A(yíng)I競爭中是杰出的優(yōu)勢。目前，AI技術(shù)正在迅速迭代，并且未來(lái)未來(lái)投資領(lǐng)域的新變化一直是市場(chǎng)關(guān)注的重點(diǎn)。
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