摩根资管郭晨、摩根大通胡滨:AI产业发展与投资应用 拥抱人工智能浪潮,共筑科技未来
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郭晨 摩根资产管理中国资深基金经理
胡滨 摩根大通证券资深研究分析师
李昂 摩根资产管理中国研究员(主持人)
自2023年以来人工智能(AI)加速席卷而来,作为走在行业前列的金融机构,摩根大通也在积极钻研AI,探索用AI解决金融领域的各种复杂问题。2023年11月发布的全球银行业人工智能“Evident AI Index”榜单排名中,摩根大通位居第一。
注:Evident AI Index由咨询公司Evident Insights根据人才、创新、领导力和透明度四个方面的142项单项指标进行评估。境外机构的评价方法及结果区别于内地评价机构采用的方法和所得结果。
人工智能作为一种突破性的工具,当它能够真正读懂人类语言背后的逻辑、情感的时候,可以比人类更快、更准确地解读和量化文本数据中的信息。这种能力在金融分析和决策制定中显得尤为重要。
在金融领域,AI不仅被用于传统的数据处理和解析,还开始扩展到语义分析和预测模型中。例如,摩根大通开发了自己的语言模型,用语言模型直接阅读新闻、研究报告、录音转写文稿,跟踪特定关键字,结合上下文做情感分析,计算情绪值,并根据情绪值帮助构建投资组合,捕捉交易机会。随着技术的成熟,预计AI将在风险评估、资产管理和自动化交易策略中发挥更大作用。
金融只是AI产业下游垂直细分领域之一,如果放眼整个AI大的产业趋势上来看,重点关注模型、算力和应用三个产业趋势:
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模型。随着Chat-GPT 4.0的发布,模型正从已经成熟的大语言模型逐渐往多模态、AIGC,或者具有逻辑推理等更高功能的模型在演化。更大参数量的大模型、有限参数量但应用于私域的模型,或将迎来快速发展。另外,随着模型训练成本的大幅下降,将有利于未来更大规模模型的训练和计算,包括应用的开发推广。
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算力。算力的提升不仅使得现有的AI算法能够更高效地运行,同时也激发了对新算法的探索和创新,因此,算力水平迭代速度非常快。另外,随着越来越多的应用和大模型结合,推理侧算力需求有望呈现快速增长。
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应用。相对于在C端的应用,当前AI在B端的应用效果更为明显,例如在金融行业的广泛应用。由于C端更注重用户体验和使用场景的匹配,AI与各种智能终端的结合,或将成大势所趋。另外,AI在自动驾驶和人形机器人等领域也有着广泛的应用。
人工智能正在被越来越多地应用于各行各业,向人类展现了未来社会的多种可能性。随着人工智能技术不断发展,我们相信,人工智能将为各行各业的创新和发展注入更多新活力。