在金融科技的浪潮中，智能投研系统的设计成为了一个关键议题，旨在实现从海量、多源、非结构化数据中提取价值线索，并生成投资分析报告。本议题的共识总结揭示了设计此类系统时面临的挑战和解决方案。系统需集成高效的数据挖掘技术，解决数据清洗和信息抽取问题，同时具备跨市场、跨资产类别的分析能力，并对宏观经济、公司基本面、市场情绪等进行综合评估。模型的可解释性也是确保投资决策过程透明化的重要方面。
议题主持人：
范容 浙商银行 大数据研发主管
议题参与行业用户嘉宾：
苟志龙 某股份制银行 高级工程师
董生 某大型银行 软件开发架构师
王瑜 申万宏源证券有限公司 财富业务人工智能应用负责人
陈萍春 利安人寿 系统架构师
金海波 昆仑银行 数据架构师
石聪 某股份制银行 AI算法工程师
议题主持人：范容 浙商银行 大数据研发主管
苟志龙 某股份制银行 高级工程师：
智能投研系统的设计应从以下几个方面入手：
数据采集与整合：需要收集多样化的数据源，并通过数据清洗流程标准化数据，利用自然语言处理（NLP）技术处理非结构化文本。
数据挖掘与信息抽取：应用高效的数据挖掘算法发现数据模式，构建知识图谱展示实体间关系。
跨市场、跨资产类别分析能力：进行多模态数据分析，研究市场间的相互影响。
多维度信息综合评估：包括宏观经济、公司基本面和市场情绪的分析。
模型输出解释性与投资分析报告生成：设计可解释性模型，记录决策过程，并自动生成投资分析报告。
系统评估与优化：建立性能评估指标体系，定期评估并优化模型。
董生 某大型银行 软件开发架构师：
王瑜 申万宏源证券有限公司 财富业务人工智能应用负责人：
社区用户王瑜老师：对智能投研系统的设计提出了一系列深思熟虑的观点，强调了半自动化在当前阶段的重要性和实现全自动化面临的挑战。
1.半自动化的必要性：嘉宾指出，在目前的技术发展阶段，完全自动化的投资分析报告生成是不现实的。他认为，智能投研系统应该辅助研究人员进行半自动化的信息筛选，帮助他们从大量数据中识别出有价值的信息，并生成格式相对固定的投资分析报告。
2.Prompt工程的重要性：在实现半自动化的过程中，强调了Prompt工程的重要性。这意味着系统需要能够理解和响应研究人员的指令（Prompt），从而更精确地筛选和处理数据。
3.深入理解业务逻辑：设计智能投研系统需要深入理解业务人员的研报撰写逻辑。这包括了解他们如何从数据中提取关键信息，以及他们如何构建投资分析的论点和结论。
4.技术进展与局限：尽管大模型在自动撰写经济指标和财务指标方面取得了进展，但要实现自动投资决策和分析，还有很长的路要走。这表明，尽管技术在进步，但在处理复杂的投资决策方面，仍然存在局限性。
5.数据的筛选与处理：强调了智能投研系统在数据筛选和处理方面的作用。系统应该能够帮助研究人员识别和分析关键数据点，同时过滤掉无关或冗余的信息。
6.报告的生成与格式化：智能投研系统应该能够根据筛选出的数据自动生成报告，并按照一定的格式进行展示。这不仅提高了报告的生成效率，也确保了报告的一致性和专业性。
7.持续的优化与迭代：智能投研系统的设计应该是一个持续的优化和迭代过程。随着技术的发展和用户需求的变化，系统需要不断地进行调整和升级。
8.用户培训与接受度：为了确保智能投研系统的有效使用，FishWang提出需要对研究人员进行适当的培训，以提高他们对系统功能的理解和接受度。
9.安全性与合规性：在设计智能投研系统时，还需要考虑到数据的安全性和合规性问题。系统必须确保所有数据处理活动都符合相关的法律法规和行业标准。
金海波 昆仑银行 数据架构师：
在设计智能投研系统的过程中，金海波老师提出了一个全面的框架，旨在从海量、多源、非结构化的数据中提取价值线索，并生成深入的投资分析报告。以下是对嘉宾观点的总结和扩展：
数据收集与整合是构建智能投研系统的基础。系统必须能够处理来自不同渠道的数据，包括金融新闻、公司公告、社交媒体和研究报告等。数据的多样性要求系统具备强大的整合能力，将不同格式的数据统一化，并通过清洗过程去除噪声和不一致性。
1.自然语言处理（NLP）技术的应用，使得系统能够深入分析文本数据。通过词法、句法和语义分析，系统能够识别关键信息，理解文本的主题和情感倾向，这对于投资决策至关重要。
2.数据挖掘与机器学习算法的结合使用，为系统提供了从数据中发现模式、趋势和关系的能力。这些算法不仅能够帮助识别潜在的投资机会，还能够揭示可能的风险点。
3.情感分析通过评估市场情绪和投资者态度，为投资分析提供了另一个维度。这通常通过情感词典或机器学习模型来实现，帮助投资者理解市场的心理状态。
4.事件检测与跟踪确保系统能够实时捕捉与投资相关的重大事件，如公司新闻发布或管理层变动，这些事件可能对投资决策产生即时影响。
5.投资分析模型的建立是智能投研系统的核心。这些模型结合了基本面分析、技术分析和市场数据，使用统计学、机器学习或深度学习方法对投资标的进行综合评估和预测。
6.报告生成功能将分析结果转化为易于理解的格式，包括市场概述、投资建议和风险提示。这不仅提高了信息的可访问性，也使得非专业用户能够做出更加明智的投资决策。
7.可视化展示通过图表和图形等形式，帮助用户直观地理解复杂的数据和分析结果，增强了报告的可读性和吸引力。
8.持续学习与优化是智能投研系统的生命力所在。系统需要不断地通过反馈机制学习和优化，以适应市场环境的变化和用户需求的演进。
在设计智能投研系统时，综合运用多种技术和方法是关键。这不仅包括上述的技术应用，还需要结合领域知识和专业经验。数据质量和准确性的保证是系统可靠性的基石，而系统的安全性和稳定性则是用户信任的前提。最后，不断评估和改进系统性能，确保系统能够适应市场的快速变化，满足用户的不断演进的需求。
石聪 某股份制银行 AI算法工程师：
陈萍春 利安人寿 系统架构师：
大模型输出准确性和可解释性是金融行业大模型企业级应用落地的难点，也是金融监管关注的重点问题。
在大模型算法层面，算法要公正，数据要多样，避免算法歧视，要与人类普适价值观做对齐。
对大多数企业来说，合理的工程化更是重要的手段，可列出一些措施：
1.提示词优化：首先针对不同场景，分别给予大模型相对充足、准确的知识，目标是大模型能理解问题;然后是要明确定义规则与约束条件，规范大模型的输出;最后是明确告诉大模型应该怎么做可以达成目标，以提升准确率；
2.系统鲁棒性测试：设计不同的访问场景和访问数据，以测试该系统是否能可靠持续工作;
3.过程可回溯，日志记录要完整;
4.重要业务过程要有人工复核；
通过本次议题的深入讨论，我们达成了以下共识：
数据的重要性：所有参与者都认同高质量数据是智能投研系统成功的基础。数据采集、清洗和标准化是构建系统不可或缺的第一步。
技术的综合应用：数据挖掘、NLP、知识图谱构建等技术的综合应用对于从非结构化数据中提取价值线索至关重要。
模型的可解释性：模型的可解释性对于提高投资决策的透明度和信任度具有重要意义，是系统设计中需要特别关注的问题。
持续的优化与反馈：系统的评估和优化是一个持续的过程，需要不断地根据市场变化和用户反馈进行调整。
半自动化的现实性：虽然完全自动化的系统目前尚不可行，但半自动化系统可以显著提高研究人员的工作效率，是当前阶段的可行路径。
通过本次议题的研讨，我们认识到构建智能投研系统是一个多维度、跨学科的复杂工程，需要不断地技术创新和实践探索。我们期待在未来的金融科技领域，能够见证更多高效、可靠、用户友好的智能投研系统的诞生。
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