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“人工智能+”改变金融行业经营范式
1.数据结构化。人类生活在日常感知和探索环境时，会同时接收到多个互补、融合的不同模态的感官输入，如视觉、听觉、触觉等。这种多模态的信息更符合人类理解世界的方式，然而过去由于技术限制，研究人员在数据分析上主要依赖经过筛选和简化的结构化数据，这些数据无法全面反映世界的复杂性与多样性。同时，原始数据的收集和整理往往依赖人工操作，将原始数据进行结构化所需的时间和资源极为庞大。这种低效的过程不仅限制了可供分析的数据种类，也导致研究的准确性和全面性大大受限。
随着技术的进步，这种局限正在被打破。以ChatGPT-4o为代表的大语言模型，尤其是交互型多模态大模型，支持文本、音频、图像和视频等多种模态信息的输入和输出。这些模型不仅能够实时进行“类人”的理解和反馈，还能与用户进行实时交互，从而深刻改变数据分析的传统范式。
在传统金融投研中，信息搜寻往往耗费大量时间，而多模态大语言模型的应用则可以将分析师从繁杂的信息收集整理工作中解放出来，并将精力投入到更具增值性的任务中。在这个过程中，市场对于初级研究员的需求也将减少，行业研究员不断向学者化方向转型，在大模型的帮助下寻找投资因子、完善理论框架，进一步推动了金融研究的深度与广度。在数据获取准确性与全面性不断提升、获取成本和难度显著下降的驱使下，资本市场也将逐渐从弱有效市场向半强有效市场转型。
2.零样本推理能力。大型语言模型还可以通过零样本推理响应广泛的任务请求，即无需依赖大量特定领域的标注数据进行预训练，在面对新任务或新领域时，依然可以基于其丰富的语言理解能力和广泛的知识储备进行准确的推理与判断。这一过程通常通过用户输入简短的提示词即可实现。例如，一个训练有素的专门用于生成动物图像的模型可以通过理解和组合它所看到的其他动物的特征，生成《山海经》中所描述的珍奇异兽图像。
大语言模型凭借其强大的零样本推理能力，在经济金融领域的应用日益广泛并展现出显著成效。传统经济预测模型由于依赖历史数据进行预训练与参数调节，常常受到数据滞后、数据量有限和任务定义狭窄的限制，难以及时有效地应对经济环境的快速变化或新变量的出现，进而无法对未来的市场走势或宏观经济趋势做出及时、有效的预测。而大语言模型则可以灵活应对这些挑战，无需等待大量新数据的积累，便能迅速分析当下的经济形势，提供具有前瞻性的见解。
