4月3日，AI产业链全线爆发，其中AI金融继续亮眼，同花顺、财富趋势、东方财富等金融科技龙头均收涨逾14%，其中东方财富更是成交205亿创历史新高。
消息面上，上周四彭博社表示，其构建了迄今为止最大的特定领域数据集，并训练了专门用于金融领域的LLM，开发了拥有500亿参数的语言模型——BloombergGPT。
据悉，该模型依托彭博社的大量金融数据源，支持金融行业内的各类任务，且在金融业务中的表现远超过现有模型，在通用场景上的表现与现有模型也不相上下。
此外，开源证券指出，金融业是优质的AI落地场景之一，AI具备高效率、低成本、低延时、易迭代等优点，目前在智能客服、无人柜台、智能投顾、反欺诈、自动业务批处理等金融场景，AI技术已广泛应用其中。
金融是AI应用核心场景之一
开源证券指出，金融行业拥有大量C端用户群体，积累了海量数据，应用场景丰富，是优质AI落地场景。
中信证券也表示，由于ChatGPT在语义识别和人机交互方面的技术突破，其对金融科技可能产生三方面的影响：
1）可能改变之前默认的线上化-数字化-智能化发展路径。由于ChatGPT类人机交互会生产生新的用户数据，智能化可能反向推动数字化，加速数据的闭环迭代。
2）可能突破财富管理的投顾瓶颈。
财富管理是金融科技最大的增长点，第三方财富管理（含保险在内的大理财）最大痛点是投顾服务线上化，投顾服务线上化的难点是用户交互，而ChatGPT为用户交互体验大幅提升提供可能性。
3）全面提升客户服务效率。替代零售客户服务中的人工基础性工作；为投顾赋能；为机构客户提供数据分析和资讯整理。
多个应用场景已落地
据兴业证券研报，人工智能目前在金融行业各细分领域已有较为广泛的研究与应用。开源证券也指出，AI具备高效率、低成本、低延时、易迭代等优点，在智能客服、无人柜台、智能投顾、反欺诈、自动业务批处理等金融场景，AI技术已广泛应用其中。具体来看：
1）智能客服领域，Gartner认为85%的客户与企业交互无需人工参与，头部银行已走在前列，保险、证券也处于AI产品替代和辅助的升级中，GPT类预训练模型将AI对话提升至新的高度。
2）智能投顾领域，生成式AI可以作为辅助信息融入推荐系统，生成数据分析和研究报告，提出个性化投资建议，可以提升信息利用率、增强推荐效果，目前已在部分金融信息服务商应用落地。
此外，2C金融信息服务领域：
1）东方财富已研发金融数据AI智能化生产平台、多媒体智能资讯及互动平台系统等多个AI项目，并在产品及服务中进行了具体应用。
2）同花顺设有人工智能子公司，在AI领域积累多年，已推出i问财、智能投顾、智能客服、智能问答等AI服务，公司构建AI开放平台，可对外输出多项AI能力，智能化解决方案已在多家银行、证券、基金等金融客户落地。
3）财富趋势AI技术研发包括资讯数据清洗和提取技术、深度学习技术及词向量技术、智能金融问答、自然语言处理等，已应用于公司证券软件产品中。
2B行业解决方案领域：
1）恒生电子设立恒生研究院，持续部署包括AI在内的前沿技术，未来将积极探索生成式AI技术与金融核心业务场景的应用融合，在投研、投顾、营销、客服、运营、风控等金融各类业务场景开展人工智能大模型技术应用。
2）京北方已将AI技术应用于智能推荐、智能合同审核、票证识别等领域，并形成了多项产品，公司利用大规模预训练语言模型作为辅助信息融入推荐系统，增强推荐效果。
3）国泰君安推出证券AI数字人“小安”；华泰证券推出智能投顾Aorta平台；蚂蚁集团“支小宝”+“帮你投”打开投顾想象空间；天天基金配备AI客服小天，与投顾专区打通。
开源证券认为，随着GPT类预训练模型的快速迭代发展，生成式AI技术有望在金融行业加速应用。
但也有局限性
兴业证券表示，就目前关注度较高的AIGC领域来看，中短期AIGC技术在金融领域的应用仍有一定局限性，金融垂直细分领域具有其特殊性：
一方面金融行业的应用场景往往对实时性要求较高，同时涉及对时间序列数据进行分析，不同时间区间的训练样本可能导向截然不同的结论。
另一方面，金融领域对于合规性及内容严谨性的要求高于大部分行业，目前chatGPT根据统计学模型生成的结果无法完全保证内容的正确性与准确性，也无法验证其数据来源。
不过从更长期视角来看，其预计AIGC在金融领域的应用方式或将包括商业化落地产品+类似基础设施的生产力工具两大方向。