隨著大語言模型技術(shù)的不斷成熟和金融行業(yè)需求的日益增長，大語言模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為推動行業(yè)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的重要力量。本文直接聚焦于大語言模型給金融發(fā)展帶來的效益，并分析其成為金融分析師的潛力與尚須克服的問題。

大語言模型在金融行業(yè)的興起

深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進步催生了大語言模型。利用幾十億甚至上百億個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，包括權(quán)重和偏置項等，大語言模型能夠以高效的方式對輸入文本進行理解，并智能化地生成新的文本，與使用者進行一對一的對話。盡管這種延續(xù)了傳統(tǒng)人工智能的“黑盒”回復(fù)方式帶來了一些理論上的質(zhì)疑，但生成式預(yù)訓(xùn)練（GPT）系列的突破以驚艷的性能一定程度上回擊了這種質(zhì)疑。隨著越來越多開放使用的大語言模型涌現(xiàn)，無論是學(xué)界還是業(yè)界，各行各業(yè)，從醫(yī)療、法律到教育和娛樂，都開始探索和利用大語言模型的能力來增強其服務(wù)和產(chǎn)品。

另外，社會經(jīng)濟金融的增長變化刺激使得金融機構(gòu)不得不尋求更高效、更先進的方法來處理、分析和利用海量數(shù)據(jù)，以獲得競爭優(yōu)勢。大語言模型的興起無疑帶來了一大機遇。借助大語言模型豐富的知識庫和強大的分析能力，善于使用工具的人類專家能夠更加高效地處理各類金融任務(wù)。金融信息不僅含于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中，更是隱藏在廣大的文本數(shù)據(jù)中。對文本的分析常常需要工作者花費大量的精力去閱讀、提取信息并進行分析。而如今借助大語言模型，這一工作的效率不僅能夠被快速提升，而且人類工作者的任務(wù)可能能夠被轉(zhuǎn)化為審核、監(jiān)督和優(yōu)化決策過程。這使得金融分析師可以將更多的時間和精力集中于策略和決策層面，而不是沉浸在龐大的數(shù)據(jù)處理任務(wù)中。

然而，盡管大語言模型的潛力巨大，但作為數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，其完全應(yīng)用于金融領(lǐng)域的可靠性還需要提高。金融領(lǐng)域的分析通常沒有絕對的參考標(biāo)準(zhǔn)，但會對后續(xù)的效益帶來極大的影響。因此，將這些模型應(yīng)用于實際的金融決策過程中需要極高的謹慎性。模型的推理過程往往是不透明的，這在金融領(lǐng)域可能導(dǎo)致不可預(yù)見的風(fēng)險，特別是在涉及大規(guī)模投資和資本運作的情況下。本文將直接聚焦大語言模型給金融發(fā)展帶來的效益，并分析其成為金融分析師的潛力與尚須克服的問題。

大語言模型在金融領(lǐng)域的革新應(yīng)用與挑戰(zhàn)

技術(shù)背景與發(fā)展

這些模型主要采用了Transformer架構(gòu)，該架構(gòu)是為序列性數(shù)據(jù)量身定制的深度學(xué)習(xí)框架。通過自注意力機制，Transformer能夠識別文本中單詞間的相互作用，增強模型對語境的理解力。例如，GPT系列模型在大數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練，掌握語言的基本規(guī)律與模式，然后針對特定需求進行微調(diào)，應(yīng)用于文本分類、問答系統(tǒng)和內(nèi)容生成等任務(wù)。這種架構(gòu)使模型能夠捕捉到長距離的數(shù)據(jù)依存關(guān)系，這在處理如金融等復(fù)雜文本時顯得尤為關(guān)鍵。

大語言模型今日的成功并不是一蹴而就的。最初的模型主要依賴于規(guī)則和統(tǒng)計方法，雖然已經(jīng)展示出對簡單語言任務(wù)的處理能力，但在更復(fù)雜的語言理解和生成任務(wù)上還有限制。技術(shù)的發(fā)展、樣本的豐富助力模型進化為深度學(xué)習(xí)模型。這些模型不僅在規(guī)模上有所增長，從數(shù)十億參數(shù)到數(shù)千億參數(shù)，而且在架構(gòu)上也不斷創(chuàng)新，例如引入了多任務(wù)學(xué)習(xí)和連續(xù)學(xué)習(xí)的概念，使得模型能夠更好地適應(yīng)和泛化到新的任務(wù)和數(shù)據(jù)集上。新一代的模型不僅在理解能力上更進一步，而且在生成逼真、連貫的文本方面也達到了新的高度，同時具有越發(fā)強大的多模態(tài)（Multimodal）能力。這些進步使得大語言模型在金融分析、報告生成、自動化客戶服務(wù)等領(lǐng)域的應(yīng)用變得更加實用和高效。

在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

金融領(lǐng)域豐富的文本數(shù)據(jù)和大量的文本處理需求給大語言模型提供了廣闊的發(fā)揮空間。目前，金融市場已經(jīng)對大語言模型的應(yīng)用進行了初步的嘗試，主要集中在以下幾個方面：

市場趨勢分析與投資信號捕捉。在市場分析中，對于新聞等文本的分析一直都是一大難題。傳統(tǒng)方法往往依賴于分析師的經(jīng)驗和直覺來解讀信息，這不僅費時費力，而且分析是否無誤可能需要再次增加人力審查。而利用先進的大型語言模型，金融機構(gòu)能夠快速對大量財經(jīng)新聞、報告和社交媒體內(nèi)容進行深入分析，從而基于其對數(shù)據(jù)特點的認知和學(xué)習(xí)的金融知識預(yù)測市場可能出現(xiàn)的趨勢。通過對財經(jīng)網(wǎng)站和社交論壇上專家的評論及市場情緒的分析，這些模型有助于預(yù)測股票短期內(nèi)的價格動態(tài)。大型語言模型特別擅長從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取關(guān)鍵信息，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法難以企及的。這種分析能力讓金融機構(gòu)可以更準(zhǔn)確地把握市場脈絡(luò)，制定更有效的投資策略。通過大語言模型，投資者還能夠依賴其豐富的知識庫快速挖掘應(yīng)用于市場預(yù)測的技術(shù)指標(biāo)，為投資組合提供方向。由于大語言模型在識別文本信息上有天然的優(yōu)勢，投資者還可以訓(xùn)練一個同時依賴歷史數(shù)據(jù)和財經(jīng)新聞的收益率預(yù)測模型，即輸入基本面數(shù)據(jù)和財經(jīng)報告，分析并預(yù)測收益率大小，相當(dāng)于一個更加智能化和高級的機器學(xué)習(xí)模型。目前已經(jīng)有如FinBERT等專為金融領(lǐng)域設(shè)計的語言模型投入使用。

風(fēng)險識別與管理。在風(fēng)險管理方面，常見的方法是利用風(fēng)控模型對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析以識別潛在的風(fēng)險。大語言模型的出現(xiàn)則提供了另一種可行的方法，因為它能通過解析歷史事件報告、新聞及金融報告，識別出潛在的風(fēng)險因素和趨勢。金融危機分析的重要性毋庸置疑。假如沒有及時地預(yù)見風(fēng)險并調(diào)整決策，一次突然的結(jié)構(gòu)沖擊可能給基金公司和投資者帶來極大的損失，而這種風(fēng)險往往蘊含于豐富的新聞文本信息，如宏觀政策和世界性的金融、政治、軍事事件。使用大語言模型快速處理新聞文本可能揭示出特定金融活動與高風(fēng)險事件之間的相關(guān)性，有助于在重大金融事件發(fā)生之前采取適當(dāng)及時的預(yù)防措施，從而降低潛在的損失。

自動化客戶服務(wù)與個性化金融產(chǎn)品。利用基于大語言模型的聊天機器人，金融機構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)全天候客戶服務(wù)，無需人力即可精準(zhǔn)理解并響應(yīng)客戶的各種查詢，如查看賬戶余額、指導(dǎo)交易操作等。自動化的客戶服務(wù)系統(tǒng)不僅提升了響應(yīng)速度，還顯著降低了運營成本。如果加入學(xué)習(xí)機制，允許模型實時微調(diào)，聊天機器人還能通過持續(xù)互動不斷優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量。此外，大語言模型還助力金融機構(gòu)通過深入分析客戶數(shù)據(jù)（包括交易歷史和行為偏好）來開發(fā)個性化金融產(chǎn)品和服務(wù)，使其與客戶的風(fēng)險偏好相對應(yīng)，提升機構(gòu)的市場競爭力。通過分析客戶的咨詢和行為模式，金融機構(gòu)能更快速地掌握客戶的關(guān)注點，從而進一步優(yōu)化服務(wù)和產(chǎn)品設(shè)計。

金融行為合規(guī)性監(jiān)控與財務(wù)分析。金融領(lǐng)域的法律法規(guī)復(fù)雜而精細，金融監(jiān)管的任務(wù)十分繁重。一個專門訓(xùn)練于金融監(jiān)控的大語言模型能夠自動處理和分析金融機構(gòu)的交易及通信記錄，確保所有操作都符合相關(guān)法規(guī)與內(nèi)部政策。自動化合規(guī)性監(jiān)控提高了審查效率，并有助于減少人為疏漏。由于金融法規(guī)十分復(fù)雜，人為完全理解法律的細節(jié)較為困難，對于機構(gòu)來說，大語言模型還能幫助自我審查，防范法律風(fēng)險。另外，雖然相關(guān)法律在不斷完善，但鉆漏洞的行為也層出不窮，而且常常難以被監(jiān)控到。模型能識別潛在的不規(guī)范操作，為法律的完善提供案例支持。大語言模型還可以從復(fù)雜的財務(wù)數(shù)據(jù)中提取核心信息，快速生成準(zhǔn)確且清晰的報告，從而加快報告的編制速度。

面臨的挑戰(zhàn)與爭議

盡管大語言模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但它們的推廣和使用也伴隨著一系列挑戰(zhàn)和爭議。這些挑戰(zhàn)不僅涉及技術(shù)層面的問題，還包括倫理、法律和社會層面的考量，需要業(yè)界、監(jiān)管機構(gòu)和社會共同面對和解決。

首先是數(shù)據(jù)隱私與安全問題。金融行業(yè)處理的是高度敏感的數(shù)據(jù)，包括個人財務(wù)信息、交易記錄等。大語言模型在訓(xùn)練和應(yīng)用過程中需要大量數(shù)據(jù)，這就引發(fā)了數(shù)據(jù)隱私和安全性的問題。如何在利用這些數(shù)據(jù)提升服務(wù)效率和質(zhì)量的同時，確保客戶的個人信息不被濫用或泄露，還有待研究。而對于這些開放的大語言模型來說，用戶的輸入語料都可能成為模型的訓(xùn)練樣本。隨著金融服務(wù)的數(shù)字化和智能化，數(shù)據(jù)安全問題也越來越突出，如何防止數(shù)據(jù)被篡改或非法訪問，保障金融系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全，成為亟待解決的問題。

此外，模型偏見和公平性也是值得關(guān)注的一個問題。大型語言模型有時可能會不自覺地吸收并擴大其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的偏見，這在金融應(yīng)用中可能導(dǎo)致不公平的決策和歧視，比如在貸款審批、保險定價等方面。例如，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在對某些群體的偏見，模型可能會在信貸評估或投資建議中對這些群體不利。但作為一個數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，大語言模型的回答都是基于訓(xùn)練樣本。而訓(xùn)練一個模型的訓(xùn)練樣本的數(shù)量十分巨大，難以人為篩選。解決算法偏見，確保模型的決策公正、透明，對于維護消費者信任和金融市場的公平性至關(guān)重要。

在金融領(lǐng)域運用人工智能方法面臨的另一個常見問題就是可解釋性和透明度，這一點在大語言模型的應(yīng)用中也同樣存在。雖然大語言模型在處理復(fù)雜任務(wù)時表現(xiàn)出色，但它們的決策過程往往是黑箱的，這在金融領(lǐng)域尤其成問題。金融產(chǎn)品和服務(wù)的每一個決策都需要有清晰的邏輯和可追溯的證據(jù)，因此提高模型的可解釋性，讓機器的決策過程對人類可解釋和可理解，是一個重要的技術(shù)挑戰(zhàn)。但短期內(nèi)，這一問題很難得到解決。金融決策需要可解釋性，以便監(jiān)管機構(gòu)、投資者和客戶理解決策背后的原因。如何提高大語言模型的可解釋性，使其決策過程更加透明，是當(dāng)前研究的熱點之一。但大語言模型相對于其他機器學(xué)習(xí)算法的好處在于，大語言模型處理的是文本信息，輸出的也是文本信息，這就使人們能夠通過提示詞要求其提供解釋性，再根據(jù)其解釋性是否合理來輔助決定是否采納大語言模型給出的建議。

在對社會的影響上，大語言模型在金融行業(yè)的應(yīng)用可能會替代一些傳統(tǒng)的工作崗位，如客戶服務(wù)和報告編寫等。這引發(fā)了對就業(yè)影響的擔(dān)憂，同時也提出了如何重新培訓(xùn)和安置受影響員工的問題。如何在推動技術(shù)發(fā)展的同時，確保社會的包容性和公平性，減少技術(shù)轉(zhuǎn)型對勞動力市場的負面影響，是一個需要全社會共同考慮的問題。

這些挑戰(zhàn)和爭議提示我們，雖然大語言模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但同時也需要我們在技術(shù)發(fā)展的道路上行穩(wěn)致遠。如何在保證數(shù)據(jù)隱私的前提下，提高大語言模型的性能？如何讓大語言模型在策略制定時充分考慮人類社會的公平與倫理？如何讓大語言模型在給出分析或策略時顯示出清晰的邏輯鏈條？如何解決大語言模型對傳統(tǒng)崗位帶來的沖擊？這些問題都值得思考和解決。

大語言模型引領(lǐng)金融科技的未來路徑

盡管大語言模型在金融領(lǐng)域上已經(jīng)有了一定的應(yīng)用，但其潛能尚未被充分開發(fā)。當(dāng)下流行的大模型，無論是通用模型還是垂直訓(xùn)練模型，仍會出現(xiàn)幻覺問題，使其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用中會帶來未知的風(fēng)險。隨著算力的增強和算法的優(yōu)化，預(yù)計未來的模型將更加高效、精準(zhǔn)，能夠處理更復(fù)雜的金融語言處理任務(wù)。此外，模型的可解釋性和透明度也將得到改善，使得金融機構(gòu)能夠更加信賴這些模型做出的決策。

基于大語言模型的人工智能代理（AI Agent）在未來可能被廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域，形成全自動化的人工智能團隊，以提供全自動化的服務(wù)與決策。相對于人類專家來說，大語言模型的知識庫更加豐富多樣化且沒有邊界，執(zhí)行效率也更為高效。這些AI代理不僅能夠處理大量的數(shù)據(jù)和執(zhí)行復(fù)雜的分析任務(wù)，還能夠在金融市場中進行實時監(jiān)控，快速識別并響應(yīng)市場變化。未來的金融機構(gòu)可能會部署由多個專門化AI代理組成的團隊，每個代理負責(zé)特定的任務(wù)，如市場分析、風(fēng)險評估、資產(chǎn)配置等。這些AI代理可以協(xié)同工作，共享信息和決策依據(jù)，形成一個高度集成和自動化的金融服務(wù)系統(tǒng)。AI代理能有效地分析龐大數(shù)據(jù)集，涵蓋實時市場信息、過往交易數(shù)據(jù)及多種經(jīng)濟指數(shù)，從而為投資決策提供實時輔助。與人類團隊相比，AI團隊可以無限擴展，不受時間和地點的限制，使得金融任務(wù)受到的時空限制降低。通過這種方式，金融服務(wù)的效率和響應(yīng)速度將得到顯著提升，同時也能降低人為錯誤和操作成本。

另外，決策公平性的問題也可以通過增加一個專用于監(jiān)管公平的代理人來解決，這是因為AI代理可以設(shè)計為遵循嚴(yán)格的算法規(guī)范和倫理準(zhǔn)則。通過倫理對齊確保它們在處理數(shù)據(jù)和做出決策時不受個人偏見和外界壓力的影響，可以有效避免人類決策過程中可能出現(xiàn)的偏差。此外，AI代理的決策過程可以完全記錄和回溯，從而增強監(jiān)管機構(gòu)和公眾對金融操作的信任。

總結(jié)

隨著大語言模型技術(shù)的不斷成熟和金融行業(yè)需求的日益增長，大語言模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為推動行業(yè)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的重要力量。從自動化報告編寫到市場分析，從風(fēng)險評估到客戶服務(wù)，大語言模型作為金融代理的潛力和價值已充分體現(xiàn)。通過構(gòu)建全自動化的人工智能團隊，我們可以預(yù)見一個更加高效、智能和個性化的金融服務(wù)未來。

作為計算機科技的成果，大型語言模型在相關(guān)領(lǐng)域的使用已變得日益普遍，因為大語言模型能夠快速高效地生成代碼，甚至可以自動檢查代碼的正確性或進行優(yōu)化。然而，金融領(lǐng)域的敏感性和金融數(shù)據(jù)的復(fù)雜性意味著大語言模型的應(yīng)用將不會是一帆風(fēng)順的，必須基于隱私保護、模型偏見、可解釋性和透明度、監(jiān)管合規(guī)性等方面的考量。而且，金融分析的主觀性更強，并沒有絕對的對錯標(biāo)準(zhǔn)?，F(xiàn)有的大語言模型在生成文本時對訓(xùn)練樣本的依賴性較強，在主觀產(chǎn)生分析方面的能力仍有所欠缺，輸出內(nèi)容常常只是泛泛而談，而沒有實質(zhì)性的內(nèi)容，仍是基于現(xiàn)有知識的嵌套和組合，較難提出十分新穎的觀點或者進行有足夠深度的金融分析。

總結(jié)來說，大語言模型要成為真正的金融分析師，雖然還有很長的路要走，但前景十分光明。

（程雨涵為山東大學(xué)管理學(xué)院助理教授，湯珂為清華大學(xué)社科學(xué)院經(jīng)濟所所長、教授。特約編輯/孫世選，責(zé)任編輯/丁開艷）