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今年，大語(yǔ)言模型的崛起引發(fā)了各行各業(yè)對(duì)AI技術(shù)的革新與商業(yè)應(yīng)用的思考

。尤其在金融行業(yè)

，AI有非常多的應(yīng)用場(chǎng)景。以投研領(lǐng)域?yàn)槔?div id="4qifd00" class="flower right">

，信息爆炸是長(zhǎng)期存在的問(wèn)題

，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年線上公開(kāi)會(huì)議的數(shù)量是疫情前的18倍

，上市公司調(diào)研數(shù)量較2019年增長(zhǎng)了219%

。

再加上公募基金費(fèi)率改革方案的正式落地，倒逼機(jī)構(gòu)加大其投研能力的創(chuàng)新建設(shè)

，從而實(shí)現(xiàn)降本增效

。在此過(guò)程中，以大語(yǔ)言模型為代表的AI技術(shù)

，或許是解開(kāi)投研行業(yè)困局的核心密鑰

。

那么，投研行業(yè)機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)是什么

？在以AI為代表的金融科技的賦能下

，投研行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點(diǎn)和機(jī)遇分別在哪里

？圍繞投研行業(yè)的諸多話(huà)題，藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)獨(dú)家采訪到了訊兔科技的創(chuàng)始人兼CEO李羅丹

。

【資料圖】

訊兔科技是面向金融行業(yè)的智能信息服務(wù)公司，而其創(chuàng)始人李羅丹曾任嘉實(shí)基金Data Lab兼研究部副總監(jiān)

，擁有豐富的投研業(yè)務(wù)及管理經(jīng)驗(yàn)

。于2020年榮登“福布斯中國(guó)30歲以下精英榜”，擁有普渡大學(xué)工業(yè)工程本科以及芝加哥大學(xué)公共政策碩士學(xué)位

。2021年

，李羅丹與幾名志同道合的合伙人一起創(chuàng)立了訊兔科技。

藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)：上述政策背景下

，于整個(gè)投研行業(yè)而言的機(jī)遇和挑戰(zhàn)分別在哪里

？

李羅丹：從政策層面看，此次費(fèi)率改革給行業(yè)格局帶來(lái)多重影響

，無(wú)論對(duì)于資管還是券商

，均可能出現(xiàn)頭部與中尾部機(jī)構(gòu)分化的可能。頭部機(jī)構(gòu)會(huì)持續(xù)投入加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)壁壘

，而中長(zhǎng)尾機(jī)構(gòu)則傾向于優(yōu)化配置以降本

，應(yīng)對(duì)收入挑戰(zhàn)。其中

，對(duì)于頭部券商

，綜合機(jī)構(gòu)內(nèi)能力形成差異化競(jìng)爭(zhēng)是將是趨勢(shì)。不斷加劇的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)

，也將倒逼市場(chǎng)數(shù)字化研究服務(wù)

、數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè)的進(jìn)程加速。

從技術(shù)發(fā)展層面看

，近期以大模型為代表的 AI 技術(shù)突破為投研信息服務(wù)帶來(lái)了新范式

，當(dāng)前大語(yǔ)言模型具備了基礎(chǔ)的思維框架能力，隨著技術(shù)發(fā)展和開(kāi)源

，基座大模型的能力可能會(huì)趨同

，影響模型能力的是行業(yè)內(nèi)優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)。

藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)：從市場(chǎng)環(huán)境來(lái)看

，投研機(jī)構(gòu)已經(jīng)積極擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型

，在轉(zhuǎn)型過(guò)程中痛點(diǎn)和抓手分別在哪里？

李羅丹：首先我們堅(jiān)定數(shù)字化是為了更好的助力業(yè)務(wù)

，賦能業(yè)務(wù)

。我們能看到，越是以業(yè)務(wù)做驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

，其轉(zhuǎn)型的投入產(chǎn)出比會(huì)更高

，效果更好

。而數(shù)字化在具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用過(guò)程是要分階段解決問(wèn)題的。

第一步是業(yè)務(wù)的線上化

，將之前傳統(tǒng)線下操作的流程逐步移到線上

，用線上系統(tǒng)進(jìn)行管理，才能將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集和管理

。第二步

，當(dāng)擁有龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)后，企業(yè)可以從業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化向數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化推進(jìn)

。比如

，通過(guò)這些數(shù)據(jù)，可以分析每個(gè)基金經(jīng)理的擅長(zhǎng)項(xiàng)及薄弱項(xiàng)

，復(fù)盤(pán)也將更加具有數(shù)據(jù)依據(jù)

。第三步就是智能化。智能化的過(guò)程本質(zhì)上是把數(shù)據(jù)從生產(chǎn)資料變成生產(chǎn)力

。作為生產(chǎn)力可以把一些最基礎(chǔ)的重復(fù)性動(dòng)作替代掉

。從長(zhǎng)期看，這對(duì)行業(yè)是很有益處的

，可以將人在大量重復(fù)性的工作中釋放

，從而聚焦在創(chuàng)造更多認(rèn)知層面的價(jià)值輸出上。

所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)這個(gè)行業(yè)有巨大的幫助

，但它會(huì)經(jīng)歷不同階段

。當(dāng)前已經(jīng)有很多機(jī)構(gòu)從業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化走到了一個(gè)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化，可是當(dāng)市場(chǎng)認(rèn)為走到了智能化階段時(shí)

，智能化反而才剛剛開(kāi)始

。

藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)：從科技發(fā)展層面來(lái)看，今年AICG的大爆發(fā)對(duì)于投研行業(yè)而言意味著什么

？以AICG為代表的科技于投研行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有何助力

？

李羅丹：我認(rèn)為AICG對(duì)行業(yè)的助力很大。在生產(chǎn)端層面

，成本被大大降低

。在以往，開(kāi)一場(chǎng)兩至三小時(shí)的會(huì)議

，其中大量的會(huì)議紀(jì)要是需要人工整理的

，這非常耗費(fèi)時(shí)間和人力成本。訊兔就通過(guò)Alpha派【AI紀(jì)要助理】幫助行業(yè)解決這個(gè)問(wèn)題

?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">；谧匝袑?zhuān)精業(yè)務(wù)處理模型研發(fā)的AI紀(jì)要助理，可以將會(huì)議音頻轉(zhuǎn)成文字

，并自動(dòng)提取會(huì)議的核心信息

，大幅壓縮需閱讀的文字

。往常用戶(hù)需要閱讀上萬(wàn)字的翻譯文字再梳理，而經(jīng)過(guò)AI紀(jì)要助理處理過(guò)的會(huì)議紀(jì)要

，用戶(hù)僅需花費(fèi)十分鐘即可清晰的掌握會(huì)議信息

。上述例子說(shuō)明了通過(guò)AI可以大大釋放生產(chǎn)力，同時(shí)這也是AI+投研垂直領(lǐng)域非常好的實(shí)踐點(diǎn)

。

藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)：訊兔為什么聲稱(chēng)是最懂投研機(jī)構(gòu)的科技公司

？

李羅丹：從訊兔流淌的血液來(lái)看，我們整個(gè)合伙人團(tuán)隊(duì)深耕二級(jí)市場(chǎng)多年

，從業(yè)務(wù)層面來(lái)看，我們了解得比較透徹

。此外

，我們?cè)诔鮿?chuàng)時(shí)期到現(xiàn)在，一直保持著一個(gè)習(xí)慣——客戶(hù)調(diào)研

。訊兔擁有諸多行業(yè)調(diào)研資料

，了解客戶(hù)不同時(shí)期的痛點(diǎn)和需求。從這兩點(diǎn)可以看出

，訊兔就是要走以業(yè)務(wù)為驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能

，我們所有的科技研發(fā)，都緊緊圍繞業(yè)務(wù)的數(shù)字化服務(wù)

。

這番堅(jiān)持

，讓我們?cè)贏I如何結(jié)合業(yè)務(wù)、以及進(jìn)一步讓這項(xiàng)技術(shù)落地的實(shí)踐之中

，更有信心

。因?yàn)槲覀兞私庥脩?hù)工作中的行為習(xí)慣、邏輯思路

，并用許多的模型去學(xué)習(xí)

、調(diào)優(yōu)。例如

，在繁忙的中報(bào)季

，我們關(guān)注到僅8月中下旬日均會(huì)議數(shù)量達(dá)三百場(chǎng)，這段期間用戶(hù)需要關(guān)注大量的研報(bào)信息

，我們深入了解用戶(hù)的信息關(guān)注點(diǎn)

，例如公司的業(yè)績(jī)指引，產(chǎn)能產(chǎn)線

，訂單預(yù)期等等數(shù)據(jù)

，通過(guò)AI快速將這些指標(biāo)統(tǒng)統(tǒng)都整理好。用戶(hù)對(duì)關(guān)心的指標(biāo)與信息還可以一鍵定位到原文查看具體內(nèi)容

，大幅減少搜索數(shù)據(jù)時(shí)間成本

。

藍(lán)鯨財(cái)經(jīng)：Alpha派在當(dāng)前階段核心解決了行業(yè)哪些痛點(diǎn)

？

李羅丹：首先解決信息不對(duì)稱(chēng)以及信息爆炸問(wèn)題。據(jù)調(diào)研得知

，投研用戶(hù)平均每人有450+個(gè)微信群

、13個(gè)資訊類(lèi)APP、2750+條每日群消息

。行業(yè)上公開(kāi)路演平均每日208場(chǎng)

、研報(bào)平均每日750+篇、線上路演會(huì)議數(shù)量是疫情前的18倍

。

用戶(hù)每天需要面對(duì)的信息太多

、太雜、太散

，非結(jié)構(gòu)化

、多模態(tài)數(shù)據(jù)的占比越來(lái)越高。

訊兔將多渠道

、多模態(tài)的信息聚合起來(lái)

，以SaaS形態(tài)形成了Alpha派這款all in one的信息流產(chǎn)品。除了聚合

，我們通過(guò)用HI+AI模式對(duì)信息進(jìn)行深度加工

，解放生產(chǎn)力。從結(jié)果上來(lái)看

，我們?yōu)橛脩?hù)塑造了信息的時(shí)間差

、信息的數(shù)量差、以及信息的質(zhì)量差

。當(dāng)你知道得比別人快

，知道得比別人多，知道得比別人深

，那么你的決策理所當(dāng)然也將更科學(xué)與準(zhǔn)確

，這也是投資者能實(shí)現(xiàn)超額收益的底層邏輯。

關(guān)鍵詞：

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