AI向投资银行家挑战工作？高盛（Goldman Sachs）说

Cailianshe于4月5日报道（记者Zhao Xinrui），自Deptseek推出以来，AI受试者的受欢迎程度继续上升。这种繁荣不仅驱使市场从技术股票市场中恢复过来，而且意外地加速了人工智能技术在金融领域的渗透，金融业务模型的深入维修以及银行银行业务，研究和其他企业的影响尤其受到IT的影响。在AI繁荣的情况下，国内外投资银行努力获得潜在的机会并提出了AI申请，希望占据发展计划。 AI作业的发展或具有自己的特征是两种不同的途径吗？ 最近，高盛首席执行官戴维·所罗门（David Solomon）在AI峰会上发表的声明引起了极大的关注。s。根据记者的说法，实际上，外国媒体去年5月报道说，华尔街上的投资银行可以完成一项任务，即银行投资分析师最初花了时间甚至整个周末才能在短短几秒钟内完成。 这些确切的数据引起了市场的关注，并探讨了国内外投资银行的AI运营的实际发展。在这方面，记者采访了几家有关国内外投资的银行，以进行深入研究，以研究两种市场在AI投资中使用多种规模的AI投资中的相似性和差异。 研究1：外国投资银行的运营过程的实际情况是什么？为什么AI避免触摸基本数据？ 为什么AI完成了“ 95％”招股说明书的内容？外国投资银行家向记者透露，有95％的竞争者内容，例如工业和商业信息注册信息。n，以前的财务报告数据和行业公共统计信息都是所有公共信息，AI易于获取和包括。仍然需要优化和改进招股说明书中的管理管理和股权状况等“ 5％”。 尽管“ 95％”的高比例极大地影响了，但记者发现，AI目前仅作为外国人的P银行银行的智能机器，这是由于两个原因。 作为投资银行业务的红线，数据安全自然也是AI业务整合和投资投资的主要因素。为了防止数据未经授权访问，使用，披露，破坏和录音，外国投资银行仅允许AI访问公共数据。毕竟，暴露于安全投资银行的大多数数据都涉及商业秘密和客户隐私，这使得AI难以估算此类数据。 另一个因素是AI模型的培训取决于公共数据，这使AI很难在投资银行业务中实际使用，并且尚未实现完美的匹配状态，因此很难准确地满足私营部门的需求。 可以看出，一些外国投资银行仅允许AI根据数据安全考虑获得公共信息。但是，为什么外国投资银行不允许AI处理公司的基本数据？记者的调查发现，缺乏“本地化扩展”是主要问题。 已经抓住了外国投资银行内部体系的迭代升级，并且很难扩展AI的灵活性，而本地化的扩展正处于进步阶段。相比之下，Aianga流程部署的国内投资银行的本地化显然更快。此外，根据外国投资银行的说法，国内证券公司可以通过海恩国外微信发送档案已经发现了这样的“私人信息”，涉及的人将立即被解雇。 可以看出，内部投资系统和人工智能的灵活性，管理业务发展系统的差异以及扩张开发的发展是对银行国内外投资之间AI应用有所不同的主要因素。 研究2：目前在AI运营中显示的国内外投资银行的共同特征是什么？ AI正在推动银行银行业务领域的变化，并已成为国内外投资银行的普遍商定。除上述因素外，记者还通过研究家庭证券公司的一线趋势而发现的，这是两个主要维度，与外国AI投资银行的发展相吻合。 在提高流程的效率和优化方面，AI显示了其优势。通过发展Bankin的基本知识银行业务，安全公司为银行人员提供智能搜索引擎，提高撰写招股说明书的效率并降低错误率。其次，在法规障碍下，国内外投资银行将数据安全视为标准，并为数据隐私保护开发了坚实的防御线。但是，由于该地区和业务模型中的法规等因素，双方之间的特定保护步骤可能存在差异。 除了上述两个主要的索拉坦，在银行的国内和外国投资也显示出与以下方面相同的： 首先，帮助制定决定：借助数据审查和模型的预言，我们可以准确评估项目风险，进行 - 深度行业研究，预测市场趋势并为投资银行业务业务决策提供可靠的基础。 第二个是客户服务的服务：改善客户体验CE和通过智能客户服务，客户照片和明智的客户分类来满意。 第三个是加强风险管理：通过审查历史和实时数据，已经确定了潜在的风险，并警告早期警告，该警告有效控制各种银行业务风险。研究3：与外国安全公司相比，在定位或发展国内投资银行的应用或开发方面有什么区别？ 在AI运营过程中，AI应用中的国内外投资银行的相似之处肯定值得关注，但是它们的不同优势无疑会更有趣。确定某些安全公司报告的运营开发，国内投资银行在开发业务方案，集中数据和生态差异方面与外国投资银行不同。 就商业领域而言，外国投资银行专注于扩展“全球化”并使用了更多的复杂情况，例如全球衍生定价和跨境集成和价值来获取，主要关注全球数据范围，并且AI工具需要与多语言兼容。相比之下，国内投资银行密切关注中国市值，并加深了“本地化”方法。在专注于国内市场的同时，我们正在积极进行区域探索和当地扩张。 从技术建设的角度来看，外国投资银行更喜欢购买成熟的SaaS服务，而不是自发展的模型。国内投资银行倾向于选择替代性的国内替代方案，并使用国内监管技术平台建立更紧密的对接机制。在AI竞争轨道上，“本地化部署”已成为国内投资银行的独特优势。 根据国内金融监管政策的安全投资的班克斯克（Banksker）数据隐私和合规性是安全公司使用AI，确保数据安全和合规性的重要考虑因素，经纪人选择在本地部署AI工具。它允许家庭证券公司使用AI技术来提高业务效率，同时有效避免数据安全风险并更好地适应当地的监管环境和业务需求。 合并在与某些安全投资银行运营AI应用程序的实际情况下，AI应用程序在哪个阶段推进了每个公司？ GF Securities的“投资银行AI Wenquxing”的平台是第一个探索大型银行模型的应用实践的平台。 GF探索银行业务方案，以实现全面的增强业务实施，风险和控制以及运营管理，用于实施全面的生成解决方案，审查，获取和寻找大型银行投资模型的数字行业平台。 “智能问答” CAn迅速根据知识文件快速回答投资银行业务问题，平均准确性高达85％，并支持对原始文本的特定位置进行监视，涵盖了各种文件，例如投资和监管银行法律。 “智能验证”使用大型模型技术来大大提高文档验证的准确性。招股说明书验证精度比SA传统AI验证高30％。明智的做法是识别低级别的错误，语义，格式，逻辑和其他类型的错误。验证点比传统AI验证增加了50％。同时，正在不断优化审核规则，以确保信息的披露质量。 “智能一代”正在稳定制作模板的过程和根据特定业务情况填充数据的过程，减少许多重复性活动，并避免可能发生的错误EN人写作材料，实现PPT和草稿等情况。 “智能提取”支持对多模式照片和复杂表的识别，自动识别章节和20多个布局结构。 SA通过大型模型技术和规则引擎的结合，对大型模型能力的强烈理解用于处理复杂的语义元素，并具有高达99％的角色识别的准确性，并且获取因子的准确性超过95％，从而破坏了财务场景识别限制。 此外，系统可以在中间平台上重复使用智能功能，并提供AI工具，例如格式转换，该工具支持高精度的一键转换，例如JPG，DOC，DOC，DOCX，XLSX，PDF等，以满足不同文档格式的需求。 作为中国最早使用AI技术来帮助投资银行业务的最早安全公司之一Eply在业务链接中包括了fugitiveG数量的AI场景技术。实施了银行银行领域的专家知识基础，其中内部政策和法规以及数据库查询的法规受到Line用户的广泛赞扬。与获取传统信息的方法相比，大型模型提供了改进，汇总和汇总信息，Qurying的效率提高了50％。在银行银行业务中，AI文档审核工具被广泛用于辅助验证，并且每月审查了200次以上的文档。 同时，该公司同时部署了AI投资银行智能写作的文件。通过自动查看毫无疑问的数据和外部数据填充，奉献时间从单个文档缩短了几天的传统写作，最多1小时，数据的完成率高达93％。 在此外，建造的智能身份和银行报表的审计系统已成为内部投资银行对投资银行控制的必要组成部分。近年来，成千上万的陈述文件已经完成了我们对数千家公司的验证。智能密封审查工具一直在突出丢失和不正确的密封件。自推出以来，已经完成了超过数百万的密封识别活动，并且识别密封样本的准确性已超过90％。 Dongwu证券不断被认为是AI和R＆D作为此阶段的主要任务的部署，并且通过实际使用，它设置了以下音量。 在项目的合同阶段，AI用于筛选潜在的客户项目，并为目标客户完成100％明智的勤奋。 目前，已经部署并启动了Dongwu智能银行记录量的验证，逐渐扩大了我们的范围E自动审查和比较交换文件的应用。 主要是在两个方面实现多个目标的Caixin证券：提高文档处理效率，数据提取和验证效率。在文档处理方面，它是基于DeepSeek在本地部署的，以实现对问答知识知识知识知识的新访问权，并针对内部公司员工，并且更好地在系统解释，知识获取，文档审查，数据验证，数据验证，获得数据等方面可以提供“更快，更准确，更准确和更广泛的”服务体验。 面对国内证券行业的一般均质竞争问题，Caixin Securities表示，通过增加数据资产和应用程序方案来更加关注发展竞争利益。例如，通过掌握该地区的高质量数据资产来提高AI工具的性能。 研究4：在D中EEP AI与投资银行业务的集成，每个公司制定哪些实际步骤以保护基本数据？ 数据就像是公司基因的发展，与业务运营和开发有关。在数据更复杂的数据的后面，国内投资计划制定和采取了哪些计划，并采取了稳定的数据安全防御线？ GF证券基于最大程度地减少投资银行业务权限的原则，该系统支持为用户配置层次数据权限。具体步骤如下： 基于RAG方案分开项目信息的机制：打开传统业务系统以获取用户许可数据，使用多种召回技术来控制银行投资项目数据不正确的流动，并确保用户可以访问大型模型中记忆的数据。 数据和分级分类：详细的分类核心投资银行业务数据的阳离子和管理阐明了各种数据使用的敏感性和权利。 数据访问控制：建立严格的数据控制机制，只有授权的人员才能访问和使用基本数据。通过诸如身份和同意管理验证的技术手段，我们确保数据访问的合法性和安全性。 数据使用情况使用：实时审核和监视基本数据的使用，并记录访问，使用和数据更改，以立即发现和处理异常的数据使用行为。 当前的大型模型通常具有开箱即用的特征，大多数模型都支持用户上传文档并开发自己的知识库。因此，在银行银行业务中，可能存在意外泄漏非公开信息的风险。工业安全使用业务合规性和技术双重保证的障碍，在管理和技术限制水平上都提供trol。首先，根据外部监管法规，我们将建立并改善投资银行业务敏感人员的注册管理，以及对未指定信息的机密管理，以及不允许涉及敏感数据的文件。第二个是大型模型的本地部署，以处理敏感的数据和文件，以避免关键秘密，例如泄漏的客户数据。 此外，在使用投资银行管理系统时，有必要在特定数据范围和过程阶段的特定人员中使用它，以确保有效分离业务数据和运营权限。公司的级别还建立了同意书的同意系统，以通过动态管理员工权限，常规审计和其他步骤来确保业务安全和数据。 在数据安全层面，工业和商业行业严格实施“数据安全管理指南对业务数据进行分类和分类。建立三种类型的管理指南，技术和基于数据的数据指南，并建立酌处权，并建立酌处权数据分离，备份和机制评估。特别是对于投资银行业务中涉及的客户信息，数据泄漏的风险已通过技术泄漏的风险被技术撤消，诸如技术泄漏的措施已被撤消，否则将其撤消。 Dongwu证券通过五个方面继续改善AI和银行业务集成：开发完整的数据管理系统，增强数据安全技术保护，增强数据安全意识，促进数据安全监控和紧急响应以及紧急响应以及全球紧急情况。 在AI投资应用程序跟踪AI中，数据安全是要点。外国投资行为阻止数据泄漏和其他相关风险，并防止AI ACC散发公共数据。国内投资银行通过AI的“本地PAI”创建了“保护墙”数据的安全性，使其在AI竞争中是杰出的优势。目前，AI技术正在迅速迭代，并且未来未来投资领域的新变化一直是市场关注的重点。 金融的官方帐户 24小时广播滚动滚动最新的财务和视频信息，并扫描QR码以供更多粉丝遵循（Sinafinance）