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榮耀標識自動化金融紀要：AI如何革新基金經理調研的學習與生成？
在金融投研領域，信息的海洋浩瀚無邊，而從中提取有價值的洞察和分析結論，對于投資決策至關重要。隨著人工智能技術的發展，AI在自動化金融紀要生成中的應用正逐漸革新傳統的信息處理方式。
過去幾年，我在投研內容平臺的建設中，深刻感受到金融市場信息爆炸的速度。特別是在路演方面，信息量的激增已經超出人工整理和分析的極限。
這篇文章，我想分享一下我在AI自動化金融紀要項目中遇到的挑戰、解決方案以及下一步的探索方向。
一、投研內容生成和提取：為什么迫在眉睫？
舉個例子，根據2023年的樣本調查：
- 線上路演次數在3年內增長了18倍。
- 2023年，有1921家金融機構共進行了近14萬次調研。
- 在我們內部的一個平臺上，主要面向機構投資者，基金經理路演場次在今年也有非常大的增長。
每位基金經理都有自己獨特的投資框架和觀點。信息這么多，如何快速提取并整理出有用的洞察，成了我們每天都在面對的挑戰。人工整理不僅耗時，還容易遺漏關鍵信息。
于是，自動化、智能化的投研內容生成和提取，就成了提升效率的關鍵。
二、基金經理調研AI項目：挑戰與解決方案
在我們的AI項目落地過程中，我們遇到了不少技術和業務挑戰。下面是我總結的幾大難點和應對策略：
1. 大模型的精準應用
- 如何選擇合適的大模型？ 我們嘗試了多種大模型，發現通義千問和豆包在金融領域的泛化能力和性價比表現不錯。
- 角色塑造和Prompt工程 在實際應用中，我們通過Prompt定義AI的角色、分析框架和輸出規則，讓模型更貼合金融業務場景。
2. 輸出質量的穩定性
AI生成的內容，偶爾會出現冗余和不連貫。我們采取了以下措施：
- 內容拆分：將大段文本拆成小塊，分步生成，再匯總。
- 總結優化：讓AI在通讀全篇后生成總結，減少重復，保持連貫。
prompt示例如下：
下面的信息都屬于調研要點，請你先學習和理解下，再次深度閱讀并理解全文后，給出結果；
請合并內容重合的地方，避免重復，使總結更流暢和連貫。
請綜合這些角度，通讀全篇紀要后，輸出能體現基金經理整體市場觀點的總結，而無需逐一分項列出。
3. 減少模型幻覺
AI“瞎編”是個老大難問題。為此，我們設置了以下限制：
- 嚴格指令：如無信息，直接忽略，不要臆測。
- 內容篩選：優先輸出更具概括性的內容，避免細節出錯。
prompt示例如下：
如無對應信息，忽略該項；如有重復，優先選擇更具概括性的內容。
4. 輸入內容的質量分級
垃圾進，垃圾出。我們在輸入環節引入了質量分級機制，根據內容來源和專業度打分，提升整體生成質量。
在這一步我們發現不合規的內容，大概占比為1.1%
5. 合規性保障
金融領域，合規是底線。我們的解決方案包括：
1）安全圍欄工程：結合大模型自帶的安全機制、敏感詞庫和風險詞改寫，保障內容合規。
2）風險處理策略：
- 風險拒答：直接拒絕生成高風險內容。
- 風險改寫：替換敏感詞，在安全范圍內保留內容完整性。
三、系統實現方式
四、下一步：如何用AI賦能投研內容，讓信息有“靈魂”？
這只是個開始，接下來我想探索更多可能性。我深刻感受到一個現實：機構投資者對內容的專業性和深度有著極高要求。他們不是單純地在尋找新聞線索或簡單的調研紀要，他們追求的是能支撐投資決策的洞察和分析結論。面對這樣的群體，AI生成的信息，如何避免“機械化”、讓數據和文字真正“有靈魂”？ 這是我一直在探索的問題。
五、成熟應用的局限：新聞和錄音轉文字、總結是不夠的
市面上已經有很多成熟的AI工具能完成新聞信息提取和調研錄音轉文字，并在一定程度上提升了信息處理的效率。但是，某些直接的“信息堆砌”方式，對機構投資者來說，缺少了核心價值：
- 缺少深度分析： 轉文字只是基礎，真正有價值的是這些信息背后的邏輯推導和投資觀點。
- 缺少觀點提煉： 機構投資者更希望看到提煉后的關鍵信息和核心觀點，而非大段冗長的文本。
- 缺少個性化見解： 每位基金經理的投資框架和邏輯是獨特的，僅僅記錄他們的原話，并不能體現他們觀點的“靈魂”。
- 缺少可視化呈現： 機構投資者希望通過圖表、數據可視化快速理解復雜信息，而不是被海量的文本壓垮。
六、我的探索：如何讓AI生成內容更專業、更有靈魂？
1）AI輔助深度分析，而非簡單提取
tob的應用，還是優先利用的市場上比較專業的資料和素材，然后對輸入的內容進行質量分級，用高質量的內容去歸納出基金經理的投資邏輯、市場判斷和風險偏好。
示例探索方向： “在這次路演中，基金經理強調了哪些行業趨勢？他們的核心觀點如何影響資產配置？與過往調研相比，有哪些觀點變化？”
2）融合大數據，讓結論更有支撐力
簡單的文本輸出無法滿足專業機構的需求，因此未來我可能會嘗試將AI提取的調研內容與市場數據、財務數據、宏觀指標結合，生成有數據支撐的結論。
舉個例子： “根據基金經理對科技行業的樂觀預期，我們結合最近半年科技板塊的財務表現，驗證其觀點的合理性。”
3）自動化觀點對比，挖掘潛在洞察
機構投資者關心的不只是單一觀點，而是不同基金經理之間的觀點差異。我們探索讓AI自動生成觀點對比分析，幫助投資者找到市場共識和分歧點。
應用場景： “在新能源板塊調研中，A經理強調短期回調風險，B經理則看好長期增長。這種分歧背后的原因是什么？”
4）數據可視化，讓信息“圖說話”
最終呈現時，我們發現機構投資者更偏愛圖表和可視化展示。因此，在AI生成文字內容的基礎上，自動生成相關的圖表，讓信息更加直觀。
探索方向： “將基金經理的行業配置觀點，用餅圖或折線圖呈現，快速展示他們的持倉偏好和變化趨勢?！?/p>
AI是工具，但真正的“靈魂”，是我們賦予它的專業性和洞察力。希望我的探索，能為你在投研路上的信息整理和決策提供一些靈感。也非常歡迎關注微信公眾號私聊我進行交流~
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