今天小編分享的互聯網經驗：大模型浪潮湧向投顧，業内首位智能投顧數字人是如何煉成的？，歡迎閱讀。
每當 AI 浪潮湧起，作為數據密集型產業典型代表的金融業，總是會被推上時代潮頭。
最新的案例無疑是大模型。在這場由 AI 大模型引領的新一輪生產力變革中，各種新產品形态突飛猛進。大模型強大的内容理解和生成能力，促進了 AIGC（生成式 AI）技術的發展讓更為智能和個性化的 AI 數字人成為可能。
AI 數字人技術由此迎來了一次重大發展機遇，其在解決金融行業營銷、客服、風控、合規等方面痛點的過程中有望帶來突破。
那麼，金融機構該如何打造适合自身的 AI 數字人？這方面，領先的金融機構與科技公司已經進行了積極探索。
作為一家在線投資決策解決方案提供商，九方财富（09636.HK）近日推出的數字人 " 九哥 " 已經可以一定程度上扮演專業人類投顧的角色。比如，其可以通過多輪對話的形式解答各類證券投資問題，跟蹤證券行業動态、選股診股，提供數據支持輔助用戶投資決策。
AI 數字人正在以一種全新的方式深度入局金融行業。
大模型浪潮湧向投顧
AI 數字人技術——包括其背後的大模型和 AIGC 能力要想真正落地，找到合适的應用場景是關鍵。
如何為 AI 數字人 " 求職 "，了解其核心能力是關鍵一步。而具備創造性的對話能力，是生成式 AI 相較于傳統 AI 展現出的突破性能力。
傳統 AI 在回答問題時往往對上下文的理解欠缺，導致答案相關性較低，表達機械化，而生成式 AI 則能夠理解更長的上下文，并進行拟人化的思考和回答，與人類進行更自然的對話溝通。在 " 創造 " 能力方面，傳統 AI 只能按照預設任務輸出答案（如分類、數值預測），而生成式 AI 能夠自動生成自洽的圖形、文字創作甚至代碼。
在此基礎上，輔以還原真人的虛拟形象，AI 數字人有望媲美真人。而大模型還可以為其提供更廣泛的知識和信息支持，從而提高其在金融場景中的應用能力，AI 數字人可以更加專業。
從需求端來看，在财富管理轉型時代，投資顧問可能是當前金融業最 " 缺人 " 的細分行業。中證協數據顯示，截至 6 月 10 日，中國證券市場的投資顧問群體數量 74570 人，同期 A 股投資者人數約為 2.18 億人。這也就意味着，一位投資顧問要服務 2900 多位 A 股投資者。
超負荷覆蓋龐大客戶群體的另一面是，投資顧問難以深入了解客戶，精細化服務則無從談起。很多投資者只能接受通用的投資組合建議，無法根據自身需求做出更精準的投資決策。
可以說，在全行業财富管理轉型提速的大背景下， 中國持牌投顧人數遠遠不能滿足龐大的投資者需求。
此外，缺乏科技支持是投資顧問另一大不足。傳統的投顧業務主要依靠人工咨詢和分析，這使得投顧行業的服務效率低下，無法滿足客戶對實時、精準投資建議的需求。
如此看來，基于大模型等 AIGC 技術實現的智能投顧數字人，有望在解決投資顧問缺口問題上發揮重要作用。
不過這一創新仍然面臨着一系列痛點，包括技術門檻高，導致生產及運營成本高；技術層面上，無法真正接近人的真實自然；金融行業專業化知識要求高，數字人需要不斷更新語料庫内容并加以模型訓練，難度較大。
智能投顧數字人能帶來什麼？
在供需兩端的共同作用下，智能投顧數字人終于應運而生。
首個 " 吃螃蟹 " 的是九方财富，這家港股上市公司近日推出了數字人 " 九哥 "，而這位由九方财富、華為雲以及科大訊飛三方培育的智能投顧數字人，已經可以一定程度上扮演專業人類投顧的角色。
證券業協會的數據顯示，号稱港股 " 證券投教第一股 " 的九方财富擁有具備證券從業人員資質的雇員超千人，具備證券投資顧問資質的雇員 251 人——截至 2023 年 6 月，九方财富的投資顧問數量在 79 家有證券投資顧問資質的公司中排名第一。
在 8 月 8 日晚間的發布會上，九方财富展示了 " 九哥 " 的一系列能力，筆者也在 " 九方診股 "APP 上親身體驗了數字人的諸多功能。概況來說，九方智能投顧數字人擁有大盤分析、板塊挖掘、熱點追蹤、個股診斷、策略生成、金融百科、事件推理、情緒陪伴八大核心能力。
數字人 " 九哥 "
比如，如何解決投資者沒時間看盤的問題？" 九哥 " 可以獲取實時的指數走勢、異動板塊及個股、北向資金動向等市場動态，為投資者提供 A 股全景市場及行業趨勢分析。
再如，在 " 常溫超導 "、" 大模型 " 等新技術新概念層出不窮的當下，為什麼某一事件的影響面巨大？" 九哥 " 則可以融合事理圖譜、產業鏈圖譜等知識内容，對熱門資訊、重大事件進行深度影響脈絡梳理，從中挖掘投資機會。
又如， 投資者總是衝動割肉怎麼辦？" 九哥 " 即可以采用多種互動對話方式，識别和理解用戶情緒，為用戶提供心理支持和鼓勵，幫助用戶應對市場波動，并在關鍵時刻發送風險預警，避免因情緒波動造成的投資失誤。起到情緒陪伴的作用。
可以說，每項能力都直接回應投資者的具體訴求和痛點。
九方 CEO 才子表示，" 九哥 " 将市場分析體系劃分出技術面、基本面、資金面、消息面四大市場主流分析體系，涵蓋了幾十種分析維度、近千種診股因子，360 度全方位掃描全市場上市公司。同時 " 九哥 " 還能結合市場主流的分析維度和九方特色指标，進行深度分析，并通過自然逼真的相處體驗、簡單易懂的表達方式為投資者提供診斷結論。
事實上，九方财富早已經是證券投顧領網域數字化轉型的弄潮兒。
2019 年，第一代文本對話機器人 "AI 旺财 " 發布；2020 年，推出業務風險洞察、九方 OCR 模型、金融虛假輿情識别、用戶情感分析、金融實體識别及糾錯模型等 " 一攬子 " 人工智能工具；2021 年，又推出 AI 巡查官、AI 監測官，實現一體化智能合規審核；2022 年，則自研推出 " 智能創造工坊 "，實現了一鍵智能創作。
探路 AI 數字人
數字人并非是一個行業新概念，具有高度還原真人的虛拟形象在元宇宙概念裡早已實現，但是數字人 " 九哥 " 的創造性在于，其依托了九章證券領網域大模型的基礎能力。
可以說，音視頻合成、唇形同步等數字人互動技術創造其 " 肉身 "，而九章證券領網域大模型賦予其 " 靈魂 "，後一步更為關鍵。
但是橫亘在金融大模型眼前的有兩大問題。
一方面，證券業與其他行業相比，大模型的穩定性、準确性、數據安全、合規性等方面要求更高。而以 ChatGPT 為代表的大模型方案顯然還不能做到 " 不犯錯誤 "。
另一方面，是用大模型還是小模型——或者說是通用大模型還是行業大模型的問題。
對于已有的通用大模型，如何連接、使其發揮作用，這是 " 用法 " 的問題。但是如果大模型本身有局限性，無法滿足證券行業的需求，并且這種局限性通過 " 用法 " 無法克服，則需要自建或者推動建設一個專門适用于證券行業的大模型。
而在數字人 " 九哥 " 的案例中，其内核是九章證券領網域大模型，而這一證券行業大模型則脫胎于科大訊飛星火認知大模型，後者結合宏觀數據、行情數據、資訊數據、公告數據等行業通用知識庫以及深度研報、特色指标、政策解讀、市場分析、熱點題材、課程教學、首席診股、公告掘金等九方特色知識庫，進行了大模型證券行業知識增強訓練。
簡言之，基于通用大模型鍛造出了更加專業的證券行業大模型。
而華為雲在這一步中扮演的角色也尤為關鍵。眾所周知，建設和訓練大模型的成本和難度高企，靈活彈性的華為雲智能計算底座為以上的大模型訓練提供了算力保證。前文提及的智能投顧數字人創新中的諸如技術門檻高、模型訓練難度大等一系列痛點也得以解決。
從這個意義上看，數字人 " 九哥 " 的核心價值在于，作為一個成功的應用案例，不僅展示了數字人在證券大模型領網域的巨大潛力。九方财富與科大訊飛、華為雲的合作，更是展示了金融機構在進行大模型探索和數字人應用時值得采取的可行路徑。
歸根到底，數字人的使命是要回歸金融行業的本質，切實解決用戶的金融需求，以更智慧、更安全、更準确的形式，向用戶傳遞信息并提供服務。以 " 九哥 " 為代表的大模型加持下的 AI 數字人正在努力接近這一本質訴求，其無疑将在投顧行業中得到更廣泛的應用和發展，甚至重塑行業生态。（本文首發钛媒體 App ，作者 | 蔡鵬程）
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