生成式人工智能在金融领域的应用：FinGPT、BloombergGPT 及其他
引言
生成式人工智能（Generative AI）是指能够生成与输入数据相似的新数据样本的模型。ChatGPT 的成功为各行各业带来了许多机会，激励企业设计自己的大型语言模型。以数据为驱动的金融行业现在比以往任何时候都更加依赖数据。
金融领域的大型语言模型
在法国一家金融服务公司担任数据科学家一年多以来，我观察到所有部门在任务自动化和构建强大、安全的 AI 系统方面，LLM 用例显著增加。每个金融服务公司都希望使用开源模型（如 LLAMA 2 或 Falcon）来微调自己的 LLM。特别是拥有数十年金融数据的传统银行。
BloombergGPT 和生成式人工智能的经济性
2023 年 3 月，彭博社推出了 BloombergGPT，这是一个专门为金融数据构建的拥有 5000 亿参数的语言模型。训练像 BloombergGPT 或 Meta 的 Llama 2 这样的模型并不便宜。例如，训练 Llama 2 的 7000 亿参数模型需要 170 万 GPU 小时。在商业云服务上，使用 Nvidia A100 GPU（用于 Llama 2）每小时可能需要 1-2 美元。因此，一个 1000 亿参数的模型可能需要 150 万美元，而一个 1000 亿参数的模型可能需要高达 1500 万美元。
FinGPT
FinGPT 是一个先进的金融微调大型语言模型（FinLLM），由 AI4Finance-Foundation 开发。FinGPT 目前在成本效益和准确性方面都优于其他模型。它目前有 3 个版本；FinGPT v3 系列是使用 LoRA 方法改进的模型，并在新闻和推文中进行训练以分析情绪。它们在许多金融情绪测试中表现最佳。FinGPT v3.1 基于 ChatGLM2-6B 模型，而 FinGPT v3.2 基于 Llama2-7b 模型。
全球银行如何拥抱生成式人工智能
虽然 2023 年初，一些主要金融玩家如美国银行、花旗集团和高盛对员工使用 OpenAI 的 ChatGPT 施加了限制，但行业中的其他公司采取了更开放的态度。摩根士丹利已将 OpenAI 动力的聊天机器人整合为财务顾问的工具。通过利用公司广泛的内部研究和数据，这些聊天机器人作为丰富的知识资源，提高了财务咨询的效率和准确性。
生成式人工智能在银行和金融行业的用例
生成式人工智能在金融运营、决策和客户互动方面具有根本性的转变。以下是其应用的详细探讨：
- 欺诈预防：生成式人工智能在开发前沿的欺诈检测机制方面处于领先地位。通过分析大量数据，它可以识别复杂的模式和异常，提供更主动的方法。
- 信用风险评估：传统评估借款人信用价值的方法虽然可靠，但正变得过时。生成式人工智能模型通过多种参数 - 从信用记录到微妙的 行为模式 - 提供全面的信用风险概况。
- 增强客户互动：金融世界正见证客户服务的革命，这要归功于生成式人工智能驱动的 NLP 模型。这些模型擅长理解并回应各种客户查询，提供个性化的解决方案。
- 个性化金融：一刀切已成为过去。今天的客户要求根据其独特需求和愿望量身定制的财务规划。生成式人工智能在这方面表现出色。通过分析数据 - 从消费模式到投资偏好 - 它制定了个性化的财务路线图。
- 算法交易：生成式人工智能的分析能力在动荡的算法交易世界中显示出无价之宝。通过分析数据 - 从市场趋势到新闻情绪 - 它提供深刻的洞察力，使金融专家能够优化策略，预测市场变化并降低潜在风险。
- 加强合规框架：反洗钱（AML）法规对于维护金融系统的完整性至关重要。生成式人工智能通过筛选复杂的交易数据来简化合规性，以确定可疑活动。
- 网络安全：随着网络威胁的不断演变，金融行业需要敏捷的解决方案。生成式人工智能提供的就是这种解决方案。通过实施动态预测模型，它使威胁检测更快，从而加强金融基础设施免受潜在破坏。
结论
从增强交易策略到加强安全性，生成式人工智能的应用广泛且具有变革性。然而，与任何技术一样，在采用时必须谨慎考虑其伦理和隐私影响。那些成功利用生成式人工智能的威力，同时尊重其局限性和潜在陷阱的机构，无疑将塑造全球金融领域的未来轨迹。