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破除“金融特化”迷思:AI 大模型能否重構(gòu)投資“不可能三角”?| GAIR Live 021期預(yù)告

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當(dāng) AI 擁有了強(qiáng)大的隱式推理能力,傳統(tǒng)投資的“不可能三角”是否將被打破?

過去一年,金融大模型的邏輯底座之爭從未停止:究竟是“大力出奇跡”的通用模型更勝一籌,還是“深耕垂類”的特化模型更專業(yè)?

上個(gè)月,一場“全球首個(gè) AI 投資大賽”的結(jié)果引發(fā)了整個(gè)金融圈和 AI 圈的關(guān)注。在這一賽場上,中國的通義千問、DeepSeek 等通用大模型包攬前二,而美國的四個(gè)知名模型竟然均告虧損。

這一結(jié)果是否預(yù)示著:投入重金自研的“金融垂類底座”路線正在失效?當(dāng) AI 擁有了強(qiáng)大的隱式推理能力,傳統(tǒng)投資的“不可能三角”是否將被打破?

本周,GAIR Live 021期線上圓桌邀請到了來自學(xué)術(shù)界與金融一線的專家,共同探討 AI 大模型在金融應(yīng)用中的真實(shí)躍遷與隱形之墻。


01

核心議題

  • 范式轉(zhuǎn)移:通用模型在投資賽的勝出,是否意味著“金融特化微調(diào)”已成過去式?

  • 硬核挑戰(zhàn):金融數(shù)據(jù)的稀疏與高波動,如何通過 AI 實(shí)現(xiàn)“因果理解”而非簡單預(yù)測?

  • 生產(chǎn)力飛躍:多智能體協(xié)作(Multi-Agent)如何深入分析師的核心工作流,而非僅做摘要?

  • 終極 Alpha:當(dāng)大模型抹平信息差,金融機(jī)構(gòu)與分析師的核心競爭力將流向何方?

02

嘉賓陣容


方榯楷 博士 | 浙江大學(xué)信電學(xué)院百人計(jì)劃研究員、博導(dǎo)曾任微軟亞洲研究院高級研究員,參與研發(fā)金融基座模型 MarS、工業(yè)級多智能體 R&D-Agent 等開源項(xiàng)目(GitHub 累計(jì)萬星)。他在摩根斯坦利、WorldQuant 等機(jī)構(gòu)擁有深厚的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn),深耕貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)與高維時(shí)空序列。


袁子軒 博士 | 香港科技大學(xué)(廣州)金融科技系助理教授主要研究方向?yàn)榻鹑谖谋就诰?、事件?qū)動量化交易、知識圖譜構(gòu)建與推理中的應(yīng)用,深度鏈接學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)。他同時(shí)也是“領(lǐng)閱科技”聯(lián)合創(chuàng)始人,致力于通過 AI Agent 讓普通投資者擁有專家級財(cái)富管家,已獲千萬級天使輪融資。


張菁 | 資深金融分析師理工科背景,深耕買方 TMT 行業(yè)及 A股策略研究,協(xié)助投資經(jīng)理進(jìn)行組合管理。她將從實(shí)戰(zhàn)視角出發(fā),拆解大模型如何真正切入分析師的“投研命脈”。

03

討論精華預(yù)覽

  1. 技術(shù)的“勝負(fù)手”:中美模型差異在哪里?

本次投資賽中,Gemini、GPT-5 等美國模型表現(xiàn)差強(qiáng)人意。這是否代表了中美大模型在技術(shù)路線或金融場景理解上的分歧?是數(shù)據(jù)投喂的差異,還是推理邏輯的路徑選擇不同?

  1. “金融特化”微調(diào)還有必要嗎?

過去我們習(xí)慣用知識圖譜輔助關(guān)聯(lián)分析,而現(xiàn)在 DeepSeek 等模型通過強(qiáng)大的隱式推理直接給出結(jié)論。專家將深度解析:通用底座的推理能力與金融專家經(jīng)驗(yàn),究竟該如何實(shí)現(xiàn)“最完美協(xié)同”?

  1. AI 時(shí)代,誰才是最后的 Alpha?

如果大模型成為金融行業(yè)的“標(biāo)配”,超額收益會不會迅速消失?未來金融機(jī)構(gòu)的核心競爭力,是從“擁有私有數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)向“擁有調(diào)教復(fù)雜邏輯的能力”嗎?

04

直播時(shí)間:2025年12月26日 20:00(北京時(shí)間)

觀看平臺:視頻號“AI科技評論”直播間

你想知道 AI 如何在充滿噪聲的金融市場尋找確定性嗎?你想了解投研智能體如何裝上決策“安全閥”嗎?

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