当前金融场景大模型主要集中在金融知识问答，大部分基于中文开源模型上微调出来。 大模型（如GPT-4）在金融领域的应用广泛而深刻，涵盖了从投资分析到客户服务的多个方面。以下是大模型在金融场景中的几大应用和工具化方向：
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1. 投资分析与预测
- 自然语言处理：大模型可以解析财经新闻、公司公告、分析师报告等非结构化数据，并从中提取关键信息，辅助投资决策。例如，模型可以识别出市场情绪、经济趋势、以及潜在的投资机会。
- FinLongEval：面向金融场景的长文档评测集
https://github.com/valuesimplex/FinLongEval
在目前开源的金融评测集中，文本长度一般都小于 1000字，无法满足对于金融长文档的评测的需求。而在长文档评测集中，目前仅有 L-eval 评测集包含少量金融长文档评测题（仅包含8篇英文文档，且只覆盖业绩会这一个场景）。为了填补这一空白，作者构建了面向金融长文档推理的开放评测集 FinLongEval，以提供衡量大模型在金融长文档处理的评估任务集及评估办法，推动大模型在金融场景下的落地。
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情感分析：通过对市场新闻、社交媒体内容进行情感分析，大模型可以帮助预测股价波动或市场趋势。
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因子分析：大模型可以从大量的历史数据中提取出关键因子，用于量化投资模型的构建。
2. 风险管理
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风险评估：通过分析企业财报、新闻事件、行业动态等多方面的数据，大模型可以帮助金融机构更好地进行信用风险评估、市场风险监控以及操作风险管理。
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反欺诈检测：利用大模型的强大数据分析能力，可以识别金融交易中的异常模式，帮助金融机构及早发现和防止欺诈行为。
3. 客户服务与个性化营销
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智能客服：大模型可以用于构建智能客服系统，处理客户的常见问题、指导使用金融产品、解决技术故障等，提升客户服务效率和满意度。
例如：度小满轩辕大模型，https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan。其针对金融领域各个方面知识进行了微调。并提供评测基准。
- SuperCLUE-Fin也提供了类似的评测数据集
https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE-Fin
- FinQwen是阿里通义千问提供的金融场景问答模型
https://github.com/Tongyi-EconML/FinQwen
- Cornucopia-LLaMA-Fin-Chinese
基于已有数据和继续爬取的中文金融数据，将继续利用 GPT3.5/4.0 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱-金融、CFLEB 金融数据集等数据上进一步扩充高质量指令数据集。
https://github.com/jerry1993-tech/Cornucopia-LLaMA-Fin-Chinese
- 书生•济世
https://github.com/TongjiFinLab
- 个性化推荐：通过分析客户的历史交易记录、行为数据和偏好，大模型可以生成个性化的投资建议或金融产品推荐，帮助金融机构更有效地进行精准营销。
4. 合规与监管
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自动化合规审查：大模型可以自动化处理大量的合规文档，分析新出台的法律法规对金融机构的影响，帮助金融机构降低合规成本和风险。
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反洗钱（AML）：通过分析交易数据和客户行为，大模型可以更有效地检测和预防洗钱活动。
5. 金融产品创新
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产品设计：大模型可以辅助设计新的金融产品，通过分析市场需求和趋势，生成符合市场需求的产品设计方案。
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算法交易：利用大模型的预测能力，金融机构可以开发更为复杂的算法交易策略，提高交易效率和收益。
6. 数据分析与处理
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大规模数据处理：大模型能够高效处理和分析金融市场的海量数据，识别出有价值的模式和趋势，支持复杂的决策过程。
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文本生成与报告撰写：大模型可以自动生成财务报告、投资分析报告等，减少人工撰写的工作量，同时保证高效和一致的质量。
工具化方向
- 金融聊天机器人：
- 这些工具基于大模型，可以在多个渠道（如网站、应用程序、社交媒体）提供24/7的客户支持，并能够理解和响应客户的复杂问题。
- 自动化报告生成工具：
- 基于大模型的工具可以从数据库中提取信息，自动生成分析报告、月度总结、市场展望等，提升金融机构的报告生成效率。
- 智能投资顾问（Robo-Advisor）：
- 将大模型与算法交易相结合，开发智能投资顾问，提供定制化的投资建议，帮助客户进行资产配置和财富管理。
- FinGPT
https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT
FinGPT-Forecaster
输入以下输入：
股票代码（例如AAPL、MSFT、NVDA）
您希望预测发生的日期 （yyyy-mm-dd）
过去检索市场新闻的周数
是否将最新的基本财务状况添加为附加信息
点击提交！您将收到对公司的全面分析以及对下周股价走势的预测！
4. 风险与合规监控工具：
- 利用大模型的自然语言处理能力，构建实时风险监控和合规审查工具，帮助金融机构应对复杂的监管环境。
5. 市场情绪分析工具：
- 通过社交媒体、新闻、论坛等非结构化数据源，分析市场情绪和舆情，为投资决策提供参考。
大模型在金融领域的应用潜力巨大，既能提升效率和精度，也能推动金融产品和服务的创新。通过与大数据、人工智能和自动化技术的结合，大模型可以为金融机构提供全面而深入的支持。
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第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
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