金融分析 大模型

金融大模型在金融领域的应用具有重要的意义和价值，可以提供准确的金融分析和预测，为金融决策和风险管理提供有力支持。金融大模型有哪些？星环无涯金融大模型-Infinityhttps二次预训练语料，使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。其次，星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而。从应用上看，无涯金融大模型强化以下几个能力：第一，针对金融行业，拥有准确理解和合理分析的能力。无涯擅长处理金融量化领域的各类问题，诸如在政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理上都具备强大的理解和的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意学海无涯，既代表了投资领域终身学习的精神，也蕴含了大模型本身在参数架构方面持续迭代的内涵。可以说无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型。主要通过自监督的增量训练和有监督的指令微调，使用星环科技高性能计算集群训练而成。星环科技无涯使用上百万的高质量的专业金融语料，涵盖了研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本，作为基础大模型的

建议。与通用大模型相比，金融场景大模型具有鲜明的独特优势。它对金融专业知识的理解和运用更加深入，能够准确处理金融领域特有的术语、业务逻辑和风险评估方式。在风险评估中，通用大模型可能只是泛泛分析，而金融彻底改变着传统投资模式。以往，投资者往往依赖投资顾问的经验和有限的市场分析来做出投资决策，这种方式不仅效率低，而且难以满足不同投资者的个性化需求。如今，借助金融场景大模型，智能投顾平台能够根据投资者的服务质量金融机构在拓展业务时，精准找到目标客户至关重要。金融场景大模型通过对海量客户数据的分析，能够深入了解客户的消费习惯、金融需求和潜在痛点。银行想要推广一款新的理财产品，大模型可以从客户的资产规模疏忽都可能引发系统性金融风险。金融场景大模型凭借其强大的数据分析和预测能力，成为金融机构风险防控的得力助手。它可以实时监测金融市场的异常波动，对潜在的风险因素进行提前预警。金融场景大模型：重塑金融行业新格局在数字化浪潮汹涌的当下，金融行业正经历着深刻变革，而金融场景大模型的出现，无疑成为推动这场变革的关键力量。它宛如一把神奇的钥匙，开启了金融领域智能化、高效化的全新

评估到投资策略制定，每一个环节都离不开海量数据的支撑。传统的金融数据分析方法虽然在一定程度上满足了业务需求，但随着数据量的爆炸式增长和市场环境的日益复杂，其局限性也逐渐显现。而金融大模型的出现，恰如一场及时雨，为金融行业的发展注入了新的活力。金融大模型，是基于深度学习技术构建的大规模机器学习模型，它通过对海量金融数据的学习和分析，能够自动提取数据中的特征和规律，从而实现对金融市场的精准预测和决策支持大模型能够高效地检索和分析海量的金融数据，快速生成全面、准确的分析报告，为投资决策提供有力支持；在合规审核方面，它可以依据相关法律法规和监管要求，对金融业务进行实时监测和风险评估，及时发现潜在的合规经理在日常工作中，需要面对海量的金融数据和各类研究报告。以往，他们需要花费大量时间手动筛选和分析这些信息，效率较低且容易遗漏重要信息。如今，借助金融大模型强大的信息检索和分析能力，基金经理只需输入相关研究某行业的投资机会时，金融大模型能够迅速收集该行业的历史数据、市场调研报告、宏观经济指标等信息，并运用深度学习算法进行分析。它可以准确地预测行业的发展趋势，评估不同企业的投资价值，为基金经理提供投资

、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定事件类型和20多万事件实例，完成对大模型的指令微调，从而使得无涯能够对齐专业研究员的分析推理能力，更加智能和金融领域的大模型是指应用于金融领域的大规模机器学习或深度学习模型，用于解决金融市场和金机构所面临的复杂问题。这些模型通常具有较大的数据规模和参数数量，并能够从大量历史数据中学习并提供预测、风险评估、投资决策等功能。金融领域的大模型可以应用于很多不同的方面，包括股票市场预测、期货交易策略、贷款违约风险评估、信用评级、金融欺诈检测、证券交易监管等。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。星环科技无涯金融大模型，寓意

金融大模型是指专门设计用于处理和分析金融市场数据的深度学习模型。这些模型能够从海量的历史交易记录、经济指标、新闻报道等信息中提取有价值的信息，为投资决策、风险评估和市场预测提供支持。投资决策：通过分析异常交易行为，预防洗钱和其他非法活动。数据隐私与安全：处理敏感的金融数据需要严格遵守相关法规。解释性问题：复杂的模型结构可能使得决策过程难以解释，影响透明度。适应性与灵活性：金融市场瞬息万变，要求模型具有高度的适应性和灵活性。金融大模型不仅提升了金融服务的智能化水平，还为金融机构带来了新的竞争优势。市场趋势和公司基本面，为投资者提供更精准的投资建议。风险管理：识别潜在的市场风险，帮助金融机构制定有效的风险管理策略。自动化交易：基于实时数据进行快速决策，实现高频交易和算法交易。合规与反欺诈：监测

金融领域是大模型应用的一个热门领域，大模型可以通过深度学习、机器学习等技术来处理和分析，提高金融行业的效率和精度。以下是模型在金融业中的应用：风险管理：大模型可以通过对历史数据的分析和学习，来预测。客户服务：大模型可以通过对客户数据和历史行为的分析，了解客户的需求和偏好，从而提供更加个性化的客户服务。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播，进而构建包含事件冲击、时序变化、截面联动和决策博弈等多个维度的智能投研新范式。无涯金融大模型强化以下几个能力：第一，针对金融行业，拥有准确理解和合理分析未来可能出现的风险和危机。投资决策：大模型可以处理复杂的市场数据和趋势，提供更加准确的投资建议交易分析：大模型可以对交易数据进行实时监控和分析，识别出异常交易和欺诈行为，从而降低交易风险和提高交易效率通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义

能够解读金融领域的专业文本，如研究报告、新闻资讯、政策法规等。通过词嵌入、序列到序列模型等技术，金融大模型可以将文本转化为机器能够理解的向量表示，进而实现信息抽取、情感分析、文本分类等任务。在分析金融评估、投资策略制定、客户行为分析等功能。常见的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，在金融大模型中被广泛应用。以风险评估为例，模型可以通过学习历史数据中的风险特征，建立风险评估模型，对新的业务提升方面，金融大模型凭借其强大的计算能力和快速的数据处理能力，能够在短时间内完成海量金融数据的分析和处理。传统的金融分析方法往往需要人工手动处理数据，耗时费力，而金融大模型可以自动化地完成这些任务，大大缩短了分析时间，提高了工作效率。在投资决策过程中，金融大模型可以实时分析市场数据、公司财务报表等信息，快速给出投资建议，帮助投资者抓住市场机会。准确性的增强也是金融大模型的一大亮点。通过对大量历史数据、行业趋势、宏观经济数据等，构建更全面、准确的风险评估模型，降低风险误判的概率。金融大模型还能够深度挖掘数据价值，发现传统方法难以察觉的潜在信息和关联。它可以对结构化和非结构化数据进行整合分析，从金融新闻

。金融大模型的应用主要包括以下几个方面：风险管理：金融大模型可以通过分析历史数据和实时数据，对金融市场中的风险进行预测和识别。比如，通过对过去的金融危机事件进行分析，可以利用模型预测未来金融危机的可能性，帮助金融机构制定相应的风险管理策略。另外，金融大模型还可以在交易中实时监测市场风险，并及时发出风险警报。投资决策：金融大模型可以通过对历史数据和市场数据的分析，生成投资决策建议。模型可以识别出市场的组合。金融产品创新：金融大模型可以利用大量的数据进行金融产品的创新和优化。模型可以通过对市场需求和客户行为的分析，提供创新的金融产品设计。比如，利用深度学习模型和自然语言处理技术，可以对客户的文本数据进行情感分析，帮助金融机构设计出满足客户需求的个性化产品。反欺诈和合规风控：金融大模型可以通过对大量的历史交易数据进行分析，识别出潜在的欺诈行为和违规交易。模型可以建立起交易模式的基准，实时监测和识别违规行为，并及时采取相应的措施。此外，模型还可以通过对客户行为的分析，识别出可疑的交易活动，帮助金融机构减少风险和损失。金融大模型的应用为金融行业提供了强大的预测分析和决策支持的能力，可以提高金融机构的

什么是金融大模型？金融大模型是指应用于金融领域的拥有大量参数和复杂结构的机器学习和人工智能模型。它们通过分析金融相关数据，并基于历史数据和主流的金融理论型进行训练，从而识别和预测市场趋势，制定、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本，作为基础大模型的二次预训练语料，使得无涯具备对包括基本面、技术面、消息面在内的金融通识领域准确的理解能力，满足行业分析师的需求。星环科技无涯使用了上百类特定相关策略，提高金融决策的精度和效率。金融大模型的发展得益于人工智能和数据科学技术的不断进步，例如深度学习、强化学习、自然语言处理、数据挖掘和计算机视觉等技术。它们可以从海量的金融和经济数据中提取特征和规律，并建立高效的预测或分类模型，帮助金融机构做出更好的决策。星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity针对智能投研领域特定的业务逻辑，星环科技通过预训、提示、增强、推导范式的构建，实现Financial-Specific-LLM的训练，推出了金融行业智能投研大模型无涯Infinity。星环科技基于大模型的事件驱动与深度图引擎，实现对事件语义刻画、定价因子挖掘、时序编码、异构关系图卷积传播

，如风险评估等级、投资策略推荐等。自然语言处理（NLP）技术在金融大模型中也发挥着至关重要的作用。金融领域存在大量的文本数据，如研报、新闻资讯、政策文件等，NLP技术使得金融大模型能够理解、分析和处理等。通过对这些数据的深度分析，金融大模型可以挖掘出数据之间的潜在关联和规律，为投资决策提供有力支持。智能风控与反欺诈：在金融行业，风险控制和反欺诈是至关重要的环节，金融大模型在这方面具有显著优势。在风险评估方面，金融大模型可以综合考虑多种因素，对客户的信用风险、市场风险、操作风险等进行全面评估。它不仅会分析客户的基本信息，如年龄、职业、收入等，还会深入挖掘客户的交易行为数据，包括交易频率、交易金额、交易对手等。通过对这些数据的分析，模型能够构建出客户的风险画像，准确评估客户的风险水平。在反欺诈领域，金融大模型通过对大量历史欺诈案例的学习，能够识别出欺诈行为的模式和特征。它可以实时监测交易数据金融大模型：开启金融行业的智能化变革什么是金融大模型金融大模型，简单来说，是基于深度学习技术，专门为金融领域打造的大型人工智能模型。它通过对海量金融数据的学习，能够理解金融领域的各种概念、关系和规律

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...