上海 大模型金融应用

企业、高校、科研院所的领导、专家、学者齐聚论坛，共同围绕论坛主题“数智融合，共享共治，高质量推进全球金融科技中心建设”展开探讨。星环科技创始人、CEO孙元浩受邀参加“大模型在金融领域应用的机遇与挑战”圆桌对话，与来自金融要素市场、金融机构、科研机构等多位专家代表，对当前大模型金融应用的潜在机会以及行业面临的主要问题进行了深刻讨论。孙元浩表示，模型质量严重依赖于数据，企业在利用大模型时面临的第一个问题就是需要一个语料工具，将自身的数据整理成高质量语料。模型工具链在过去的一年发展很快，金融领域的行业大模型应用也日渐普遍，企业和机构已经开始构建企业专属知识库，进行数据分析。大模型需要和大数据分析和智能完善的产品、解决方案和丰富的落地经验，为金融领域数据管理分析提供多模型大数据平台、人工智能平台、知识图谱平台、数据安全与流通平台、金融大模型等专业产品，助力金融客户实现国产化信创替代、数字化转型、智慧金融与数据安全流通。解决了金融领域数据存储成本高、数据整合困难、数据处理性能不足、分析拓展能力差、应用模型难以共享等问题。

金融大模型，也被称为金融机器学习模型或金融人工智能模型，利用大数据和机器学习技术进行金领域的预测、风险管理和决策支持等任务的模型。随着金融行业的数字化和数据爆炸式增长，金融大模型的应用越来越广泛。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，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

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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。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、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘、传播和推演。第三，构建六类大模型基础因子集，支撑复合因子策略体系，能够生成策略因子集合，构建立体的归因解释体系。星环科技长期深耕金融领域，服务大量金融行业

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闭门研讨会，将邀请行业大咖分享大模型前沿技术和在金融领域的创新应用实践，共探发展新机遇。议程揭秘👇👇👇报名请联系客户经理2024向星力·未来数据技术峰会将于5月30-31日在上海隆重举办。峰会聚焦大模型、人工智能、数据要素、数字化转型等热门领域，将邀请业内知名专家、学者和企业代表，分享新研究成果、技术创新和实践经验。通过高层次产、学、研、用界的交流和思想碰撞，本届峰会将为数据技术的发展提供新思路、新观点和新方向。1场主论坛3场平行论坛4场技术培训1场meetup17场闭门研讨会金融科技革新：大模型驱动下的智能金融

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可靠。在此基础上，星环科技无涯构建了包括政策、舆情、ESG、风险、量价、产业链等六类大模型基础因子集，所构建的复合因子体系满足投资经理的需求。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-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

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。