作者：老余捞鱼
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写在前面的话：随着这两年蓬勃发展的人工智能技术在金融投资领域和股票证券市场的逐步推广运用，基于金融大模型的智能体（Agent）在智慧顾问投资领域就越来越多引发人们的关注了，本文将简介目前国外将其主要服务于哪些场景。
一、提出问题
1.1 谁会去使用大模型智能体（Agent）？
实际上，基于某类大模型的智能体开发技术本身并非繁杂，困难之处在于怎样寻得有效的落地业务场景。恰似 10 年前的互联网创业项目，解决用户的需求和痛点方为关键所在。
1.2 要解决谁的什么问题？
论及解决问题，需从两个角度加以理解：
- 其一，抛开技术去寻觅应用场景，接着再探究在此应用场景下大模型技术的可行性；
- 其二，先熟知大模型的技术，而后依据技术去探寻与某个应用场景的融合。
二、智能顾投的主要服务场景
2.1 咨询顾问
Chat Agnet可以随时在线、多终端的回答关于投资领域的相关问题。传统的金融投资顾问，当客户给她提出问题后，往往需要进行检索和处理大量信息，而大模型就可以很好的派上用场。从广义上看，获取信息是强需求，传统通过搜索引擎技术实现。生成式大模型可以拆解，分析查询意图，做资料搜集，检索，重构。通过AI信息检索增强的咨询沟通服务，能够很好的完成该项工作，但需要筛选、控制信息来源以避免幻觉。
2.2 风险管理
分析与各种投资选择相关的风险并制定风险管理策略。基础功能可提供基于市场和产品的实时监控和警报，还可以进一步根据交易者自身的财务情况，定制风险管理策略。同时训练Agent识别和防止交易活动中的欺诈行为，包括内幕交易和市场操纵。这有助于确保交易的公平和透明，最终可以使所有交易者受益。总的来说，Agent用于风险管理，帮助客户最大限度地减少风险敞口，更好地管理他们的投资。
2.3 预测分析
包括对市场、个股、基金等产品的情绪分析，涨跌的预测分析，趋势分析和未来预测等。还有每年金融研究团队需撰写很多研报，每份研报都经历了信息搜寻、数据查找、观点分析、制作图表、撰写成文等多个繁琐流程。而大模型通过整合、分析大量历史数据，识别模式和趋势，并预测未来的市场走势。这有可能帮助交易者识别交易机会并协助市场研究，比如分析各类财务报告及市场信息后生成研报等。
2.4 交易算法
可以使用算法根据预设的规则和条件自动做出交易决策。可以使用机器学习技术对这些算法进行优化，以提高其性能并适应不断变化的市场条件。已经看到有些Agent开始使用情绪驱动下的交易策略。
2.5 个性化服务
使用大模型驱动下的Agnet来根据用户的偏好和风险承受能力提供个性化的信息聚合服务和投资建议服务。这可以帮助交易者做出更明智的投资决策，使其符合他们的个人目标和偏好。
上图是国外市场使用率较高的 TOP10 智能顾投网站的主要功能，仅供大家参考。
本文内容仅仅是技术探讨和学习，并不构成任何投资建议。
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