小i機(jī)器人自從推出小i華藏通用大模型以來，其在各行各業(yè)的商業(yè)變現(xiàn)就一直在加速推進(jìn)，華藏用戶生態(tài)體系也漸趨成熟。在近日召開小i華藏生態(tài)體系發(fā)布會上，小i機(jī)器人高級總監(jiān)文陳成對外分享了多個行業(yè)案例，其中，小i華藏大模型助力東方證券大幅提升研報效率的案例，成為外界關(guān)注的焦點(diǎn)之一。在這起實(shí)際應(yīng)用案例中，應(yīng)用了小i華藏大模型的研發(fā)生成式研報系統(tǒng)幫助東方證券節(jié)省了80%左右的前期人力成本，小i華藏大模型到底是如何做到這一點(diǎn)的呢？

在外界看來，券商研究機(jī)構(gòu)所做的研究報告一門處于“金字塔”頂端的“技術(shù)活兒”，但在圈內(nèi)人士看來，研究報告在生產(chǎn)過程中同樣也有大量的“體力活兒”，比如：大量行業(yè)及公司數(shù)據(jù)的收集、及研報文字加工和圖表制作，都需要耗費(fèi)研究大量的時間和精力，這是導(dǎo)致研報生產(chǎn)效率低下的重要原因，在市場形勢瞬息萬變的資本市場，如何高效、及時出爐高質(zhì)量的研報，完成對相關(guān)市場熱點(diǎn)的覆蓋，成為各大券商研究所的一個大挑戰(zhàn)。

東方證券基于小i華藏大模型開發(fā)出了自己的生成式研報系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅解決了行業(yè)數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)來源可靠性等問題，還可以基于這些行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立分析判斷，最終基于AIGC能力生成初步的研報文字及圖表內(nèi)容，研究員只需要對這些生成的研報進(jìn)行后續(xù)人工介入增補(bǔ)和修正，即可快速生成一份具有較高含金量的研究報告——整個過程中，從數(shù)據(jù)整理、要點(diǎn)提煉、報告生成等，可以幫助東方證券提升70%-80%的效率。

從東方證券以上研報生產(chǎn)過程也不難看出，小i華藏大模型不僅代替研究員做了大量的“體力活兒”，更在數(shù)據(jù)加工分析總結(jié)和研報基礎(chǔ)要點(diǎn)提煉方面，做了大量的“技術(shù)活兒”，體現(xiàn)出了較高的AIGC水準(zhǔn)，與人工研究員形成“思想互補(bǔ)”，為對外輸出一份高水平的行業(yè)或公司研究報告提供了很好的硬條件支持。

其中，值得注意的是，在數(shù)據(jù)來源的可靠性、防止出現(xiàn)“一本正經(jīng)地胡說八道”等AIGC大模型的通病方面，上述基于小i華藏大模型的東方證券研報系統(tǒng)會結(jié)合RPA自動化系統(tǒng)，會從各個可信官方渠道和網(wǎng)站上的將可靠的權(quán)威數(shù)據(jù)先給“獲取”出來，然后再交給大模型做進(jìn)一步處理，大模型通過小i機(jī)器人行業(yè)內(nèi)頂級的NLP閱讀理解做分析、分類、總結(jié)和提煉，最終生成初始研究報告給研究員進(jìn)行把關(guān)審核和“二次加工”，此過程是東方證券效率提升的關(guān)鍵所在。

此外，在數(shù)據(jù)來源豐富性方面，除了各個官方渠道公開的權(quán)威數(shù)據(jù)“爬蟲”抓取之外，小i華藏大模型還可以將其他通過合法渠道交易獲取的特色行業(yè)及企業(yè)數(shù)據(jù)納入到模型語料庫中，此舉可以進(jìn)一步提升研報輸出的質(zhì)量，幫助券商研究所提升AIGC競爭力護(hù)城河。

文陳成表示，小i華藏大模型與東方證券的合作案例，充分體現(xiàn)了小i華藏大模型可控、可定制、可交付三大特點(diǎn)。小i機(jī)器人可以基于小i華藏大模型的底層AI技術(shù)及平臺能力，完全根據(jù)不同行業(yè)、不同客戶、不同場景的差異化需求，進(jìn)行靈活定制和交付，最終形成企業(yè)用戶內(nèi)部的定制化專屬模型，高效地解決用戶的和種棘手問題，實(shí)現(xiàn)人工替代和效率提升。