“失物追踪”专家Tile被收购，曾批评苹果不公平竞争
06-21
随着人工智能技术的快速发展，AI热潮不仅席卷了内容生成领域，就连传统制造业也得到了极大的推动。
基于热点话题的分析，寻找下一个看不见的潜力行业，是“主题投资”法的本质——通过分析现实中的结构性、周期性和制度性变化趋势，发现经济变化的原因。
经济。
潜在趋势并投资于受益企业集群。
过去几年陷入困境的投资经历迫切需要前瞻性的投资研究。
在此背景下，北京御石科技有限公司应运而生，定位为打造“让你想投资哪儿就投资哪儿的主题投资引擎”。
通过大模型技术与主题投资方法论的结合，打造了主题投资引擎、主题蜜蜂、智能数据中台等核心产品，可支持机构投资咨询、基金股票在线销售、基础投研服务等。
推动主题投资应用。
达到新的高度。
作为人工智能浪潮中诞生的金融科技公司，御石科技自成立之初就携手阿里云，利用其强大的技术服务为行业带来更加智能、高效的投资决策工具。
本期《看见新力量》专栏，我们对话御石科技CEO叶松、CTO陈德全、CPO张媛，将带我们走进主题投资+AI的金融创新之旅。
与传统价值投资主要通过金融数据筛选投资标的相比，主题投资更注重在数据形成之前从叙述中发现趋势和投资机会，为投资增添了新的分析维度。
“主题投资特别强调前瞻性。
”宇视科技CEO叶松强调。
“我们不仅要了解当前的情况，还要预测未来的情况。
”作为过去几年全球增长最快的投资方式，主题投资很大程度上依赖于海量、多模态、实时的文本分析，洞察市场叙事，拓展长期投资视野。
ChatGPT等先进人工智能技术的出现，让叶松和他的团队相信，主题投资方式将在覆盖范围和效率上得到前所未有的提升。
与此同时，中国的金融业也正在发生历史性变革。
4月19日，证监会宣布实施《公开募集证券投资基金证券交易费用管理规定》，将交易佣金分配比例上限从30%降低至15%。
此次佣金制度改革，标志着公募基金行业费率改革第二阶段的实施。
降费强监管将成为未来金融业的明确方向，金融机构的业务模式和管理流程也必然随之调整。
重塑业务模式、加强金融机构线上化经营是调整的一方面。
更重要且容易被忽视的是，市场波动和资金争夺导致机构投资者宏观价值判断不断出现偏差。
叶松表示：“市场对新的投资框架和前瞻性、差异化的研究有着迫切的需求。
“随着新技术、新需求的叠加，御石科技成立，立志打造能够支持客户“想投就投”的主题投资引擎。
分析海量非结构化数据，筛选信息含量高的信息，都是第一。
御石科技CPO张媛表示，“以前这主要是由经过培训的人来完成，需要几十人的读者团队来维护，现在主题引擎是基于云+大模型的。
技术上，已经可以进行大量的前期信息筛选工作。
“主题引擎目前平均每天可以处理10000条金融信息，形成了包括10+个超级主题、40+个投资主题的主题体系。
+ 子主题。
现已形成微信公众号、视频号、客户定制内容等多模态主题研究成果展示方式，开始为金融行业各类机构提供主题研究支撑。
未来，我们将不断拓展主题聚焦能力，利用大模型的能力，实现“主题设定-主题跟踪-主题分析-主题结果发布”全流程自动化处理。
它基于大模型处理海量、多模态实时信息的能力，形成与市场叙事紧密相连的自然语言输出，同时了解客户的兴趣、意图和偏好。
并迅速将其转化为可投资的产品，实现“所想即所投”。
在此基础上，主题引擎还为御石科技主题投资分析框架下的分析师赋能。
经验丰富的分析师最多可以涵盖 2-3 个主题。
现在，主题引擎可以为分析师提供更加客观、可视化的数据支持，并一键生成主题跟踪报告，大大提高主题覆盖效率。
目前，一名分析师可以涵盖十多个主题。
随着话题引擎的迭代，御石科技还推出了轻量级热点挖掘产品，让投资者通过搜索感兴趣的词直接找到相关的投资基金和股票收藏，同时还提供事件、情绪和热门信息。
这一创新不仅缩短了收集和整理投资信息的时间，也让投资者能够在复杂的市场信息中快速抓住投资机会。
御石技术团队由熟悉主题投资的业务人员和技术人员组成。
金融机构未来的业务业态还在探索中，精干、紧密的团队让御石科技拥有更加灵活的应对能力。
然而海量的数据需求需要更扎实的技术合作伙伴。
整体产品和服务的完整性是我们首先考虑的因素。
这样可以避免我们前期花费太多的精力去搭建基础的中间件集群，或者从其他云平台购买跨云的技术架构设计。
”宇视科技CTO陈德全直言，“其次，对于中小企业来说，云厂商服务响应的及时性和价格是非常重要的因素。
“经过综合比较，阿里云成为宇视科技的最佳选择。
御石科技的主题投资服务专注于海量金融信息的采集和处理。
面对这一过程中的多重挑战，陈德全详细阐述了他们对云厂商产品的具体需求。
“对于海量文本数据的实时计算，我们需要一个可扩展的计算架构来支持，这样可以根据数据量的波峰波谷特征动态分配计算资源。
”陈德全强调，平台处理的数据不仅体量庞大、种类繁多，还包括非结构化数据，这需要云厂商提供多种存储接口并实现高效查询。
他进一步指出：“在大模型时代，文本数据、矢量数据、结构化数据并存，我们需要一个一体化的存储解决方案。
这不仅会提高数据导出、数据统计、数据分析等的便捷性。
”数据处理过程是投资分析策略在系统中的体现，是整个平台的核心。
但由于处理过程复杂，关键节点的处理逻辑无法通过标准化的平台功能实现，因此需要一种简单灵活的平台功能。
数据处理流程。
陈德全解释道：“我们的业务流程正在逐步完善，因此需要一个完整、灵活、高效的业务流程和数据流程开发、运营和监控工具。
这样，我们就能快速响应业务需求，降低运维成本。
” ”阿里云完整的产品体系和全行业解决方案，让宇视科技有底气大展拳脚。
针对驭势科技在数据处理流程上的核心挑战，阿里云为其提供了云工作流CloudFlow和函数计算FC两款创新产品。
通过CloudFlow管理复杂的数据流程，同时利用函数计算处理FC流程中复杂的业务逻辑，实现弹性的处理能力。
实践证明，使用CloudFlow的Web界面开发工作流程相比传统Java框架可以减少一半左右的开发工作量。
更重要的是，省略了在线发布的过程，从而提高了在线调试的效率。
陈德全对此深有感触：“我们不需要关心底层基础设施、系统日志、任务状态等，我们只需要关注自己的业务逻辑代码，这极大地提高了开发效率。
”在过去的六个月里，宇视科技已成功开发了近20个工作流程，调用了数十个函数，并运行了数十万次。
令人印象深刻的是，即使只有一名工程师管理这些工作流程，我们仍然能够保持每两周推出一个新工作流程的节奏。
“在传统的工作流模式下，我们可能需要2-3名运维人员，但现在一名工程师可以轻松管理20个工作流。
”陈德全表示，“整个合作中最大的感受就是阿里云不仅能够满足我们重点考虑的需求，还有很多支撑工具超出了我们的预期。
“清华大学发布的《年金融业生成式AI应用报告》提出，生成式AI正在席卷金融行业，释放新生产力，赋能银行数字化转型，以前所未有的方式重塑全球金融业，预计将为金融业带来3万亿规模带来的增量商业价值对这波浪潮有更切身的感受，“从去年年初开始使用大模型，我们真切地感受到了它的进步速度。
这也让我们更有信心，这项技术将为很多行业带来根本性的改变。
“张媛预测，未来的变革方向将集中在三个方面：交互方式创新，自然语言取代金融术语；信息获取多元化，从关注结构化数据转向多模态实时信息；行业效率提升，产销研一体化，低成本定制服务，这也是御石科技基于大模型处理海量、多模态实时信息并形成自然语言输出的能力的机会。
与市场叙事紧密结合；同时，主题引擎可以服务于机构投资咨询、投资研究、产品设计等各个环节，一套内容可以打通整个流程，大大提高运营效率。
主题投资本身具有高度的灵活性，也能适应更加个性化的投资需求。
对于未来趋势，御石科技计划将技术架构转向Agent架构，以大模型作为核心“大脑”进行推理，数据中心存储记忆，业务中心提供工具，并建立反馈机制代理通过用户交互变得更加智能。
Infinite Vision的实现依赖于大型模型。
为了最大限度地发挥大型模型的能力，御石科技充分利用统一灵马辅助开发者进行代码开发。
“我们希望大型模型能够带来更多创新。
作为初创企业，还需要学习大型模型专家和各行业的最佳实践经验。
陈德全希望“与阿里云大模型专家一起探索大模型技术的落地落地，并将其与阿里生态场景更广泛地融合”。
“自2020年4月起，阿里云陆续推出AI大模型领域的研究成果和服务体系。
目前，统一大模型已通过阿里云服务超过9万家企业，统一开源模型累计下载量已超过1万次除了统易大模型之外，中国一半的大型模型公司都在阿里云上运行，并且大量领先的企业和机构在阿里云上训练大模型，目前已经成为中国大模型的公共AI算力基地。
在模型发布一周年之际，阿里云公布了最新的技术进展和开源计划，这不仅标志着阿里云在人工智能领域的领先地位，也体现了其对开放的坚定支持。
相信未来阿里云扎实的基础和宇视科技等优秀的垂直平台将共同打造金融领域的创新格局，提供更加主动、智能的金融服务。
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