彭博推出金融版ChatGPT！AI的火终于烧到华尔街了？

自从ChatGPT进入大众视线，

就引发了大量的讨论和关注。

从数据安全、发展速度、社会伦理危害，

再到“AI是否会取代部分工作岗位，

造成失业潮”的担忧，话题源源不断。

近日，AI的浪潮终于掀到了金融圈，

Bloomberg官宣金融版“ChatGPT”的发布，

该来的还是来了，

难道华尔街banker也”难逃一劫“？

彭博（Bloomberg）是全球商业、金融信息和财经资讯的领先提供商， 总部位于美国纽约市曼哈顿，金融业务遍及全球185个国家与地区。

目前，彭博的产品包括彭博终端(Bloomberg Terminal)、交易执行管理（Trade and Order Management)等，专为财经及商界专业人士提供数据、新闻和分析工具。

彭博的企业解决方案通常会借助科技手段，进行跨机构数据和信息的获取、整合、分发及管理。

近日官宣的BloombergGPT项目，由彭博社和约翰·霍普金斯大学的研究人员共同开发，可以理解为是面向金融行业和商业的语言模型。

即在GPT的原有基础上，根据金融领域的需求进行了较为完善的训练、优化和改进。

官方还表示：其算法有“500亿个参数，是从广泛的金融数据中整理出来的”。已经“针对一个从未有过的领域，建立了最全面专业数据集合”，该AI生成系统“超过了金融界现存的所有模型”。

根据Bloomberg官方说法，彭博社给金融行业带来了一场革命，让市场参与者可以接触到海量的经济和金融信息，也让自己成为全球投资者的一个参考平台。

根据官方公开在arXiv的文章《BloombergGPT: A Large Language Model for Finance》中介绍的语言模型来看，金融领域任务共有6种类型，3种判别式任务、3种生成式任务，并被分为外部任务和Bloomberg内部任务。

外部任务包括以下5种：

ConvFinQA ：标普500收益报告问答推理

FiQA SA：金融新闻和微博客标题基于方面的情感三分（正面/负面/中性）

FPB：金融新闻句子级别情感三分类（正面/负面/中性）

Headline：新闻标题在预定义标签下的次级分类

NER：信用风险评估数据的命名实体识别

从文章中给出的对比结论来看，BloombergGPT其中4个里都取得了最好的效果，在NER部分获得了第二名。

出于安全性的考虑，官方不会讲BloogbergGPT模型公开，但是模型训练和评估的相关经验会被分享出来。Bloomberg表示会在使用大语言模型前后做好风控，保证生成内容的准确性，尽量避免信息泄露和产出偏见内容的风险。

如果对这些感兴趣，或者希望从事相关行业的同学，可以联系蔓藤老师探讨更多，获取帮助。

对于有意向进入金融行业的同学们来说，彭博的名字不会太陌生。

Bloomberg的金融终端服务器，能为banker提供市场实时数据与计算服务，还可以提供市场上绝大部分债券和股票的金融指标。熟练使用Bloomberg，是banker们日常必须掌握的技能之一。

加入BloombergGPT后，它的功能想必会更加强大。

在目前公布的材料里，也提到了未来BloombergGPT的研究方向。下一步，作者们会把研究重点放在金融领域的fine-tuning方向，以及是否可以使用更无害和更无偏见的语言上。

对于想进入投行的同学们来说，Bloomberg是锦上添花的工具，还是主要把精力放在软硬背景提升两方面上。

当然，专业的求职规划和指导，也是必不可少的。蔓藤教育希望能帮助到所有在求职路上迷茫的同学们，分享更多材料给大家，助力每一个有梦想的人拿下dream offer！

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