文章核心观点 - Model Context Protocol作为开放标准正开启数据驱动创新的新时代 使金融机构能挖掘现有数据的深层价值并融入工作流程 [1] - LSEG通过MCP以结构化方式让金融数据可被AI模型访问 旨在使其数据成为金融服务行业AI工作流的核心组成部分 [2] - 人工智能正在重塑金融市场 LSEG凭借数据资源、基础设施和合作伙伴关系处于变革前沿 [1] MCP协议及其重要性 - MCP是帮助AI模型连接外部数据和系统的开放标准 使AI应用程序更容易访问外部数据源并在兼容应用中执行操作 [1] - 在金融服务领域 MCP使AI代理能够以结构化、可治理的方式访问企业数据 确保符合企业安全标准并赋予必要的数据访问与执行能力 [1] - MCP将成为AI代理进行数据传输和执行操作的基础协议 [2] MCP在金融服务的实际应用 - 在研究领域 MCP让分析师更容易将多种数据源与Claude连接 包括市场数据馈送、内部研究数据库以及专有模型 [2] - 此举显著提升研究人员的工作效率和研究质量 [2] - MCP在底层内容具备结构化、具备上下文信息并受权限管理时效果最佳 [3] LSEG人工智能驱动型分析解决方案 - 提供预构建、经过市场检验的模型和工具 确保展开正确的分析 更快地获得洞察并将复杂分析任务自动化 [8] - 客户可整合自己的工具、参数、定价模型和工作流程 获得个性化体验 [8] - 解决方案基于强大的开放式、可扩展基础设施 并不断发展人工智能生态系统 [8] 解决方案具体构成 - 分析API提供单来源的多资产分析模型 使客户能获取市场情报 做出基于数据的决策并优化投资组合管理策略 [10] - 贷款抵押债券解决方案提供全面的抵押贷款债务数据、现金流和分析 包含用于评估CLO的增强型框架 [11][12] - 可持续投资分析平台可定制且灵活 能将ESG和气候指标整合为客户解决方案的基本组成部分 [13] - 历史分析解决方案实现全面整合与自动化 凭借开放式架构为准确、一致的历史分析打造定制化平台 [14] 目标客户群体 - 为买方和卖方客户的后台、中台和前台提供各类解决方案 [16] - 为交易员提供复杂的证券类型构建和定价工具 包括通过Tradeweb等解决方案轻松获取所需功能 [16] - 为投资组合经理提供快速准确的洞察以提升投资组合业绩 通过自动化提高效率和捕获超额回报的机会 [17] - 为专业技术人员在灵活云环境中提供覆盖各资产类别的结构化与非结构化数据和分析 依托与微软长达10年的合作关系开发新一代解决方案 [18] - 为金融编程提供历史数据、新闻和会议记录等工具及易用编程界面 拥有基于云的灵活基础设施 [19] - 为风险管理提供迅速识别企业和投资组合层面利率和信用风险的解决方案 通过LSEG Yield Book满足监管要求并完成大量计算工作 [20]

金融分析行业2025年关键趋势 - AI凭借自动化、预测功能和个性化洞察推动金融分析领域变革，成为关键要素[2][5] - 2025年AI将在复杂任务自动化、决策能力提升和实时见解提供方面发挥更大作用[5] - 金融公司正大力投资AI以保持竞争力，降低运营成本并提供个性化服务[5] - AI工具分析数据、识别模式和预测市场趋势的能力将显著提升[5] LSEG的AI驱动解决方案 - 自主研发AI分析助手，拥有数百种传统金融服务模型背景知识，支持情景分析、风险评估和策略制定[6] - StarMine通过AI技术提供市场行为预测性见解，帮助投资者洞察价格走势和潜在风险[6] - Yield Book结合AI和机器学习对固定收益证券进行深入剖析，提升市场趋势和投资组合风险洞察[6] - 解决方案致力于提升透明度、消除偏见并以负责任方式部署AI工具[6] 政治与监管环境变化 - 政治不确定性是市场波动的长期驱动因素，2025年特朗普任期政策变化可能导致利率、货币价值和股票价格大幅波动[7] - LSEG拥有20年政府和企业债券固定收益分析历史数据，覆盖六次总统大选、新冠疫情和2008年金融危机等重大事件[7] - 特朗普政府签署36项行政令，聚焦AI主导地位、可负担住房和金融领域监管松绑[8] - 监管松绑可能激发经济增长但也可能削弱投资者保护，金融机构需调整策略应对新环境[8] 实时风险管理需求 - 2025年金融市场需要从日终报告转向日内分析，实现风险实时监测与评估[11] - LSEG在全球提供200多条实时曲线，涵盖国债和掉期曲线[11] - 美国固定收益日内分析能力扩展至抵押贷款利率和波动率曲面，支持每日多次风险评估[11] - 客户可全天获取期权调整利差（OAS）与久期指标，对冲风险并评估交易[11] LSEG产品与服务 - 提供预构建、经过市场检验的模型和工具，支持复杂分析任务自动化[16] - 支持整合客户自有工具、参数、定价模型和工作流程，提供个性化体验[16] - 与微软10年合作关系，开发新一代数据和机器学习辅助建模解决方案[22] - Yield Book数据和模型帮助满足监管要求，创建定制情景分析并完成大量计算工作[24] 客户类型与解决方案 - 为交易员提供复杂证券构建和定价工具，包括Tradeweb解决方案[20] - 为投资组合经理提供快速准确洞察，提升业绩表现并通过自动化捕获超额回报[21] - 为专业技术人员提供灵活云环境中各类结构化与非结构化数据和分析[22] - 为金融编程提供历史数据、新闻、会议记录和易用编程接口[23]

引言 - 金融行业作为数据密集型产业，正面临技术与金融深度融合带来的机遇和挑战，人工智能正在重塑行业格局 [1] - DeepSeek作为新一代开源大语言模型，凭借低成本、高效推理能力和技术创新，为金融企业提供强大技术支持，成为金融数据领域的重要变革因素 [1] - LSEG Academy举办网络研讨会，从技术突破、应用场景、合规挑战及未来趋势四方面解析DeepSeek如何推动金融数据领域智能化转型 [1] DeepSeek的核心技术优势 开源战略构建全球生态系统 - DeepSeek采用最宽松的开源策略（MIT License），技术在全球范围内快速传播和应用，吸引众多企业和开发者参与，构建全球开发者生态系统 [3] - 中小企业得以以极低成本引入AI能力，快速实现智能化数字化转型，满足大模型私有化部署诉求 [3] - 开源模式打破大模型技术被闭源公司垄断的格局，使中国在全球AI竞争中占据一席之地 [4] 推理模型打开大语言模型黑盒子 - 传统大模型依赖海量文本训练，相当于"知识存储库"，随着训练语料枯竭陷入发展瓶颈 [5] - DeepSeek通过改进强化学习训练方法赋予大模型"主动学习"能力，类似于人类从"死记硬背"到主动"实践技能"的进化 [5] - 模型可通过反复试错学习金融数据分析，逐步提升决策能力，根据市场变化优化自身性能，主动适应复杂场景 [5] - 推理模型的可解释性满足金融行业对透明度的要求，清晰展示分析逻辑，助力风控与合规 [6] 全流程的工程优化 - DeepSeek通过优化混合专家模型（MoE），将普通专家分为共享专家与领域专家，优化分工，减少训练冗余 [7] - 路由优化使训练数据到达正确专家，数据压缩和并行预测技术进一步降低资源消耗，提升效率 [7] - 追求极致的工匠精神使训练成本降至"白菜价"，降低私有化部署门槛，推动AI技术普及和行业应用广泛落地 [7] AI在金融行业的应用场景 降本增效：提升运营效率 - AI通过智能客服、编程助手等工具化身数字员工，大幅提升运营效率，降低人力成本 [9] - 伦交所集团采用大模型技术将客服效率提升50%以上，且持续优化中 [9] - 高盛利用大语言模型自动化生成代码，大大缩短业务系统开发时间 [9] 风险管理：优化风控模型 - AI凭借强大语言能力优化风控模型，自动生成风险提示与报告 [10] - 通过对大量数据和非结构化文本的监测、分析和处理，精准识别潜在风险，提供及时风险评估和预警 [10] 投资决策：优化投资策略 - AI通过智能投顾提升研究能力，帮助金融机构优化投资策略，生成个性化投资建议 [11] - 对投资组合进行实时监控和分析，及时调整以应对市场变化，提升投资收益 [11] - 对冲基金TwoSigma利用大模型分析财报、新闻与社交媒体，识别潜在投资机会和风险 [11] 客户服务：提升客户体验 - AI支持个性化推荐和智能交互，根据客户兴趣和需求提供个性化金融产品和服务 [12] - 渣打银行与伦交所集团合作推出全球首个外汇市场AI视频自动生成的获客工具，大大提升财富管理客户满意度 [12] 合规挑战与应对策略 数据隐私与安全风险 - 金融行业高度依赖敏感数据，大模型应用可能加剧隐私泄露风险，如生物识别信息滥用导致身份盗用，钓鱼邮件和深度伪造技术威胁资金安全 [13] - DeepSeek的本地化部署和数据加密技术可保证数据安全性和隐私性，确保金融机构对数据的合法合规使用 [14] 智能时代的用户教育 - 金融投资者、消费者需警惕过度暴露个人信息，如随意授权生物信息可能被用于伪造交易行为 [15] - 金融机构可通过AI反钓鱼模型实时监控，识别异常行为，向用户推送风险提示，形成"技术+教育"双重防线 [15] 未来趋势 智能体（AI Agent） - AI Agent将替代人工，根据预设规则和任务要求自动完成复杂业务操作，提高效率，减少人为错误 [16] - 基本面分析、技术分析和宏观研判可由不同Agent分工协作，最终生成交易信号，改变投研、客服等岗位运作方式 [16] 多模态 - DeepSeek R1模型以文本处理为主，未来可能发展多模态大模型，支持图像（如K线图解读）、语音（如财报电话会实时解读）等场景 [17] Smart data+NLP编程 - 未来大语言模型开发人员可能使用中文等自然语言"编写代码"，用少量优质数据训练垂直领域小模型，降低AI开发技术门槛 [18] AI平权与生态重构 - DeepSeek的低成本AI发展路径将持续降低算力成本，使中小机构获得顶级投行分析能力，推动行业竞争战国时代 [19] - 传统金融数据服务商面临业态重构压力，DeepSeek擅长处理非结构化数据，将其转化为结构化洞察，改变传统数据服务模式 [19] 结语 - DeepSeek的横空出世被称为"AI界的斯普特尼克时刻"，更像15世纪的古登堡自动印刷机，通过开源与技术创新打破算力垄断，推动AI普惠 [21] - DeepSeek开启AI领域"战国时代"，促使金融领域从降本增效走向核心业务重塑，智能体、多模态技术成熟将更深层次重构金融价值链 [21]

研讨会主题 - 探讨DeepSeek的突然崛起及其对金融服务业AI模型发展的潜在影响 [1] - 了解顶尖数据与AI的结合将如何塑造金融领域并推动变革 [1] 研讨会内容 - DeepSeek的核心技术优势 [6] - 金融机构如何利用DeepSeek优化投资决策、风险管理和客户服务 [6] - 应用DeepSeek在数据隐私、合规性和安全性方面的挑战 [6] - DeepSeek给金融信息业的商业模式、竞争格局等方面带来的改变 [6] 目标受众 - 金融信息业从业者（数据分析师、产品经理、技术专家） [6] - 金融机构决策者（投资经理、风险管理者、技术负责人） [6] - 金融科技公司创始人及技术团队 [6] - 对金融信息行业未来趋势感兴趣的研究人员与学者 [6] 参会收获 - 理解DeepSeek的技术架构、优势及其在金融信息行业的应用场景 [6] - 洞察金融信息处理的技术趋势与市场机会 [6] - 获取关于如何应对技术变革的实用建议 [6] - 与行业专家互动，探讨DeepSeek对金融信息应用领域的潜在影响 [6] 活动详情 - 日期：2025年3月6日（星期四） [6] - 时间：15:30 北京时间 [6] 发言嘉宾 - Zansong Zhu 诸赞松：LSEG全球战略客户技术总监，专注金融科技创新，曾负责中国四大国有银行的战略合作 [7] - Maggie Zhao 赵妍娜：LSEG亚太区金融科技风险情报业务负责人，在风险管控、反洗钱及反恐融资领域有十年经验 [8] - Frank Ling 凌聿丰：LSEG高级客户学习经理，擅长金融数据分析和培训，熟悉投行、资产管理等领域的信息需求 [10][11] LSEG产品与服务 - 提供人工智能驱动型分析解决方案，包括预构建、经过市场检验的模型和工具 [12] - 支持整合客户自有工具、参数、定价模型和工作流程，提供个性化体验 [12] - 依托与微软长达10年的合作关系，开发新一代数据和机器学习辅助建模解决方案 [16] 客户类型与解决方案 - 交易员：提供构建和定价工具，支持复杂证券类型 [14] - 投资组合经理：通过自动化提升效率和捕获超额回报 [15] - 专业技术人员：提供覆盖各类资产的结构化与非结构化数据和分析 [16] - 金融编程：提供历史数据、新闻、会议记录及易用编程界面 [17] - 风险管理：通过LSEG Yield Book的数据和模型识别利率和信用风险 [19]