生成式人工智能将以我们现在可能无法完全预料的方式改变许多行业。其中一个行业可能是金融。
当然，人工智能在金融领域的应用已经有一段时间了。毕竟，人工智能实际上是关于预测的，这就是你在交易世界中赚钱的方式。 Renaissance Technologies可以说是世界上最好的量化交易公司，据报道，它在使用机器学习技术（包括自然语言处理）方面取得了一些成功；该公司最近的两位首席执行官罗伯特·默瑟 (Robert Mercer) 和彼得·布朗 (Peter Brown) 都是人工智能研究人员。其他公司也纷纷效仿，人们普遍对使用人工智能进行交易的想法很感兴趣。但正如《华尔街日报》的格雷戈里·祖克曼 (Gregory Zuckerman)最近报道的那样，到目前为止，人工智能工具的使用出奇地有限：
[对于金融领域的人工智能] 的一个大问题：投资者依赖的数据集比用于开发 ChatGPT 聊天机器人和类似的基于语言的人工智能工作的数据集更有限……[M] 市场数据 [also] 比语言和其他数据“更嘈杂” ……[而且] 与语言不同，市场变化很快——公司改变战略，新领导人做出激进的决定，经济和政治环境突然转变——这使得使用依赖于历史、长期数据趋势的模型进行交易变得更加困难。
但如果数据有限是问题所在，为什么不直接使用 ChatGPT 本身呢？它拥有比任何人都多的数据。当然，你不能只问法学硕士要买什么股票——他们为此犯了太多错误。但是，如果说 ChatGPT 真正擅长的是一件事，那就是分析人类语言的模式——这些模式可能每天都不会发生太大变化。
我可以看到至少有两种非常明显的方法可以利用这种能力进行投资：
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分析人们在谈论什么，以预测他们将如何交易，以及
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分析人类讨论以提取有关公司和其他资产基本价值的信息。
当然，我还不知道这些方法中的任何一种会有多大用处——没有人知道——但这些应用程序显然不会受到 Zuckerman 提到的有关传统人工智能的限制。所以我希望财务人员花很多精力来调查这两个用例。
当然，这对金融市场和经济是好是坏完全是另一个问题。这实际上取决于生成式人工智能在多大程度上真正揭示了可以使市场更好地分配资本的隐藏信息，以及它在多大程度上只会引发毫无意义的零和军备竞赛和/或导致市场不稳定。这里有几个场景。
ChatGPT 与 r/wallstreetbets
如今，算法进行了大量的金融交易，但人类仍然进行了大量交易（还记得 r/wallstreetbets 和GameStop 的传奇吗？）。那么为什么不使用 LLM 进行情绪分析——即弄清楚人们在谈论和思考什么，然后以此为基础进行交易？如果人们对一只股票感到兴奋和乐观，你就在他们买之前买进，并在价格上涨时赚钱；如果他们害怕和悲观，你就卖掉股票。很简单。
事实上，有些人已经在思考这个问题。 Alejandro Lopez-Lira 和 Yuehua Tang 的新论文使用 ChatGPT 分析新闻标题，并判断标题对股价是好是坏。然后他们以此为基础进行交易，并得到看起来非常令人印象深刻的结果：
原文： https://www.noahpinion.blog/p/generative-ai-and-the-finance-industry