恒生电子大模型技术革新，将重塑证券行业应用场景

大模型技术：金融科技的新篇章

更是对证券行业应用场景的一次深刻重塑。

张慧海指出，金融科技对行业的影响可以分为三个阶段：信息化、网络化以及数智化。在数智化阶段，重点是以科技代替脑力劳动，数据的竞争成为焦点。这一阶段的竞争核心在于可训练的专业的数据以及用于数据处理的算力。

大模型在量化投资领域有着广泛的应用。它可以参与因子挖掘与量化策略编写、市场情绪分析等。恒生电子推出的金融行业大模型LightGPT和金融智能助手光子，正是为了解决大模型在落地过程中存在的技术连接、应用连接、数据安全合规即时等问题。

大模型在营销服务方面也发挥着重要作用。它能够通过内容生成能力，快速生成文案、图片、视频等营销内容，提升内容生产效率。同时，它还可以赋能相关策略探索、运营数据分析、内容渠道管理等工作，助力业务运营。

大模型在基金经理投资指令解析方面也有着独特的应用。它可以“翻译”基金经理的下单指令，并通过下单指令自动做相应参数的填入，提升基金经理的决策效率。

金融垂直领域的Chat产品：WarrenQ-Chat

WarrenQ-Chat是一款金融垂直领域的Chat产品，利用大模型叠加搜索和聚源金融数据库，通过对话指令，轻松获得金融行情、资讯和数据。

张慧海表示，大语言模型相关应用不断升级、落地，将大幅改变证券行业应用场景，提升行业运营效率。证券公司必须为科技进步带来的相关变化做好准备。

恒生电子根据投研场景对于数据分析和智能处理的实际需求，发布了基于大模型技术全新升级的WarrenQ，推出两款AI工具产品——WarrenQ-Chat和ChatMiner，通过智能对话的方式，帮助分析师和投资经理提高工作效率。

在金融科技的浪潮下，恒生电子引领行业迈向数智化新未来，其大模型的应用场景日益丰富。以下将详细解读恒生电子大模型在证券领域的实际应用案例，以期揭示金融科技与业务实践相结合的创新之路。

恒生电子的金融行业大模型LightGPT，以其强大的数据处理能力和模型学习能力，在量化投资领域取得了显著成效。通过深入挖掘市场数据，LightGPT参与因子挖掘与量化策略编写，辅助投资者捕捉市场趋势。同时，大模型还能进行市场情绪分析，为投资决策提供有力支持。

金融智能助手助力业务运营

ChatGPT冲击下的大模型应用新局面

近年来，ChatGPT等大语言模型迅速崛起，对各行各业产生了深远影响。恒生电子紧跟行业趋势，推出大模型应用场景，如营销服务、基金经理投资指令解析等。这些应用场景为金融机构带来新的业务增长点。

大模型赋能营销服务