金融信息處理在大模型時代是深水區(qū)一個全新的命題。訊兔科技專注于投研決策，訊兔型攜攜手豆包大模型進(jìn)入AI投研“深水區(qū)”?？萍?strong>目前，豆包大模市場上每天有500多場路演會議，手勇是深水區(qū)投資研究人員獲取關(guān)鍵信息的重要途徑。然而，訊兔型攜在過去，科技人工整理會議紀(jì)要既費時又費力，豆包大模重要內(nèi)容往往被遺漏，手勇嚴(yán)重影響了投資研究的深水區(qū)質(zhì)量和決策效率。

    新兔科技打造的訊兔型攜Alpha派已成為3000多家專業(yè)投資機(jī)構(gòu)的“研究伙伴”，專門為機(jī)構(gòu)投資者服務(wù)，科技幫助投資者聽路演、豆包大模跑研究、手勇看觀點、找增量信息。大型商業(yè)應(yīng)用一開始，訊兔科技就在Alpha推出了第一代AI會議紀(jì)要功能，一舉成功。

    新兔科技是一家專注于投資和研究決策的數(shù)據(jù)智能公司，致力于為全球投資者和商業(yè)領(lǐng)袖提供前瞻性、深入、準(zhǔn)確的產(chǎn)業(yè)信息服務(wù)和決策支持。

    圖片及內(nèi)容來自訊兔科技官網(wǎng)。

    豆包大模型推出后，Alpha和豆包大模型進(jìn)一步提升了AI紀(jì)要性能，大大提高了生成效率和準(zhǔn)確性。同時，人工智能紀(jì)要以豆包大模型的高性價比覆蓋更多的場景和場景，為更多的投資研究人員提供服務(wù)。目前，Alpha每天轉(zhuǎn)譯近1萬分鐘的路演會議，為國內(nèi)外3萬多名專業(yè)投資研究人員服務(wù)。

    01.。

    與通用紀(jì)要工具相比 

    Alpha派AI紀(jì)要有幾個優(yōu)勢？ 

    更適合投資研究人員的閱讀習(xí)慣。

    新兔科技的核心團(tuán)隊都來自資產(chǎn)管理領(lǐng)域，有更多的投資研究視角。因此，在豆包等大型模型的幫助下，技術(shù)與投資研究場景相結(jié)合，為投資研究人員提供專屬記錄。

    ● Alpha派AI紀(jì)要可以提供分主題會議要點和投資研究特點「Q&A」；

    ● 為用戶提供分段摘要，會議內(nèi)容按主題快速定位；

    ● 提煉核心數(shù)據(jù)，總結(jié)會議交流中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，梳理會議中的績效指導(dǎo)。

    使用doubao-pro-128k調(diào)優(yōu)模型生成的效果示例。

    使用doubao-pro-128k調(diào)優(yōu)模型生成的效果示例。

    準(zhǔn)確掌握關(guān)鍵信息，可讀性強(qiáng)。

    在豆包大模型的幫助下，Alpha派的紀(jì)要語言更加簡潔，重點更加突出，會議重點組織清晰，細(xì)節(jié)不缺，問答總結(jié)內(nèi)容客觀準(zhǔn)確。

       

    使用doubao-pro-128k調(diào)優(yōu)模型生成的效果示例。

    點條追溯源，信息源更可信。

    AI提煉的會議要點，Q&A問答可以一鍵定位到原文核對確認(rèn)，有理有據(jù)更可靠。

    使用doubao-pro-AI紀(jì)要效果示例在128k調(diào)優(yōu)后生成。

    專有名詞轉(zhuǎn)寫準(zhǔn)確率大大領(lǐng)先。

    在豆包大模型的支持和新兔科技自主研發(fā)的小模型的優(yōu)化下，專業(yè)術(shù)語識別不準(zhǔn)確、演講者表達(dá)不清導(dǎo)致的文字手稿翻譯錯誤得到了顯著改善，翻譯效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于市場模型。特別是對于醫(yī)化專業(yè)術(shù)語較多的行業(yè)會議，優(yōu)化后的模型可以將[專業(yè)術(shù)語錯誤率]從50%降低到3%，全文錯誤率從6.8%降低到3.1%。

    使用doubao-pro-128k模型調(diào)整后，識別醫(yī)藥行業(yè)部分內(nèi)容示例。

    02.。

    三大優(yōu)勢 

    讓豆包大模型獲得高度認(rèn)可的兔子 

    更強(qiáng)模型。

    高準(zhǔn)確性：大型豆袋模型可以準(zhǔn)確捕捉會議中的關(guān)鍵信息，生成的記錄與實際內(nèi)容高度一致，指令遵從性好，符合金融場景對準(zhǔn)確性的高要求。

    高保真率：模型可以準(zhǔn)確識別和記錄會議中的關(guān)鍵主題、觀點和數(shù)據(jù)，推理和判斷信息的重要性，確保關(guān)鍵信息不被遺漏，并準(zhǔn)確追溯。

    長文本總結(jié)能力強(qiáng)：對于長會議全文、研究報告等金融語料，豆袋大模型可以實現(xiàn)高質(zhì)量的總結(jié)，特別是在總結(jié)長文本時，細(xì)節(jié)損失較少，同時準(zhǔn)確召回，確保召回內(nèi)容的細(xì)節(jié)。

    更低價格。

    豆包大模型不僅能力強(qiáng)，而且將推理成本降到極致。與同梯隊的其他大模型相比，成本只有十分之一到二十分之一。處理1萬次會議，節(jié)約成本數(shù)萬元。更好的性價比不僅節(jié)省了當(dāng)前的成本，而且提供了探索更多應(yīng)用場景的可能性。

    更易落地。

    豆包大模型針對Functioncalll、對話場景和RAG場景可以選擇細(xì)分模型，盡可能提高不同細(xì)分開發(fā)場景的模型質(zhì)量。同時，模型部署和監(jiān)控平臺可以在云中打開和使用，使用方便。

    在信息爆炸的時代，人工智能正成為以基金公司為代表的金融機(jī)構(gòu)提高質(zhì)量和效率的重要工具，通過整合信息收集、加工、決策等環(huán)節(jié)，幫助其在激烈的市場競爭中領(lǐng)先。相信隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，豆包大模型將在金融領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，為更多的企事業(yè)單位帶來價值。