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钛媒体APP获悉，1月23日，彭博宣布在彭博终端中提供人工智能（AI）驱动的财报电话会议摘要应用，通过人工智能的实际应用助力分析师的研究过程。这项新工具使用户能够解读复杂的财务信息，并快速提取涉及公司管理团队所关切主题的重要见解，例如业绩指引、资本配置、招聘和人力计划、宏观环境、新产品、供应链问题和消费需求等。

通过AI助力分析师研究

据了解，AI驱动的财报电话会议摘要应用采用了独特的设计方法，将彭博数十年的行业专长与领先的生成式AI相结合。彭博行业研究分析师帮助训练了该解决方案所使用的大型语言模型，使其能够更准确地理解财务语言中的细微差别，并预测对投资者最重要的信息。

摘要要点还通过嵌入上下文链接得到丰富，以便分析师可以在终端发现相关信息，例如：公司财务数据｛MODL｝、彭博股利预测｛BDVD｝和供应链分析｛SPLC｝。该解决方案提供更高的信息透明度，用户在使用时可以点击摘要侧栏中的每个要点，进而轻松跳转至电话会议记录中的相应片段。

Fact Capital董事总经理兼合伙人Joyce Meng表示：“我们团队的大部分工作是阅读和整合各公司的趋势信息，因此摘要工具的质量和准确性能为我们带来巨大优势。彭博的AI驱动的财报电话会议摘要应用让我们更轻松地获取有关附属公司和关联公司的信息，并提炼有争议的内容，以便我们在财报信息中针对重要争议点挖掘洞察。”

Bahl & Gaynor公司研究分析师Zach Smith表示：“对于我们这样以股息为重点的投资公司而言，在分析中采用彭博AI驱动的财报电话会议摘要应用，可以提升我们对潜在股息变动的评估速度。这项创新我们将使我们能够剔除财报电话会议中的冗余信息，并识别出针对股息分析的关键见解，探索新的投资机会。”

彭博终端研究产品全球主管Andrew Skala表示：“以推出AI驱动的财报电话会议摘要应用为契机，我们将继续推动研究流程的革新，将我们深厚的金融领域知识、技术专长与世界一流的内容整合到为客户提供的解决方案当中。通过这些创新举措，我们为分析师的研究提供了重要的工具和高度整合的工作流程。”

借助AI做出更明智的商业决策

据介绍，AI驱动的财报电话会议摘要应用是对彭博终端文件检索功能{DS}的补充，后者采用自然语言处理（NLP）技术，帮助用户快速、准确地搜索数亿份关于公司和行业的可信任文档。这两项解决方案减轻了分析师的负担，助力其更好地把握财报电话会议的要点——即决策信息的关键来源。这两项解决方案均包含于彭博研究管理解决方案(RMS)之中。彭博研究管理解决方案（RMS）与彭博买方解决方案无缝整合，涵盖所有资产类别和市场数据来源。尽管RMS可用作内部研究的高质量独立存储库，但当客户在已建立的终端工作流程中提供其研究时，效率会成倍提高。

自2009年以来，彭博一直在金融领域构建和使用人工智能（AI），包括机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、内容获取（IR）、时间序列分析和生成式模型，以助力处理和整理不断增加的结构化与非结构化金融信息。借助AI技术，彭博正在帮助金融专业人士和商业领袖开发新的解决方案，从高质量的金融信息中获取宝贵的资讯和可行的见解，进而做出更明智的商业决策。

去年3月31日，彭博社发布为金融界打造的大型语言模型（LLM）——BloombergGPT。该模型依托彭博社的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类任务。

此外，去年9月，彭博发布行业研究《生成式AI：机遇和颠覆——演变中的万亿美元市场》报告，报告预测，2032年生成式AI有望在硬件、软件、服务、广告、游戏等众多领域创造1.3万亿美元收入，复合年增长率达到约42%。生成式人工智能和大型语言模型（LLM）的采用将给科技行业的每一个领域都带来影响，并在未来在更多细分市场得到应用，大幅扩大软件垂直市场。（本文首发于钛媒体APP，作者｜颜繁瑶，编辑｜刘洋雪）

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