在AI大模型与金融场景结合这件事上，理财是一个重要方向。
比如，当询问”招行近5年的业绩变化如何“时，其能生成图文版财报解读，解读营收等核心数据的变化和原因，并且提出招行目前面临的挑战是“营收净利双降，尤其是大财富管理收入的显著下降”。进一步询问“招行的信息科技投入占比”，它也可以直接回答出2023年的具体投入及占比。
当询问“有哪些优秀的基金经理值得推荐”，它的回答是张坤、朱少醒、王平、胡志利和龙悦芳，分别对应消费行业、股票型基金、混合型基金、债券基金等不同领域。
体验与真人接近，并且回答力求少说“正确的废话”，但严格来说，“蚂小财”并不原创内容和观点，只是整合者和转述者。其上游对接基金公司、券商等200多家机构，通过大模型“读懂”其观点后，向真人理财师一样，转述给普通投资者。
换句话说，其能回答诸如“招行的信息科技投入占比”这类具体问题的原因是，有专业机构和媒体已经做出了计算，而非由其自身计算得出。一旦机构和媒体未有涉及，其便不能明确回答。
即使如此，在蚂蚁方面看来，降低理财顾问的获得门槛是“蚂小财”的重要价值。据其透露，截至2024年8月底，“蚂小财”的月度活跃用户数已经达到7000万人，其中有45%来自三线及以下城市。这其中重点提到的服务三线及以下城市用户，正是展示其试图填补金融领域“数字鸿沟”的意义。
“码小财”在推荐股票时的表述
由此，持牌合规是蚂蚁方面负责人强调的重点，“给用户提供的产品展示、推荐是由蚂蚁基金持牌主体在做。产品的列表是蚂蚁基金提供的，和AI其实是没什么关系。”
问：‘蚂小财“背后的数据体系和内容是什么
陆鑫：数据分为两个系列：第一个是我们提供给大模型的知识；第二个是时效性较强的数据，如最近发布的财务报表或行情资讯。我们这样构建两个数据体系。
第一个系列是提供给大模型的训练数据，包括金融行业通用知识、财富管理、保险和信贷等领域的知识。此外，还有专家标注的数据，因为我们需要让蚂小财变得更专业，所以需要学习专家的分析逻辑和看法。这些数据类似于教材，用于训练模型。
第二个系列是让大模型进行实时检索的数据体系。例如，你提到的招商银行过去五年的营收和净利润数据，这些都是大模型需要实时检索的数据。目前，我们已经将国内所有历史财务研究报告及其金融指标，包括宏观和微观数据，以及大部分权威媒体的资讯纳入这个体系。当然，目前这些数据的引入工作仍在进行中，我们在科技、娱乐等其他行业的信息方面还有所欠缺，仍在建设中。
陆鑫：关于数据问题，我们有两个系列的数据。第一个是给模型做教材的数据，这部分其实没有时效性，是把历史上所有我们认为好的、质量高的、权威的、价值观对的数据作为模型的训练数据。第二部分是刚才提到的具有时效性的信息，这部分由我们给模型的检索决定，它会优先考虑近期权重较高的数据。
问：许多用户的基础认知非常缺乏，甚至不知道如何提出问题，只会问类似“我应该怎么赚钱”的问题。我们如何让用户提出能够实际获得知识的问题？
问：发现有些问题的回答有点荐股的感觉，但它并没有荐股的资质。
杨帆：首先，我们绝对不会荐股，我们的态度非常明确，不会做荐股的事情。涉及股票的都是市场资讯收集和行情客观信息展示。我们一定要确保它足够合规。其次，我们希望为用户提供有深度、有帮助的信息，并通过AI使这些信息更易于理解、更精炼和明确。而不是套话、水话，用户读完之后也没有获得什么有用信息。
问：和智能投顾产品“帮你投”相比，两者的定位有何不同？
杨帆：两者非常不同。“帮你投”是基金投顾业务，为用户提供全委托服务。蚂小财是智能服务工具，是智能理财助理，辅助用户理财的服务入口。背后的专业观点和服务仍由持牌金融机构提供。蚂小财通过服务对话方式更好地连接客户与机构（包括金融机构、基金服务机构、财经媒体等），使客户更好地享受专业机构带来的专业观点、资讯和服务。如果用户需要“帮你投”，蚂小财也会将这个产品介绍给用户。
问：当我要求它推荐产品时，它会推荐一个明确产品。我不明白如何根据个性化推荐产品，是否会根据打标签后提取的数据进行推荐？