Kimi kết nối hơn 10 nguồn dữ liệu tài chính, hỗ trợ tự động hóa nghiệp vụ

Moonshot AI đã công bố giải pháp trí tuệ nhân tạo dành cho doanh nghiệp, kết hợp dữ liệu tài chính với tự động hóa quy trình nhằm giảm các công việc lặp lại tại các tổ chức tài chính như xây dựng mô hình tài chính và viết báo cáo nghiên cứu.

Moonshot AI cho biết ngày 17 đã ra mắt 'Giải pháp AI cho ngành tài chính Kimi'. IT之家 đưa tin, theo tài khoản WeChat chính thức của Moonshot AI, giải pháp này tích hợp hơn 10 nguồn dữ liệu tài chính và 9 chức năng nghiệp vụ.

Các nguồn dữ liệu được kết nối gồm Wind 万得, Eastmoney, S&P Global, dữ liệu Caixin và Chailian Press. Dịch vụ hỗ trợ xây dựng mô hình tài chính, viết báo cáo nghiên cứu, phân tích IPO, lập báo cáo buổi sáng về danh mục nắm giữ, bình luận kết quả kinh doanh, sàng lọc dự án và đánh giá lại danh mục đầu tư.

Kết quả tạo ra có thể được xuất dưới định dạng Word, Excel và PDF. Nhờ đó, các tổ chức tài chính có thể sử dụng tài liệu theo những định dạng vốn có trong quy trình làm việc.

Điểm cốt lõi của giải pháp là liên kết dữ liệu tài chính với sản phẩm đầu ra. Kimi được thiết kế để tìm kiếm dữ liệu tài chính, công bố doanh nghiệp và tài liệu kinh tế vĩ mô, sau đó tạo bản nháp báo cáo và cho phép đối chiếu các số liệu chính với nguồn ban đầu.

Moonshot AI cho biết người dùng có thể kiểm tra nguồn dữ liệu và tiêu chí tổng hợp. Cách tiếp cận này nhằm hỗ trợ quá trình rà soát kết quả bằng cách cho phép kiểm tra lại căn cứ của các số liệu trong tài liệu do AI tạo ra.

Giải pháp cũng tích hợp trình duyệt và ứng dụng máy tính để bàn vào quy trình làm việc. Thông qua tiện ích mở rộng trình duyệt Kimi và Computer Use, người dùng có thể kết nối cả những hệ thống không có API riêng trong phạm vi quyền truy cập của mình.

Trang web chính thức của Kimi cho biết Kimi Work có thể được sử dụng để nghiên cứu thị trường tài chính, xác minh thông tin doanh nghiệp và viết báo cáo ngành. Vì vậy, lần ra mắt này cho thấy Kimi đang mở rộng từ một dịch vụ hội thoại sang quy trình nghiên cứu và soạn thảo tài liệu của các tổ chức tài chính.

Moonshot AI cho biết quy trình xây dựng mô hình tài chính vốn mất 5-7 ngày công có thể được rút xuống còn nửa ngày đến một ngày. Công ty cũng đưa ra khả năng rút ngắn các nghiên cứu chuyên sâu từ 10-20 ngày xuống khoảng 2 ngày.

Tuy nhiên, các số liệu về thời gian được rút ngắn là tuyên bố hiệu quả do Moonshot AI đưa ra. Do cấu trúc dữ liệu, quy trình phê duyệt nội bộ và phương thức kiểm tra kết quả khác nhau giữa các tổ chức, chưa thể khẳng định mọi đơn vị đều đạt cùng mức độ hiệu quả.

Các tổ chức được đề cập là bên triển khai ban đầu gồm Ngân hàng Công thương Trung Quốc (ICBC), CSC Financial, E Fund, Sequoia China và ZFund. Một số bài đưa tin khác cho biết giải pháp đã được triển khai tại hàng chục tổ chức, trong đó có Ngân hàng Công nghiệp Hưng nghiệp, CITIC Securities, Công ty Tài chính Quốc tế Trung Quốc (CICC) và E Fund.

Danh sách tổ chức được đề cập có sự khác biệt giữa các bài đưa tin, trong khi danh sách khách hàng đầy đủ của Moonshot AI và phạm vi sử dụng tại từng tổ chức chưa được công bố. Do đó, không thể đánh giá quy mô sử dụng hoặc hiệu quả triển khai chỉ dựa trên tên các tổ chức.

Lần ra mắt này nằm trong xu hướng Moonshot AI mở rộng Kimi từ dịch vụ hội thoại dành cho người tiêu dùng sang hệ thống nghiệp vụ của các tổ chức tài chính. Trước đó, Moonshot AI cũng từng thảo luận phương án cung cấp Kimi K3 trên nền tảng đám mây tại Mỹ trong một báo cáo trước đây của TokenPost.

Việc triển khai AI tạo sinh tại các tổ chức tài chính cần đồng thời xem xét quyền sử dụng dữ liệu, bảo mật, tuân thủ quy định và cơ chế kiểm chứng kết quả. Đặc biệt với các nghiệp vụ liên quan đến công bố doanh nghiệp và số liệu tài chính, việc xác minh nguồn dữ liệu và tiêu chí tính toán của kết quả tạo ra là cần thiết.

Các tài liệu được công bố chưa xác nhận giải pháp này trực tiếp hỗ trợ nghiệp vụ liên quan đến tài sản số hoặc token. Những lĩnh vực sử dụng chính hiện được nêu gồm nghiên cứu tài chính và viết báo cáo cho ngân hàng, công ty chứng khoán, công ty quản lý tài sản và quỹ đầu tư mạo hiểm.