**Perplexity AI 可以幫助你賺取百萬甚至十億美元**
Perplexity AI 這家領先的生成式人工智能初創公司，最近推出了一系列的新服務，專為其付費企業客戶提供，幫助他們做出明智的財務決策。這些服務包括知識搜索平台、財務信息工具和數據庫。
其“內部知識搜索”功能允許企業同時搜索組織的文件和網絡，只需一次搜索即可完成。
Perplexity AI 的創辦人 Aravind Srinivas 在接受媒體訪問時表示：“我們希望 Perplexity 成為每個人的中心知識庫和研究平台。” 他補充說，這將幫助用戶獲得研究輸入，包括盡職調查、文件和專有信息。
公司相信，這項功能的主要用途之一是幫助金融服務公司進行更全面的盡職調查，通過利用內部研究、通話記錄和最新行業新聞。
最近，Perplexity AI 推出了 Perplexity for Finance，提供即時股票報價、歷史收益報告、行業同業比較和詳細的公司財務分析，且擁有令人愉悅的用戶界面。Srinivas 說：“這些決策價值數百萬甚至數十億美元，因此使用這樣的工具來獲得更多的清晰度是值得的。”
Perplexity AI 將很快為擁有活躍訂閱的企業專業客戶增加與 Crunchbase 和 FactSet 的第三方專有數據整合。“我們也會在金融以外的領域，例如法律和健康，做同樣的事情。” Srinivas 說。
一位用戶在 X 上發表評論：“有了這種數據整合，Perplexity 可以成為資本市場研究的默認首選地，甚至可能顛覆在線網站/論壇。它可能會影響所寫內容的股價！”
**新的財務分析師？**
隨著新財務分析功能的推出，Perplexity AI 可以幫助金融科技公司和銀行，這些公司目前是內部構建的，因為它們擔心數據洩露。
如今，人們依賴於多種服務，如 Bloomberg Terminal、Stockopedia、Refinitiv Eikon、Yahoo Finance、Fidelity Investments、Robinhood、Zerodha 和 Groww。然而，這些公司在充分利用生成式 AI 方面遇到了困難。
有用戶在 X 上表示：“等到他們吸收所有報告和文件。這是下一代的 Google Finance 或 Yahoo Finance。一家聰明的銀行、財富或證券業務應該與 Perplexity AI 合作，將其集成到其平台/應用中。”
獨立顧問 Michael J. Miraflor 將該工具比作日常用戶的 Bloomberg Terminal，稱：“這是……給普通人的 Bloomberg Terminal Lite 嗎？（我知道這不是它試圖成為的，但有幾個 AI 信息聚合器正朝這個方向發展的例子。）”
與 Perplexity 的產品類似，其他領先的金融機構也在建立生成式 AI 產品，以提供更好的服務。
例如，摩根大通最近宣布為其員工推出一個生成式 AI 工具——OpenAI 的 ChatGPT 的內部版本，可以有效執行通常由研究分析師完成的任務。
新大語言模型平台 LLM Suite 將向摩根大通資產和財富管理部門的員工提供，支持寫作、創意生成和文件摘要等任務。
今年早些時候，摩根大通開始在銀行的部分地區推出 LLM Suite，覆蓋約 5 萬名員工，占其員工總數的 15%。
摩根大通的一個突出產品是 Quest IndexGPT，該工具由 OpenAI 的 GPT-4 模型驅動，用於主題投資。IndexGPT 分析新聞文章並生成關鍵字驅動的投資主題，促進客戶做出更明智的決策。
彭博社最近推出了 BloombergGPT，一個訓練有超過 500 億參數的模型。它幫助用戶解釋財務文件、報告和發票。
對 Perplexity for Finance 的潛在威脅可能是 OpenAI 即將推出的 SearchGPT，儘管它尚未發布。
最近，芝加哥大學布斯商學院的研究人員發表了一篇論文，指出 OpenAI 的 GPT-4 在財務報表解釋方面可以與人類專家一樣甚至更好。
研究人員使用一種稱為“思維鏈”的方法，訓練 GPT-4 模擬人類財務分析師的思維過程。這使得它能夠分析和預測未來市場走勢。
團隊教導模型通過識別模式、計算比率和綜合數據來產生精確的預測。研究聲稱 GPT-4 能夠以 60% 的準確率預測未來利潤方向，超過了大多數人類財務分析師的平均準確率 53% 到 57%。
**Google 不是威脅**
Srinivas 對 Google 並不擔心。“在 Perplexity 上，每個查詢平均有 10 到 11 個字。在 Google 上，每個查詢大約有兩到三個字，因此用戶的意圖更高，可以提出更具針對性的問題。” 他表示。
此外，Perplexity AI 推出了一個名為 Spaces 的新功能。用戶現在可以上傳和存儲文件，使管理和訪問重要文件變得更容易。除了搜索網絡，Spaces 還允許用戶搜索其上傳的文件，簡化信息檢索。
另一個令人興奮的功能是選擇 AI 模型的能力，提供用戶在任務上的靈活性。此外，用戶可以編寫自定義指令，以獲得更符合其特定需求的定制答案。
今年早些時候，Google 推出了 AI Overviews，但反應不佳。與 AI Overviews 不同，Perplexity 的結果能夠有效處理多個查詢，同時提供準確的答案和相關鏈接。
此外，Google 的 AI Overviews 最近還因建議用戶應使用膠水將芝士粘在披薩上而受到批評，這基於一位 11 歲 Reddit 用戶的評論。
**評論**：
Perplexity AI 的推出，尤其是其針對財務分析的功能，標誌著生成式 AI 在金融領域的重要突破。這不僅僅是技術上的進步，更是對金融服務如何利用數據和信息的革命性改變。當前，金融科技公司和銀行面臨最大挑戰之一是數據安全與準確性，而 Perplexity AI 的解決方案似乎提供了一個安全和高效的選擇。
然而，這也引發了一些值得深思的問題。首先，這樣的技術是否會導致依賴 AI 而忽略人類分析師的直覺和經驗？其次，當這些工具影響市場決策時，是否會引起市場的過度波動？這些問題需要在技術推廣的同時被仔細考量。
此外，Perplexity 與 Google 的競爭顯示出搜索引擎和 AI 平台之間的界限正在模糊。未來，這種技術可能會影響我們獲取和處理信息的方式，從而對整個行業產生深遠影響。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
