提示工程：投資運營的終極 AI 技能

投資管理領域的人工智慧革命正在全面展開。

十分之九的投資經理目前正在使用人工智慧或計劃在其投資過程中使用人工智慧。

隨著所有這些新創新的出現，需要新的技能來保持我們一生中最具顛覆性的技術發展之一。

輸入提示工程。

什麼是 AI 中的提示工程？

提示工程是製作文本輸入（提示）的藝術和科學，用於指導ChatGPT等大型語言模型 （LLM） 的行為和輸出。

以下是如何看待它：

LLM 就像強大的引擎

它們具有巨大的潛力，但它們需要特定的指令才能產生所需的結果

提示是燃料

提示的質量決定了 LLM 執行您想要的任務的程度。

提示工程師喜歡熟練的司機

他們瞭解如何用文字提示來引導 LLM 朝著正確的方向發展，獲得最佳性能，並避免潛在的陷阱。

為什麼提示工程在投資運營管理中很重要

1. 它可以讓你釋放人工智慧的全部潛力

精心製作的提示使您可以利用 LLM 的全部功能，遠遠超出基本的問答。

2. 獲得自定義結果

提示引導輸出，使您能夠生成根據您的需求量身定製的文本格式、寫作風格或回應

3. 克服局限性

聰明的提示可以幫助減輕某些 LLM 表現出的錯誤回應的偏見或傾向。

是什麼造就了優秀的提示工程師

1. 對LLM有深刻的理解

熟悉 LLM 的工作原理、優勢、劣勢和不同的模型架構（例如 GPT-3）。

2. 開發一種創造性但結構化的方法

學習平衡探索性工作的開放式提示和精確任務的高度具體提示。

3. 展示例子的藝術

掌握在提示中使用一些精心挑選的示例，以引導 LLM 朝著您想要的風格或格式發展。

4. 知道上下文為王

學習如何為LLM提供適當的背景資訊，以產生相關和準確的輸出。

5.不斷反覆運算和完善

準備好根據結果微調您的提示。提示工程通常是一個實驗過程。

投資運營中的快速工程示例

數據清理和轉換

在專家提示的指導下，LLM 可以解析複雜的數據饋送、識別異常、重新格式化數據以匹配特定系統以及處理複雜的計算——大大減少了人工干預。

自動對賬

提示工程師可以設計提示，指示 LLM 協調不同系統之間的交易、頭寸和現金流，標記差異，甚至提出潛在的解決方案，從而顯著加快流程。

報告生成與分析

使用提示，可以指示 LLM 生成量身定製的投資者報告，從績效數據中提取關鍵見解，甚至撰寫評論的初稿——節省時間並提高報告品質。

6 未來場景：MBO 聚光燈下的提示工程師

方案 1：主動解決問題

挑戰： MBO 團隊會浪費手動監控異常的時間，並且經常在問題造成延遲或錯誤后對問題做出反應。

及時的工程解決方案： 提示工程師設計提示，使 LLM 能夠：

• 持續監控數據流中的異常情況。
• 根據歷史模式預測潛在問題。
• 主動提醒相關團隊成員，提供背景資訊和建議的行動。

結果： MBO 操作具有預測性，可以預防問題而不是撲救問題。

場景 2：新客戶或基金的敏捷入職

挑戰： 新客戶/基金的入職是勞動密集型的，需要跨系統手動設置，並且容易出現數據輸入錯誤。

及時的工程解決方案： 提示工程師製作提示，允許 LLM 執行以下操作：

• 與CRM系統集成以提取客戶/基金數據。
• 在項目組合管理、會計和報告系統中自動創建帳戶和配置。
• 為剩餘的手動步驟生成量身定製的入職清單。

結果： 入職變得更快、更準確、資源密集度更低，使公司能夠更快地擴展。

方案 3：自定義知識庫

挑戰： 每個 MBO 團隊的運營知識都分散在文檔、電子郵件和人員的頭腦中，因此找到複雜問題的答案非常耗時。

及時的工程解決方案： 提示工程師與 MBO 團隊合作，以：

• 將操作知識構建並標記為 LLM 可以攝取的格式。
• 開發提示，使 LLM 能夠充當此知識庫的複雜問答介面。

結果： MBO 團隊獲得了可訪問的知識源，用於故障排除、培訓新員工或探索流程改進想法。

場景 4：增強的投資組合歸因分析

挑戰： 投資組合經理經常花費大量時間手動剖析業績，試圖確定正回報或負回報背後的具體驅動因素。

及時的工程解決方案： 提示工程師開發提示，指示 LLM ：

• 攝取複雜的投資組合數據（持倉、交易、基準）
• 根據命令分解各種因素（部門、風格、個人安全選擇）的歸因。
• 以直觀的格式可視化結果，突出關鍵見解。

結果： 投資組合經理獲得了強大的決策支援工具，使他們能夠快速識別業績的根本原因並做出更明智的調整。

場景 5：簡化 ESG 報告

挑戰： 生成全面的 ESG（環境、社會、治理）報告是一項數據密集型任務，資訊通常分散在供應商之間，並且缺乏標準化。

及時的工程解決方案： 提示工程師製作提示，使 LLM 能夠：

• 從各種數據源中提取相關的ESG指標。
• 對數據進行規範化以確保可比性。
• 生成一份符合行業框架的格式良好的報告，甚至起草描述投資組合ESG概況的初始敘述部分。

結果： 資產管理公司可以節省時間，生成更一致的ESG報告，並可以更好地回應投資者對透明度日益增長的需求。

場景6：智慧交易訂單生成

今日挑戰： 生成複雜的交易訂單，尤其是在流動性較低的市場或執行特定策略時，可能很乏味且容易出錯。

及時的工程解決方案： 提示工程師與交易員合作設計提示，使 LLM 能夠：

• 瞭解所需的交易參數（安全性、數量、時間、價格限制等）。
• 整合實時市場數據和交易成本估算。
• 為特定訂單管理系統 （OMS） 產生適當格式的交易指令。
• 結果：交易者提高了效率，最大限度地減少了錯誤，並且可以專注於複雜的戰略決策，而不是手動輸入訂單。

重要提示：在貿易生成等嚴格監管的領域，提示工程師的角色可能側重於效率和減少錯誤，而仔細的人工監督和合規性檢查仍然至關重要。

獲得將您的運營提升到新高度的 AI 技能

技術的快速發展確實令人興奮，投資管理公司如果想保持相關性，就必須保持領先於趨勢。

當投資運營團隊利用及時的工程設計時，他們將成為各自領域的領導者。

通過精心制定指導 AI 模型的指令，這些公司可以簡化流程、發現見解並最終獲得競爭優勢。

人工智慧將繼續以極快的速度徹底改變行業，而提示工程將成為尋求最大化人工智慧投資回報的公司的重要工具。

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