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1人工智能（AI）与风险投资（VC）结合如何推动投资机构的数字化转型怎么做？AI技术在优化数据分析与处理过程中的关键作用。
AI在辅助市场趋势分析、风险评估和投资决策中的重要性，以及构建数字化基础设施对提升投资机构竞争力的促进作用。
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00:00 探索AI与VC的融合：构建投资机构的数字化底座
通过AI辅助进行市场趋势分析、风险评估及投资决策的重要性，并探讨了建立省心、省力、更省时的数字化底座对于提升投资机构竞争力的关键作用。此外，还提到了利用SaaS软件进行数据收集和处理的应用，展现了AI在投资领域的广泛潜力和未来发展方向。
04:05 VC数字化转型与AI赋能
数字化转型及其在行政管理、项目管理和团队效能提升等方面的应用。其中，大模型赋能各行业及利用AI技术改善投资决策、协同工作和投后管理被视为重要的发展方向。在金融行业内，尤其是租赁融资、银行和证券公司等领域，存在大量未被充分开发的AI赋能服务潜力。
06:32 金融行业大模型的重要性
在金融行业中大数据模型和人工智能(AI)的应用及其重要性。一方面，AI技术在金融领域的应用展现了其巨大的潜力，比如通过利用大模型进行程序编写、智能客户服务、个性化金融产品推荐以及投资决策等。另一方面，金融行业的特殊性要求AI技术必须满足严格的法规遵从性和数据安全要求，这通常意味着私有化部署的需求增加。此外，将金融机构自身的业务数据与大模型相结合，能够更精准地指导业务实践，实现更好的业务效果。总体而言，虽然AI化在提升效率和降低成本方面具有明显优势，但结合特定行业的特点（如金融）进行定制化开发和部署显得尤为重要。
08:39 金融行业中智能客服与大模型的应用及其未来趋势
金融行业作为一个大的行业范畴，其中包括许多面向C端的服务。特别是智能客服和数字人类服务已经相当成熟，能够以高仿真度提供服务，提升人力效率并降低成本。此外，大模型在处理非结构化数据方面表现出强大的能力，特别是在多模态处理方面，有潜力改进投资决策和消费市场指导。讨论指出，当前正处于人工智能发展的初级阶段——通用人工智能，未来将向更加复杂的人工智能系统演进，这将涉及到更多感官输入和输出，从而实现更接近人类水平的AI。
13:31 我们现在最接近的AI赋能是哪方面，他带来了哪些变化？降的什么本，增的什么效？
AI技术的应用使得企业能够自动化完成大量工作，例如通过AI生成尽调报告、搜集并分析企业数据，从而大幅提高工作效率，节省人力成本。这一过程中，员工逐渐习惯了使用AI工具来辅助决策和日常任务，实现了真正的降本增效。
16:32 AI赋能企业的发展趋势与挑战
在AI赋能企业的过程中，主要诉求集中在如何提升效率以增加收入。AI不仅能够帮助降低人力成本，还能实现增效，表现为一个人通过加入AI能够完成超过一人份的工作。AI+VC模式下的探索显示了AI技术在提高工作效率、接受度及优化工作流程方面的潜力。目前，普遍存在的问题是通用大模型在处理专业问题时的能力有限，导致需要大量的人工介入调整。因此，发展私有化大模型成为一种趋势，特别适合特定行业或企业需求，有助于增强数据安全性和模型的针对性和有效性。尽管私有化大模型具有诸多优势，但目前中小企业在采用这一模式时应持谨慎态度，充分考虑其实施的成本和效益。
20:07 如何看待私有化大模型？小公司有必要训练自己的大模型么？
对于小公司而言，是否需要训练或部署大模型需具体分析。若业务场景特殊，需高度定制化的AI模型，则训练大模型具价值，可提高效率和准确性。然而，小公司须评估自身技术能力、硬件条件及经济实力，包括是否有足够的人才和技术跟踪最新模型迭代。此外，与外部第三方合作或利用通用大模型API也是一种可行方案。私有化大模型是一个长期且资源密集的过程，需权衡成本与收益，并考虑数据量和安全性等因素。
29:30 分享大家用下来好用的AI应用
如何利用AI工具,如阿尔法AI,辅助一级市场投资人进行全面项目分析。强调了AI在提取项目信息、改善商业计划书(BP)方面的作用，并指出不同AI模型在处理文本时各有侧重，效果随时间和数据输入质量变化。讨论了个人能力和数据的重要性对AI输出的影响
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