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将IBM Watsonx集成到投资研究中
Oxide AI（金融科技初创公司）正在开发面向消费者的产品Oxogen，通过集成计算AI和生成式AI来革新投资研究。在与IBM Client Engineering的合作中，他们试用了IBM watsonx.ai，用更稳定、更透明的解决方案取代了专有模型。集成watsonx.ai旨在增强其运营能力，并提供个性化的AI支持投资见解。
定性可接受阈值
95%
来源披露
平均顺序响应时间
快37%
来源披露
碳足迹
减少
来源披露
01
业务背景
Oxide AI（金融科技初创公司）正在开发面向消费者的产品Oxogen，通过集成计算AI和生成式AI来革新投资研究。在与IBM Client Engineering的合作中，他们试用了IBM watsonx.ai，用更稳定、更透明的解决方案取代了专有模型。集成watsonx.ai旨在增强其运营能力，并提供个性化的AI支持投资见解。
02
遇到的问题
金融投资中需分析数千家公司，传统股票筛选器存在局限，人工难以处理海量定量与定性数据，投资者面临信息过载且缺乏透明解释。
03
AI 解决方案
Oxide AI与IBM Client Engineering合作开展概念验证(POV)，试用IBM watsonx.ai替代专有大模型(如OpenAI/ChatGPT)与分散云设施；将watsonx.ai的生成式AI集成进Oxogen现有方案(原运行ChatGPT)，采用开源Llama 2模型，数据科学家通过Python SDK测试，内容团队完成提示工程与配置以评估输出质量，并计划将watsonx.ai全面纳入生产流水线。
- 1与IBM Client Engineering开展POV开发并 pilot watsonx.ai
- 2利用watsonx.ai替换专有LLM与分散云基础设施，选用Llama 2开源模型
- 3数据科学家通过Python SDK进行扩展测试，内容团队进行提示工程与配置评估输出质量
- 4将watsonx.ai gen AI集成至Oxogen现有运行ChatGPT的方案中
- 5计划全面纳入watsonx.ai至Oxogen生产流水线并做定制适配
04
实施结果
定性可接受阈值：95%（达到生成内容95%定性可接受阈值）
平均顺序响应时间：快37%（比GPT-4快37%）
碳足迹：减少（通过简化模型实现减少微调需求从而降低碳足迹）
05
风险与边界
未披露
“In a dynamic co-creation phase, our team has successfully integrated watsonx.ai’s gen AI into our existing Oxogen solution currently running on OpenAI’s ChatGPT. In IBM watsonx.ai we are utilizing the open-source model Llama 2 and this is a significant step for us, since we were looking for an open alternative that could deliver on a similar quality and with potential to be used in enterprise-grade production environment.”
Lars Hard · CEO/CAIO, Oxide AI
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。