大模型BI：商业智能背后的3大关键技术

前言

3. 内在的推理

二. 深度的分析

这种能力以前在GPT4中称为Code Interpreter代码解释器，后来为了让大家知道这个功能不只是给程序员用的，改为Advanced Data Analysis高级数据分析，到现在更加简洁的All in one，将GPT4中的所有工具（数据分析、在线检索、图像生成、数据分析等）合为一体。

• 预测：GPT4使用了sklearn里的LinearRegression，从绘图效果上看着怪怪的，毕竟是线性预测，算是勉勉强强完成吧；
• 相关性分析：生成的相关性矩阵很清晰，虽然我没有明确让他画相关性分析的图，但他绘制的很不错；
• 因果推断：直接罢工了，并找了一堆理由（Given the complexity of causal inference and the limitations of the dataset and analysis tools at hand, a comprehensive causal analysis may not be feasible here.）我试了几次都没有成功。

三. 内在的推理

• 市场分析：了解当前的市场趋势、宏观经济指标、行业表现等；
• 资产配置：根据客户的风险偏好、投资期限和回报目标，决定不同资产类别的比例；
• 风险管理：评估投资组合的潜在风险，如市场风险、信用风险、流动性风险等，并采取措施缓解；
• 合规审查：确保投资策略符合相关金融法规和准则。