从辅助到引领，AI大模型如何重塑大宗商品风险管理？

大宗商品贸易市场的数据是全球性的，现实情况是大宗商品贸易交易的数据在欧美市场占比较大，新兴 市场的稀疏性会导致价格的联动预测误差率上升，这种情况在跨市场的套利模型中尤为突出。 "对此，金仕达的应对方法是，通过各类自主研发系统助力大宗商品企业风险管理数字化转型。"金仕达 副总裁匡志明介绍称，通过智能体嵌入帮助企业实现运营智能化及数据资产化，从而构建多样化服务模 式，助力大宗企业数字化转型。 此外，大宗商品贸易市场的算法交易占比越高，更有可能面临流动性结构脆弱的风险。上述行业人士认 为，不断开发差异化的数据源，可用来应对非结构信息文本的局限性，克服由AI带来市场交易决策的 趋同性。 当前全球经济呈现高波动、低增长态势，地缘冲突加剧大宗商品价格波动，能源、金属等价格中枢持续 上移。在吴斌看来，AI大模型应用正逐步实现从辅助决策到智能引领的跨越，帮助期货产业链在复杂 环境中进行风险管理。 不过当前，人工智能和大数据在大宗商品贸易市场中的应用存在多重挑战。 会议期间，行业人士告诉记者，数据质量引发大模型建立的偏差。大宗商品贸易市场人工智能模型高度 依赖历史数据的训练，如果数据的完整性、代表性和时效性缺乏根本性的缺陷，就 ...