OpenAI trainiert AI mit Bankexperten für automatisierte Finanzmodelle

OpenAI正秘密推进名为“Mercury”（水星）的内部项目，旨在通过人工智能自动化投资银行中大量重复性的基础工作。该项目聚焦于初级投资银行家日常承担的金融建模任务，如合并与收购、重组、首次公开募股（IPO）等交易的财务建模。据彭博社报道，OpenAI已招募超过100名前金融行业专家，包括来自高盛、摩根大通、摩根士丹利、KKR、Evercore及Brookfield等顶级机构的前雇员，以及哈佛、MIT等名校的MBA毕业生。这些专家通过第三方供应商参与，工作时间灵活，时薪约150美元。 其核心任务是每周构建一个完整的模拟交易财务模型。他们使用简明的提示词（prompt）引导AI生成初步结果，再将输出转换为标准的Microsoft Excel格式，并根据专业反馈不断优化模型。所有流程严格遵循华尔街的建模规范，确保输出质量与行业标准一致。这些实际操作数据被系统性地收集，用于训练和微调AI模型，目标是让AI最终能独立、准确地完成复杂建模任务。 整个招聘与培训流程高度依赖AI驱动。候选人首先通过OpenAI开发的聊天机器人进行20分钟的初步面试，随后完成知识测试与建模实操。提交的模型由专业人员审核，反馈直接纳入训练数据集，形成“人机协同—反馈迭代—模型优化”的闭环。OpenAI发言人确认，公司确实在与各领域专家合作，以提升模型能力，但强调这些专家由外部供应商管理与支付。 “Mercury”项目的曝光标志着对话式AI正从通用场景加速渗透至高度专业化、高门槛的金融领域。若成功，AI将大幅减少初级分析师在数据整理、模型搭建等基础工作上耗费的数小时时间，显著提升效率。这不仅可能重塑投行的工作流程，更对传统初级岗位构成结构性挑战——未来，初级分析师的角色或将从“建模执行者”转向“AI提示设计者”与“模型审核者”。 业内专家普遍认为，该项目具有里程碑意义。金融科技分析师指出：“这是AI首次系统性地学习华尔街的‘语言’与‘逻辑’，而非仅处理表面文本。”尽管目前AI尚无法完全替代人类判断，但在标准化建模任务上的突破，或将引发投行技术架构的深层变革。OpenAI此举也凸显其从通用AI向垂直领域深度渗透的战略意图，未来可能扩展至法律、审计、税务等专业服务领域，推动整个知识型服务业的自动化转型。