要点:
彭博社不仅以彭博终端机闻名，还拥有包括彭博新闻、商业周刊杂志、广播和电视等业务。经历了42年的发展，彭博社以其数据收集、深度分析、数据驱动新闻的核心优势一直在行业内屹立不倒。今年3月底，彭博社发布了专为金融界打造的大型语言模型LLM “BloombergGPT”，这是一款基于其几十年来收集数据的AI系统。随着人工智能AI的快速发展，彭博社与AI的紧密结合在未来，可能带来一系列风险和机会。彭博社的成功和BloombergGPT的意义在于推动金融资讯的“数字化转型”，并引领行业的创新和发展，他们的努力在数据驱动的时代具有重要的示范和影响力，为其他媒体机构提供了借鉴和学习的机会，并推动整个新闻行业迈向更智能、高效的未来。
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ChatGPT以极短的时间风靡全球，作为全球知名财经、金融资讯和数据公司，彭博社在早前高调推出了“BloombergGPT”。随着越来越多垂直领域大模型的出现，拥有大型且独特数据的公司优势也日益明显，拥有着稳固“护城河”的彭博社，以数据的深度、广度、时效性以及形成的数据闭环，“吊打”着竞争对手。
彭博社/Bloomberg，由迈克尔·彭博/Michael Bloomberg于1981年创办。彭博社总部位于美国纽约市，并在全球各地拥有广泛的分支机构和编辑部。作为全球领先的企业，彭博社积极拥抱AI新科技趋势，通过核心金融业务与GPT相结合，保持自身竞争优势，维持商业内龙头企业地位。
成为商业传奇的背后<br>今天的彭博社不仅以彭博终端机/Bloomberg Terminal闻名，还拥有包括彭博新闻、商业周刊杂志、广播和电视等业务。 Bloomberg Terminal可以帮助客户查阅和分析实时的金融市场数据，并进行交易。使用彭博终端机的客户遍布全球，包括交易员、投行、美联储、美国其他官方机构以及全球各大央行等。尽管拥有多种产品及服务，彭博社仍然以Bloomberg Terminal作为核心收入，全球315000个用户每人终端年费为2万美元，仅终端机这个业务，每年就可以为彭博社带来79亿美元的收入，占其总收入的85%。
经历了42年的发展，彭博社以其数据收集、深度分析、数据驱动新闻的核心优势一直在行业内屹立不倒。
彭博社拥有庞大的数据库和广泛的资讯网络，能够收集并整理来自全球各个领域的数据，并通过自主开发的数据收集系统，从各种来源中提取、结构化和存储大量数据，以便提供全面、及时的信息，包括金融市场、企业财务、经济指标、交易等数据。这种强大的数据收集能力为彭博社提供了竞争优势，使它能够在市场中为用户提供独特的信息和分析内容。
其次，一支由经济学家、金融分析师和行业专家组成的专业团队，也为彭博社带来了深度分析的强大基础。彭博社的分析师具有丰富的经验和专业知识，能够对市场趋势、公司业绩、行业发展等进行深入研究和预测，甚至影响企业在二级市场的走势。他们的分析报告和洞察力能够帮助投资者、金融机构和企业做出更明智的决策，这种深度分析能力使得彭博社能够提供高品质的研究报告和市场分析，为用户提供高价值内容和核心竞争力。
最后，彭博社也注重将数据应用于新闻报导的各个方面。它通过对数据的分析和解读，揭示市场动态、企业趋势和行业变化、统计数据、数字指标和数据分析结果来支持和证实报导的内容。这种数据驱动的新闻报导使得彭博社的报导更具权威性、客观性和可信度。
然而，尽管具备以上三大核心优势，但彭博社取得的成功也是经过五大阶段的演变，才逐步发展至今。
第一阶段（1981-1991）：终端机时代
1981年，迈克尔·布隆伯格被所罗门兄弟/Salomon Brothers“解雇”。 39岁失业面临中年危机的他，决定把1000万美金的赔偿金用于“第二次创业”。是年10月，他创办彭博公司，生产自己在所罗门心心念念的金融信息终端机。彭博社利用强大的经济后盾，和众多券商合作，购买了多种来源的经济分析报告，对于某一个金融事件，在彭博终端机上可以查看到来自多家的观点，极具参考价值。
彭博终端机的使用者可以方便快捷地查看各类型债券的行情、实时资讯和各大券商对其的分析，可谓面面俱到。彭博社选择的”终端+新闻”模式，将新闻、数据、分析工具、多媒体报告和“直通式”处理系统前所未有地整合在单一的平台上，为客户提供专业的服务。
第二阶段（1991-1996）：终端机+传媒
1992年起彭博社开始陆续发行杂志和金融经营方面的书籍，专为金融证券投资领域的专业人士，包括全球央行、投资机构、商业银行、政府部门、大型公司、新闻机构等高端用户提供专业的金融信息咨询和投资技巧，以此来提高顾客对彭博终端机机的信任和依赖。
彭博杂志包括“彭博财富管家队”、“彭博市场”、“论投资”三种，都是限量发行。这三种杂志的共同点就是受众均为高端用户，目的是用来增加彭博终端机客户的粘性和忠诚度。 1994年更是正式成立彭博财经频道，短短十年就成为了全球性财经频道，其定位目标受众非常专业化，瞄准的是高收入、高学历、有影响力和决策力的精英人群，这也是社会阶层中经济实力最强的一个群体。
彭博社的运营理念是：“终端为王”，其旗下的电视和纸媒，更多时候只是促销手段，或是为了提升品牌而釆取的广告策略。彭博社会将每年50%的支出投入电视纸媒部门，但是广告收入只占彭博集团的2%，其最终目的在于吸引眼球、提升品牌，从而卖出更多的彭博终端机。
第三阶段（1996-2011）：终端+传媒+互联网交易平台
1996年彭博社建立了电子交易网络，其是一个全球重要的代理中间机构，它被广泛用于社会产权机构、有固定收入的商人、经纪交易人、套利基金管理人、市场管理人和证券投资管理人。
截止2006年，仅在美国此系统上的每日交易量己上升到1.5亿次。这个交易网络现通过设在3个大陆的6家机构向全球54个国家、65家交易所，向来自全球各地的客户提供金融交易服务。
第四阶段（2012-2014）：终端+传媒+电子交易平台+律所工具
2012年起，在法律业务方面，彭博社也正在努力开发这一领域的产品与服务。法律曾一直是汤姆森公司/Thomson Reuters Corporation的传统业务，而且它在这一领域一直处于领先地位。为了与汤姆森公司开展竞争，彭博社也不甘示弱，加紧开发自己的法律服务，即Bloomberg Law service（一种为律师开发的研发工具），力争与汤森路透领先市场的法律业务West law service相抗衡。对汤森路透的致命打击在于，彭博社的这一法律服务是免费的，而汤森路透的法律服务全都要收费。
第五阶段（2015至今）：数字化转型
2015年9月开始，彭博社裁减90名编辑人员，更专注于突发新闻的报道，以及新编辑产品的开发，专注数字化转型。同时，当年彭博社关闭了文章的评论功能，引导读者更多地通过社交网站互动，而不是在文章页面下的评论框留言。彭博社商业新闻网站也向部分网络媒体学习，加入了两大革新：去掉网站评论功能，同时滚动文章页即可自动进入新一篇。
彭博社利用数字化技术实现了内容与渠道的传播畅通，突破了时空限制。它除了利用卫星技木和有线电视传输覆盖全球之外，还在网络上提供视频观看，利用播客技术把深度釆访和深度分析的音频片段放在网上供下载。观众还可以通过数字媒体播放程序和在线共享技术RSS提取这些资料。为此，彭博社设计了“彭博自由行”软件BLOOMBERG ANY WHERE，它是一种不管客户身处何地，都能获得彭博专业服务的便携产品。
新阶段：BloombergGPT的诞生
2023年3月底，彭博社发布了专为金融界打造的大型语言模型LLM “Bloomberg GPT”，这是一款基于其几十年来收集数据的AI系统。它拥有500 亿个参数，经过大量金融数据的训练，以解决金融行业特定的自然语言处理/NLP任务，并具有看似不可思议的模仿人类语言的能力。
报告显示，该模型依托彭博社的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类问题解决。该模型在金融任务上的表现远超过现有模型，且在通用场景上的表现与现有模型也能一较高下。一般来说，在自然语言处理领域，参数数量和复杂程度之间具有正相关性，BloombergGPT的训练数据库名为FINPILE，由一系列英文金融信息组成，包括新闻、文件、新闻稿、网络爬取的金融文件以及提取到的社交媒体消息。
彭博社称，BloombergGPT将协助彭博社改进现有的金融NLP任务，如情感分析、命名实体识别、新闻分类和问答等。此外，BloombergGPT将整合彭博终端机上的大量数据，以更好地帮助公司客户，将AI的全部潜力带入金融领域。
未来的风险与机遇
随着人工智能AI的快速发展，彭博社与AI的紧密结合在未来，可能带来一系列风险和机会。
对于Bloomberg News而言，使用AI技术进行新闻分析和报导的风险在于，可能面临算法偏见的风险，即基于训练数据的偏见或过度简化模型导致的不公正或不全面的结果，这会对彭博社新闻的客观性和可信度造成损害。
其次，AI在数据收集和分析方面的应用需要大量的个人数据，这可能引发用户的隐私和安全问题，彭博社需要确保适当的数据保护措施，以避免数据外泄或遭受恶意攻击。
但机会也蕴藏在危机当中。 AI技术可以帮助彭博社实现自动化的数据收集和分析，从而提高工作效率，还可以协助记者和分析师在处理大量数据时提供支持，从而释放他们的时间和精力进行更深入的新闻报导。针对数据驱动的新闻报导，AI技术可以帮助彭博社从庞大的数据中提取关键信息，挖掘新闻故事和趋势，使得新闻报导更具深度和洞察力，为读者提供价值更高的信息。
而针对BloombergGPT，它的自然语言处理能力可以帮助彭博社实现自动化任务，例如自动生成各类产品对应的金融专业分析，提高工作效率，减少人工重复性工作，使金融行业的从业人员能够专注于更深入和有价值的工作当中。
但同时，也不能忽视其背后的风险。 BloombergGPT是基于语言模型训练而来，其结果受限于训练数据的质量和多样性。因此，在保持可靠性和准确性方面仍然存在挑战。彭博社需要对BloombergGPT的输出结果进行严格的校对和验证，以确保所产生的内容是可信的。与其他AI技术一样，BloombergGPT可能存在算法偏见的风险。这可能导致不公平或偏颇的报导和分析结果，而这一切对于分秒必争的金融市场而言，显得尤为重要。
彭博社不断追求技术创新，并积极应用人工智能和数据科学等新兴技术，从而提高工作效率、创造更多样化的内容，值得AI时代下的每家企业，思考并作为借鉴。彭博社推出的AI工具BloombergGPT，进一步强化了核心竞争力，提供自动化、快速的资讯处理和创新的内容生成，这对彭博社意味着未来会有更多的机遇和竞争力，同时也存在相应的挑战。彭博社的成功和BloombergGPT的意义在于推动金融资讯的“数字化转型”，并引领行业的创新和发展，他们的努力在数据驱动的时代具有重要的示范和影响力，为其他媒体机构提供了借镜和学习的机会，并推动整个新闻行业迈向更智能、高效的未来。
