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Wayker Korea：金融AI的瓶颈不在模型，关键在数据与金融本体

Wayker Korea AI证券市场数据业务负责人Han Taekyung表示，金融AI难以持续升级，症结不在模型能力，而在于缺少能够将一线实务知识接入大语言模型（LLM）的金融本体。他认为，相比单纯追求模型性能，最新数据的接入以及数据调用方式的设计更为关键。若LLM在金融分析中仍主要依赖检索，便难以回答“ROE最高的股票是哪只”这类问题，必须结合金融数据引擎，并由业务专家完成工具与数据的编排。