全球首创AI情景建模助手Model Assistant：一句话，把“如果“变成模型洞察
市场波动、政策转向或地缘政治风险浮现时，人们的第一反应往往是设想一个”如果“——如果油价再次飙升？如果贸易战升级？如果债券收益率持续攀升？要严谨地回答这些问题，就需要构建宏观经济情景，而这项工作过去通常需要专业建模技能，多数团队并不具备。我们全新推出的AskOEAI Model Assistant旨在改变这一切。
痛点所在：问题与答案之间的鸿沟
情景分析是良好规划与风险管理的核心。风险管理者用它来压力测试投资组合，战略团队用它为突发情况做准备，投资分析师则用它判断自身观点在预期变化下的暴露程度。然而，将“如果”转化为可信、可量化的情景，历来既困难又耗时。
首先，你需要知道该拉动哪些杠杆。我们的全球经济模型（GEM）包含数千个变量，但只有其中一个子集是生成完整经济情景、实现充分传导的关键变量。其次，你需要知道冲击的幅度应该多大、持续时间应有多长，这取决于对类似历史事件演变的研判与判断。第三，你需要知道如何设置输入、求解模型并解读结果。
对于许多依赖情景分析的人来说，这使得及时的分析难以获得。即便是经验丰富的建模者，也可能在分析真正开始之前，花费大量时间识别合适的指标、构建输入，这限制了他们能够探索的情景数量。
组织需要探索不同经济冲击可能如何影响其决策，尤其是在不确定性高企之时。挑战在于如何将这些疑问迅速、便捷地转化为可建模、可对标的情景。Model Assistant将我们的经济研究与建模专长融入对话式工作流，帮助客户更快地从‘如果’走向严谨、量化的影响评估。” —— Neil Walker，牛津经济研究院宏观建模研究主管
AI情景建模助手Model Assistant能做什么
Model Assistant 是全球首个用于情景建模的AI助手。 它让你通过对话即可在GEM中构建并运行宏观经济情景，无需任何专业建模知识。工作流程分为四步：
- 描述。 用你自己的语言说明想要测试的情景。提示可以宽泛，例如”创建一个严重且持续的性能源价格情景”；也可以具体，设定冲击的规模与时点、关联指标，或援引历史事件。
- 研究。 助手会检索牛津经济研究院最相关的研究成果，并辅以经核实的外部来源，据此提出一组冲击方案及其时点安排，每项均附简要理由。
- 审阅。 你可以在运行情景前，逐项预览所有输入与基线预测的对比，并增删改任何内容。确认后，只需一键或一句指令，即可通过GEM运行该情景。
- 分析与优化。 就你关心的指标提问，获取交互式图表及对结果驱动因素的解读。可随时调整假设并重新求解。情景会保存在聊天记录和在线模型工作区中。
远不止是“模型+聊天机器人”
通用型AI工具可以流畅地谈论经济。问它中东局势升级可能对债券收益率意味着什么，你会得到一个听起来合理的答案。但这些数字并非由经过验证的经济模型生成，其假设也难以追溯。我们的经济学家和AI专家构建Model Assistant，正是为了弥合这一差距，工作聚焦于四个关键领域：
- 扎根于我们的研究。 当你描述一个情景时，助手会阅读牛津经济研究院最相关的研究成果，并据此校准冲击参数。如果我们的经济学家已发布关于长期冲突或贸易战的下行情景，这将成为设定输入规模与时点的起点，使每个情景都体现我们的集体专业判断，而非泛泛之见。我们在测试助手如何选择与解读我们的研究成果方面投入了大量精力，确保它能调用最相关、最及时的报告，并将其转化为建模输入。
- 基于GEM的运行逻辑训练。 我们的建模专家已将他们对GEM的知识内置到助手中：哪些指标是正确的杠杆、特定情景的持续时间与规模应如何设定。如果你试图冲击一个无法有效传导至模型的变量，它会引导你选择更合适的方案。
- 与模型本身深度连接。 关键在于，助手不生成结果——它向GEM发送结构化输入并运行完整模拟，使用的是我们的经济学家用来生成自身预测和情景的同一模型，也是全球央行、政府、金融机构和跨国公司所依赖的模型。结果在各经济体间保持一致，并与我们最新的基线预测对标，为你比较不同情景提供清晰的参照点。
- 透明且由你掌控。 每一项输入都附有理由说明和预览图表，让你清楚看到假设了什么、为什么这样假设。你可以通过对话修改任何假设，并询问冲击如何通过贸易、价格和金融市场传导。完成后，可查看结果，或在GEM中打开完整情景进行更深入的分析。
表1：AI建模助手Model Assistant的独特之处
| 通用型AI工具 | Model Assistant | |
| 假设 | 来自通用训练数据和公开网络搜索 | 基于牛津经济研究院的研究与专业判断，辅以经核实的外部来源进行校准 |
| 模型输入 | 对哪些模型变量重要、如何设定几乎不了解 | 内置全球经济模型GEM关键输入与传导机制的知识 |
| 结果 | 叙述性描述或粗略估计，并非求解模型所得 | 完整的GEM模拟，各经济体结果保持一致 |
| 参照基准 | 无 | 与我们最新的基线预测对标 |
| 过程透明度 | 推理过程难以追溯或复现 | 每项输入均附理由说明；可下载、可编辑并保存 |
来源：牛津经济研究院
它，为谁而建？
Model Assistant面向需要情景分析、但不具备专业技术建模能力的人群：风险管理者、投资分析师、投资组合团队、战略与规划团队以及咨询顾问。他们清楚自己想要回答什么问题，而助手则在想法与可直接建模的输入之间架起桥梁。
第二类用户是现有全球经济模型的使用者，从经济学家到模型专家，他们希望加快常规情景设置的速度。对他们而言，助手能在几分钟内生成情景初稿，便于测试多种冲击，并腾出时间用于解读结果以及与利益相关方讨论。
该助手专为高层面的叙事型情景和快速测试多种“如果”而设计。复杂的定制化工作——例如监管压力测试或需要针对客户具体情况校准的详细地缘政治情景——仍更适合量身定制，我们的经济学家和顾问随时可以提供支持。
接下来：Model Assistant实战演示
在本系列的第二部分，我们将Model Assistant用于回答许多客户当下正在追问的一个问题：如果伊朗战争再度升级，对全球经济和政府债券收益率意味着什么？我们完整演示了从一句提示词到求解出情景的每一步，并展示了如何通过对话不断优化情景。欲继续阅读，请点击此处。
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