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📈主流AI服务状态页通知 | 🆕汇集全网ChatGPT/AI新闻 #AI #ChatGPT
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OpenAI CEO奥尔特曼的住宅遭燃烧瓶袭击
OpenAI公司发言人本周五表示，一名涉嫌向该公司首席执行官萨姆·奥尔特曼的住宅投掷燃烧瓶，并在该公司旧金山总部发出威胁的人员已被拘留。根据OpenAI公司在周五早上发给员工的一份备忘录，当地时间凌晨三点45分左右，有人接近奥特曼位于旧金山俄罗斯山街区的住宅，并向其住所投掷了一枚燃烧瓶。备忘录称，燃烧瓶落在了住宅附近并自行熄灭，据报告仅造成了轻微损坏。不久之后，一名与该嫌疑人特征相符的人出现在OpenAI公司位于旧金山的总部附近。备忘录显示，此人针对OpenAI公司总部大楼发出了威胁性言论，随后被旧金山警察局拘留。对此，警方表示，一名20岁的男性嫌疑人已被逮捕，其身份未公开，目前正等待指控。
—— 凤凰网科技、华尔街日报
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenAI公司发言人本周五表示，一名涉嫌向该公司首席执行官萨姆·奥尔特曼的住宅投掷燃烧瓶，并在该公司旧金山总部发出威胁的人员已被拘留。根据OpenAI公司在周五早上发给员工的一份备忘录，当地时间凌晨三点45分左右，有人接近奥特曼位于旧金山俄罗斯山街区的住宅，并向其住所投掷了一枚燃烧瓶。备忘录称，燃烧瓶落在了住宅附近并自行熄灭，据报告仅造成了轻微损坏。不久之后，一名与该嫌疑人特征相符的人出现在OpenAI公司位于旧金山的总部附近。备忘录显示，此人针对OpenAI公司总部大楼发出了威胁性言论，随后被旧金山警察局拘留。对此，警方表示，一名20岁的男性嫌疑人已被逮捕，其身份未公开，目前正等待指控。
—— 凤凰网科技、华尔街日报
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Some user may experience issues accessing ChatGPT
Status: Investigating
We are investigating the issue for the listed services.
via OpenAI status
Status: Investigating
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Email login down
Apr 11, 00:00 UTC
Resolved - Email login was broken between approximately 3:46 PM and 4:52 PM PDT on April 10, 2026.
via Claude Status - Incident History
Apr 11, 00:00 UTC
Resolved - Email login was broken between approximately 3:46 PM and 4:52 PM PDT on April 10, 2026.
via Claude Status - Incident History
Anthropic短暂封禁OpenClaw创建者账号
OpenClaw 的创建者彼得·斯坦伯格周五清晨在X平台上发帖：“是的伙计们，未来要确保OpenClaw仍能与Anthropic 模型兼容将会更加困难，”并附上了一张来自 Anthropic的消息截图，称他的账户因可疑活动被暂停。这次封禁并未持续太久。几小时后，在该帖子走红后，斯坦伯格表示他的账户已恢复。在数百条评论中 —— 其中许多评论属于阴谋论领域，因为斯坦伯格现已被Anthropic的竞争对手OpenAI聘用 —— 有一条来自 Anthropic 公司的工程师。这位工程师告诉这位著名开发者，Anthropic 从未因使用OpenClaw而封禁过任何人，并主动提出提供帮助。
—— Techcrunch
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
OpenClaw 的创建者彼得·斯坦伯格周五清晨在X平台上发帖：“是的伙计们，未来要确保OpenClaw仍能与Anthropic 模型兼容将会更加困难，”并附上了一张来自 Anthropic的消息截图，称他的账户因可疑活动被暂停。这次封禁并未持续太久。几小时后，在该帖子走红后，斯坦伯格表示他的账户已恢复。在数百条评论中 —— 其中许多评论属于阴谋论领域，因为斯坦伯格现已被Anthropic的竞争对手OpenAI聘用 —— 有一条来自 Anthropic 公司的工程师。这位工程师告诉这位著名开发者，Anthropic 从未因使用OpenClaw而封禁过任何人，并主动提出提供帮助。
—— Techcrunch
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Applications of AI at OpenAI
OpenAI 成立之初就有一个长期目标：确保先进的人工智能惠及全人类。早期以研究和试验为主，随后转向大规模模型的开发。随着时间推移， OpenAI 开始通过面向消费者的产品和面向开发者的平台发布模型，让个人、团队和组织能够在各自的工作中应用人工智能。
总体而言， OpenAI 目前通过两种途径支持人工智能应用：
1）通过产品提供直接使用入口，例如 ChatGPT 或 Codex。这类工具可供用户立即用于学习、工作、创作和构建。
2）通过可组合的构建模块以 API 形式提供能力，开发者可以把模型智能嵌入自己的工作流、产品和系统中。
下文概述了 OpenAI 最常见的几类产品及其用途。
ChatGPT
ChatGPT 是 OpenAI 面向普通用户的核心产品——一个对话式界面，帮助人们写作、思考、学习和解决问题。它定位为通用工具，支持摘要、头脑风暴、辅导、规划等多种任务。
此外，还有面向企业和机构的版本，如 ChatGPT Enterprise 或 ChatGPT Business，提供更完善的管理控制、隐私功能、协作与部署支持。
Codex
Codex 是 OpenAI 面向 AI 辅助软件开发的产品，针对理解代码、生成代码、重构、调试以及协助处理编程任务进行了优化，通常以 IDE 或工作流式的界面呈现，而非通用的聊天体验。
OpenAI API（开发者平台）
OpenAI API 为开发者提供可编程的模型访问。开发者可构建能够生成文本或图像、分析内容、编写或解析代码、进行推理并与工具交互的应用。该 API 是 OpenAI 在规模化场景下支持定制化 AI 应用的途径——从内部自动化到面向消费者的产品。
在这些工具之上， OpenAI 的核心目标始终如一：通过周到的产品设计、开发者工具和现实中的安全措施，使强大的模型能力变得有用、安全且可及。
继续学习： OpenAI Academy
查阅更多指南和资源，帮助你培养实用的 AI 能力与技能。
----------------------
OpenAI was founded with a long-term goal: to ensure advanced AI benefits humanity. Early work focused on research and experimentation, followed by large-scale model development. Over time, OpenAI began releasing models through both consumer-facing products and developer platforms, allowing individuals, teams, and organizations to apply AI to their work.
At a high level, OpenAI currently supports AI applications in two ways:
1) Direct access through OpenAI products, like ChatGPT or Codex. These are tools people can use immediately for learning, work, creativity, and building.
2) Composable building blocks through APIs. These allow developers to integrate model intelligence into their own workflows, products, and systems.
The sections below summarize the most common OpenAI products and what they’re designed for.
ChatGPT
ChatGPT is OpenAI’s main user-facing product—a conversational interface that helps people write, think, learn, and solve problems. It’s designed for general-purpose use and supports tasks like summarization, brainstorming, tutoring, planning, and more.
There are also versions of ChatGPT designed for organizations and institutions, such as ChatGPT Enterprise or ChatGPT Business, which offer enhanced administrative controls, privacy features, collaboration, and deployment support.
Learn more about ChatGPT.
Codex
Codex is OpenAI’s product for AI-assisted software development. It is optimized for understanding code, writing code, refactoring, debugging, and helping users navigate programming tasks—often through an IDE- or workflow-style interface rather than a general chat experience.
Learn more about Codex.
OpenAI API (Developer Platform)
The OpenAI API provides programmable access to OpenAI models. Developers can build applications that generate text or images, analyze content, write or interpret code, reason through problems, and interact with tools. The API is how OpenAI supports custom AI applications at scale—from internal automation to consumer products.
Learn more about the OpenAI API.
Across all these tools, OpenAI’s core goal is the same: to make powerful model capabilities useful, safe, and accessible by pairing them with thoughtful product design, developer tooling, and real-world safeguards.
Continue learning with OpenAI Academy
Discover additional guides and resources to help you build practical AI skills.
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OpenAI 成立之初就有一个长期目标：确保先进的人工智能惠及全人类。早期以研究和试验为主，随后转向大规模模型的开发。随着时间推移， OpenAI 开始通过面向消费者的产品和面向开发者的平台发布模型，让个人、团队和组织能够在各自的工作中应用人工智能。
总体而言， OpenAI 目前通过两种途径支持人工智能应用：
1）通过产品提供直接使用入口，例如 ChatGPT 或 Codex。这类工具可供用户立即用于学习、工作、创作和构建。
2）通过可组合的构建模块以 API 形式提供能力，开发者可以把模型智能嵌入自己的工作流、产品和系统中。
下文概述了 OpenAI 最常见的几类产品及其用途。
ChatGPT
ChatGPT 是 OpenAI 面向普通用户的核心产品——一个对话式界面，帮助人们写作、思考、学习和解决问题。它定位为通用工具，支持摘要、头脑风暴、辅导、规划等多种任务。
此外，还有面向企业和机构的版本，如 ChatGPT Enterprise 或 ChatGPT Business，提供更完善的管理控制、隐私功能、协作与部署支持。
Codex
Codex 是 OpenAI 面向 AI 辅助软件开发的产品，针对理解代码、生成代码、重构、调试以及协助处理编程任务进行了优化，通常以 IDE 或工作流式的界面呈现，而非通用的聊天体验。
OpenAI API（开发者平台）
OpenAI API 为开发者提供可编程的模型访问。开发者可构建能够生成文本或图像、分析内容、编写或解析代码、进行推理并与工具交互的应用。该 API 是 OpenAI 在规模化场景下支持定制化 AI 应用的途径——从内部自动化到面向消费者的产品。
在这些工具之上， OpenAI 的核心目标始终如一：通过周到的产品设计、开发者工具和现实中的安全措施，使强大的模型能力变得有用、安全且可及。
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OpenAI was founded with a long-term goal: to ensure advanced AI benefits humanity. Early work focused on research and experimentation, followed by large-scale model development. Over time, OpenAI began releasing models through both consumer-facing products and developer platforms, allowing individuals, teams, and organizations to apply AI to their work.
At a high level, OpenAI currently supports AI applications in two ways:
1) Direct access through OpenAI products, like ChatGPT or Codex. These are tools people can use immediately for learning, work, creativity, and building.
2) Composable building blocks through APIs. These allow developers to integrate model intelligence into their own workflows, products, and systems.
The sections below summarize the most common OpenAI products and what they’re designed for.
ChatGPT
ChatGPT is OpenAI’s main user-facing product—a conversational interface that helps people write, think, learn, and solve problems. It’s designed for general-purpose use and supports tasks like summarization, brainstorming, tutoring, planning, and more.
There are also versions of ChatGPT designed for organizations and institutions, such as ChatGPT Enterprise or ChatGPT Business, which offer enhanced administrative controls, privacy features, collaboration, and deployment support.
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Codex
Codex is OpenAI’s product for AI-assisted software development. It is optimized for understanding code, writing code, refactoring, debugging, and helping users navigate programming tasks—often through an IDE- or workflow-style interface rather than a general chat experience.
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OpenAI API (Developer Platform)
The OpenAI API provides programmable access to OpenAI models. Developers can build applications that generate text or images, analyze content, write or interpret code, reason through problems, and interact with tools. The API is how OpenAI supports custom AI applications at scale—from internal automation to consumer products.
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Across all these tools, OpenAI’s core goal is the same: to make powerful model capabilities useful, safe, and accessible by pairing them with thoughtful product design, developer tooling, and real-world safeguards.
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Healthcare
本页汇集了 AI 在日常临床工作中可直接应用的实用示例。无论是试探早期场景，还是支持已经部署 AI 的团队，这些提示与指南旨在帮助你以更有把握的方式推进工作。
针对临床人员的提示
临床医生常常把大量时间花在寻找证据、协调指南和书写病历上——这些时间本可以用于面对面照护。 ChatGPT for Healthcare 是为医院提供者打造的安全工作区，旨在实现 HIPAA 合规，并能基于可信医学来源给出带出处的答案。
它可以辅助起草临床文书、准备既往授权（prior authorizations）、总结患者信息等任务——减少行政负担，让临床人员更专注于照护。
下面的提示模板展示了临床人员如何在常见流程中使用 ChatGPT for Healthcare 。
主要使用场景与示例提示（要点归纳）
● 选择合适的诊断检查 ● 示例：我是一名 hospitalist，正在急诊评估一名 62 岁、合并糖尿病和慢性肾病的男性，出现发热、呼吸困难和新发意识混乱。请据此列出针对败血症和可能肺炎的有针对性的诊断流程与检验选择（包括实验室、影像与微生物学），并说明结果将如何指导急性护理中的初始处理。 ● 模板要点：说明临床角色、患者年龄/性别、重要既往病史、主诉与急性体征、就诊场景；列出拟用的诊断方法并说明其对分流/初始治疗决策的影响。
● 完成鉴别诊断 ● 示例：我在做一例 28 岁女性的常规评估，单侧膝部不适、间歇性小腿紧绷、胸廓压痛，近期有长时间旅行与活动量增加。请列出优先级排序的鉴别诊断，并说明如何通过病史、体检与基本检查将髌股痛综合征与肌肉拉伤、肋软骨炎及应激相关症状区分开来。 ● 模板要点：给出临床角色与就诊背景；为每个可能诊断说明支持或反对的病史、体检或初检特征；然后针对主要怀疑与若干替代诊断，说明床旁评估、实验室和影像如何区分。
● 制定处理计划 ● 示例：我是一名 hospitalist，管理一名因失代偿性心衰并肾功能恶化入院的 74 岁女性。请给出以问题为导向的评估和计划，涵盖容量管理、药物调整与出院安排。 ● 模板要点：列明每个活动性问题的发病生理、需要监测或随访的检查、治疗方案（药物、液体、操作、监测）、安置与出院计划；并强调合并症如何影响管理、以及何时需升级或降级治疗。
● 书写患者就诊记录 ● 示例：我是一名儿科医生，接诊一名 3 岁男童，发热、咳嗽、喘鸣。请为疑似病毒性细支气管炎撰写一份简洁且完整的临床记录，包含病史、体检、评估与计划，并按真实病历格式呈现。 ● 模板要点：提供就诊者角色与场景；要求包含现病史、相关既往史及用药、重点体检、带鉴别的评估及（检查、治疗、随访）计划，并以临床记录常见格式输出。
● 患者告知与后续安排 ● 示例：我是一名内分泌科医生，告知一位新确诊 60 岁女性的 2 型糖尿病患者，请写面向患者的就诊后指引，涵盖用药、饮食、血糖监测与何时就医。 ● 模板要点：说明临床角色与患者情况；用通俗语言写明疾病含义、药物服用方式、关键饮食/生活/监测建议，以及提示出现哪些红旗症状应急诊就医，并按目标健康识字水平调整表达。
● 安全移交与衔接护理 ● 示例：我是一名出院协调员，正在为一例 72 岁髋部骨折术后康复患者安排出院。请概述向家庭护理、物理治疗和初级保健医师沟通的关键事项。 ● 模板要点：列出需传达给接收方（初级保健、家庭护理/康复服务、专科医师）的关键信息：活动性问题、用药、待定检查、功能状态与随访需求，格式化为清晰的交接摘要。
● 核对证据与指南 ● 示例：我是一名心脏科医师，回顾一名 65 岁新发房颤男性的处理。请总结当前指南关于抗凝、节律与频率控制及中风预防的建议，并说明如何适用于该患者。 ● 模板要点：说明角色与患者要点；总结诊断与风险分层、一线/二线治疗与并发症预防的指南要点，并结合患者特定风险因素或限制，说明适用性。
● 检索并应用临床参考资料 ● 示例：我是一名神经科医师，随访一位 79 岁、两年前缺血性卒中后残余轻微缺损的患者，主诉记忆减退（丢手机）并伴情绪易怒，但日常功能大体保留。请给出鉴别诊断并说明可能性。 ● 模板要点：给出专业与既往神经事件、残余程度与当前认知/行为表现；要求对是否应疑虑痴呆或血管性认知障碍等作出鉴别，并说明原因。
● 用机构流程指导临床 ● 示例：请总结针对既往缺血性卒中患者出现新的认知问题时的初步评估要点；若有本机构批准的路径，请引用并链接相关部分，包含红旗、重点病史/体检（包括代偿信息与用药）、推荐筛查量表、基线化验及何时需要影像或转诊。 ● 模板要点：为特定临床问题提供标准化初评清单，引用或链接本机构的批准路径/本地指南/科室协议；包括红旗、重点病史与体检、推荐筛查工具、基线化验及影像或专家转诊的指征。
扩展学习
如需继续学习并掌握实用的 AI 技能，可查看更多指南与资源，访问 OpenAI Academy 以浏览所有主题。
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This page brings together practical examples of how AI can support day-to-day clinical work. Whether you’re exploring early use cases or supporting teams already deploying AI, these prompts and guides are designed to help you move forward with confidence.
Prompts for clinicians
Clinicians spend significant time searching for evidence, reconciling guidelines, and documenting care—time that could be spent with patients. ChatGPT for Healthcare is a secure workspace built for hospital providers and designed for HIPAA-compliant use, providing cited answers from trusted medical sources.
It can support tasks like drafting clinical documentation, preparing prior authorizations, and summarizing patient information—helping reduce administrative overhead and improve focus on care.
The prompt templates below illustrate how clinicians can use ChatGPT for Healthcare in common workflows.
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针对临床人员的提示
临床医生常常把大量时间花在寻找证据、协调指南和书写病历上——这些时间本可以用于面对面照护。 ChatGPT for Healthcare 是为医院提供者打造的安全工作区，旨在实现 HIPAA 合规，并能基于可信医学来源给出带出处的答案。
它可以辅助起草临床文书、准备既往授权（prior authorizations）、总结患者信息等任务——减少行政负担，让临床人员更专注于照护。
下面的提示模板展示了临床人员如何在常见流程中使用 ChatGPT for Healthcare 。
主要使用场景与示例提示（要点归纳）
● 选择合适的诊断检查 ● 示例：我是一名 hospitalist，正在急诊评估一名 62 岁、合并糖尿病和慢性肾病的男性，出现发热、呼吸困难和新发意识混乱。请据此列出针对败血症和可能肺炎的有针对性的诊断流程与检验选择（包括实验室、影像与微生物学），并说明结果将如何指导急性护理中的初始处理。 ● 模板要点：说明临床角色、患者年龄/性别、重要既往病史、主诉与急性体征、就诊场景；列出拟用的诊断方法并说明其对分流/初始治疗决策的影响。
● 完成鉴别诊断 ● 示例：我在做一例 28 岁女性的常规评估，单侧膝部不适、间歇性小腿紧绷、胸廓压痛，近期有长时间旅行与活动量增加。请列出优先级排序的鉴别诊断，并说明如何通过病史、体检与基本检查将髌股痛综合征与肌肉拉伤、肋软骨炎及应激相关症状区分开来。 ● 模板要点：给出临床角色与就诊背景；为每个可能诊断说明支持或反对的病史、体检或初检特征；然后针对主要怀疑与若干替代诊断，说明床旁评估、实验室和影像如何区分。
● 制定处理计划 ● 示例：我是一名 hospitalist，管理一名因失代偿性心衰并肾功能恶化入院的 74 岁女性。请给出以问题为导向的评估和计划，涵盖容量管理、药物调整与出院安排。 ● 模板要点：列明每个活动性问题的发病生理、需要监测或随访的检查、治疗方案（药物、液体、操作、监测）、安置与出院计划；并强调合并症如何影响管理、以及何时需升级或降级治疗。
● 书写患者就诊记录 ● 示例：我是一名儿科医生，接诊一名 3 岁男童，发热、咳嗽、喘鸣。请为疑似病毒性细支气管炎撰写一份简洁且完整的临床记录，包含病史、体检、评估与计划，并按真实病历格式呈现。 ● 模板要点：提供就诊者角色与场景；要求包含现病史、相关既往史及用药、重点体检、带鉴别的评估及（检查、治疗、随访）计划，并以临床记录常见格式输出。
● 患者告知与后续安排 ● 示例：我是一名内分泌科医生，告知一位新确诊 60 岁女性的 2 型糖尿病患者，请写面向患者的就诊后指引，涵盖用药、饮食、血糖监测与何时就医。 ● 模板要点：说明临床角色与患者情况；用通俗语言写明疾病含义、药物服用方式、关键饮食/生活/监测建议，以及提示出现哪些红旗症状应急诊就医，并按目标健康识字水平调整表达。
● 安全移交与衔接护理 ● 示例：我是一名出院协调员，正在为一例 72 岁髋部骨折术后康复患者安排出院。请概述向家庭护理、物理治疗和初级保健医师沟通的关键事项。 ● 模板要点：列出需传达给接收方（初级保健、家庭护理/康复服务、专科医师）的关键信息：活动性问题、用药、待定检查、功能状态与随访需求，格式化为清晰的交接摘要。
● 核对证据与指南 ● 示例：我是一名心脏科医师，回顾一名 65 岁新发房颤男性的处理。请总结当前指南关于抗凝、节律与频率控制及中风预防的建议，并说明如何适用于该患者。 ● 模板要点：说明角色与患者要点；总结诊断与风险分层、一线/二线治疗与并发症预防的指南要点，并结合患者特定风险因素或限制，说明适用性。
● 检索并应用临床参考资料 ● 示例：我是一名神经科医师，随访一位 79 岁、两年前缺血性卒中后残余轻微缺损的患者，主诉记忆减退（丢手机）并伴情绪易怒，但日常功能大体保留。请给出鉴别诊断并说明可能性。 ● 模板要点：给出专业与既往神经事件、残余程度与当前认知/行为表现；要求对是否应疑虑痴呆或血管性认知障碍等作出鉴别，并说明原因。
● 用机构流程指导临床 ● 示例：请总结针对既往缺血性卒中患者出现新的认知问题时的初步评估要点；若有本机构批准的路径，请引用并链接相关部分，包含红旗、重点病史/体检（包括代偿信息与用药）、推荐筛查量表、基线化验及何时需要影像或转诊。 ● 模板要点：为特定临床问题提供标准化初评清单，引用或链接本机构的批准路径/本地指南/科室协议；包括红旗、重点病史与体检、推荐筛查工具、基线化验及影像或专家转诊的指征。
扩展学习
如需继续学习并掌握实用的 AI 技能，可查看更多指南与资源，访问 OpenAI Academy 以浏览所有主题。
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Financial services
本页面汇集了面向金融机构的关键资源，帮助它们在受监管环境中评估、采用并推广 AI。无论是探索早期用例，还是支持已在部署 AI 的团队，这些工具、指南与示例都旨在让机构更有把握地前进。
所有资料均针对银行、资产管理公司、保险公司及其他金融服务机构的需求进行定制。了解更多请见 OpenAI for Financial Services 。
适用于 ChatGPT Enterprise 的提示包（Prompt Pack）
这是为日常金融服务工作精心挑选并经审核的即用型提示集，涵盖：
● 数据分析与财务建模
● 研究、检索与要点归纳
● 政策、税务与监管条文的解读
● 合同、契约与文档分析
● 面向 Excel、BI 与 ERP 工作流的数据提取与支持
这些提示旨在缩短见效时间，同时保持输出的清晰、一致与可审计性。获取 ChatGPT Enterprise 提示包请见相应页面。
预构建 GPTs
GPTs 是按特定任务设计、遵循既定指令和保障措施的 AI 助手，能够帮助确保分析与决策的一致性。它们易于创建并可适配到各自的工作流。我们提供了三个示例以供入门：
● KYC / AML Risk Screener GPT ：为客户尽职调查和风险筛查提供结构化分析与一致的决策支持。
● Policy Interpreter GPT ：对内部政策和监管文本进行可追溯、可解释的分析与解读。
● Investment Research Assistant GPT ：通过多轮网页分析，提供有来源支撑的结构化投资与市场研究。
按需网络研讨会
观看金融机构如何在实践中应用 AI 的案例。
“ How AI is Changing the Future of Banking ” 介绍了全球金融机构目前在研究、风险、运营与客户流程中如何使用 AI，以及早期部署的经验教训。可在线观看该场研讨会。
指南与白皮书
深入资料包含在部署 AI 过程中可操作的框架与指引：
● AI in the Enterprise ：介绍组织如何在核心工作流中安全部署 AI，并就治理、安全与变革管理提出具体建议。
● Identifying and Scaling AI Use Cases ：提供逐步框架，帮助优先选择高影响力用例，并将试点推广到全企业部署。
● Staying Ahead in the Age of AI ：面向高管的观点，讨论 AI 如何在受监管行业内重塑竞争、生产力与决策。
● From Experiments to Deployments ：基于成功 AI 计划的实践经验，阐述奠定基础、提升 AI 素养、建立用例目录与迭代构建的四个阶段。
开始行动
如果您正在评估如何在机构内安全部署 AI，请联系我方销售团队了解更多。
持续学习： OpenAI Academy
在 OpenAI Academy 上还有更多指南和资源，帮助您构建实用的 AI 能力并深入学习相关主题。
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This page brings together essential resources to help financial institutions evaluate, adopt, and scale AI in regulated environments. Whether you’re exploring early use cases or supporting teams already deploying AI, these tools, guides, and examples are designed to help you move forward with confidence.
All resources are tailored specifically for the needs of banks, asset managers, insurers, and other financial services organizations. Learn more about OpenAI for Financial Services.
Prompt pack for ChatGPT Enterprise
A curated set of ready-to-use prompts vetted for day-to-day financial services work, including:
● Data analysis and financial modeling
● Research, search, and synthesis
● Policy, tax, and regulatory interpretation
● Contract, covenant, and document analysis
● Data extraction and support for Excel, BI, and ERP workflows
These prompts are built to accelerate time-to-value while maintaining clarity, consistency, and auditability.
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Pre-built GPTs
GPTs are purpose-built AI assistants that follow defined instructions and guardrails, helping ensure analysis and decisions are consistent. They’re easy to create and can be adapted to your own workflows. We’ve built three examples to help you get started.
On-demand webinar
Watch how financial institutions are applying AI in practice.
How AI is changing the future of banking
Hear how global financial institutions are using AI today across research, risk, operations, and customer workflows—plus lessons learned from early deployments.
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Guides and whitepapers
In-depth resources with frameworks and guidance for adopting AI.
AI in the enterprise
A practical overview of how organizations deploy AI securely across core workflows, with guidance on governance, security, and change management.
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Identifying and scaling AI use cases
A step-by-step framework for prioritizing high-impact AI use cases and moving from pilots to enterprise-wide deployment.
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Staying ahead in the age of AI
Executive-level perspectives on how AI is reshaping competition, productivity, and decision-making across regulated industries.
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From experiments to deployments
A practical guide walking through the four phases we see in successful AI programs: setting solid foundations, AI fluency, building a catalog of use cases, and iterative building.
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Get started
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指南与白皮书
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● AI in the Enterprise ：介绍组织如何在核心工作流中安全部署 AI，并就治理、安全与变革管理提出具体建议。
● Identifying and Scaling AI Use Cases ：提供逐步框架，帮助优先选择高影响力用例，并将试点推广到全企业部署。
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This page brings together essential resources to help financial institutions evaluate, adopt, and scale AI in regulated environments. Whether you’re exploring early use cases or supporting teams already deploying AI, these tools, guides, and examples are designed to help you move forward with confidence.
All resources are tailored specifically for the needs of banks, asset managers, insurers, and other financial services organizations. Learn more about OpenAI for Financial Services.
Prompt pack for ChatGPT Enterprise
A curated set of ready-to-use prompts vetted for day-to-day financial services work, including:
● Data analysis and financial modeling
● Research, search, and synthesis
● Policy, tax, and regulatory interpretation
● Contract, covenant, and document analysis
● Data extraction and support for Excel, BI, and ERP workflows
These prompts are built to accelerate time-to-value while maintaining clarity, consistency, and auditability.
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Pre-built GPTs
GPTs are purpose-built AI assistants that follow defined instructions and guardrails, helping ensure analysis and decisions are consistent. They’re easy to create and can be adapted to your own workflows. We’ve built three examples to help you get started.
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How AI is changing the future of banking
Hear how global financial institutions are using AI today across research, risk, operations, and customer workflows—plus lessons learned from early deployments.
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Guides and whitepapers
In-depth resources with frameworks and guidance for adopting AI.
AI in the enterprise
A practical overview of how organizations deploy AI securely across core workflows, with guidance on governance, security, and change management.
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Identifying and scaling AI use cases
A step-by-step framework for prioritizing high-impact AI use cases and moving from pilots to enterprise-wide deployment.
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Staying ahead in the age of AI
Executive-level perspectives on how AI is reshaping competition, productivity, and decision-making across regulated industries.
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From experiments to deployments
A practical guide walking through the four phases we see in successful AI programs: setting solid foundations, AI fluency, building a catalog of use cases, and iterative building.
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Prompting fundamentals
提示工程是为 ChatGPT 设计并反复打磨输入的过程，目的是让它给出尽可能好的回答。核心在于想清楚如何提问，才能得到你想要的结果——不论是清晰的摘要、详尽的报告，还是深入的分析。总的来说， ChatGPT 在接收明确指令时表现最佳。
没有一种“完美”的提示写法。把它当作和同事对话：有时需要调整措辞或语气，帮助对方理解你的需求。通过试验和反复修改，你会发现怎样使用 AI 对你最有用。
写好提示的简单步骤
1. 明确任务
向 ChatGPT 说明你需要它做什么：要做什么、面向谁、为什么重要。提示：用动词开头，如“规划”“起草”“调研”。
● 帮我为 Prague 在 September 2026 安排一份旅游行程。
● 总结上季度销售业绩并提出下季度的市场策略。
1. 提供有用的背景信息
附上能帮助理解的背景或资料，包括文件、图片等外部来源。详见 OpenAI Academy 的文件与应用使用指南。
● 我将和两岁小孩同行，孩子喜欢火车，我们想尽量使用公共交通。
● 请使用我们附上的 Q2 销售报告数据。
1. 描述你理想的输出
告诉 ChatGPT 你希望的回答形式：语气、格式、长度、受众和任何限制，确保产出符合需求。
● 给出一张包含7天活动的表格，并留出各活动间的交通时间。
● 以正式的执行摘要撰写。
自行尝试
在 ChatGPT 上（新窗口）试试下面三个提示，观察模型的反应，然后通过增加背景或指引进行调整，再试一次。
● Okay
● Better
● Best
举例提示：解释 machine learning 。
● 解释如何工作的基本概念。
● 使用一个日常类比来说明（例如做饭、运动或学乐器）。
● 要求与约束： ● 语言不超过120字 ● 避免技术术语 ● 让从未学过计算机科学的人也能理解
另一个例子：用简单类比解释 machine learning 。
要求：
● 用关于学一项技能（如烹饪、运动或演奏）的类比
● 不超过100字
● 避免技术术语
● 用三段短文写：第一段类比，第二段说明类比如何对应到 machine learning ，第三段一句话总结核心观点
更多撰写提示
● 将大任务拆成小步骤：如果请求包含多个部分，试着分开，这样更容易得到清晰、有针对性的回答。
● 具体但简洁：更多细节通常能提升回答质量，但不要把无关信息堆得过多，否则反而不利。
● 要求多个选项：如果想要选择，直接说明。例如：“请给出两种不同的报告呈现方式。”
● 设定优先级：告诉 ChatGPT 什么对你最重要——准确性、创造性、速度或其他。
继续在 OpenAI Academy 学习
想掌握更多实用的 AI 技能和指南，请访问 OpenAI Academy 查看全部主题。
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Prompt engineering is the process of designing and refining your input in a way that helps ChatGPT give the best possible answer. It’s about figuring out how to ask so you get the result you want—whether that’s a clear summary, comprehensive report, or detailed analysis. ChatGPT works best when you give it clear instructions.
There’s no single “perfect” way to write a prompt. Think of it as a conversation with a colleague, where you might need to adjust your phrasing or tone to help them understand what you need. Experimentation and iteration are the best ways to discover how AI can be most useful to you.
Simple steps for writing a good prompt
1. Outline the task
Be clear about what you need ChatGPT to do. Outline what you want, who it’s for, and why it matters. Tip: Use an action verb, like “plan” or “draft” or “research.”
● Help me plan a trip itinerary for Prague in September 2026.
● Summarize last quarter’s sales results and suggest marketing strategies for next quarter.
2. Give helpful context
Add any background or documentation that will help, including external sources like files, images, or documents. Learn more about working with files or apps.
● I’m traveling with my 2-year-old, who loves trains, and we want to use public transportation as much as possible.
● Use data from our attached Q2 sales report.
3. Describe your ideal output
Tell ChatGPT how you want the response. Include details like tone, format, length, audience, and any constraints so the output matches your needs.
● Create a table with activities for 7 days, ensuring time for transportation between each activity.
● Write it as a formal executive summary.
Try it on your own
Open ChatGPT and try out the three prompts below. Notice how the model responds, then try again by tweaking your prompt to add more context or guidance.
More helpful tips for writing prompts
● Break big tasks into smaller steps: If your request has multiple parts, try splitting it up. This makes it easier for ChatGPT to give clear, focused answers.
● Be specific, but keep it simple: More detail can improve the response, but focus on what matters most. Too much extra information can sometimes make the answer less helpful.
● Ask for options: If you want choices, say so. Example: “Suggest two different ways to present this report.”
● Set priorities: Let ChatGPT know what matters most to you—accuracy, creativity, speed, or something else.
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提示工程是为 ChatGPT 设计并反复打磨输入的过程，目的是让它给出尽可能好的回答。核心在于想清楚如何提问，才能得到你想要的结果——不论是清晰的摘要、详尽的报告，还是深入的分析。总的来说， ChatGPT 在接收明确指令时表现最佳。
没有一种“完美”的提示写法。把它当作和同事对话：有时需要调整措辞或语气，帮助对方理解你的需求。通过试验和反复修改，你会发现怎样使用 AI 对你最有用。
写好提示的简单步骤
1. 明确任务
向 ChatGPT 说明你需要它做什么：要做什么、面向谁、为什么重要。提示：用动词开头，如“规划”“起草”“调研”。
● 帮我为 Prague 在 September 2026 安排一份旅游行程。
● 总结上季度销售业绩并提出下季度的市场策略。
1. 提供有用的背景信息
附上能帮助理解的背景或资料，包括文件、图片等外部来源。详见 OpenAI Academy 的文件与应用使用指南。
● 我将和两岁小孩同行，孩子喜欢火车，我们想尽量使用公共交通。
● 请使用我们附上的 Q2 销售报告数据。
1. 描述你理想的输出
告诉 ChatGPT 你希望的回答形式：语气、格式、长度、受众和任何限制，确保产出符合需求。
● 给出一张包含7天活动的表格，并留出各活动间的交通时间。
● 以正式的执行摘要撰写。
自行尝试
在 ChatGPT 上（新窗口）试试下面三个提示，观察模型的反应，然后通过增加背景或指引进行调整，再试一次。
● Okay
● Better
● Best
举例提示：解释 machine learning 。
● 解释如何工作的基本概念。
● 使用一个日常类比来说明（例如做饭、运动或学乐器）。
● 要求与约束： ● 语言不超过120字 ● 避免技术术语 ● 让从未学过计算机科学的人也能理解
另一个例子：用简单类比解释 machine learning 。
要求：
● 用关于学一项技能（如烹饪、运动或演奏）的类比
● 不超过100字
● 避免技术术语
● 用三段短文写：第一段类比，第二段说明类比如何对应到 machine learning ，第三段一句话总结核心观点
更多撰写提示
● 将大任务拆成小步骤：如果请求包含多个部分，试着分开，这样更容易得到清晰、有针对性的回答。
● 具体但简洁：更多细节通常能提升回答质量，但不要把无关信息堆得过多，否则反而不利。
● 要求多个选项：如果想要选择，直接说明。例如：“请给出两种不同的报告呈现方式。”
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1. Outline the task
Be clear about what you need ChatGPT to do. Outline what you want, who it’s for, and why it matters. Tip: Use an action verb, like “plan” or “draft” or “research.”
● Help me plan a trip itinerary for Prague in September 2026.
● Summarize last quarter’s sales results and suggest marketing strategies for next quarter.
2. Give helpful context
Add any background or documentation that will help, including external sources like files, images, or documents. Learn more about working with files or apps.
● I’m traveling with my 2-year-old, who loves trains, and we want to use public transportation as much as possible.
● Use data from our attached Q2 sales report.
3. Describe your ideal output
Tell ChatGPT how you want the response. Include details like tone, format, length, audience, and any constraints so the output matches your needs.
● Create a table with activities for 7 days, ensuring time for transportation between each activity.
● Write it as a formal executive summary.
Try it on your own
Open ChatGPT and try out the three prompts below. Notice how the model responds, then try again by tweaking your prompt to add more context or guidance.
More helpful tips for writing prompts
● Break big tasks into smaller steps: If your request has multiple parts, try splitting it up. This makes it easier for ChatGPT to give clear, focused answers.
● Be specific, but keep it simple: More detail can improve the response, but focus on what matters most. Too much extra information can sometimes make the answer less helpful.
● Ask for options: If you want choices, say so. Example: “Suggest two different ways to present this report.”
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