“生成式AI技術(shù)在金融業(yè)中的應(yīng)用尚處于技術(shù)探索和試點的并行期，預(yù)計1—2年內(nèi)，首批大模型增強的金融機構(gòu)會進入成熟應(yīng)用期，3年后將會帶動金融業(yè)生成式AI的規(guī)模化應(yīng)用?！?/span>
由清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院、度小滿、《麻省理工科技評論》中國、清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院動態(tài)競爭與創(chuàng)新戰(zhàn)略研究中心聯(lián)合編寫的《2024年金融業(yè)生成式人工智能應(yīng)用報告》（以下簡稱《報告》）日前做出如上預(yù)測。
《中國經(jīng)營報》記者了解到，《報告》關(guān)注了國內(nèi)外170余家銀行、保險、資管等金融機構(gòu)，系統(tǒng)性揭示了金融業(yè)生成式AI的創(chuàng)新能力、商業(yè)價值和政策期望，為國內(nèi)金融機構(gòu)應(yīng)用生成式AI技術(shù)提供了指引。
報告主要負(fù)責(zé)人、清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院副院長李紀(jì)珍表示，2023年是基礎(chǔ)大模型智能涌現(xiàn)的一年，2024年生成式AI將從模型層走向應(yīng)用層。開拓落地應(yīng)用場景，不斷提高客戶采用率和大模型利用率，將會是2024年生成式AI突破發(fā)展的重要內(nèi)容。
生成式AI釋放金融業(yè)全新生產(chǎn)力
毋庸置疑，生成式AI正在席卷金融業(yè)，釋放新的生產(chǎn)力，賦能銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以前所未有的方式重塑全球金融業(yè)的格局。
《報告》指出，金融業(yè)是單位數(shù)據(jù)產(chǎn)出的行業(yè)，銀行業(yè)每100萬美元的數(shù)據(jù)產(chǎn)出高達(dá)820GB，是制藥行業(yè)、零售行業(yè)的2倍多。目前，我國金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到了千億級，蘊藏巨大商業(yè)價值?！霸阢y行充分釋放高質(zhì)量數(shù)據(jù)價值的過程中，有望給金融業(yè)帶來3萬億規(guī)模的增量商業(yè)價值，并可能將徹底改變交易的進行、投資的管理和風(fēng)險的評估方式。”
具體到金融業(yè)細(xì)分領(lǐng)域，《報告》指出，在零售銀行和財富業(yè)務(wù)上，生成式AI可以創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)來幫助訓(xùn)練KYC背后的機器學(xué)習(xí)算法，還可以為虛擬助手創(chuàng)建更準(zhǔn)確的自然語言模型。
在中小企業(yè)銀行業(yè)務(wù)上，除了支持更復(fù)雜的虛擬助理之外，生成式AI還將幫助解釋包含非數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)（例如商業(yè)計劃）的小企業(yè)貸款申請。
在商業(yè)銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域，生成式AI將加速商業(yè)銀行的后臺任務(wù)，例如在復(fù)雜場景下實時回答有關(guān)客戶財務(wù)績效的問題，還可以通過增加某些經(jīng)濟條件下業(yè)務(wù)績效的稀疏數(shù)據(jù)來幫助訓(xùn)練預(yù)測算法。
在投資銀行和資本市場領(lǐng)域，《報告》認(rèn)為，生成式AI可以幫助銀行對包含復(fù)雜、非流動性金融產(chǎn)品的資產(chǎn)負(fù)債表進行壓力測試。通過綜合各種場景的測試數(shù)據(jù)，生成式AI可以使金融穩(wěn)定措施更加精確并降低合規(guī)成本。
在支付領(lǐng)域，生成式AI進一步重塑交易方式?；A(chǔ)大模型支持的聊天機器人(10.210, -0.12, -1.16%)和虛擬助理提供即時客戶支持、解決查詢，甚至提供個性化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。
國內(nèi)頭部銀行的科技負(fù)責(zé)人表示，相比傳統(tǒng)模型，生成式AI大模型最突出的是工作效率的提升、輔助代碼編寫等，能大幅提升從想法到原型的開發(fā)速度。
萬億增量市場如何開發(fā)？
以我國銀行業(yè)為例，根據(jù)財報信息顯示，已有工商銀行(5.090, 0.08, 1.60%)、農(nóng)業(yè)銀行(3.860, 0.06, 1.58%)、平安銀行(9.620, 0.12, 1.26%)、北京銀行(4.960, 0.06, 1.22%)等6家上市銀行公開發(fā)布大模型技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用的信息。《報告》認(rèn)為，生成式AI在保險和證券業(yè)等金融機構(gòu)中的商業(yè)應(yīng)用會有所延遲，但整體差距不會超過一年。高質(zhì)量數(shù)據(jù)將是銀行和其他金融機構(gòu)的核心競爭力，這將會加速金融機構(gòu)的組織變革與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。
但必須看到，生成式AI的發(fā)展仍在早期，在金融業(yè)的鋪開還需要時間。《報告》指出，大模型開發(fā)和使用的高成本也是阻礙其在金融業(yè)應(yīng)用的主要原因，一些預(yù)算緊張的小型銀行無法使用它。
度小滿CTO許冬亮表示：“短期看，大模型是數(shù)智化的延伸，為企業(yè)降低成本、提升效率；長期看，大模型將演進為超級智能體，重構(gòu)企業(yè)業(yè)務(wù)流程?！痹谒磥?，2024年將會是生成式AI應(yīng)用涌現(xiàn)的一年——在B端場景，生成式AI將大幅提升數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值的效率。在C端場景，大模型已經(jīng)在從大語言模型向多模態(tài)大模型、Agent智能體，甚至具身智能方向進化，這些新能力的注入，會極大提升生成式AI的人類交互能力和任務(wù)處理能力。
需要注意的是，面對萬億級別的市場空間，市場機構(gòu)應(yīng)該形成一定業(yè)務(wù)共識。針對此，《報告》提出了國內(nèi)金融機構(gòu)在2024年采用生成式AI時需要遵循的八項原則建議：
一、正確認(rèn)識生成式AI的作用域；
二、模型參數(shù)并非越大越好；
三、技術(shù)先進性和業(yè)務(wù)可持續(xù)性是選擇合作伙伴的兩個關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)；
四、生成式AI技術(shù)的開發(fā)者實際上也是重要的監(jiān)管者；
五、著眼于端到端解決方案，而不是讓它成為一個點解決方案；
六、根據(jù)實際情況確認(rèn)應(yīng)用的優(yōu)先級順序；
七、把大模型帶到數(shù)據(jù)中心環(huán)境中運行，而不是把數(shù)據(jù)帶到大模型所在的地方；
八、由首席執(zhí)行官直接牽頭指導(dǎo)負(fù)責(zé)任的人工智能治理框架。
來源：《中國經(jīng)營報》
