知名金融媒体国际银行家在官网发布了一篇《银行业的生成式AI革命：研究、风险评估和合规性的变革》深度长文。

主要探讨了生成式AI如何转变关键的银行功能，并展示了其变革潜力的具体业务用例，包括使用各种指标评估客户的信用价值，评级/评分和信贷批准，和反洗钱、信贷检查等。

国际银行家认为，随着金融机构开始大面积应用并扩展这项变革性技术，ChatGPT等生成式AI正在重塑核心功能，包括金融研究、风险评估和合规等，为行业创新带来前所未有的机遇。

生成式AI改变金融研究和分析

生成式AI在银行业最有前景的应用之一是增强研究和分析能力。这项技术可以显著提高金融研究的速度、深度和规模，使分析师能够以前所未有的效率生成洞察力并做出决策。

例如，穆迪公司开发了一个由生成式AI驱动的研究助理，利用广泛的专有数据和内容帮助用户快速综合信息并发现洞察力。可以分析有关公司、行业或国家的多个文件，并在几秒钟内提供简洁的摘要。如果这项任务由人类分析师手动完成，可能需要花费数小时甚至数天的时间。

生成式AI增强研究工具的一些关键能力包括：

快速提取并综合长篇金融报告、监管文件和其他文件中的关键信息；

生成综合公司概况，结合财务数据、信用评级、可持续性指标和定性洞察；

通过整合多个专家来源的信息，提供行业和宏观经济分析；

通过在庞大的数据集中绘制连接，回答复杂查询。

例如，分析师可以要求系统总结公司的财务表现及其与同行的优势和劣势、信用评级驱动因素、可持续性概况以及基于最近的公司行动和行业展望的前景。生成式AI助理可以在几秒钟内编译这种全面视图，使分析师能够专注于更高级别的分析和决策。

更重要的是，生成式AI研究工具可以超越简单地检索信息，生成新的数据洞察力。通过整合生成式AI和基于机器学习的预测分析，这些系统可以运行情景分析和预测。例如，分析师可以询问如果利率上升100个基点，公司的信用评级和关键财务比率将如何变化。

增强风险评估和早期预警

风险评估和监控对银行至关重要，生成式AI承诺显著增强这些能力。通过分析大量结构化和非结构化数据，生成式AI驱动的系统可以比传统方法更早、更准确地识别潜在风险。

金融机构正在开发下一代早期预警解决方案，通过生成式AI转变信贷监控流程。这些工具可以整合不同的数据源——包括财务报表、行为数据、宏观经济指标、新闻情绪等——以提供全面的风险视图。

风险评估中的一些关键应用包括：

自动化财务分析和评论生成：生成式AI可以分析公司的财务报表，并产生表现的清晰摘要，允许风险分析师专注于评估信用价值和完善建议。

增强的早期预警信号：通过在历史绩效数据上训练并结合多个风险因素，生成式AI可以发现表明风险增加的微妙模式。模型还可以压力测试债务人的偿还能力，并提供前瞻性风险评估。

投资组合层面的洞察：生成式AI助理允许风险经理快速分析整个投资组合，通过自然语言查询、识别集中风险、新兴趋势和潜在问题领域。

补救建议：当识别到风险时，生成式AI系统可以建议主动措施，如调整信贷限额或重组债务。它们还可以为处于风险中的借款人生成定制的沟通。

例如，信贷风险经理可以要求生成式AI系统识别贷款组合中风险最高的部分，考虑到最近的宏观经济发展。结合最新的经济数据和预测，系统将分析整个投资组合，突出脆弱领域并解释关键风险驱动因素。

改善客户和反洗钱

虽然AI和机器学习技术已经用于交易监控和欺诈检测等领域，但生成式AI为更深入的调查和风险分析开辟了新的可能性。一些关键应用包括：

智能KYC助手：生成式AI可以驱动会话界面，指导合规官员完成KYC流程，帮助他们验证实体信息、更新风险概况和进行筛选检查。

增强的实体解析和风险分析：通过分析来自多个来源的数据——包括公司注册、负面媒体、制裁名单和所有权数据库——生成式AI可以为个人和实体创建全面的风险概况。

自动化调查支持：对于AML调查，生成式AI可以整理相关信息，建议调查线索，甚至起草调查报告。

政策和监管更新：生成式AI可以帮助合规团队通过总结关键变化及其对KYC/AML流程的影响，跟上不断演变的法规。

目前，金融情报提供商正在探索生成式AI如何增强KYC和合规解决方案，包括公司数据库和风险情报平台。通过结合大量结构化数据与生成式AI的自然语言能力，这些工具旨在为合规官员提供更直观和强大的调查能力。

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