生成式AI有望为金融业带来3万亿增量商业价值
“生成式AI技术在金融业中的应用尚处于技术探索和试点的并行期，预计1至2年内，首批大模型增强的金融机构会进入成熟应用期，3年后将会带动金融业生成式AI的规模化应用。”
由清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心联合编写的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》（以下简称《报告》）日前做出如上预测。
据悉，《报告》关注了国内外170余家银行、保险、资管等金融机构，系统性揭示了金融业生成式AI的创新能力、商业价值和政策期望，为国内金融机构应用生成式AI技术提供了指引。
报告主要负责人、清华大学经济管理学院副院长李纪珍表示，2023年是基础大模型智能涌现的一年，2024年生成式AI将从模型层走向应用层。开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型利用率，将会是2024年生成式AI突破发展的重要内容。
《报告》认为，金融业是单位数据产出的行业，银行业每100万美元的数据产出高达820GB，是制药行业、零售行业的2倍多。目前，我国金融机构的数据资产规模达到了千亿级，蕴藏巨大商业价值。“在银行充分释放高质量数据价值的过程中，有望给金融业带来3万亿规模的增量商业价值，并可能将彻底改变交易的进行、投资的管理和风险的评估方式。”
具体来看，《报告》认为，在中小企业银行业务上，除了支持更复杂的虚拟助理之外，生成式AI还将帮助解释包含非数字数据（例如商业计划）的小企业贷款申请。在投资银行和资本市场领域，通过综合各种场景的测试数据，生成式AI可以使金融稳定措施更加精确并降低合规成本。在支付领域，生成式AI进一步重塑交易方式。基础大模型支持的聊天机器人和虚拟助理提供即时客户支持、解决查询，甚至提供个性化的金融产品和服务。
“短期看，大模型是数智化的延伸，为企业降低成本、提升效率；长期看，大模型将演进为超级智能体，重构企业业务流程。”在度小满CTO许冬亮看来，2024年将会是生成式AI应用涌现的一年——在B端场景，生成式AI将大幅提升数据创造价值的效率。在C端场景，大模型已经在从大语言模型向多模态大模型甚至具身智能方向进化，这些新能力的注入，会极大提升生成式AI的人类交互能力和任务处理能力。
但需要明确的是，生成式AI的发展仍在早期，在金融业的全面铺开仍需时日。《报告》表示，大模型开发和使用的高成本也是阻碍其在金融业应用的主要原因，一些预算紧张的小型银行无法使用它。
