2024年金融业生成式AI应用报告（附下载）
《清华大学：2024年金融业生成式AI应用报告》
（内容出品方：清华大学x度小满）
毫无疑问，生成式人工智能是2023年全球最具影响力的创新科技，它代表着一种范式转变， 从专门的技术追求演变为商业和金融领域的焦点。在全球范围内，我们看到越来越多的银行和保 险机构已经采用并投资于生成式人工智能，尽管到目前为止几乎所有应用都是面向内部的。与此同时，还有大量的金融机构正在快速了解这项具有划时代意义的突破性科技。
第一，生成式人工智能是新质生产力。生成式人工智能是人工智能技术的集大成者，具有令 人惊叹的类人原始创造能力，已被用于内容创作、文本提取及摘要生成、电子邮件生成、问答、 翻译、客户支持、物体跟踪、图像生成与分类、音频生成与分类、代码开发等诸多场景。大模型技术大幅缩短了数据间发生连接与被计算的时间，极大提高了数据创造价值的效率，带来显著的降本增效，生产力水平是人工的4.4倍以上，并重新定义新服务、带来新制造、形成新业态，成 为数字经济时代的新质生产力。
第二，生成式人工智能正在重塑全球金融业。金融业是单位数据产出量最高的行业，生成式 人工智能将通过嵌入运营、业务转型、加速创新和差异化这四个关键方式重塑全球金融业，大幅 提升内部运营效率，提高获客能力，提升产品设计创新能力，和加强风险防控能力。大模型驱动 的新商业模式有望为金融业带来3万亿规模的增量商业价值。目前，生成式人工智能在我国银行 业已经进入试点应用阶段，预计1-2年后会进入成熟应用期，降本增效方面会出现正面的财务成 果，3-4年后将会得到规模化应用。在保险和证券业等其他金融机构中的商业应用会有所延迟， 但整体上不会差距一年。全面进入生成式人工智能时代，高质量数据将是银行和其他金融机构的 核心竞争力，这将会加速金融机构的组织变革与业务转型。
第三，我国金融业生成式人工智能应用迎来重要政策红利期。金融业一直是产业数字化转 型的重点行业，我国金融业具有世界上最大规模的实时数据，金融业与数字技术的结合是近年 来我国金融科技创新的主要方向。中央金融会议明确提出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、 养老金融、数字金融五篇大文章，加快建设金融强国。随着“十四五”规划进入关键实施期， 金融管理部门加快推动我国金融业数字化进程，鼓励持续关注金融领域新技术发展和应用情况， 提升快速安全应用新技术的能力，释放数据价值。这些政策为金融业集成生成式人工智能提供 了可预期、可操作的基本准则。
第四，2024年金融机构集成生成式人工智能需要遵循八项原则。一是正确认识生成式人 工智能的作用域。二是大模型参数并非越大越好。三是技术先进性和业务可持续性是选择大模 型合作伙伴的两个关键标准。四是生成式人工智能的开发者实际上也是重要的监管者。五是着 眼于端到端解决方案，而不是让它成为一个点解决方案。六是根据实际情况确认生成式人工智 能应用优先级顺序。七是把大模型带到数据中心环境中运行，而不是把数据带到大模型所在的 地方。八是由首席执行官直接牵头指导负责任的人工智能治理框架。
报告共计：52页
生成式AI技术创新历程
生成式人工智能是可以生成新内容(文本、代码、图像、音频等)的人工智能。它是机器学习的一个子集，由模型组成，这些模型可以根据现有数据(例如文本、音频文件或图像)和提示创建新内容(包括生成新数据)作为输出。大语言模型是生成式AI的一种，涉及语言/文本的生成(例如ChatGPT) 。此外，生成式AI还涉及视觉输出(例如Sunthesia) 、音频 (例如Speechify) 、图像 (例如Midjourney) 、代码的生成 (例如GitHub Copilot) 等其他类型的内容生成。
生成式人工智能的发展可追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家们开始探讨如何让计算机具备类似人类的智能。随着硬件技术的进步和大数据时代的到来，生成式人工智能得到了迅猛发展。从最早的符号主义智能，到基于规则的专家系统，再到现在的机器学习、深度学习、强化学习等技术，生成式人工智能已经取得了显著的成果，产生了自主学习与原始创造能力。
生成式AI的产业创新机理
生成式人工智能进入大数据、高算力、强算法一体化集成创新的新阶段，尽管工程发展领先于理论探源，生成式大模型的“黑箱”机制有待解开，但产业应用上表现出较为清晰的创新机理，遵循从数据飞轮的学习效应，到成长飞轮的网络效应，再到成本飞轮的规模效应的产业创新逻辑。
具体地说，从获取更多用户开始，用户贡献更多数据，对大模型机理和产业创新的认识更深入，继而优化价值主张，吸收更多用户和合作伙伴，摊薄固定成本，降低单位成本，迭代循环，不断释放生成式人工智能的价值潜力。
报告共计：52页
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