生成式AI在提升金融业效率和创新方面展现了巨大潜力，但其快速扩展是否会引发新的风险和挑战仍存在争议。尤其是在数据隐私和安全方面，如何平衡技术创新与监管合规，将成为金融机构在应用生成式AI过程中面临的重大考验。

下面分享一份来自清华大学经济管理学院联合度小满、MIT科技评论发行的报告《2024年金融业生成式AI应用报告》报告深入探讨了生成式人工智能（AI）在金融行业中的应用与发展趋势。报告通过对全球范围内170多家金融机构的研究，揭示了生成式AI如何通过提高运营效率、优化客户体验、提升风险管理和促进业务创新，全面重塑金融业。报告还强调了中国金融业在政策支持下的快速发展，并提出了金融机构在集成生成式AI时应遵循的八项原则。研究结果展示了生成式AI在金融业的巨大潜力和广泛应用前景。

# 01 报告摘要

生成式AI的新质生产力

生成式人工智能是AI技术的集大成者，具有强大的类人原始创造能力。其应用场景包括内容创作、文本提取及摘要生成、问答、翻译、客户支持、图像生成与分类、音频生成与分类、代码开发等，极大地提高了数据创造价值的效率。

生成式AI在金融业的应用

金融业是数据产出量最高的行业之一，生成式AI通过嵌入运营、业务转型、加速创新和差异化等方式，重塑全球金融业。预计生成式AI在金融业的应用将带来3万亿规模的增量商业价值，提升内部运营效率、产品设计创新能力和风险防控能力。

政策支持

中国政府出台了一系列支持金融业数字化转型的政策，如将生成式AI纳入金融科技创新的主要方向，加快推动金融业数字化进程。这些政策为金融机构集成生成式AI提供了可操作的基本准则，促进了金融科技的发展。

八项集成原则

金融机构在集成生成式AI时需遵循八项原则，包括正确认识生成式AI的作用域、大模型参数并非越大越好、技术先进性与业务可持续性是选择大模型合作伙伴的关键标准等。

# 02 报告节选

# 03 报告参考

《2024年金融业生成式AI应用报告》

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