2024年金融业生成式AI应用报告-52页下载
研究成果由四个部分组成。
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
来源：度小满
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