AIGC+金融专题：2024年金融业生成式人工智能应用研究报告（附下载）
今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC+金融专题：2024年金融业生成式人工智能应用研究报告》。
（报告出品方：清华大学经济管理学院）
报告共计：52页
海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》
前言
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。在此背景下，清华 大学经济管理学院联合度小满科技（北京）有限公司、《麻省理工科技评论》中国共同开展了 “2024年金融业生成式人工智能应用”专题研究。
我们的研究关注了国内外170余家银行、保险、券商及资管等金融机构，并就生成式人工智能技术创新及其在金融行业应用的共性问题访谈了若干位国内金融机构高管人员和大模型技术开发主管，力求系统揭示金融业生成式人工智能的创新密码、商业价值和政策期望，为国内金融机构有效采用这项突破性科技提供可靠的行动指南。
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。
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。
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。
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，
由于生成式人工智能技术创新与应用处于快速发展阶段，可谓日新月异，我们对生成式人工智能的变革作用及其在金融业落地应用的认识还有待进一步深化，研究报告存在不足之处敬请大家批评指正。
摘要
本研究报告全面概述了生成式人工智能在金融领域的应用，并深入探讨了与其实施相关的潜在收益和挑战。通过揭示生成式人工智能的变革能力，本报告旨在指导银行、保险公司等金 融机构在2024年利用这项技术的力量来推动创新、提高效率，并在不断发展的行业中保持竞争力。
引言
发布国内首个超大规模智能模型系统(悟道1.0)的北京智源人工智能研究院(以下简称“智源”)在2023年则与多家企业、高校和科研机构倾力打造一站式、高质量的FlagOpen(飞智)大模型开源开放软件体系，包括大模型算法、模型、数据、工具、评测等重要组成部分，支撑AI大模型软硬件生态的百花齐放，旨在建设大模型领域的“Linux”。微软总裁布拉德·史密斯评价智源为“处于绝对领先的三家全球机构之一"，与Google、OpenAl和微软齐名，充分展示了我国在生成式AI领域的强大实力。
在中东，2023 年3月阿布扎比技术创新研究所发布中东首个400亿参数的基础大语言模型并于5月15日宣布开源Falcon 40B，供研究和商业使用。基于斯坦福大学的HELM LLM(大语言模型)基准测试工具，Falcon 40B在使用显著更少的训练计算能力方面优于其著名的同类产品，该工具仅占DeepMind的 Chinchilla Al的40%、OpenAl的 GPT-3训练计算的 75%、GooglePaLM-62B训练计算的80%。在开源后的一段时间，Falcon 40B冲上了Hugging Face开源LLM榜的第一位。同一团队还在去年推出了世界上最大的阿拉伯语自然语言大模型NOOR，并有望很快开发和发布Falcon 180B，展示了大模型的卓越性能以及阿联酋人工智能的技术进步强化了阿联酋作为全球AI领导者的角色。
二级市场异常火爆，英伟达股价翻番，市值超过万亿美元，微软股价全年也上涨了近三分之。生成式AI初创公司是最受风险资本青睐的投资对象，仅上半年就完成86笔交易，股权融资额超过141亿美元，比2022年全年增长了5倍以上，生成式A1热也带动70%的风险资金都投向人工智能领域，在低迷的全球资本市场一枝独秀。
生成式人工智能是大型科技公司相互角逐的新战场，亚马逊、英伟达、谷歌、微软、Meta都各自拥有2家及以上生成式AI公司。而且在2023年，这些大型科技公司支持的每一笔顶级交易，都有知名风险机构和企业的跟投。2023年，0penAI获得微软和老虎全球资本、红衫资本等知名投资机构103亿美元股权融资，在ChatGPT发布一周年后，这家引领全球AGI研究的独角兽估值已接近900亿美元。亚马逊和谷歌向大语言模型开发商Anthropic投入数十亿美元，试图与OpenAl支持者微软展开竞争，争夺生成式AI基础设施的主导地位。
2023年4月才成立的百川智能，半年后就获得阿里、腾讯、小米等科技公司及深创投等多家顶级投资机构3亿美元的A1轮战略融资，估值超过10亿美元。创立于2023年3月的“月之暗面"(Moonshot Al)，也在10月获得来自红杉资本、今日资本、砺思资本等投资机构近20亿元的投资。
过去的一年，从底层大模型到算力基础设施到机器学习运营，再到消费端应用，生成式AI的生态已经初步建立，并且将在2024年随着大模型的进一步训练和稳定，会加速向下游行业发展移动，会对经济社会产生深刻影响。来自麦肯锡的全球调查数据揭示，28%的企业将生成式AI视为首要任务，这项变革性技术影响着全球董事会的议程--从营销和销售到产品和服务，预计每年在63个不同的行业应用中产生2.6-4.4万亿美元的惊人商业价值。
2023年是大炼模型的一年，开启了新一代人工智能创新发展的新征程。由于大模型开发的高成本支出，我们认为，开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型的利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式人工智能突破发展的重要内容。
报告共计：52页
海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》