文章主题：生成式人工智能, 金融业, 商业价值
《2024年金融业生成式人工智能应用报告》：生成式AI有望给金融业带来3万亿增量商业价值
经济观察网 记者 万敏 “生成式AI（人工智能）正在席卷金融业，释放新的生产力，赋能银行数字化转型，以前所未有的方式重塑全球金融业的格局。”《2024年金融业生成式人工智能应用报告》（以下简称《报告》）对生成式AI发展前景做出预测。
这篇报告是由清华大学经济管理学院、度小满、我国《麻省理工科技评论》以及清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心联手撰写的。该报告于2024年1月24日正式对外公布。
《报告》指出，未来一段时间内，部分银行将逐步从“应用技术的银行”转变为“最理解技术的银行”。同时，它们还将进一步拓宽业务范围，向“最了解银行的先进技术服务商”领域发展，以充分挖掘和利用其大量高质量数据的价值。这一转变有望为金融行业带来高达3万亿人民币的商业价值增长，甚至有可能彻底颠覆交易方式、投资管理和风险评估的传统模式。
在金融行业的诸多细分领域中，《报告》指出，大型金融机构在零售银行和财富业务方面每日新增账户数量庞大，因此对客户了解（KYC）流程的需求尤为迫切。在此背景下，生成式AI技术可发挥重要作用，它能够生成模拟数据，助力训练支持KYC背后的机器学习算法。此外，生成式AI还能协助虚拟助手构建更为精确的自然语言模型，从而提升服务品质。
作为一名文章写作高手，我将重新组织原文内容并赋予其新的意义。在中小企业的银行业务领域中，生成式AI将发挥重要作用，不仅能够应对更为复杂的虚拟助手问题，还能协助解决包含非数字数据（如商业计划）的小企业贷款申请难题。通过引入生成式AI技术，我们可以提升中小企业在银行业务领域的智能化水平，从而更好地满足其独特的需求。
生成式AI将在商业银行业务领域中发挥重要作用，尤其是在处理复杂场景下的客户财务绩效问题方面。这种技术能够有效地加速商业银行的后台任务，提供实时的财务绩效信息，从而提高客户满意度和服务质量。此外，生成式AI还能够利用某些经济条件下的稀疏数据，如业务绩效指标，辅助训练预测算法，进一步提升预测精度和效率。总的来说，生成式AI将为商业银行业务带来更高的效率和更好的用户体验。
作为一位专业的文章写作高手，我将以文章专业高手的水平对原文进行改写。在投资银行与资本市场上，人工智能助手——生成式AI能够有效地助力银行进行复杂且非流动性的金融产品资产负债表的压力测试。通过整合各类场景的测试数据，生成式AI有助于让金融稳定措施更为精准，同时降低合规成本。
在我国的支付领域，生成式AI正在深入改变我们的交易模式。《报告》指出，借助于大型基础模型的支持，聊天机器人和虚拟助手能够为客户提供即时的解答和问题处理，甚至还能提供个性化的金融产品和服务。随着人工智能算法逐渐分析并理解客户数据，进而提供定制化的解决方案，我们不再需要忍受漫长的时间和接受通用的建议。
《报告》强调，生成式AI技术在金融领域的应用仍处于技术研发与试点阶段。在未来1-2年内，我们将看到一些大型金融机构开始采用大模型增强的生成式AI技术，进入实际应用阶段。而在距今3年之后，这些技术的广泛应用有望推动金融行业生成式AI技术的规模化发展。
《报告》还提及：“重要的是，生成式AI对银行业务的影响将推动银行自身的组织变革。生成式AI作为AI助手将取代一些数据量大的人工任务，会带动银行人力资源的优化配置，加快组织的去中心化，更多的推行扁平化组织管理。生成式AI成为‘副驾驶’，赋能银行员工，提升员工的数字化能力，加速传统的流程专家转型成为数智化数据专家，推动银行员工绩效的重新定义和改革。”
度小满CTO许冬亮表示：“短期看，大模型是数智化的延申，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。”
许冬亮称，2024年将会是生成式AI应用涌现的一年，大量提升生产力的应用即将出现。在B端场景，生成式AI将把数智化带到新的高度，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、Agent智能体、甚至具身智能方向进化，这些新能力的注入，会极大提升AI的人类交互能力和任务处理能力。
《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的利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式AI突破发展的重要内容”。返回搜狐，查看更多
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