AI金融助手

南财理财GPT是南财理财通团队的最新金融智能化成果，它运用人工智能和机器学习技术，为政府、金融机构和投资者提供深度决策支持。基于大湾区大数据和先进算法，该AI系统能进行精准分析、风险评估和投资建议，推动理财行业健康发展，并在政策制定、用户投资策略优化等方面展现出显著优势。欲试用，可扫描海报二维码联系。

人工智能在金融领域的应用显著提升数字化和智能化水平，通过大数据和深度学习强化风险管理，精准投资决策，高频交易以及反欺诈等多方面能力。AI对金融风险管理、数据分析、营销服务、投资建议乃至客户服务都有潜在的替代或辅助作用，但也带来数据隐私和人才转型挑战，需谨慎并持续探索技术与监管的平衡。

虽然“AI+金融”很早就被提及，但近两年，随着人工智能技术尤其是OCR和LLM的高速发展，大模型时代的金融行业AI应用呈现出新的发展态势。 目前，AI在包括银行、保险、证券等在内的金融领域有哪些应用？又呈现出怎样的变化？ 如果你也好奇，下面我们一起来瞧瞧。 一、OCR智能识别 一直以来，OCR被视为纸质资料数字化的媒介，也是信息交互的重要基础。 但早期OCR识别的精度和速度让人头疼，这导致保险这类很多需要经常和纸质材料、各色数据打交道的行业，很多业务都只能靠人工来完成。 比如在核保或理赔过程中就涉及大量医疗报告、票据、证明材料等的提交，在缺乏有效工具的情况下，以前基本靠手动记录和整理，后期再经由专门的人员进行审核。 这么做保障了业务的完整性，但投入的人力成本不低，用户等待的时间也长。有时手动录入出现失误，还可能影响业务判断。 而眼下，随着AI算法和模型的优化，OCR识别效率和精度全面提升，通过OCR智能数采系统辅助核保和理赔材料的采集和数据结构化管理，成了很多保险企业的新选择。 比如在司普科技推出智能核保和智能理赔案例中，OCR智能识别准确率能超过95%，匹配度高达99%，后期还能依托核保和理赔决策大模型，快速出具核保和理赔结论。整个过程可能不到1分钟的时间，就能低成本、高质量完成任务。 看好OCR智能识别在简化业务流程、数据采集与管理提效、知识图谱建设等方面的价值，这种新型的核保和理赔形态正在很多头部保险企业和TPA机构中推广开来。 二、智能营销服务 如果说，AI在金融行业的营销方面一直没有多少亮点可言。今年以来，随着大语言模型在金融行业的渗透，这种情况已经有很大的改观。 比如以往了解行业动态和内部经营情况，辅助营销策略和预算制定，主要靠人为搜集市场信息，研读各类财报年报。 现在，通过AI就能快速阅读和提炼海量材料中的关键信息，还能在几句对话中，完成市场了解、竞品比对、分析统计等操作，决策难度和风险都降低不少。 在营销内容的创作上，借助AI写作助手，不管是销售话术、营销文案还是研究报告，都能在人机协作之间秒速生成，而且文体风格、内容创意、专业深度等方面，比以前也有很大程度上的提升。 除了“文生文”，今年以来，随着AIGC技术在文生图、文生视频、视频生视频等方面的加速渗透，这种新兴的广告素材创意，也对包括金融在内的多个行业的营销模式带来了变革性的影响。 三、智能客户服务 作为AI较早渗透的领域之一，智能客服可能是金融行业最不“新奇”的存在。 不过大模型时代，获AI加持的智能客服，服务能力正变得更强，适用的业务场景也更广。 比如以前的AI客服大多仅限于简单的信息查询和预制问答，应答模式机械又低能，还没有上下文记忆，经常被人们吐槽是：“人工智障”。 而现在，AI聊天机器人化身的智能客服，不仅能查询信息、答疑解惑、办理业务，甚至还能陪聊天，讲故事，想象力和创意可圈可点，上下文理解和记忆能力也相当逆天。 更重要的是：通过模型训练，AI能打造专属的问答知识库和业务话术，极大地突破了预制问答的瓶颈，真正能做到365*24小时服务不掉线、始终保持专业水准。 也因为如此，金融行业的AI聊天机器人眼下不再仅限于客户服务，还被广泛运用于品牌宣传、产品推荐、情感关怀等场景。 四、AI数字员工 除了以上几点，AI在金融行业（尤其是银行、消费金融）很重要的一项应用还有AI数字员工。 据不完全统计，目前从客服、招商、营销到培训、风控，这些岗位都有AI数字员工的身影。 数据参考自网络公开信息，排名不分先后 今年以来，随着大语言模型和数字人视频生成技术在金融行业的应用落地，完成大量金融知识训练的AI数字员工，3D形象升级的同时，交互和服务能力也明显提升。 目前，除了业务协作，有的AI数字员工甚至已经独立参与到交易场景的自助应答、业务办理等流程服务中。 着眼于AI数字员工在各行各业的广泛应用，IDC在《银行数字科技五大趋势》中预测：到2025年，超过80%的银行将部署数字人，其中，数字员工将承担90%的客服和理财咨询服务。 腾讯研究院在《2023数字人产业发展趋势报告》中也提到：据市场分析机构预测，AI数字人市场规模在2026年或达102.4亿元。 写在最后 其实除了金融行业表示出对AI数字员工的青睐，电商、企服、传媒等领域也对AI主播、AI主持人这类数字员工表示出很高的期待。 目前除了以上四大场景，AI在金融领域的应用还有很多，比如智能投顾、智能投研、智能监管、智能信贷等。 从总体看，AI在金融领域的应用较之其他行业可能算不上突出，但金融行业长期属于人力密集型行业，面向的客户群体广泛，又表现出对数据的极强依赖。 这意味着：随着OCR智能数采、知识图谱、生成模型、数字人等技术的快速发展，将很好地补足以往短板，推动行业实现更大程度的增长。

3月19日，科大讯飞股份有限公司（以下简称“科大讯飞”）与苏州银行股份有限公司（以下简称“苏州银行”）签署战略合作协议。双方将在“AI+金融”领域展开深度合作，共同推动长三角一体化发展及金融科技创新。科大讯飞总裁吴晓如、副总裁沈海波，苏州银行党委书记、董事长崔庆军出席活动。仪式由苏州银行党委委员贝灏明主持。 崔庆军在致辞中表示，科大讯飞作为我国智能语音与人工智能领域的领军企业，始终致力于“用人工智能建设美好世界”，凭借卓越的技术实力和深厚的研发底蕴，持续助力民生和产业高质量发展。此次签署战略合作协议，既是双方助力长三角一体化发展的新实践，更是金融协同科技助推新质生产力蓬勃发展的新探索。未来，苏州银行秉承“以客户为中心”的经营战略，与科大讯飞一道，不断探索“AI+金融”创新场景，持续为中国式现代化建设贡献科技金融新力量。 吴晓如致辞表示，苏州银行自成立以来，始终践行“以民唯美，向实而行”的企业使命，专注服务实体、服务市民、服务区域经济社会发展，致力打造企业百姓信赖的银行。期待双方以此次战略合作签约为契机，在现有合作的基础上，在科技金融、大数据、教育、医疗等领域加大探索力度，聚焦小切口，发挥各自资源优势，携手推动科技与金融深度融合，打造银企合作新范本。 未来，科大讯飞和苏州银行将本着自愿平等、诚实守信、互惠互利的原则，就人工智能、大模型等技术在金融行业的应用以及未来技术趋势研究等方面展开合作研究和应用实践。双方将共同推进前沿技术研究、金融行业大模型、智能办公、智慧网点、智能助手等业务领域技术合作，联合研发数字化、智慧化科技金融应用，携手打造“AI+金融”服务新模式。 科大讯飞财务副总监蔡尚及金融科技事业部相关负责人；苏州银行公司业务部、零售业务部、消费者权益保护部、信息科技部、大数据管理部、运营管理部、网络金融部、办公室相关负责人参加签约仪式。

金融行业是AI技术落地的理想场景，智能客服、无人柜台、投资顾问等多个领域已广泛应用AI技术。上周彭博社和开源证券的消息进一步强化了这一趋势，BloombergGPT的大规模数据集及LLM技术在金融领域的应用引发了市场的强烈反响，龙头股如东方财富等涨幅显著。ChatGPT的出现可能改变金融科技的发展路径，提高客户服务效率，尤其是智能投顾领域有巨大潜力。然而，AI在金融行业的应用仍面临实时性、合规性和准确性等挑战，但长期来看，AIGC有望在金融领域实现商业化和基础设施化的突破。

人工智能正在引领金融行业的1分钟科技革命，通过自动化交易提升效率，降低风险，并在投资分析中提供预测支持。同时，AI也革新了客户服务，通过智能技术减少了等待时间和提升了服务体验。然而，数据隐私和人才培养是未来发展的关键挑战。总而言之，AI正深刻改变金融，带来便捷与创新。

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数字金融进军国际市场，需考虑政策法规、本地化需求及金融服务顺畅性。与云科技企业合作成为国际化战略重要一环。出海关键在于运用AI和生成式AI技术，如亚马逊云科技通过打造全面云平台和提供专业服务，帮助企业解决全球化运营问题，尤其是在多语言内容交互、决策支持、客户服务和产品创新等领域。同时强调合规建设，利用Amazon Bedrock/SageMaker等产品助力模型微调与部署，以实现AI应用的顺畅和技术迭代。

南财理财GPT是南财资管科技部最新成果，利用AI和机器学习技术提供金融决策支持，基于3亿银行理财数据和先进算法，能进行精准金融分析、风险评估和投资建议。这款人工智能工具对于理财行业意义重大，通过提升投资者教育、优化渠道管理、降低客诉并提供个性化服务，助力行业健康发展，同时缓解客户焦虑和延长负债端期限。欲了解更多信息，请访问21财经APP获取完整内容。

2024年中国发展高层论坛聚焦新兴产业发展与财政政策优化，国家发改委计划推动新兴产业融合及数据要素价值利用，财政部强调跨周期调节以促进经济平稳。中蒙经济合作区设立，社保基金投资办法出台，同时中泰化学控股股东遭调查，复旦复华被曝财务问题，小米SU7和滴滴均有所动作。国内首个千亿参数金融大模型发布，氢能产业政策加速，苹果公司加大在华研发投入并计划推出新产品。注意投资风险，和讯提供的信息仅供参考。