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为积极响应2024年“7.8全国保险公众宣传日”活动，大家人寿广东分公司及辖内机构围绕“保险，让每一步前行更有底气”主题，积极开展“五进入”金融教育活动，提升公众对保险的认知和风险防范意识。 进学校 2024年7月4日，大家人寿汕头中支走进林百欣附属小学开展金融教育活动。正值学生放学，工作人员使用通俗易懂的语言与学生们做互动问答，向学生普及基础金融知识，提醒学生日常生活中要注意保护个人信息、谨防电信诈骗，提升学生群体的风险防范意识。 进农村 2024年7月6日，大家人寿中山中支走进中山大涌岚田村开展金融教育进农村宣传活动。工作人员通过悬挂主题横幅，派发和讲解金融宣传折页，派发宣传小礼品等方式，向岚田村村民普及金融保险知识和消费者八大权益，提高村民对消费者权益的认识和了解，面对村民们提出的金融诈骗等咨询和疑问，工作人员耐心解答，通过问答互动让村民沉浸式参与到活动中。 进社区 2024年7月8日，大家人寿广东分公司参加由广东金融监管局指导，广东省保险行业协会主办的2024年“7·8全国保险公众宣传日”金融教育宣传活动，公司在城建大厦广场设置摊位，派发金融知识宣传折页，普及金融知识及赠送宣传小礼品等。为了更好普及消费者八大权益知识点，大家人寿广东分公司在摊位设置“消费者权益过三关”游戏，寓教于乐，增强了活动趣味性和吸引力。 紧扣7.8主题“保险，让每一步前行更有底气”，现场设置了“动动脑筋 拼拼海报”环节，让消费者在限定时间内拼出主题海报，在拼图过程中加深对7.8主题的印象。同时，为了让消费者更加关注个人健康，摊位设置“健康驿站”，免费为消费者测量血压、血氧情况，为消费者提供沉浸式反诈体验和公益健康服务。 进机关 2024年7月3日，大家人寿东莞中支前往东莞市便民服务中心开展金融教育进机关活动。活动现场，工作人员向机关一线员工发放宣传折页，讲解保险金融知识，面对面答疑解惑，通过讲解身边常见的生活案例，让专业性较强的保险金融知识变得通俗易懂，加深了机关单位员工对保险知识的了解。 进企业 2024年7月2日，大家人寿广东分公司走进广东省农业科学院农业质量标准与监测技术研究所开展教育宣传活动，通过面对面倾听社会公众对保险的疑问，工作人员积极答疑解惑，现场发放金融知识普及、正和消保中心等宣传折页，引导社会公众树立正确的金融价值观，加强维权意识和风险意识。 2024年是中华人民共和国成立75周年，是实现“十四五”规划目标任务的关键一年。未来，大家人寿广东分公司将继续履行消费者权益保护的企业责任，持续开展对不同消费者群体的教育宣传活动，展示保险正面形象，进一步强化消费者权益保护，提升公司服务水平，为营造良好的金融消费环境做出积极贡献，增强人民生活幸福感和获得感。

　　农发行临沂市分行：奋力书写“科技金融”大文章，助力农业科技腾飞 　　农发行临沂市分行聚焦农业科技重点领域，持续强化信贷支持。今年以来，累计投放农业科技贷款5.54亿元，科技贷款余额达到18.97亿元；为17家科技型企业投放贷款2.34亿元，科技型企业贷款余额达到12.38亿元。 　　提升站位抓组织 　　该行锚定农业强国建设目标，将做好“五篇大文章”与“藏粮于技”行之要务有机结合，金融支持科技自立自强、创新驱动发展。第一时间组织学习政策要求、梳理目标任务，并成立服务科技型企业工作专班，对接政府有关部门、调度项目进展情况，加强统筹协调和督办指导，抓实抓细抓进度，确保贷款投得准、落地实。 　　精细服务推进度 　　全面梳理、筛查全市“专精特新”、农业高新技术企业等清单，班子成员带头开展源头营销、靶向对接，了解企业资金需求、摸排项目基本情况，对重点支持企业实行名单制管理，动态跟踪工作进度。从项目立项、申报、到审批、投放等环节实行全流程管理、精细化服务，发挥“融资+融智”优势，“一企一策”量身定制融资方案，逐项目梳理、逐问题研究，及时疏通业务办理过程中遇到的难点、堵点。实行省市县三级行联合办贷，持续优化办贷机制、提升办贷效率。 　　落地开花显成效 　　聚焦农业科技重点领域和薄弱环节，进一步加大对特色农产品基地、现代种业等领域支持，解决企业在农业科技创新、成果转化、建设农业科技创新基地等方面资金需求。累放5000万元支持山东（兰陵）现代种业科技产业园项目建设，助力发挥当地农业种植优势，拓宽设施农业、生态农业等产业功能，示范带动农业转变发展方式；累放70900万元支持智圣医药园区建设项目，助力农业生物技术、生物制品成果转化和示范推广；投放1000万元支持黄瓜良种等种质资源育繁推一体化发展，加大优质种苗繁育和推广力度，加快实现乡村振兴美好愿景。 　　下一步，该行将继续立足自身职能定位，进一步提升金融服务质效，推动科技金融产业深度融合，让一颗颗农业科技的“种子”得到更多金融“活水”的滋养，助推现代化农业生产和乡村全面振兴。（直营业务部  朱孟静）

随着人工智能快速发展，研究发现，AI可能比人类更擅长炒股。 根据芝加哥大学布斯商学院的最新报告称，OpenAI的GPT-4在金融分析和预测方面的能力，可能比人类更优秀，基于其预测的多空策略表现也能跑赢大盘。 这一发现可能会颠覆金融服务业。与其他商业部门一样，金融服务业正在竞相采用生成式人工智能技术。 根据这项最新研究的研究，在分析财务报表以及根据这些报表做出预测等方面，大语言模型比人类做得更好。 “即使没有任何叙述或行业特定信息，大语言模型在预测盈利变化方面的能力也优于金融分析师们，”该研究称，“在分析师遇到难题时，大语言模型比人类分析师表现出相对优势。” 该研究利用“思维链（chain-of-thought）”提示，指导GPT-4识别财务报表的趋势并计算不同的财务比率。在此基础上，大语言模型可以分析信息并预测未来的收益结果。 该研究称：当我们使用思维链提示来模拟人类推理时，我们发现GPT的预测准确率达到了60%，明显高于分析师的准确率。人类分析师在预测准确度方面接近50%的范围。 该研究的作者还表示，大语言模型能够在信息不完整的情况下识别财务模式和商业概念，这表明该技术应该在未来的财务决策中发挥关键作用。 最后，该研究发现，如果将GPT-4的金融敏锐性应用于交易策略，能够获得更多交易回报，通常能跑赢大盘。 研究称：“我们发现，基于GPT预测的多空策略表现优于市场，并产生显著的阿尔法和夏普比率（对资产的风险和收益进行综合考量的指标）。” 见习编辑:李文玉 | 审核:李震 | 监审:万军伟 （来源：财联社）返回搜狐，查看更多 责任编辑：

文/中国社会科学院金融研究所金融科技研究室主任尹振涛，中国社会科学院大学应用经济学院硕士研究生王振 本文从生成式AI深刻改变各行各业说起，探讨了生成式AI如何赋能商业银行数字化转型，并在此基础上深入分析生成式AI在银行合规科技中的应用方案，最后指出生成式AI在商业银行应用时应注意的潜在风险，包括风险认知偏误、数据合规问题，以及内部风险处置。 2022年11月30日，美国人工智能研究公司OpenAI发布基于GPT—3.5模型的生成式人工智能（AI）对话系统ChatGPT，其效果超过了之前的人工智能模型，迅速在全球范围内引起巨大关注和热潮。ChatGPT作为一个先进的对话系统，不仅在智能对话处理方面取得了显著成就，而且还展示了生成式AI在文本生成、信息处理和自然语言理解等方面的巨大潜力。自从推出以来，生成式AI迅速成为研究者、技术爱好者和商业界人士关注的焦点，许多将生成式AI用于日常工作中的想法也正在成为现实。 生成式AI正在深刻改变各行各业 生成式AI可以被认为是一种通用式技术，而通用技术的特点是随着时间的推移和技术的普遍应用，这种技术可以推动产业的变革和生产力的解放，例如工业革命时的蒸汽机、内燃机等。目前，生成式AI的兴起正在深刻地改变着各行各业的运作模式。通过高级的算法和深度学习网络，生成式AI能够自主生成文本、图像、音频和视频内容，为创新和效率提供了前所未有的可能性。在媒体和内容创作领域，生成式AI使得个性化内容的制作变得更加快速和成本效益化，允许创作者以更少的时间和资源创造更丰富、更符合目标受众口味的内容。 在商业和市场营销领域，生成式AI被用来创建个性化的广告内容和营销策略，极大地提高了目标精准度和用户参与度；同时，它还在为企业进行数据分析和提供预测模型方面发挥着重要作用，帮助企业更好地理解市场趋势和消费者行为。在教育和培训行业，生成式AI通过提供定制化的学习材料和互动体验，为个性化学习和远程教育开辟了新的道路，学生们可以通过AI生成的内容获得更加贴合自己学习节奏和兴趣的学习体验，从而提高学习效率和兴趣。 在金融行业中，生成式AI的应用正在带来革命性的变化。在风险管理和合规领域，生成式AI能够通过分析历史交易数据和市场趋势，预测和识别潜在的风险点，帮助金融机构更有效地遵守监管要求并防范风险。在个性化财务顾问服务领域，生成式AI通过分析客户的财务状况和投资偏好，为客户提供定制化的投资建议和财务规划服务。在信贷评估领域，AI能够快速处理和分析大量的借款人数据，提高信贷审批的速度和精确度，从而大幅提升金融服务的效率和客户满意度。 生成式AI赋能商业银行数字化转型 商业银行的数字化转型是伴随技术进步产生的必要组织形态、系统架构、人员组成、业务模式等的转变，是商业银行积极利用技术提高管理水平、增大用户影响力、改进商业经营模型的举措。伴随着信息技术的发展，数字化转型使得银行从传统经营方式到目前为止，已然经历了三次主要的数字化变革。 商业银行的第一次数字化变革是银行内部的数字化。随着20世纪80年代初开始出现个人电脑并逐步普及，银行开始摆脱传统人工经营方式，在银行内部推行业务的计算机处理和金融数据的入网与联网。这一次数字化转型使得商业银行内部基本建立起数字化处理业务的基础设施，进一步统一和规范了银行内部业务处理流程，大大提高了银行的业务处理效率。 商业银行的第二次数字化变革是外部经营的数字化。这一数字化变革起源于移动互联网和移动智能设备的普及，传统经营网点开始衰退，网上银行和手机银行开始出现，银行与第三方支付平台绑定支付模式开始取代传统纸币支付模式，实现了银行客户随时随地办理银行业务的需要。这一次数字化转型是商业银行在外部经营模式上的创新，进一步扩大了银行的经营群体和业务受体，提高了银行的经营效率。 商业银行的第三次数字化变革是深度、全面的智能化和数字化。随着人工智能、区块链、云计算、大数据等金融科技技术的发展，商业银行从内部业务到外部经营正在接受着全面、深度的数字化转型，智能风控、信贷审批模型、信用分析系统、智能机器人客服等都表现出AI智能化已经成为了第三次数字化转型的主要特点。尤其是在ChatGPT出现以后，生成式AI与银行业务的融合给予商业银行数字化转型新的动力和期待点，将成为引领新一代银行转型的重要力量。 ChatGPT出现在银行进行第三次数字化转型的时间点，其效果展示是一种具有强大内容创作和人机交互的通用生成式AI应用，并且在底层模型的逐步更新迭代过程中已经由一个聊天机器人发展成为具备解决多模态问题能力的应用，可以同时解决文字、音频、图像等相关问题。 随着研究的不断深入，一些聚焦于垂直细分领域的生成式AI应用也随之出现，这些细分领域生成式AI的开发思路一般有两种，一种是基于原有通用生成式AI自定义具有某些专业功能的生成式AI，这一方式也被OpenAI公司以GPT Store的形式实现；另一种方式是从生成式AI的底层训练数据入手，利用通用训练数据+细分领域特有训练数据的形式对模型进行训练，比如早在2023年3月，全球最大的金融信息服务商彭博（Bloomberg）宣布其训练了第一个金融领域的大语言模型BloombergGPT，BloombergGPT参数规模为200亿，使用了彭博自建的3630亿代码（token）的金融数据集和3450亿token的通用数据集。 众多研究对比测试也表明，垂直细分领域的生成式AI在解决该特定领域的绝大多数任务时会优于通用型的生成式AI，这说明了特定领域的生成式AI可以表现出在该领域更优的效果和能力，这也为生成式AI在银行数字化转型中应用的可行性做出了科学的判断和实践上的认可。 生成式AI的出现与银行的数字化转型存在天然的时空耦合，可以进一步整合银行内外部、全方位的业务需求，更加系统化地推进银行的数字化转型，使得银行的数字化转型更加智能和类人化，为银行的数字化转型提供了新思路和新想法。 生成式AI的这种系统化、创造性的能力更多源于其具有的“涌现能力”，主要体现在三个方面：一是上下文学习（In-Context Learning，简称ICL），这也是一种记忆和学习的能力，能够在输入的上下文中学习到给定的例子并完成类似的任务，而无须对底层模型进行额外的训练或梯度更新；二是推理能力，生成式AI通过一系列中间推导过程的思维链（Chain-of-Thought，简称CoT）可以实现数学推理、常识推理、符号推理、逻辑和知识的能力，这在任务的系统性和完整性中是非常重要的；三是零样本学习（Zero-Shot Learning），可以简单地理解为人类的学习过程，即使看见没见过的东西，也可以根据先验知识做到一定程度上的识别。 除此之外，生成式AI利用基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback，简称RLHF）对齐人类产出的方式也使得其内容输出与人类的主流核心价值观保持一致，避免了其中的科技和道德伦理问题，使得生成式AI可以合理且正确地应用于新一代银行数字化转型之中。 生成式AI可以为商业银行数字化转型提供诸多解决方案，通过自动化和优化程序的方式承担商业银行中行政管理、日常决策等工作。从细分业务来看，生成式AI可以被潜在应用于欺诈检测和预防、风险评估、信贷决策、投资组合管理、市场分析等银行重点业务活动中，并且可以在客户服务、个性化产品推荐和员工招聘等活动中发挥着更加具有创造性和客户吸引力的作用…… 本文为中国社会科学院智库基础研究项目“中国金融科技发展指数构建与研究”（23ZKJC068）的阶段性成果。 付费¥5 文章来源丨《清华金融评论》2024年3月刊总第124期 本文编辑丨王茅 责编丨丁开艳、兰银帆 初审丨徐兰英 终审丨张伟 Review of Past Articles – 01 02