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撰文 | 郑磊（经济学博士，萨摩耶云科技集团首席经济学家） 今年“人工智能+”首次被写入政府工作报告，上升到国家战略高度。生成式AI正在席卷金融业，释放新的生产力，以前所未有的方式重塑全球金融业态。拥有逾20年金融科技行业经验，金融领域知名的AIGC先行者和实践者林建明先生在新书《 AIGC重塑金融：AI大模型驱动的金融变革与实践》写道，“AIGC开启了AI大航海时代，并以超预期的速度到来。AIGC加速形成新质生产力，未来将重塑金融行业。” 这是国内首本探讨AIGC如何在金融业应用的专著，全书主要涵盖AIGC技术演变与典型应用场景、AIGC提升金融内外部效率方法论、AIGC监管与金融业安全使用策略、从零开始训练金融大型模型和提示工程训练要点使用技巧、未来人机协作，以及金融业从数字金融向智慧金融转变路径等关键内容。该书结构完整，内容充实，全景式地展现了AIGC在金融领域的纵深影响和应用前景，为金融业从业者提供了驾驭金融垂直大模型实践的重要参考和行动指南。 笔者从2018年开始关注金融科技，相信十年后的金融将和当下的传统金融业态完全不同。在和金融硕士生谈到未来的职业发展趋势时，判断只需五到十年时间之后，他们将面临一个全新的金融行业，以大数据、人工智能为主的金融科技将深刻改变金融流程管理、产品和服务。科技赋能金融从互联网金融开始，区块链技术和加密数字币等非中心化金融也火过一段时间。但是真正能够快速落地，提高金融业务能力和效率的技术，还是基于数据的人工智能。AIGC技术以日新月异的速度突飞猛进，迅速在银行、证券、保险、投资等领域找到了丰富的应用场景。人工智能已经成为金融人必须了解的知识和技能。 该书作者认为科技是金融业数智化转型最大的驱动变量。全球金融业积极布局新质生产力锻造“利剑”，数字人、智能营销、风险信用评估、智能投顾等应用场景初露锋芒。在这个过程中，AIGC扮演了关键角色，成为了金融业内部生产效率的“催化剂”。它能够提升自动化运营水平、数据分析效率、财务报告自动生成、风险管理效率以及人机协作，为金融机构带来显著的降本增效。例如在智能运营领域，AIGC可处理大规模、高复杂度的数据，利用AIGC的Completions算法来预测并补全客户未说完的话，准确把握客户意图和需求，从而改善了金融机构与客户之间的交互模式。随着金融业务呈现出轻型化、场景化、个性化的特点，AIGC也推动金融业科技架构向着高安全、可扩展、高性能易维护的路径转变。 《AIGC重塑金融》的作者具有坚实的IT技术背景，并拥有近二十年的相关金融产品开发和经营管理经验，能够通俗地解释技术原理，并紧密结合实践，为工程师和金融专业人才搭建一个相互理解的知识平台。比如，该书系统性地解读了AIGC和机器学习的精髓，深入其工作机制、算法设计与潜在局限。这些章节填补了金融专业人才的知识盲区。在AIGC实践应用方面，透过一系列真实案例，让技术类读者看到AIGC如何在金融的各个环节发挥作用。 这本书也适合金融业管理者阅读，尤其是着重探讨了如何运用AI技术在金融领域达成内外效益双赢。借助实际案例和实践经验，读者可以看到AI如何为金融业赋予更多的竞争力与增值空间，助力金融机构实现稳健经营。技术开发人员可以从中学到金融大模型建构的核心知识，如Prompt Engineering的核心思想、关键技巧以及其在金融应用的广泛场景，提供了一套详实的框架和步骤。 金融是一个严格监管的行业，安全和合规是一切技术应用的前提条件。这本书用较大篇幅讨论了相关问题。作者指出“在身份识别、数据采集、监管数据报送、风险监测及预警等场景里，AIGC为应对科技治理挑战发挥重要作用。”作者建议监管机构利用AIGC技术优势，进行处理大规模监管数据，从而加快风险识别和决策，抵御复杂多变的市场环境，维护金融市场的稳定和健康发展。 AI在金融行业的应用还涉及多个伦理领域，如科技伦理、金融伦理等。该书深入探讨了AI应用中的伦理挑战和法规问题，为金融机构提供面对这一新领域所需的策略建议。作者认为“要辩证看待金融与生产力关系，广泛借鉴吸收国际治理经验，克服安全和隐私风险、调整生产关系、推动监管法规更新、解决人才短缺等问题，用可信AIGC应对科技治理挑战，促进金融领域新质生产力的可持续、健康发展。” 书中大量章节对AIGC重塑算力系统、提升数据处理能力、加速智能开发，以及变革团队人员和基础架构方面的具体应用，进行了深入分析。AIGC技术的广泛应用正在推动AI开发迈向智能化新时代，解放了程序员的生产力。在智能开发领域，AIGC通过自动化的代码生成减少开发人员编写重复代码的工作量，提高工作效率。目前已经有企业使用AI程序员，配合人类程序员工作，不仅大幅提高了代码编写速度，还可以利用静态代码分析技术和机器学习模型对代码进行自动审查评估。AIGC能够辅助开发人员降低常见错误，及时修复缺陷，提高代码的稳定性和可靠性。当前，我国正站在AI科技革命和产业变革的关键节点。金融业应积极发挥创新引领作用，向上突破关键技术的“天花板”，向下扎根产业场景的“试验田”。作者认为不能因为恐惧而抵制变革。 “未来要么颠覆自己，要么被别人颠覆。”

中信证券上市公司交流会：谈谈生成式AI如何赋能金融变革### 近日，中信证券成功举办“人工智能与科技制造”论坛暨上市公司交流会，活动现场百融云创研发负责人发表演讲，分享生成式AI如何赋能金融业变革。 随着ChatGPT 横空出世，生成式AI突然成为了全球热点话题。对于信息化程度较高、数字系统较为完备的金融业来说，生成式AI所展现出的吸引力无疑更是巨大的。很多机构开展了积极探索，从最初的狂热到后来的冷静，人们的心情跌宕起伏，业务与技术的融合要比想象中要曲折。生成式AI要怎样才能在金融领域，更好地实现商用落地呢？ 01 从idea到商业化落地要闯几关 该负责人认为，在金融领域生成式AI从一个idea到商业化落地要闯好几关，“第一，需要有大量的数据和巨大的算力支撑；第二，需要有强大的AI开发应用平台，加快AI从验证到投产过程，使项目周期从‘年’缩短到‘月’或‘周’；第三、要保证隐私性和安全性；第四，AI生成的回答要足够精准；第五，整个生成流程要足够透明化。” 针对这一系列产业化问题，百融云创打造了一个AI中台，这个中台集数据集管理、模型的训练、模型的版本部署优化、以及上层的AI应用开发和托管平台为一体，将算力、数据、模型进行统一化、标准化管理，降低业务线接入AI的门槛。 AI中台具备精准、安全、透明可追溯几大优势，直指生成式AI产业化落地的核心问题。 精准 由于行业属性使然，金融产业对于隐私性、数据安全有极高的要求，模型生成的回答也必须十分精准。比如有用户来投保，保险企业利用生成式AI作为客服，一旦在回答用户问题时产生错误，就会对理赔造成很多麻烦。 为了减少幻觉，提高准确率。百融云创AI中台通过RAG技术外接外部数据库，大幅提升模型的表达能力和预测性能，精准性也得到大幅改善。 安全 隐私和数据安全是金融机构的生命线。百融云创的AI中台打造了安全防护机制，搭建了一个安全防护的中间层。 “我们从用户问题输入和模型输出两个端点入手，进行检测和过滤，把一些不合适的提问和回答过滤掉，就像是在入口和出口设置安检系统，最大程度保证问答的安全。”该负责人表示。 同时，百融云创针对模型本身，也做了安全的评估框架。“我们做了大量的测试，检测模型本身可能存在哪些安全风险，实现对模型全生命周期的监控和管理。”该负责人表示。 透明、可追溯 一直以来，产业界很难完全信任AI的一个重要原因，就是它的“黑盒”模式，人们无法窥视神经网络内部的运作方式。金融产业事关人民财产安全，无法承受不可预测的不确定性。 从不可信任塑造可信任，需要整个作业流程做到透明化和可追溯。百融云创AI中台从三个维度来解决这一问题。 首先是知识库的构建。知识库可能来自金融机构内部结构化或非结构化的数据，AI中台通过模型去阅读、学习和理解这些文档数据，并进行嵌入、分块，从而构建知识库。当用户提问时，AI平台会结合RAG技术把与问题相关的知识检索出来，并提供给大模型，利用其语义理解能力，结合上下文最终生成问题的答案。 “这有一个案例，一个金融机构的客服，回答用户某个问题的时候，我们可以在内部清楚看到，这个问题的答案来自哪个数据库，充分保证透明性和可追溯性。” 该负责人表示。 其次，百融云创也会利用混合专家模型，将生成式AI跟很多传统的金融模型去结合，比如估值模型、评级模型、预测模型等，就好像汽车的智能驾驶和人工驾驶共同发挥作用，两者的结合将大大提升生成式AI的可靠性。 第三个层面，AI中台对所有应用的生成全栈可追溯、问题可复原。“假设我们在线上某个地方产生了一个问题，我们可以通过AIOPS分析出问题产生的原因、调用的模型，可以追溯bug产生的原因，然后进行问题的分析和优化。我们可以做到，30分钟内将问题复原。” 02 积极拥抱 ，逐步渗透 面对生成式AI这样的新技术，既要避免“短期高估”，也要避免“长期低估”。如果“短期高估”，容易导致一哄而上、盲目跟风；如果“长期低估”，一旦产生颠覆效应，就会错失发展机会。 该负责人建议认为：“对待生成式AI，金融机构可以采取积极拥抱，逐步渗透的态度。” 目前，百融云创采取内外联动，协同推进的策略，加速生成式AI的商业化落地。对内，AI中台用来降本增效；对外，则是扩大供给，创造增量。 对内，百融云创基于AI中台打造了AI员工、AI助手、BR-Coder等工具实现协同办公。该负责人表示，“我们把这些AI工具给到工程师、分析师使用，他们只需要给出一段自然语言的描述，AI工具就能自动生成代码，产生数据分析报表。目前，公司大概有10%的开发工作自动生成。” 对外，AI中台能有效扩大供给，创造增量。市场上，有些需求本身就存在，只是产品的供给不足，导致有些需求无法被有效激活。该负责人表示，“基于AI中台我们打造了对话大模型VoiceGPT，为财富、信贷、保险等场景提供服务，帮助客户完成营销运营、理财顾问、客户问答等工作。” 他在现场举了一个例子。在很多银行，用户资产要达到一定数字，可能是50万，才能享受到人工理财顾问服务。实际上，大量的客户没有这么多的资产，但他也需要理财顾问的服务，而很多银行就是因为无法满足这些客群的需求，导致潜在客户的流失。 VoiceGPT则有效填补了这一供给缺口，VoiceGPT每天可以进行3, 000万次的交流，为很多金融机构创造了资产运营的增量收入。不仅是线上，面对线下场景，百融云创还打造了精通多国语言的数字人产品。在购物商场、 营业厅、银行网点或者机场，数字人能胜任客服、讲解、推广等工作，创造增量收入。 该负责人指出，我们要客观看待生成式AI能力的边界，不要陷入思维误区。产业落地是一个系统性工程，生成式AI不可能端到端全部都搞定，实际上它只能胜任一部分工作。而且，也不是非要出现一个颠覆级应用，才标志生成式AI的成功。 产业界应该保持客观和科学的态度，找准定位、制定目标，评估好自身资源，数据情况、人才情况、IT资源，实现技术、应用、合规、监管的全面融合，逐步推动AI落地。技术革命并非总是疾风暴雨声势浩大，有时需要在时间的淬炼中，慢慢显露其威力。

原标题：15万张消费券、AI客服和区块链：咖啡节背后的金融力量 优惠券、信用卡、金融科技轮番上场，银行通过金融创新服务，助力上海打造“世界咖啡之都”。 “不愧是咖啡之都，咖啡展出的商铺一眼望不到头！”在逛完徐汇西岸滨江的咖啡市集后，一位网友如是感叹道。 近日，2024年上海国际咖啡文化节开展系列活动，吸引了各地咖啡爱好者的目光。活动期间，银行也推出各类优惠和服务，优惠券、信用卡、金融科技轮番上场。 未来，银行如何更好助力上海打造“世界咖啡之都”？专家指出，银行可以通过金融创新更好地融入本地社会活动。对外支付业务方面，可以从商户支持拓展、用户支付体验等方面入手，通过产品功能的打造，为用户提供区域性的一站式综合金融生活服务。 罗葛妹摄 银行助力“咖啡节” “在上海，品世界”。 近日，在上海市各区的活动接力下，2024年上海国际咖啡文化节正如火如荼地展开。作为“五五购物节”15大标杆活动之一，今年的咖啡节吸引了多家咖啡品牌参展，无论是“五一”期间人山人海的徐汇滨江西岸主市集，还是刚刚在虹桥国际咖啡港开幕的系列活动，其后都少不了金融力量的支持。 例如，在滨江咖啡市集上，游客可以享受到建行上海市分行与多家知名咖啡品牌联手推出的“1元起喝咖啡”活动和绑卡支付的各类优惠，如果办理了新近推出的“魔咖信用卡”，还有微信立减金、折扣等礼遇。 对于境外游客和展商，“支付不见外”成为一大亮点。“我们为活动现场的咖啡商户配备了支持外卡支付功能的POS机，方便境外游客支付。”建行上海市分行的工作人员向记者介绍道。 在静安区的节庆活动中，静安区文化旅游局联合中国银联、中国农业银行、上海银行和泰隆银行共同发放了近15万张“满9.9元减5元”和“满19.9元减10元”的咖啡消费券。 金融科技的助力也不容忽视。在虹桥国际咖啡港的系列活动中，建行上海市分行与虹桥品汇共同推出互联网平台，为咖啡产业链各主体提供“从种子到杯子”一站式线上服务，引入AI客服和和区块链技术等金融科技应用助力构建咖啡产业的“上海标准”。 “咖啡节的举办，可以看作是城市品牌形象塑造工作中的一项重要举措，背后涉及的元素较为多元，既有文化传播，也有消费促进、商户支持等。”素喜智研高级研究员苏筱芮表示，“银行在此次咖啡节中发挥了金融侧的支持力量，既可以从C端来打造咖啡相关元素的产品，优化相关的金融服务，也可以从B端商户渠道入手建立合作，包括营销运营合作、资金合作等。” 光大银行金融市场部宏观研究员周茂华认为，银行提供咖啡节特定场景金融服务，满足消费者体验式消费需求，释放消费潜力，同时加强商家合作，可以促进行业及产业链发展，活跃区域经济。 打造“咖啡之都” 不经意间，在上海这座快节奏、国际化的大都市中，咖啡已经成为不少人的生活必需品。 早间提神的冰美式、午后香醇的热拿铁、灵感百出的花式特调……咖啡不再是一种舶来的时尚单品，而是一种悠闲美好的生活方式。云南小粒咖啡源源不断地输入上海、咖啡市集上涌现的中老年客群、上海正营业的9000多家咖啡店，无不展现着一颗颗棕色的小豆子对人们生活的影响力。 “这次参与活动的人流量很大，许多客人会主动询问咖啡的信息，品尝后也往往会带些产品回家。活动现场使用银行推出的优惠券的客人非常多，我们会直接为他们核销。”知子罗咖啡专卖体验店的一位工作人员告诉记者，“整个云南咖啡展区的销量都很不错。咖啡节期间，云南展位的日均营业额大多都在6000元至10000元，消费人群大多为中年以上的客人。” 咖啡文化是一扇“走出去、引进来”的窗口，在上海擦亮“咖啡之都”这一新名片的过程中，银行如何更好地提供助力？ 上海交通大学高级金融学院副教授李楠对记者分析指出，从宏观经济视角来看，对于上海咖啡节以及其他社会生活符号而言，银行的核心作用是能否提升消费便利。 “消费便利应该包括两方面，一方面是为上海的咖啡爱好者提供消费便利，即‘促消费’；另一方面是给上海有喝咖啡习惯的外国人提供消费便利，即‘国际化’。因此，对于上海咖啡节而言，银行通过金融创新融入本地社会活动，既有助于银行获客、推广业务，也有助于提升消费，强化城市的国际化形象。” “银行业务与各类社会生活的密切联系，更多体现于提升消费便利、刺激消费欲望，客观上起到了促进消费的作用。在助力城市名片方面，银行可以嵌入的方式方法很多。例如，目前银行的现金业务比重越来越低，银行大堂也逐渐具备了改造条件。银行可以改造网点，打造‘咖啡银行’，与咖啡店互通积分、实现获客渠道共享等。此外，银行还可以将支付方式与交易内容、交易场景更好地结合。”李楠建议道。 苏筱芮也提出建议，银行的对外支付业务可以从商户支持拓展、用户支付体验等方面入手，不断提升支付效率，也可以考虑将支付服务融入生活圈子，通过产品功能的打造，为用户提供区域性的一站式综合金融生活服务。 记者 李若菡 编辑 姚惠 责任编辑 孙霄 —— / 好文推荐 / —— “从企业的加油站变为同行者” 探访“混合养老” 中美应“做伙伴，而不是当对手” 美财报季的AI看点 A股五月“开门红” 问界“甩锅”，博世“拒收” 点亮“在看”，你最好看！(*╯3╰)返回搜狐，查看更多 责任编辑：

本报（chinatimes.net.cn）记者付乐 冉学东 北京报道 当前，消费金融与大模型的结合正在改变着传统金融服务的面貌，深度优化了客服、营销等关键环节。《华夏时报》记者统计发现，在31家已开业的消费金融公司中，已经有海尔消费金融、马上消费金融、招联消费金融发布了大模型相关应用。 海尔消费金融与火山引擎5月10日共同成立金融大模型联合创新实验室，构建起消费金融垂直大模型，并在精准营销、智能客服、贷后管理、风控等业务场景中持续探索大模型的创新应用。 5月11日，素喜智研高级研究员苏筱芮对《华夏时报》记者表示，当下垂直大模型是重要趋势，一方面可以与消费金融公司自身业务紧密结合，促使大模型的应用更具针对性。另一方面，垂直大模型的训练以及调优等更加精准，能够为消费金融公司的营销、风控等具体流程持续赋能。 共建消费金融垂直大模型 在消费金融领域，通用大模型存在精度不够、金融知识缺失，以及难以满足消费场景中定制化需求等难题，限制了模型在风险评估、信用评分、个性化推荐等关键业务场景中的应用。 与基础大模型相比，针对特定业务场景进行优化的垂直大模型在特定范围内的表现更为出色，正在推动大模型技术应用从边缘业务向核心业务迈进。 “将加速大模型技术在公司业务中的应用落地，提升服务的数智化水平和竞争力。”海尔消费金融表示，基于字节跳动自研大模型精调，消费金融大模型具备迭代速度快、模型能力丰富、模型效果增强等特点，能够满足海尔消费金融90%以上的智能化场景需求。 以信贷资产管理为例，在大模型的辅助下，资产管理人员能够更准确地识别用户意图，提供更加精准、及时的服务体验。利用大数据分析，整合如交易记录、宏观经济指标等数据，构建更精准的信用评分模型预测违约概率。 此外，在消费金融的贷前、贷中、贷后管理中，大模型覆盖了从风险评估到客户服务的全过程，助力消费金融机构更加有效地控制风险。 贷前，大模型通过分析申请人的历史交易数据、收入水平等信息，评估申请人的还款能力和意愿，辅助金融机构做出贷款审批决定；贷中，基于借款人实时的信用表现，大模型动态调整信贷额度；通过分析贷后数据，大模型调整贷款组合的风险结构，提高资金使用效率。 提升服务可得性与用户体验 当下，消费金融与大模型的结合是大势所趋，为用户带来了更多选择和更好的体验。记者盘点了31家已开业的消费金融公司，发现已有海尔消费金融、马上消费金融和招联消费金融发布了大模型相关产品，应用场景包括智能客服、智能营销等领域。 去年8月，马上消费金融推出零售金融大模型“天镜”，覆盖了客服、营销、风控等场景，其营销效果提升了30%以上。在企业知识库的应用中，知识产出效率提升了150%，大幅度提高营销物料的生产效率。在与重庆某银行的合作中，大模型驱动的智能营销能将人工成本降低80%以上，产能是传统人工产能的6倍以上。 在智能客服领域，消费金融业务小额分散，因此对智能客服提出了更高要求。但在实际应用中，智能客服常因“答非所问”饱受质疑，随着大模型的出现，智能客服不智能表现有望改善。 当前，“天镜”已经应用到智能语音助手、辅助人工坐席决策等多个环节，具备语言理解、数据分析、自主学习和智能推理能力。在客户服务过程中，“天镜”可以直接提供针对用户提问的差异化话术，具备生成端到端的对话能力。在处理贷后等场景中，大模型克服传统AI技术理解复杂专业知识的短板，结合对话上下文、历史数据、业务场景等识别用户意图，提升服务效率和用户体验。 11月，招联消费金融发布大模型“招联智鹿”，该模型能发现潜在问题并提供相应的解决方案。经模拟测试，相比人工作业，使用“招联智鹿”进行文本标注与生成的效能可提升百倍，进一步助推降本增效。 以客服场景为例，“招联智鹿”可结合具体会话状态与服务场景，定制回复话术，助力客服工作提质增效，节约时间成本近80%。据了解，该模型未来将应用于更多细分场景，如风控管理、代码生成、运营提升等，并在“智能体”技术、仿真模型、科技向善等方面持续探索。 谈及未来消费金融大模型的发展趋势，苏筱芮认为，一是在智能营销方面，有助于为产品、服务分类推介，提升营销效率；二是在搭建企业知识库方面，能够不断丰富企业内容；三是在智能客服方面，能够进一步加深在特定语境下对客户需求及疑问的理解；四是为授信等风控领域提质增效。 责任编辑：孟俊莲 主编：张志伟

原标题：2024年AI金融新纪元报告：赋能金融，AI开启新时代 今天分享的是：2024年AI金融新纪元报告：赋能金融，AI开启新时代（报告出品方：东吴证券） 回顾与展望“科技+金融”三个时代:1)金融信息化:科技替代体力劳动。信息传播的速度和广度大大提高，大量的人工作业电子化，但受限于时代条件，互联网金融领域仍处于起步阶段，但打下了信息化趋势的基础。2)互联网金融:科技延伸人类触角。大量信息科技公司利用信息传播的速度和广度大大提高大量的人工作业电子化利用网络技术汇集海量用户和信息变革传统金融渠道，和讯网、金融界、证券之星等垂直财经网址厚积薄发，而在移动互联网时代,依托流量实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金端的互联互通，东方财富、同花顺和华泰证券大放异彩。3)AI金融:科技辅助脑力劳动。大量原有的金融业务通过大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型，金融科技资金投入年均复合增速快，非银金融机构技术资金投入占比逐年提升，金融AI大模型引领金融科技范式将迎来变革。 AI助力金融存量业务增长+开拓新机遇:1)AI助力金融业务降本增效，降低风险成本。A!技术在金融行业中的应用可以显著降低人力成本并提高收入;AI在提高基础工作效率、增强风控能力、优化客户服务和营销策略方面发挥着重要作用。2)1助力B端+C端产品多应用场景升级。A)技术的发展推动了智能投顾产品和金融信息终端的创新，这些产品通过提供个性化和精准的服务，提升了市场交易活跃度，并为金融行业带来了新的业务增长点。3)AI促进金融行业存量业务增长。券商经纪业务、两融业务、投行业务、投研和投顾业务将有所受益。 报告共计：32页 以下为报告节选内容 报告共计：32页 中小未来圈，你需要的资料，我这里都有！返回搜狐，查看更多 责任编辑：