如何看待生成式AI重塑全球金融業(yè)？

創(chuàng)新的銀行將從“采用技術(shù)的銀行”邁向“最懂技術(shù)的銀行”，并向“最懂銀行的先進技術(shù)服務(wù) 商”領(lǐng)域拓展，充分釋放其高質(zhì)量數(shù)據(jù)價值。

30年前，當互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起時，大多數(shù)銀行業(yè)從業(yè)者都無法相信支付方式將發(fā)生徹底變 革，購物將無需現(xiàn)金和刷卡，交易越多銀行內(nèi)部的排隊現(xiàn)象卻越少；大多數(shù)的證券業(yè)從業(yè)人員 也都無法想象交易所將不再是股民進行證券交易的場所，證券開戶甚至都無需到證券公司現(xiàn)場 辦理。基于Windows/Linux操作系統(tǒng)的普通計算機和基于Android/iOS系統(tǒng)的智能手機/平板 電腦就是數(shù)字時代的“交易所” 。 過去15年，許多傳統(tǒng)大銀行一直跟蹤并采用最新的數(shù)字技術(shù)，但是一些銀行卻在堅持自認 為非常成功的“當鋪”模式，堅持過時的商業(yè)模式已經(jīng)或正在讓這些銀行付出代價，比如破產(chǎn) 重組或利潤率至少下降25%。因此，在不犧牲核心原則的情況下?lián)肀墒饺斯ぶ悄堋⑦M行數(shù) 智化轉(zhuǎn)型可能是最好的選擇。 在快節(jié)奏的金融領(lǐng)域，保持技術(shù)的領(lǐng)先地位對于蓬勃發(fā)展至關(guān)重要。多年來，我們見證了 從互聯(lián)網(wǎng)銀行的誕生到算法交易的興起的跨越式變革。在此影響下，我國銀行業(yè)電子支付方式 發(fā)生了極其顯著的變革，移動支付在2018年超越網(wǎng)上支付，2020年，半數(shù)以上的電子交易用 戶選擇移動支付，成為用戶首選的業(yè)務(wù)支付方式。

當前，憑借無與倫比的計算能力和先進的數(shù)據(jù)分析能力，生成式AI正在席卷金融業(yè)，釋放 新的生產(chǎn)力，以前所未有的方式重塑全球金融業(yè)的格局，有望給金融業(yè)帶來3萬億規(guī)模的增量 商業(yè)價值 ，并可能將徹底改變交易的進行、投資的管理和風險的評估方式。泰康人壽人工智能 研究院院長劉巖對此認為， “生成式AI將加速推動‘金融+AI’向‘AI+金融’的轉(zhuǎn)型升級” 。比如一 個充滿想象的應(yīng)用場景，利用ChatGPT快速處理和審查大量金融數(shù)據(jù)，包括實時市場趨勢、客 戶偏好、歷史表現(xiàn)和宏觀經(jīng)濟需求。從海量信息中獲得的見解便可以使金融機構(gòu)能夠做出明智 的決策，并提供符合客戶獨特需求和愿望的定制服務(wù)。 正如貝萊德首席運營官Rob Goldstein所言， “生成式AI將改變?nèi)藗兣c技術(shù)互動的方式， 提高我們的生產(chǎn)力并加強我們已經(jīng)在做的偉大工作，還可能改變客戶對我們互動的頻率、及時 性和簡單性的期望。 ”生成式AI在銀行的嵌入會對銀行產(chǎn)生深刻影響，正在重塑全球金融業(yè)。

在零售銀行和財富業(yè)務(wù)上，大型金融 機構(gòu)每天開設(shè)的新賬戶數(shù)量巨大，需要更 有效、高效的了解你的客戶（KYC）流程。 生成式AI可以創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)來幫助訓(xùn)練KYC 背后的機器學(xué)習(xí)算法。它還可以幫助為虛 擬助手創(chuàng)建更準確的自然語言模型。 在中小企業(yè)銀行業(yè)務(wù)上，除了支持更 復(fù)雜的虛擬助理之外，生成式AI還將幫助 解釋包含非數(shù)字數(shù)據(jù)（例如商業(yè)計劃）的 小企業(yè)貸款申請。 在商業(yè)銀行業(yè)務(wù)領(lǐng)域，生成式AI將加 速商業(yè)銀行的后臺任務(wù)，例如在復(fù)雜場景 下實時回答有關(guān)客戶財務(wù)績效的問題。它 還可以通過增加某些經(jīng)濟條件下業(yè)務(wù)績效 的稀疏數(shù)據(jù)來幫助訓(xùn)練預(yù)測算法。

在投資銀行和資本市場上，生成式AI 可以幫助銀行對包含復(fù)雜、非流動性金融 產(chǎn)品的資產(chǎn)負債表進行壓力測試。通過綜 合各種場景的測試數(shù)據(jù)，該技術(shù)可以幫助 使金融穩(wěn)定措施更加精確并降低合規(guī)成 本。 在支付領(lǐng)域，生成式AI進一步重塑交 易方式。基礎(chǔ)大模型支持的聊天機器人和 虛擬助理提供即時客戶支持、解決查詢， 甚至提供個性化的金融產(chǎn)品和服務(wù)。隨著 人工智能算法分析客戶數(shù)據(jù)以提供量身定 制的解決方案，漫長的等待時間和通用建 議的日子已經(jīng)過去。

在投資和財富管理方面，人工智能算法通過仔細分析大量的金融數(shù)據(jù)來發(fā)揮其魔力。這些 算法可以識別投資機會、預(yù)測市場趨勢并優(yōu)化投資組合管理策略。這使投資者能夠精確而敏銳 地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，從而最大限度地提高潛在回報。 重要的是，生成式AI對銀行業(yè)務(wù)的影響將推動銀行自身的組織變革。生成式AI作為AI助手 將取代一些數(shù)據(jù)量大的人工任務(wù)，會帶動銀行人力資源的優(yōu)化配置，加快組織的去中心化，更 多的推行扁平化組織管理。生成式AI成為“副駕駛” ，賦能銀行員工，提升員工的數(shù)字化能 力，加速傳統(tǒng)的流程專家轉(zhuǎn)型成為數(shù)智化數(shù)據(jù)專家，推動銀行員工績效的重新定義和改革。

一向較為穩(wěn)定的保險業(yè)也正在經(jīng)歷大模型應(yīng)用帶來的一場革命。國內(nèi)頭部保險公司的一位 副總裁表示， “對保險行業(yè)來說，生成式AI是一項革命性技術(shù)，不僅僅是提升效率，后續(xù)還會 帶來商業(yè)模式的重大沖擊。現(xiàn)階段，我們應(yīng)該追求它的多樣性，而不僅僅是準確性” 。 ChatGPT通過分析客戶數(shù)據(jù)實現(xiàn)承保流程自動化、改善索賠管理并增強欺詐檢測。AI算法計算 風險狀況并提供滿足個人需求的定制保險計劃。 風險管理是金融行業(yè)的一個重要方面，生成式AI在該領(lǐng)域也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過分析歷 史數(shù)據(jù)、市場趨勢和宏觀經(jīng)濟指標，人工智能算法可以識別潛在風險并提出有效的風險緩解策 略。這使金融機構(gòu)能夠做出明智的決策并確保其運營的穩(wěn)定性。 盡管ChatGPT持續(xù)火爆，帶動金融大模型的開發(fā)熱潮，以及金融機構(gòu)投資并采用大模型技 術(shù)，但生成式AI技術(shù)在金融業(yè)中的應(yīng)用尚處于技術(shù)探索和試點應(yīng)用的并行期，依據(jù)Gartner新 興技術(shù)成熟曲線，預(yù)計1-2年內(nèi)，首批大模型增強的金融機構(gòu)會進入成熟應(yīng)用期，3年后帶動將 會金融業(yè)生成式AI的規(guī)模化應(yīng)用。當然，隨著大模型技術(shù)在零售、教育、傳媒、游戲等行業(yè)中 嵌入應(yīng)用的增加，大模型技術(shù)的進化和能力提升，金融業(yè)集成生成式AI技術(shù)的速度會加快。

以我國銀行業(yè)為例，財報信息顯示，42家上市銀行中，當前已經(jīng)有6家銀行公開發(fā)布大模 型技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用的信息。 工商銀行在國內(nèi)同業(yè)率先實現(xiàn)百億級基礎(chǔ)大模型在知識運營助手、金融市場投研助手等多 個場景應(yīng)用。 依托行內(nèi)人工智能服務(wù)體系的算力、算法、數(shù)據(jù)、人才四位一體的基礎(chǔ)能力，農(nóng)業(yè)銀行發(fā) 布的ChatABC重點著眼于大模型在金融領(lǐng)域的知識理解能力、內(nèi)容生成能力以及安全問答能 力，對于大模型精調(diào)、提示工程、知識增強、檢索增強、人類反饋的強化學(xué)習(xí)（RLHF）等大模 型相關(guān)新技術(shù)進行了深入探索和綜合應(yīng)用，結(jié)合農(nóng)業(yè)銀行研發(fā)支持知識庫、內(nèi)部問答數(shù)據(jù)以及 人工標注數(shù)據(jù)等金融知識進行融合訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，實現(xiàn)了金融知識理解和問答應(yīng)用，同時實現(xiàn)了全 棧AI技術(shù)的自主可控。

平安銀行探索自研BankGPT平臺，研究構(gòu)建大模型文本生成、圖片生成等能力，及其在圖 標頭像、節(jié)日海報、個性化營銷內(nèi)容創(chuàng)作、交互式數(shù)據(jù)分析、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)洞察等場景中的應(yīng) 用落地。興業(yè)銀行引入部署私有化的商業(yè)大模型，上線大模型產(chǎn)品ChatCIB。 北京銀行發(fā)布AIB平臺，匯聚16萬條金融知識，面向理財經(jīng)理、大堂經(jīng)理、客戶經(jīng)理、綜 合柜員、遠程客服等崗位，打造運營助手、客服助手等7個問答機器人，助力一線員工提升工 作質(zhì)效，同時推出“北銀投顧 GPT”，以京行理財產(chǎn)品貨架為依托，打造京華四季、智能投 顧、財富課堂、產(chǎn)品工具等四大板塊，實現(xiàn)重點、優(yōu)質(zhì)、特色產(chǎn)品的遴選與推薦，形成面向用 戶需求的個性化交互，為客戶經(jīng)理精準營銷提供良好支持。 長沙銀行基于AI模型平臺實現(xiàn)百億級參數(shù)大型語言模型本地化部署，提供實時流式問答接 口，上線人工智能助手，并入行內(nèi)業(yè)務(wù)知識庫，問答準確率比傳統(tǒng)智能機器人高出43.34%。

一些頭部銀行、保險機構(gòu)的高級管理人員表示，已經(jīng)將生成式AI列入集團公司的年度發(fā)展 戰(zhàn)略，越來越多的銀行和保險機構(gòu)開始建立大模型技術(shù)團隊，并與外部的金融大模型開發(fā)商著 手技術(shù)開發(fā)和產(chǎn)品合作，搭建開放創(chuàng)新生態(tài)體系。例如，建設(shè)銀行、交通銀行、中金、中國人 壽、泰康人壽、中國銀行、招商銀行、中信銀行等正在搭建各自的新一代人工智能創(chuàng)新平臺/ 中心，積極探索大模型落地應(yīng)用場景。