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    生成式AI熱度持續(xù)走高受到業(yè)界廣泛關(guān)注

    來源:豐采網(wǎng)??作者:豐采網(wǎng) ??2023-08-10 閱讀:885

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    近期,生成式AI熱度持續(xù)走高,在各行各業(yè)產(chǎn)生了較顯著的影響,其自然對話的形式大大降低了使用成本,受到業(yè)界廣泛關(guān)注。業(yè)內(nèi)人士指出,銀行業(yè)作為最早

    應(yīng)用傳統(tǒng)人工智能技術(shù)的領(lǐng)域之一,生成式AI的應(yīng)用對其產(chǎn)業(yè)形態(tài)具有顯著影響力,有望帶來巨大的生產(chǎn)力變革提升,而未來能否有效使用大模型實(shí)現(xiàn)降本增效

    將是行業(yè)競爭重點(diǎn)。

    ??日前,波士頓咨詢(BCG)發(fā)布的《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報(bào)告(2023)》(下稱《報(bào)告》)指出,生成式AI允許使用者使用自然語言直接獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)論,

    大大降低了數(shù)字化產(chǎn)品使用門檻,在銀行業(yè)的應(yīng)用場景可以貫穿前中后臺各個環(huán)節(jié),規(guī)模化應(yīng)用后有望帶來客觀的降本增效收益。

    ??“在生成式AI應(yīng)用方面,舉例來看,銀行的理財(cái)客戶經(jīng)理可以直接與生成式AI助手進(jìn)行自然語言交互,詢問與客戶的聯(lián)絡(luò)情況,包括上次聯(lián)系情況、客戶持有

    產(chǎn)品、近期交易狀況等,并在此基礎(chǔ)上,由AI推測客戶偏好的產(chǎn)品類型,給出推薦產(chǎn)品和產(chǎn)品對比。在這種情況下,客戶經(jīng)理不需要具備大量專業(yè)化、數(shù)字化工具

    的使用技巧,并用這些工具完成很多從0到1的信息加工,而只需要問正確的問題,由機(jī)器負(fù)責(zé)完成從0到1的信息加工工作,此時客戶經(jīng)理只需進(jìn)行判斷評估、做少

    量修改就可以。”BCG合伙人孫蔚表示。

    ??“除了對內(nèi)自動化完成基礎(chǔ)任務(wù),提升工作效率,生成式AI還有望在銀行業(yè)催生新的業(yè)務(wù)模式。”孫蔚表示,“例如,在交易撮合中,由于很多場景的交易要

    素非結(jié)構(gòu)化,且需要多輪交互,通常需要相關(guān)人員進(jìn)行協(xié)助開展撮合;而借助生成式AI,買賣雙方將可能實(shí)現(xiàn)只與AI界面進(jìn)行對話磋商,而不再需要相關(guān)人員作為

    中介進(jìn)行撮合。”

    ??“以一家2萬員工規(guī)模的區(qū)域銀行為例,其薪酬總包約21億美元,如果可以成功規(guī)模化應(yīng)用前中后臺場景,首輪規(guī)模化應(yīng)用生成式AI能實(shí)現(xiàn)30%的降本收益,

    具有非常明顯的降本效應(yīng)。”孫蔚說。

    ??對于生成式AI在銀行業(yè)落地的途徑,《報(bào)告》指出,銀行業(yè)在選擇落地場景時要平衡考量收益潛力、風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)施難度,與傳統(tǒng)AI的充分結(jié)合,同時需要通過嵌

    入外部模塊、提示詞設(shè)計(jì)和模型微調(diào)等方式提升機(jī)器回答質(zhì)量,夯實(shí)技術(shù)基礎(chǔ),推動業(yè)務(wù)與技術(shù)充分結(jié)合的體系化工程進(jìn)展,實(shí)現(xiàn)新技術(shù)業(yè)態(tài)下的業(yè)務(wù)和組織轉(zhuǎn)型。

    ??“目前國內(nèi)銀行業(yè)應(yīng)用生成式AI主要包括商業(yè)模型和開源模型兩條路徑,其各自具有一定的優(yōu)劣勢。商業(yè)模型通常由互聯(lián)網(wǎng)大型企業(yè)開放,其算力規(guī)模和數(shù)據(jù)

    標(biāo)準(zhǔn)成本較高,投入更大,穩(wěn)定性更強(qiáng);開源模型在成本較低的前提下,迭代速度更快,細(xì)分垂直領(lǐng)域發(fā)展較好。”BCG數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁廖明表示,“銀行在具體

    選擇時需要根據(jù)自身需求,結(jié)合數(shù)據(jù)安全、使用成本等多方面因素進(jìn)行考慮。”

    ??BCG董事總經(jīng)理、全球合伙人譚彥指出,生成式AI應(yīng)用的關(guān)鍵之一就是業(yè)務(wù)對科技的理解能力,其自然語言編程本質(zhì)是支持不會寫代碼的業(yè)務(wù)人員,通過正確

    的問題、拆解正確的業(yè)務(wù)流程與其他基礎(chǔ)大模型以及相關(guān)的工具組合,實(shí)現(xiàn)特定業(yè)務(wù)目標(biāo),科技人員主要負(fù)責(zé)搭建底層的架構(gòu)和設(shè)施,快速落地則取決于業(yè)務(wù)人員

    如何使用。

    ??談到未來銀行業(yè)應(yīng)用生成式AI的前景,BCG董事總經(jīng)理、全球資深合伙人何大勇強(qiáng)調(diào),利用生成式AI實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)態(tài)的轉(zhuǎn)換升級在不同時期內(nèi)需要關(guān)注不同因素。

    短期內(nèi),各個銀行競爭的焦點(diǎn)在于對業(yè)務(wù)的數(shù)字化理解、企業(yè)創(chuàng)新文化氛圍、對新技術(shù)敏捷的應(yīng)用機(jī)制等,在上一次數(shù)字化進(jìn)程中取得收益的銀行將有更強(qiáng)的動力

    投入生成式AI應(yīng)用。

    ??“從中期來看,銀行積累的私有數(shù)據(jù)將是銀行業(yè)大模型應(yīng)用競爭的門檻,只有基于自身私有的企業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)后的大模型才能更加有效、精準(zhǔn)地賦能業(yè)務(wù),給出

    更加專業(yè)的判斷,包括信貸業(yè)務(wù)中的訪談、貸后跟蹤管理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等。而從更長期來看,核心競爭是人才的培養(yǎng)。大模型應(yīng)用帶來了全新生態(tài),如何提出精準(zhǔn)問

    題、如何將現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)流程抽象化等等,成為使用的核心問題。要實(shí)現(xiàn)銀行各個部門、各個環(huán)節(jié)規(guī)模化地有效使用大模型技術(shù),需要建立起新的人才培養(yǎng)機(jī)制,從而

    實(shí)現(xiàn)長期競爭優(yōu)勢。”何大勇說。(記者 袁小康 實(shí)習(xí)生 萬晶晶)

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