編者按:
《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》自8月15日實施以來,引發(fā)金融行業(yè)關(guān)注。金融業(yè)作為人工智能應(yīng)用最為密切的行業(yè)之一,相關(guān)政策正式實施將會帶來哪些影響?本專題特邀行業(yè)人士進行深入探討。
(資料圖)
生成式AI賦能金融轉(zhuǎn)型
□記者 蘇潔
自ChatGPT發(fā)布起,生成式人工智能相關(guān)話題熱度持續(xù)走高。觸手可及的生成式AI技術(shù)真切影響著各個行業(yè),以及每一個人的生活與工作。近日,《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》(以下簡稱《辦法》)發(fā)布,生成式AI應(yīng)用引發(fā)金融行業(yè)關(guān)注。
生成式AI應(yīng)用場景豐富
“人工智能概念從出現(xiàn)到今天,終于在今年生成式人工智能(AI)、大模型等飛速發(fā)展的基礎(chǔ)上迎來了爆發(fā)。這一次改變的,將會是整個人類?!比?60聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO葉大清感慨。
锘崴科技創(chuàng)始人、董事長王爽認為,相比此前發(fā)布的征求意見稿,落地實施的《辦法》多處放寬了監(jiān)管要求,并增加了鼓勵人工智能技術(shù)發(fā)展的措施。今后,銀行業(yè)保險業(yè)有望進一步利用生成式人工智能語言生成能力,在內(nèi)容生產(chǎn)、客戶服務(wù)、風控決策等場景下幫助銀行業(yè)保險業(yè)完成那些標準化、重復性的工作,大幅提升效率。此外,生成式人工智能同樣會帶來數(shù)據(jù)安全、隱私風險和算法安全等問題,對此《辦法》也進行了更明確的限制和技術(shù)指引,相對應(yīng)的數(shù)據(jù)安全、隱私計算等技術(shù)有望加速落地銀行業(yè)保險業(yè)。
近期,波士頓咨詢公司發(fā)布的《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報告(2023)》(以下簡稱《報告》)指出,生成式AI在銀行業(yè)的應(yīng)用,從價值創(chuàng)造邏輯上可分為兩大類:一是替代人。生成式AI可以替代人,開展大量重復性較高、簡單基礎(chǔ)的任務(wù),如處理文本的要素提取、處理進件、識別異常項、生成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析、生成標準化內(nèi)容等。這能夠釋放運營類人力資源,實現(xiàn)降本增效。二是賦能人。利用生成式AI的“對話”和“創(chuàng)造”能力,可讓AI成為助手,有效放大關(guān)鍵節(jié)點的“人”的產(chǎn)能,尤其是客戶經(jīng)理、財富顧問、產(chǎn)品經(jīng)理、投研經(jīng)理、信審經(jīng)理、市場營銷人員、編程開發(fā)人員等角色,賦能人不僅僅體現(xiàn)在專業(yè)內(nèi)容的形成上,還可能體現(xiàn)在基礎(chǔ)管理環(huán)節(jié)。
《報告》認為,生成式AI在銀行業(yè)的應(yīng)用場景可貫穿前中后臺各個環(huán)節(jié),包括市場和銷售、渠道和運營、產(chǎn)品開發(fā)、投顧服務(wù)、客戶服務(wù)以及風險合規(guī)等方面。銀行的每條業(yè)務(wù)線、每個職能,都有可能找到生成式AI的應(yīng)用場景。
波士頓咨詢公司董事總經(jīng)理、全球資深合伙人何大勇表示,“生成式AI技術(shù)已不只停留于概念階段,如何借力新技術(shù)賦能銀行轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)必須深入思考的命題?!?/p>
不久前,眾安保險與眾安科技共同發(fā)布的《AIGC/ChatGPT保險行業(yè)應(yīng)用白皮書》(以下簡稱《白皮書》)就詳細拆解了AIGC在保險業(yè)33個具體可落地應(yīng)用環(huán)節(jié),不僅可以在保險產(chǎn)品設(shè)計、精算、營銷、運營和客服等全鏈路環(huán)節(jié)提供深度技術(shù)賦能,同時還可以應(yīng)用于險企日常辦公、研發(fā)提效等多個方面。
眾安保險首席技術(shù)官蔣紀勻表示,隨著更多垂直行業(yè)大模型和自研大模型的落地,AIGC會展現(xiàn)出融合遷移的潛力,通過場景和數(shù)據(jù)的結(jié)合,實現(xiàn)個性化定制、風險控制等優(yōu)勢,帶來更高效、更智能、更人性化的服務(wù)。
規(guī)?;瘧?yīng)用仍需體系性規(guī)劃
生成式AI在帶給金融業(yè)發(fā)展機遇的同時,也面臨諸多難題。
“當前市場通用的生成式AI模型具備普適、跨行業(yè)通用、模糊語言的特性,而這難以滿足銀行業(yè)對金融專業(yè)能力、精準性方面的高要求,”波士頓咨詢公司董事總經(jīng)理、全球合伙人譚彥表示,“因此,如何讓生成式AI模型‘說專業(yè)的話’、‘說真話’成為銀行業(yè)規(guī)?;瘧?yīng)用生成式AI的兩個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。此外,銀行等金融機構(gòu)對數(shù)據(jù)安全的嚴格要求也意味著模型的精調(diào)和應(yīng)用都很有可能需在本地進行?!?/p>
《白皮書》指出,保險行業(yè)在AIGC應(yīng)用時仍面臨挑戰(zhàn),比如營銷環(huán)節(jié),可能會遇到設(shè)計產(chǎn)出物的版權(quán)問題、專業(yè)適配保險數(shù)據(jù)的模型訓練問題、客戶個人信息的安全問題等;在運營環(huán)節(jié),可能會產(chǎn)生保險核心數(shù)據(jù)的合規(guī)使用問題、輸出結(jié)果準確性等問題;在實際應(yīng)用中,企業(yè)應(yīng)全面考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、語義理解、誤解風險、用戶需求等問題。
王爽認為,金融業(yè)走在人工智能應(yīng)用的前列,生成式AI的出現(xiàn),標志著人工智能發(fā)展史走到了“奇點”,數(shù)字技術(shù)迎來了顛覆性的變局,將會帶來新的沖擊和挑戰(zhàn)。尤其是在訓練過程基于大量數(shù)據(jù)集,這一屬性也會使數(shù)據(jù)收集、使用、披露面臨更多合規(guī)要求,因此行業(yè)仍需要增強隱私計算技術(shù)的應(yīng)用,同時也應(yīng)進一步建立監(jiān)管機制、增強相關(guān)立法、完善技術(shù)引導,確保生成式AI合規(guī)發(fā)展。
《報告》指出,銀行業(yè)具備由點及面推進生成式AI應(yīng)用的三大條件,即扎實的數(shù)字化基礎(chǔ)、完備的技術(shù)能力和多元豐富的數(shù)據(jù)。尤其是在重塑體系規(guī)?;瘧?yīng)用過程中,遵循10/20/70原則,即10%是模型,20%是整體IT能力升級,70%是業(yè)務(wù)與組織的轉(zhuǎn)型,而后兩個因素更為關(guān)鍵。
波士頓咨詢公司合伙人孫蔚表示,“生成式AI在銀行業(yè)規(guī)?;瘧?yīng)用的落地,依照‘10/20/70’法則,70%是業(yè)務(wù)與組織的轉(zhuǎn)型。銀行需盡早對70%的部分形成清晰的規(guī)劃:在管理流程方面,構(gòu)建負責任AI體系、完善配套管理機制、制定員工生成式AI操作行為規(guī)范等;在組織和人才長期調(diào)整方面,增加質(zhì)量管理崗員工人才占比、強化員工問題定義能力及解決能力的綜合要求、重新設(shè)計培訓和晉升路徑標準等?!?/p>
盡管面臨諸多難題,但不可否認生成式AI對于各個行業(yè)帶來的技術(shù)革新浪潮。何大勇表示,“隨著生成式AI技術(shù)的逐步成熟完善,其應(yīng)用可拓展到銀行業(yè)全價值鏈,充分發(fā)揮其‘對話’和‘創(chuàng)造’能力,替代人、賦能人,降本增效,釋放生產(chǎn)力,為銀行業(yè)帶來巨大變革。因此,銀行急需提速布局生成式AI的應(yīng)用落地,爭奪變革浪潮下的競爭先機?!?/p>
對于保險公司而言,要開始嘗試利用生成式AI技術(shù)來生成內(nèi)容,這不僅有助于提升保險公司的服務(wù)質(zhì)量和客戶體驗,還有助于提高保險公司的市場競爭力。
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