《2024年金融业生成式人工智能应用报告》：生成式AI有望给金融业带来3万亿增量商业价值 《2024年金融业生成式人工智能应用报告》：生成式AI有望给金融业带来3万亿增量商业价值
经济观察网 记者 万敏 “生成式AI（人工智能）正在席卷金融业，释放新的生产力，赋能银行数字化转型，以前所未有的方式重塑全球金融业的格局。”《2024年金融业生成式人工智能应用报告》（以下简称《报告》）对生成式AI发展前景做出预测。
这份报告由清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心联合编写，于2024年1月24日正式发布。
《报告》认为，一些创新的银行将从“采用技术的银行”迈向“最懂技术的银行”，并向“最懂银行的先进技术服务商”领域拓展，充分释放其高质量数据价值，有望给金融业带来3万亿规模的增量商业价值，并可能将彻底改变交易的进行、投资的管理和风险的评估方式。
具体到金融行业的细分领域，《报告》提出，在零售银行和财富业务上，大型金融机构每天开设的新账户数量巨大，需要更有效、高效的了解你的客户（KYC）流程。生成式AI可以创建合成数据来帮助训练KYC背后的机器学习算法。它还可以帮助为虚拟助手创建更准确的自然语言模型。
在中小企业银行业务上，除了支持更复杂的虚拟助理之外，生成式AI还将帮助解释包含非数字数据（例如商业计划）的小企业贷款申请。
在商业银行业务领域，生成式AI将加速商业银行的后台任务，例如在复杂场景下实时回答有关客户财务绩效的问题。它还可以通过增加某些经济条件下业务绩效的稀疏数据来帮助训练预测算法。
在投资银行和资本市场上，生成式AI可以帮助银行对包含复杂、非流动性金融产品的资产负债表进行压力测试。通过综合各种场景的测试数据，生成式AI可以帮助使金融稳定措施更加精确并降低合规成本。
在支付领域，生成式AI进一步重塑交易方式。《报告》认为，基础大模型支持的聊天机器人和虚拟助理提供即时客户支持、解决查询，甚至提供个性化的金融产品和服务。随着人工智能算法分析客户数据以提供量身定制的解决方案，漫长的等待时间和通用建议的日子已经过去。
《报告》指出，生成式AI技术在金融业中的应用尚处于技术探索和试点应用的并行期，预计1—2年内，首批大模型增强的金融机构会进入成熟应用期，3年后将会带动金融业生成式AI的规模化应用。
《报告》还提及：“重要的是，生成式AI对银行业务的影响将推动银行自身的组织变革。生成式AI作为AI助手将取代一些数据量大的人工任务，会带动银行人力资源的优化配置，加快组织的去中心化，更多的推行扁平化组织管理。生成式AI成为‘副驾驶’，赋能银行员工，提升员工的数字化能力，加速传统的流程专家转型成为数智化数据专家，推动银行员工绩效的重新定义和改革。”
度小满CTO许冬亮表示：“短期看，大模型是数智化的延申，为企业降低成本提升效率；长期看，大模型将演进为超级智能体，重构企业业务流程。”
许冬亮称，2024年将会是生成式AI应用涌现的一年，大量提升生产力的应用即将出现。在B端场景，生成式AI将把数智化带到新的高度，大幅提升数据创造价值的效率。在C端场景，大模型已经在从大语言模型向多模态大模型、Agent智能体、甚至具身智能方向进化，这些新能力的注入，会极大提升AI的人类交互能力和任务处理能力。
《报告》主要负责人、清华大学经济管理学院副院长李纪珍表示：“2023年是基础大模型智能涌现的一年，2024年生成式AI将从模型层走向应用层。开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型的利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式AI突破发展的重要内容”。
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万敏经济观察报记者
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