今年以來，隨著Chat GDP的火爆,，生成式人工智能（AIGC,、生成式AI）技術(shù)越來越備受金融行業(yè)的重視。為最早應(yīng)用傳統(tǒng)AI技術(shù)的領(lǐng)域之一,，銀行業(yè)也正積極試水生成式AI在行業(yè)內(nèi)各領(lǐng)域和場景下的應(yīng)用,。

“該技術(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,?！苯冢ㄊ款D咨詢公司（BCG）發(fā)布《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報(bào)告（2023）》,，董事總經(jīng)理,、全球資深合伙人何大勇稱,，當(dāng)前AIGC落地銀行業(yè)仍處于最初級的階段。在多重因素作用下,，銀行體系內(nèi)規(guī)?；瘧?yīng)用生成式AI仍面臨巨大挑戰(zhàn)。

何大勇預(yù)計(jì),，AIGC將成為銀行核心競爭力,。未來三到五年，AIGC應(yīng)用或成為銀行發(fā)展好壞的分水嶺,。而銀行業(yè)在構(gòu)建AIGC過程中,，短期內(nèi)靠創(chuàng)新能力，中期靠獨(dú)有的數(shù)據(jù)將大模型調(diào)節(jié)得更加精準(zhǔn)可靠,，而從長期來看則需要依靠人才的培養(yǎng),。

AIGC在銀行業(yè)大有可為 價(jià)值釋放前景可期

得益于科學(xué)算法的突破和工程算力的進(jìn)步，生成式AI相較于傳統(tǒng)AI展現(xiàn)出了突破性的對話和創(chuàng)造能力,。對于銀行業(yè)而言,，波士頓咨詢認(rèn)為，AIGC技術(shù)在賦能銀行業(yè)發(fā)展中大有可為,。

根據(jù)波士頓咨詢發(fā)布的《報(bào)告》顯示,，就“對話”能力而言，傳統(tǒng)AI在回答問題時(shí)往往對上下文的理解欠缺,，導(dǎo)致答案相關(guān)性較低,，表達(dá)機(jī)械化；而生成式AI則能夠理解更長的上下文,，并進(jìn)行擬人化的思考和回答,，與人類進(jìn)行更自然的對話溝通；在“創(chuàng)造”能力方面,，傳統(tǒng)AI只能按照預(yù)設(shè)任務(wù)輸出答案（如分類、數(shù)值預(yù)測）,；而現(xiàn)在的生成式AI能夠自動生成自洽的圖形,、文字創(chuàng)作甚至代碼，具備優(yōu)秀的內(nèi)容創(chuàng)作能力,。

《報(bào)告》認(rèn)為,，銀行業(yè)應(yīng)用生成式AI主要遵循兩大類價(jià)值創(chuàng)造邏輯：一是替代人,，接受大量重復(fù)性,、簡單基礎(chǔ)的任務(wù)，以釋放運(yùn)營類人力資源,；二是賦能人,，利用生成式AI的“對話”和“創(chuàng)造”能力,，以AI為助手放大關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)“人”的產(chǎn)能，賦能“專業(yè)”內(nèi)容形成和“基礎(chǔ)管理”環(huán)節(jié),。

波士頓咨詢公司董事總經(jīng)理,，全球合伙人譚彥表示，生成式AI的應(yīng)用場景可以貫穿銀行全產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)：每個職能部門,、每條業(yè)務(wù)線本質(zhì)上都能找到生成式AI的應(yīng)用場景,。同時(shí)，有實(shí)踐表明規(guī)?；瘧?yīng)用生成式AI有望為銀行業(yè)帶來可觀的降本增效收益,。

此外，何大勇還指出,，AIGC可以讓銀行中“超個性化”的業(yè)務(wù)發(fā)展更快,。通過AIGC,，銀行可以更加精準(zhǔn)快速地根據(jù)客戶畫像生成推薦產(chǎn)品,。其中，從標(biāo)簽到算法,，再到內(nèi)容展示環(huán)節(jié),，AIGC在兩端都是非常大應(yīng)用的空間。

規(guī)?；瘧?yīng)用仍面臨挑戰(zhàn) 銀行仍需系統(tǒng)性規(guī)劃

波士頓咨詢發(fā)布的《報(bào)告》指出,，銀行業(yè)具備由點(diǎn)及面推進(jìn)生成式AI應(yīng)用的三大條件，即扎實(shí)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)。但規(guī)?；瘧?yīng)用仍面臨挑戰(zhàn),。

“當(dāng)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(zhǔn)性方面的高要求,，”譚彥表示,，如何讓生成式AI模型“說專業(yè)的話”“說真話”就成了銀行業(yè)規(guī)模化應(yīng)用生成式AI的兩個關(guān)鍵挑戰(zhàn),。此外,，銀行等金融機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)安全的嚴(yán)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(jìn)行。

BCG合伙人兼副總裁,，BCG中國區(qū)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家竇德景告訴貝殼財(cái)經(jīng)記者,，當(dāng)前銀行不需要自己訓(xùn)練大模型,，而只需要在供應(yīng)商已訓(xùn)練好的大模型基礎(chǔ)上，用自身積累的專業(yè)化數(shù)據(jù)對其進(jìn)行微調(diào),，而所謂的微調(diào)則主要是為了改變重要參數(shù)權(quán)重,。這對于銀行業(yè)而言，其成本和難度并不會太高,。

《報(bào)告》亦認(rèn)為,，在具體應(yīng)用過程中，巧用方法,，利用嵌入,、提示詞設(shè)計(jì)、微調(diào)三大抓手,，讓AI生成的答案更專業(yè),、實(shí)事求是。例如利用嵌入,，可以使大模型能基于給定的數(shù)據(jù)庫來生成答案,；而利用提示詞設(shè)計(jì)，則可使模型給出切合專業(yè)性要求的準(zhǔn)確答案,。

此外,，《報(bào)告》還認(rèn)為，銀行需具備長線思維,，開展體系化的頂層規(guī)劃,，并與相關(guān)業(yè)務(wù)和科技部門協(xié)同共進(jìn)，推動規(guī)?；瘧?yīng)用的分步落地,。在生成式技術(shù)能力體系建設(shè)上，夯實(shí)技術(shù)基礎(chǔ),，合理部署,、多維選型、全棧升級,。而在重塑體系規(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,。

建立負(fù)責(zé)任的AI體系 銀行還應(yīng)更加注重人才培養(yǎng)

有銀行人士擔(dān)憂，AIGC在應(yīng)用過程中,，可能會造成員工過度依賴AIGC的情況,，由此會帶來一定的金融風(fēng)險(xiǎn),。不過，波士頓咨詢相關(guān)研究人士認(rèn)為,，這實(shí)際上可以通過制度問責(zé)和人才培養(yǎng)兩方面來解決,。

BCG合伙人，BCG金融機(jī)構(gòu)專項(xiàng)核心領(lǐng)導(dǎo)孫蔚認(rèn)為,，在AIGC應(yīng)用過程中,，銀行要建負(fù)責(zé)任的AI的體系。除了在公平性等方面有所體現(xiàn)外,，還需要防范如在信貸風(fēng)險(xiǎn)決策中讓AIGC變成“黑箱”,，導(dǎo)致從監(jiān)管方無法對其進(jìn)行穿透管理。同時(shí),，在數(shù)據(jù)安全等方面也應(yīng)建立起問責(zé)機(jī)制,。

譚彥表示，AIGC并非讓人變得更加懶惰,，而是可以把人從低價(jià)值的重復(fù)性勞動中解放出來,，去做更有意義的創(chuàng)造性工作。

“在AIGC大規(guī)模使用的未來,，人人都可能是數(shù)據(jù)工程師,、IT應(yīng)用開發(fā)工程師。即便是不會編程的人,，只要問出‘對的問題’,，即可完成相關(guān)程序創(chuàng)新工作?！弊T彥認(rèn)為,，這需要員工更加理解業(yè)務(wù)，并了解如何把業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)化,、工程化,，這就需要有釋放員工通用型的結(jié)構(gòu)化思維，分析問題,、解決問題的能力。她預(yù)計(jì),，未來各類機(jī)構(gòu)將針對這一方面能力進(jìn)行大規(guī)模的普及性培訓(xùn),。

此外，《報(bào)告》指出,，AIGC大范圍應(yīng)用也將變革銀行的崗位和人才結(jié)構(gòu),。專業(yè)技能崗位的基礎(chǔ)級別員工的需求量可能會減少，而質(zhì)量管理崗位的人才需求可能會增加,。從人的能力素質(zhì)要求來看,，員工之間專業(yè)技術(shù)的差距可能會伴隨機(jī)器的賦能而變小,，但在問題定義能力、問題解決能力方面的綜合要求會比以前更高,、更能拉開人與人之間的差距,。圍繞人才要求的改變，銀行的人才培訓(xùn)體系,、人才晉升路徑和標(biāo)準(zhǔn)也都需要相應(yīng)改變,。

新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)記者 姜樊

編輯 徐超

校對 盧茜