今年以來，隨著Chat GDP的火爆，生成式人工智能技術(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咨詢公司發(fā)布《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報(bào)告》，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)模化應(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；而現(xiàn)在的生成式AI能夠自動(dòng)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(gè)環(huán)節(jié)：每個(gè)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(gè)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)模化應(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)?；瘧?yīng)用生成式AI的兩個(gè)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(huì)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(dòng)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(gè)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(huì)造成員工過度依賴AIGC的情況，由此會(huì)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(dòng)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(huì)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(huì)減少，而質(zhì)量管理崗位的人才需求可能會(huì)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(huì)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(huì)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。
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