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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(duì)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(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)景可以貫穿前中后臺(tái)各個(gè)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(cè)客戶偏好的產(chǎn)品類型，給出推薦產(chǎn)品和產(chǎn)品對(duì)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(shí)客戶經(jīng)理只需進(jìn)行判斷評(píng)估、做少
量修改就可以。”BCG合伙人孫蔚表示。
??“除了對(duì)內(nèi)自動(dòng)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(chǎng)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(duì)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(tái)場(chǎng)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(duì)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(chǎng)景時(shí)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(shí)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(dòng)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(guó)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(shì)。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(shí)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(duì)科技的理解能力，其自然語言編程本質(zhì)是支持不會(huì)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(jí)在不同時(shí)期內(nèi)需要關(guān)注不同因素。
短期內(nèi)，各個(gè)銀行競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)在于對(duì)業(yè)務(wù)的數(shù)字化理解、企業(yè)創(chuàng)新文化氛圍、對(duì)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(dòng)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(jìng)爭(zhēng)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(zhǎng)期來看，核心競(jìng)爭(zhēng)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(gè)部門、各個(gè)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(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。”何大勇說。（記者 袁小康 實(shí)習(xí)生 萬晶晶）
