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《生成式人工智能服務管理暫行辦法》自8月15日實施以來，引發(fā)金融行業(yè)關注。金融業(yè)作為人工智能應用最為密切的行業(yè)之一，相關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賦能金融轉型

□記者 蘇潔

自ChatGPT發(fā)布起，生成式人工智能相關話題熱度持續(xù)走高。觸手可及的生成式AI技術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管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》）發(fā)布，生成式AI應用引發(fā)金融行業(yè)關注。

生成式AI應用場景豐富

“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)展的基礎上迎來了爆發(fā)。這一次改變的，將會是整個人類。”融360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，在內容生產、客戶服務、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指引，相對應的數(shù)據安全、隱私計算等技術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應用報告（2023）》（以下簡稱《報告》）指出，生成式AI在銀行業(yè)的應用，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、簡單基礎的任務，如處理文本的要素提取、處理進件、識別異常項、生成基礎數(shù)據分析、生成標準化內容等。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，有效放大關鍵節(jié)點的“人”的產能，尤其是客戶經理、財富顧問、產品經理、投研經理、信審經理、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)內容的形成上，還可能體現(xiàn)在基礎管理環(huán)節(jié)。

《報告》認為，生成式AI在銀行業(yè)的應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、產品開發(fā)、投顧服務、客戶服務以及風險合規(guī)等方面。銀行的每條業(yè)務線、每個職能，都有可能找到生成式AI的應用場景。

波士頓咨詢公司董事總經理、全球資深合伙人何大勇表示，“生成式AI技術已不只停留于概念階段，如何借力新技術賦能銀行轉型已成為行業(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個具體可落地應用環(huán)節(jié)，不僅可以在保險產品設計、精算、營銷、運營和客服等全鏈路環(huán)節(jié)提供深度技術賦能，同時還可以應用于險企日常辦公、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)據的結合，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。

規(guī)?；瘧萌孕梵w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蒙墒紸I的兩個關鍵挑戰(zhàn)。此外，銀行等金融機構對數(shù)據安全的嚴格要求也意味著模型的精調和應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應用時仍面臨挑戰(zhàn)，比如營銷環(huán)節(jié)，可能會遇到設計產出物的版權問題、專業(yè)適配保險數(shù)據的模型訓練問題、客戶個人信息的安全問題等；在運營環(huán)節(jié)，可能會產生保險核心數(shù)據的合規(guī)使用問題、輸出結果準確性等問題；在實際應用中，企業(yè)應全面考慮數(shù)據質量、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)據集，這一屬性也會使數(shù)據收集、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的應用，同時也應進一步建立監(jiān)管機制、增強相關立法、完善技術引導，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應用的三大條件，即扎實的數(shù)字化基礎、完備的技術能力和多元豐富的數(shù)據。尤其是在重塑體系規(guī)?；瘧眠^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)務與組織的轉型，而后兩個因素更為關鍵。

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玫穆涞?，依照‘10/20/70’法則，70%是業(yè)務與組織的轉型。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整方面，增加質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、重新設計培訓和晉升路徑標準等。”

盡管面臨諸多難題，但不可否認生成式AI對于各個行業(yè)帶來的技術革新浪潮。何大勇表示，“隨著生成式AI技術的逐步成熟完善，其應用可拓展到銀行業(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技術來生成內容，這不僅有助于提升保險公司的服務質量和客戶體驗，還有助于提高保險公司的市場競爭力。

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