【观点】金融业爱数据却还没应用生成式AI？卡在哪？4大关键让AI走入银行

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2023年生成式AI席卷全球，人们利用它更轻松地撰写故事、制作图像，以及找寻资讯。

而受到高度监管的产业，例如金融服务等产业，在这方面的发展则采取较为谨慎的步伐，通常会先进行概念验证、前导试验与测试，以决定哪些使用场景应该被优先采用与规模化。

金融服务业是世界上数据驱动程度最高的产业之一，而生成式AI可用于分析资料并产出洞察报告，协助金融机构做出更好的决策，也可以帮助银行改善客户体验、提高服务效率与员工生产力、降低成本，以及开发全新且更个人化的产品与服务。

生成式AI席卷金融机构，4方式实现

我预测，今年我们将看到更多银行把他们生成式AI的用例，从前导试验阶段推向生产阶段，让员工与客户能使用这些服务，而这将透过以下四种关键方式实现：

关键1：领导阶层的支持

生成式AI快速发展引起了企业领导者的兴趣，他们越来越清楚地意识到这项技术能转变公司营运方式并获得竞争优势的潜力。

根据GoogleCloud近期一项调查发现，96%银行高层表示，公司的高层管理团队与董事会因对生成式AI具有高度兴趣，而让他们更愿意参与技术与IT决策。

生成式AI代表着巨大的生产力和营运效率机会。超过三分之一（38%）银行高层表示，生成式AI在未来五年内可以为机构节省61-80%的成本。

这就是为什么企业领导人想要确保公司投资合适的技术来利用生成式AI的原因，无论是打造个人化客户体验和自动化工作任务，或是开发新的产品和服务。

96%银行高层表示，公司的高层管理团队与董事会因对生成式AI具有高度兴趣。

图／ shutterstock

关键2：模型数量爆炸性成长

大型语言模型（LLMs）是生成式AI的驱动引擎，而最近这些模型正在大量成长中，例如，Google Cloud的Vertex AI Model Garden已经拥有超过130个模型，而它们的区别在于训练的资料、营运成本多寡，以及涵盖的专业资讯类型。

由于许多金融服务都拥有自身特定的词汇和语境，我们将会看到更多经过微调的大型语言模型。

这类模型是经过预先训练的语言模型，并进一步在更小、更具体的文本和程式码资料集上进行训练，这使得模型能够更好地理解和回应与特定主题或领域相关的提示和查询，例如监管政策的改变或财务报告的标准。

此外，透过把生成的文本与现实世界的资讯与背景脉络连接起来，能提升生成式AI的输出品质。这意味着对于每个产生的判断或估计，模型都能够透过注脚或直接连结，回到原先的资料源头。

这类可解释的生成式AI模型，让金融机构能够清楚地向客户解释决策过程，因而对金融机构所提供的AI驱动服务产生信任和信心。

关键3：掌握技术人才

金融市场的人才短缺，成为企业广泛采纳生成式AI技术的障碍。

在我们调查的银行高阶主管中，有将近半数（45%）表示，他们采用生成式AI面临最大的挑战是人才与技能的缺口，同时几乎每位受访者（99%）都表达他们正在聘雇人才，来支持生成式AI计划。

随着某些例行性工作变得更自动化，我们将看到工作人员的技能更加提升，并且更多对于新角色需求的出现。

举例来说，根据我们的研究显示，AI品保测试人员、提示工程师（prompt engineers）、AI策略顾问和AI产品经理等，是银行高阶主管规划要聘请的一些热门职位。

在技能方面，了解云端技术、程式语言技能，以及对商业与AI交叉领域理解的人，将会越来越受到青睐。

采用生成式AI面临最大的挑战是人才与技能的缺口。

图／ 虎嗅网

关键4：维持监管的“人机回圈”

对银行业而言，将人类纳入AI决策过程中非常重要，如此一来，做出客户财务决策的AI系统才可让人监督和控制。

借由让人参与其中，银行能协助确保AI模型符合法规、降低风险和维持客户信任。

谁能领先群雄？先看自己投入了多少

除了让人们参与决策外，我甚至也可以说，2024年生成式AI的成功与否将取决公司有多少人参与其中。

举例而言，开发金控集团推出“集团AI发展计划”，透过与GoogleCloud的技术交流，共同开发具有可行性的应用解决方案，也利用集团内部宣导、黑客松（hackathon）等内部活动，强调“AI赋能”使集团各单位具备创建AI解决方案的思维能力，刺激员工以创新思维提出创新性方案。

当AI的知识与应用不再仅局限于资讯单位，员工参与的意愿及影响力便随之增加，开发金控近期活动单场即吸引超过700位内部同仁参与。这样的赋能方式，可以协助公司即时适应市场变化，提高效率与竞争力。

最后谁会脱颖而出？显然，过去几年持续将资料基础现代化的金融机构，将在利用资料方面处于最佳位置；那些愿意调整工作流程，以利用客户体验和服务提升生产力的管理者们；以及认知到生成式AI可以协助他们以前所未有的方式了解公司的领导者们。

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责任编辑：温伟轩

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