自2022年底ChatGPT3.5發(fā)布以來，生成式AI相關(guān)話題熱度持續(xù)走高，并以驚人的技術(shù)迭代和應(yīng)用演進(jìn)速度帶動了各行業(yè)企業(yè)的競相布局。而作為最早應(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“，波士頓咨詢公司（BCG）董事總經(jīng)理，全球資深合伙人何大勇稱。然而，多重因素作用下，在銀行體系內(nèi)規(guī)�；瘧�(yīng)用生成式AI仍面臨巨大挑戰(zhàn)。

近日，BCG發(fā)布《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報告（2023）》，從生成式AI技術(shù)特點(diǎn)、新價值釋放場景與快速落地、規(guī)�；瘧�(yīng)用能力準(zhǔn)備、快速推動全面應(yīng)用四大方面為切入要點(diǎn)，深入解析了銀行業(yè)在推動生成式AI應(yīng)用過程中關(guān)注的核心問題。

 01 變革已至：生成式AI的突破性能力

報告認(rèn)為，今天生成式AI之所以火熱，是因其相較傳統(tǒng)AI，在“對話”和“創(chuàng)造”兩類能力上實現(xiàn)了根本性的突破。

就“對話”能力而言，傳統(tǒng)AI在回答問題時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。

生成式AI背后的大模型，又是如何形成了突破性的對話和創(chuàng)造能力？報告認(rèn)為，這里不開科學(xué)和工程的雙重進(jìn)步�？茖W(xué)的進(jìn)步，即算法的突破；工程的進(jìn)步，即超大規(guī)模的算力和數(shù)據(jù)的支持。

 02 大有可為：應(yīng)用場景豐富，價值釋放可期

報告認(rèn)為，銀行業(yè)應(yīng)用生成式AI主要遵循兩大類價值創(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)。

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，有實踐表明規(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。

 03 落地可行：局部速贏已有路徑，規(guī)�；瘧�(yīng)用仍需體系性規(guī)劃

報告認(rèn)為，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)。在推進(jìn)技術(shù)落地過程中，有四大舉措需予以重點(diǎn)關(guān)注：

第一，在探索初期，優(yōu)選生成式AI應(yīng)用場景，平衡收益和風(fēng)險，與傳統(tǒng)AI充分結(jié)合。

第二，在具體應(yīng)用過程中，巧用方法，利用嵌入、提示詞設(shè)計、微調(diào)三大抓手，讓AI生成的答案更專業(yè)、實事求是。

第三，在生成式技術(shù)能力體系建設(shè)上，夯實技術(shù)基礎(chǔ)，合理部署、多維選型、全棧升級。

第四，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。

 04 快速行動：銀行需由點(diǎn)及面，敏捷推進(jìn)

報告認(rèn)為，在對生成式AI的探索中，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。

概括而言，可分三個階段由點(diǎn)及面、敏捷推進(jìn)：第一階段為少量場景的概念驗證和局部落地，即選擇重點(diǎn)應(yīng)用場景，快速完成概念驗證、構(gòu)建MVP最小可行產(chǎn)品；第二階段為開展全場景盤點(diǎn)和體系規(guī)劃，即基于局部應(yīng)用的效果和經(jīng)驗，形成規(guī)模化實施的頂層規(guī)劃；第三階段則為規(guī)模化應(yīng)用落地和體系能力的固化。

談及生成式AI正在行業(yè)范圍內(nèi)掀起的技術(shù)革新浪潮，何大勇表示：“隨著生成式AI技術(shù)的逐步成熟完善，其應(yīng)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(chǎn)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(yīng)用落地，爭奪變革浪潮下的競爭先機(jī)。”

（注：本文來源于公開報道，波士頓咨詢《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報告（2023）》）

End.

       原文標(biāo)題 : 生成式AI貫穿全部環(huán)節(jié)，銀行爭奪“局部速贏”先機(jī)