chatgpt在设计领域的应用 摩根士丹利等机构都已引入ChatGPT,生成式AI在金融领域所有哪些应用?

AI资讯9个月前发布 fengdao
16 0

文/王吉伟

金融领域对于应用生成式AI的态度,现在分成了两派。

因为数据泄漏等问题,美国银行、花旗集团和高盛等大银行已在2月下旬迅速限制员工使用。

但其他金融公司,仍旧在生成式AI的应用上积极探索与尝试。

例如,摩根士丹利正在使用驱动的聊天机器人来协助财务顾问,作为利用公司内部研究和数据存储库的知识资源。

对冲基金正在就企业级许可证进行谈判,该许可证将用于软件开发和信息分析。

费用管理平台Brex也正在与合作,为客户推出了基于聊天的支出洞察和基准。彭博正在开发,这是一种特定于金融的大型语言模型,用于情感分析,新闻分类和其他财务任务。

在国内,早在2月份,招商银行就在官微发布了由参与的关于该行亲情信用卡的宣传稿,江苏银行则已经联合应用与Codex技术,分析行内信息系统运行情况,自动化分析得出相关建议。

虽然出现了数据泄露情况,三星也成了使用导致商业数据泄露的典型。但金融商业对于生成式AI技术的态度以及应用,还是谨慎而乐观的。

并且对于大部分企业来说,通过私有部署、安全防范、合成数据与稳定自动化等手段,一些因素还可以做到可控范围之内。

尤其是前几天推出新的隐私功能后,只要关闭聊天记录,用户的数据不会被用来训练和改进的人工智能(AI)模型。这个功能,使得应用的组织数据泄露问题得到有效遏制。

近期还有一个信息值得思考,就是英伟达推出了NeMo 这样的“护栏”软件,防止生成式AI的随意输出和胡说八道。这可能意味着,为了更好的服务客户及扩大市场份额,后面将会有更多企业推出限制与优化生成式AI的软件应用。

欧盟正在加速为生成式AI制定新规则,将会拟设立「AI 制作」标签,这一做法将会给予生成式AI更多的监管。

中国也已经起草《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》并向社会公开征求意见。《办法》明确国家支持人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作。因此,制订管理办法正是为了未来更好地发展该技术,而不是限制该技术。

各个组织的举措,正在把生成式AI推向有约束的正向轨道,这将非常有利于生成式AI在金融领域的大发展。

说了那么多关于生成式AI在金融领域的发展动向,到底生成式AI在金融领域有哪些应用?有什么优势?正在面临什么样的挑战?

本文,王吉伟频道就跟大家聊聊这些。

生成式AI在金融领域的应用

生成式AI是一种人工智能技术,它利用深度学习等方法,从大量数据中学习规律,并根据给定的条件或目标,自动生成符合要求的文本、图像、音频等内容的技术。

与其他人工智能技术相比,生成式AI的独特之处在于它能够创造新的内容。例如,生成式预训练转换器(GPT)是一种使用深度学习生成类似人类文本的大规模自然语言技术。

的第三代GPT(GPT-3)已经能够根据其吸收的训练,预测句子中最有可能出现的下一个词,能够编写故事、歌曲和诗歌,甚至计算机代码。

鉴于这些优势,生成式AI在金融领域可以应用于多种业务场景,以下是几个典型应用。

智能投顾:根据客户的风险偏好、收益目标和资产状况,为客户提供个性化的投资建议和组合优化。生成式AI可以利用大数据分析、深度学习和强化学习等技术,实时监测市场动态,调整投资策略,提高收益率和降低风险。

智能投研:生成式AI技术可以通过分析海量的金融数据、新闻、社交媒体等信息,为投资者提供股票、基金、债券等金融产品的评估和预测,以及投资策略和建议。

例如,摩根士丹利的AI模型可以分析新闻报道、社交媒体帖子和财务报表等,以识别模式并预测股价。等AI工具可以分析新闻标题对公司股价的影响,或者解读央行的政策声明对金融市场的潜在影响。

智能风控:通过分析客户的信用历史、行为特征和社会关系等数据,为金融机构提供精准的风险评估和欺诈检测。生成式AI可以利用图神经网络、对抗生成网络和异常检测等技术,挖掘潜在的风险因素,识别异常行为,防范金融损失。

保险科技:生成式AI可以根据客户的需求、偏好和场景,为客户提供定制化的保险产品和服务。生成式AI可以利用条件生成网络、文本生成和图像生成等技术,模拟不同的保险场景,生成适合的保险方案,提升客户体验和满意度。

生成式AI的金融领域的应用场景远不止这些。比如文心一言首批生态合作伙伴兴业银行,已经在智慧网点、智能服务、智能风控、智能运营、智能营销、智能投研、智能理财、智能客服等金融场景开展人工智能大模型技术应用。

随着人工智能技术的不断发展和创新,生成式AI将在金融领域发挥更大的作用,为金融业带来更多的价值和机遇。

生成式AI在金融领域的应用案例

通过前面生成式AI在金融领域的应用场景,大家可以看到它在金融中有着广泛的应用价值。生成式AI在提升金融服务效率和体验、降低金融风险和成本、创造新的金融产品和模式等方面的作用。

为了便于大家理解,这里再列举几个具体应用案例。

案例1:应用于智能客服

智能客服是指利用生成式AI技术,通过语音或文本的方式,为金融用户提供24小时在线的咨询、办理和解决问题的服务。

智能客服可以基于大模型技术,如等,结合金融行业的专业知识和数据进行交互式训练,从而实现多轮复杂对话、自然语言理解和生成、情感识别和适应等能力。智能客服可以应用于信贷产品、理财产品、保险产品等多个业务环节,大幅提升用户满意度和转化率,降低人工成本和风险。

比如欧洲领先的移动银行N26,就在其云环境中部署了基于生成式AI技术Rasa语音助手,可以在其移动和网络应用程序中以五种不同的语言运行,并能够处理信用卡丢失或被盗报告等复杂任务。通过调整机器学习模型,N26让自己的数据集达到最佳性能,短短时间内就实现语言助手的客户服务请求达到20%-30%。

案例2:应用于智能风控

设计应用领域突出应用性_应用领域设计_chatgpt在设计领域的应用

智能风控是指利用生成式AI技术,通过海量数据的分析和建模,为金融机构提供有效的风险预警和预测,降低整个社会的金融风险。智能风控可以基于大语言模型技术,如LLM等,结合互联网文本数据、行为数据和征信报告等数据进行解读,从而识别出更多维度的风险指标,更好地评估小微企业主的信贷风险。

智能风控可以应用于信贷审批、贷后管理、反欺诈、反洗钱等多个环节,大幅提升风控效率和精准度,降低不良率和损失。

案例3:应用于智能交互

智能交互是指利用生成式AI技术,通过多模态的方式,为金融用户提供更丰富和更便捷的交互体验。

智能交互可以基于多模态模型技术,如等,结合图像、语音、视频等多种媒体信息进行理解和生成,从而实现跨媒体的信息转换和呈现。智能交互可以应用于金融营销、金融教育、金融娱乐等多个场景,大幅提升用户参与度和忠诚度,增加用户黏性和收入。

智能交互不只应用于客户,也适用于金融内部开发业务。

比如江苏银行科技团队已经在的应用上进行了有益探索,科技人员联合应用与Codex技术,分析行内信息系统运行情况,自动化分析得出相关建议。

代码在生产环境运行,完美完成全部需求且仅耗费了不到1小时。编写功能的时间大大缩短,而且原先需要与厂商对接沟通所耗费的时间由数天缩短到了数小时。

生成式AI在金融领域应用的优势和挑战

经过研究人员与相关机构的探索与测试,在金融领域,等生成式AI工具已经可以广泛应用与比如分析新闻对股价的影响、解读政策声明、辅助投资决策等。

总体而言,生成式AI在金融领域应用的优势大概有以下几点:

提高效率和质量。快速地从海量数据中提取有价值的信息,生成高质量的报告、建议、策略等,节省人力和时间成本,提高金融服务的效率和质量。

增强创新和竞争力。利用海量的数据,挖掘潜在的市场机会、风险和趋势,为金融机构提供新的思路和策略,增强其创新能力和竞争力。

降低风险和成本。利用数据分析和模拟,预测市场变化和风险因素,生成合理的风险控制和应对方案,降低金融业务的风险和成本。

丰富用户体验和满意度。根据用户的行为和反馈,实时调整和优化生成的内容,提供更贴合用户需求和喜好的金融服务,丰富用户体验和满意度。

增强创新和竞争力。根据不同的需求和场景,生成多样化和个性化的内容,满足客户的多元化需求,增强金融产品和服务的创新性和竞争力。

尽管AI工具拥有极大的潜力,也面临一些挑战。

AI工具并不能考虑到所有因素,比如意外事件、市场状况的变化以及人为干预。此外,关于这些工具如何做出决策,还需要更大的透明度。在使用这些AI工具时,还必须考虑到它们所提供的建议可能存在偏见或偏差。

生成式AI技术在金融领域应用面临一些挑战,可以概括为以下几点:

1、数据安全和隐私保护。生成式AI技术需要大量的数据作为输入和输出,这涉及到金融数据的安全性和客户隐私的保护问题。如何防止数据泄露、篡改、滥用等,是一个亟待解决的问题。

2、技术可靠性和可解释性。生成式AI技术依赖于复杂的算法和模型,其生成的内容可能存在错误、偏差、不一致等问题,影响其可靠性和可信度。同时,其生成过程往往缺乏透明度和可解释性,难以让用户理解其原理和依据,影响其可接受性和可监督性。

3、法律法规和伦理道德。生成式AI技术在金融领域应用涉及到一些法律法规和伦理道德的问题,例如版权归属、责任归属、信息真实性、公平正义等。如何制定合理的规范和标准,保障各方利益和权利,是一个需要深入探讨的问题。

为了更好地推广和应用生成式AI技术,厂商和用户都在寻求更好的解决方案。比如已经为旗下推出了一项新的隐私功能,该功能允许用户关闭他们的聊天记录,从而让对话更加私密。在聊天记录被禁用的情况下,用户的数据不会被用来训练和改进的人工智能(AI)模型。

未来随着更多厂商推出相应的数据安全、技术可靠性以及法律法规等解决方案,加上社会各组织的监督与监管,生成式AI将会成为助力广大组织数字化转型与升级的利器。

后记:引入并有效利用生成式AI技术

生成式AI有这么多好处,金融企业又该如何引入这项技术?这还需要根据企业的具体需求和目标来制定合适的方案。

一般来说,引入生成式AI技术需要考虑以下几个方面:

首先,数据准备。数据是生成式AI技术的基础,企业需要收集和整理足够多、高质量、有代表性的数据,以供生成式AI模型进行训练和测试。数据的来源可以是企业自身的业务数据,也可以是从公开或第三方渠道获取的数据。数据的格式和类型也要根据不同的生成任务进行选择和转换,如文本、图像、音频或视频等。

其次,模型选择。模型是生成式AI技术的核心,企业需要根据自己的生成任务和数据特点,选择合适的模型架构和参数。模型的选择可以参考已有的研究成果和开源代码,也可以自行开发或定制模型。模型的选择要考虑模型的性能、效率、稳定性、可解释性等因素。

第三,模型训练。模型训练是生成式AI技术的关键步骤,企业需要利用已有的数据对模型进行训练和优化,使其能够学习到数据中的规律和特征,并能够根据输入条件生成符合要求的新内容。模型训练需要大量的计算资源和时间,企业可以借助云计算平台或专业的AI服务提供商来进行模型训练。

第四,模型部署。模型部署是生成式AI技术的应用阶段,企业需要将训练好的模型部署到生产环境中,与其他系统或平台进行对接和集成,为用户或客户提供生成式AI服务。模型部署需要考虑模型的兼容性、可扩展性、安全性等因素,企业可以使用容器化或微服务化等技术来实现模型部署。

最后,模型评估。模型评估是生成式AI技术的持续改进过程,企业需要定期对模型的生成效果进行评估和监控,收集用户或客户的反馈和建议,分析模型的优势和不足,并根据实际情况对模型进行更新或调整。模型评估需要使用合理的评价指标和方法,如人工评价、自动评价、对比实验等。

了解了生成式AI的技术特性以及优缺点,最终我们需要探索的还是如何有效应用生成式AI。以下这几点,适用于包括金融在内的所有行业。

明确目标和需求。不同的应用场景有不同的目标和需求,需要选择合适的生成式AI模型和参数,以达到最佳的效果。

选择高质量的数据。数据是生成式AI技术的基础,需要选择高质量、高相关性、高多样性的数据,以提高生成内容的质量和可信度。

评估和优化结果。生成式AI技术并不完美,可能会产生错误或不合理的内容,需要对生成结果进行评估和优化,以提高生成内容的准确性和适用性。

遵守道德和法律规范。生成式AI技术可能会涉及版权、隐私、安全等敏感问题,需要遵守道德和法律规范,以防止滥用或误用生成式AI技术。

– END –

往期推荐

© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...