文/王吉伟
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
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。
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