金融业生成式人工智能应用报告首批大模型金融应用将在1-2年内成熟

中新经纬1月30日电 (孙庆阳)近日，由清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心联合编写的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》(下称“报告”)发布，并授权中新经纬研究院发布。

报告认为，生成式AI正在席卷金融业，一些创新的银行将从“采用技术的银行”迈向“最懂技术的银行”，并向“最懂银行的先进技术服务商”领域拓展，有望给金融业带来3万亿规模的增量商业价值，并可能将彻底改变交易的进行、投资的管理和风险的评估方式。以中国银行业为例，财报息显示，42家上市银行中，当前已经有6家银行公开发布大模型技术开发与应用的息。

金融业是单位数据产出的行业，银行业每100万美元的数据产出高达820GB，是制药行业、零售行业的2倍多。当前中国金融机构的数据资产规模达到了千亿级，而且数据质量高，数据正在成为中国金融机构的核心竞争力。

报告强调，生成式AI技术在金融业中的应用尚处于技术探索和试点应用的并行期，预计1-2年内，首批大模型增强的金融机构会进入成熟应用期，3年后将会带动金融业生成式AI的规模化应用。当然，随着大模型技术在零售、教育、传媒、游戏等行业中嵌入应用的增加，大模型技术的进化和能力提升，金融业集成生成式AI技术的速度会加快。

调查数据显示，28%的企业将生成式AI视为首要任务，这项变革性技术影响着全球董事会的议程——从营销和销售到产品和服务，预计每年在63个不同的行业应用中产生2.6万亿—4.4万亿美元的惊人商业价值。由于大模型开发的高成本支出，我们认为，开拓落地应用场景，不断提高客户采用率和大模型的利用率，更好发挥大模型的潜在价值，将会是2024年生成式人工智能突破发展的重要内容。

报告建议，2024年金融机构集成生成式人工智能需要遵循八项原则。一是正确认识生成式人工智能的作用域。二是大模型参数并非越大越好。三是技术先进性和业务可持续性是选择大模型合作伙伴的两个关键标准。四是生成式人工智能的开发者实际上也是重要的监管者。五是着眼于端到端解决方案，而不是让它成为一个点解决方案。六是根据实际情况确认生成式人工智能应用优先级顺序。七是把大模型带到数据中心环境中运行，而不是把数据带到大模型所在的地方。八是由首席执行官直接牵头指导负责任的人工智能治理框架。

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