银行保险金融机构生成式人工智能(GenAI)战略报告.pdf
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1、Prepared for银行保险金融机构生成式人工智能(GenAI)战略报告2023年8月2目录1 12 23 34 45 5技术发展背景场景应用机会关键应用挑战如何战略布局为什么选择安永3摘要生成式人工智能(GenAI)是人工智能的细分领域,其代表性应用ChatGPT的问世在全球范围引起巨大震动。大型语言模型(LLM)是ChatGPT技术的基础模块,它是一种深度学习算法,可识别、预测和生成基于上下文关联的文本,并在大量数据集上进行训练。基于ChatGPT的能力,企业可提供大规模、个性化和更高效的客户互动,进一步提升客户参与度和满意度。此外,生成式人工智能还将颠覆现有产品、流程、运营方式乃至商
2、业模式,并通过赋能不同的业务职能,为企业带来全新转型机遇。随着生成式人工智能开始带来新的机遇,董事会和企业管理层需开始围绕人才团队、基础设施、可访问性及其他一系列错综复杂的问题制定强有力的战略。与所有其他生成式人工智能工具一样,ChatGPT仍处于萌芽阶段,并且其定义和能力仍在不断更新。未来在ChatGPT的引领下,利用大型语言模型和生成式人工智能的业务潜力将拥有广阔的想象空间。金融行业中不少细分领域的领先者已经开始将生成式人工智能引入业务实践,将这一技术广泛应用于不同业务场景,其卓越的内容理解和创造能力将对金融服务行业不同细分赛道带来极大的效能提升。若想率先在人工智能快速迭代的技术浪潮中确立
3、竞争优势,金融机构应尽早审视自身战略发展过程中所面临的技术相关风险和阻碍,及时完成战略思维的转变;同时制定人工智能战略相关落地与流程管理保障机制,结合企业自身处境制定完整及契合自身发展节奏的人工智能战略规划、战略实施路径以及技术用例实施方案。4技术发展背景15什么是生成式人工智能(GenAI)?GenAI是人工智能的细分领域,可以通过学习现有数据来生成新数据,实现类人的创造力技术问世时间人工智能(AI)机器学习(ML)深度学习(DL)生成式人工智能(GenAI)1943195920062017人工智能人工智能是计算机科学的一个领域,主要研究如何创造出具备人类智慧的智能机器。机器学习机器学习是人
4、工智能的一个子领域,广义上是一种机器模仿人类智能行为的能力。深度学习深度学习是机器学习的一个子集,本质上是一种具有三层或更多层的神经网络学习。生成式人工智能生成式人工智能是人工智能的一种,它可以基于训练过的数据,利用大型语言模型、变换神经网络和生成式对抗网络等技术,创建图像、文本、音频或视频等新内容。6GenAI的重要性体现在哪里?GenAI拥有普通AI不具备的内容创造能力,其中代表性应用ChatGPT的问世震动全球生成式人工智能有哪些特征?为何了解生成式人工智能非常重要?一种能创造如文字、代码、图像、音频和视频等全新内容的深度学习ChatGPT拥有互联网历史上增长最快的用户群将生成式人工智能
5、技术与其他分析类产品整合可实现更高价值其工作方式与人类大脑非常相似,主要通过抽象和模式识别处理信息ChatGPT也只是生成式人工智能发展浪潮中的一员随着对其新兴功能和能力边界的快速探索,生成式人工智能的范围和对商业运行的影响正在迅速扩大100多项生成式人工智能专业领域专利项目的商业化进程预计需要12个月投资者电话会议中提及AI的次数增加了77%(彭博社)30%的被访专家在ChatGPT问世的两个月内尝试过该产品7什么是GPT?GPT是结合了自然语言处理、强化学习和深度学习等最新技术的人工智能模型注:1.OpenAI是指开发ChatGPT应用的一家公司生成式Generative预训练Pre-tr
6、ained自注意力模型Transformer生成模型旨在训练人工智能生成新事物,如句子和故事、图像或视频预训练是指应用在大型数据集之前进行的训练模型。以ChatGPT为例,数据集来自从互联网上获取的大量文本,以及人为标记为“好”或“坏”的问题和答案自注意力模型是2017年问世的一种计算机技术,旨在帮助人工智能模型确定需要关注的内容。以GPT为例,该技术用于帮助模型识别句子中哪些词最能表达作者或演讲者的意图整合上述技术即得到了一个先进的、灵活的、具备接近人类创造力的人工智能模型,主要包括如下功能:GPT.深度神经网络(DNN)GPT自然语言处理(NLP)人类反馈强化学习(RLHF)GPT与Cha
7、tGPT的关系:GPT是OpenAI1为用户提供的人工智能模型统称;ChatGPT是其中专门针对聊天界面问答进行训练的版本回答用户提出的问题总结书籍或文章等文本中心思想创作故事或文案根据概念查询/搜索文本8生成式人工智能见证了前所未有的数字化应用。大规模投资正在涌入人工智能领域,创新热潮不断升温,ChatGTP的出现亦唤起各行业对自身业务的重新审视15%20%25%30%35%40%45%50%55%60%65%70%75%80%云计算工业物联网物理机器人/自动化机器人流程自动化物联网自动驾驶汽车或无人机人工智能头部企业其他同行人工智能领域39%的领先企业已充分实现效益,而其他同业的这一比例仅
8、为19%2023年企业技术投资进展情况传统人工智能技术生成式人工智能用例ChatGPT应用生成式人工智能领域的风险投资增长了425%截至2022年末,该领域的风险投资增长了425%,而且还在继续激增ChatGPT用户达到亿级用户在2023年1月达到1亿用户,是史上用户增长最快的应用程序多家公司的员工已经开始使用ChatGPT将市场推向全新应用的发展曲线如今,各行业的企业都不得不开始研究人工智能的影响,否则就会面临被颠覆的风险9生成式人工智能无法取代企业领导者的地位,但却能大大提高其领导力,企业需要重新制定战略,梳理各个业务职能节点结合人工智能工具的可行性业务简化和自动化流程,提高效率并降低成本
9、产品与服务创建定制产品,提高客户满意度并推动创新人员协助人才招聘、员工活动和培训,优化人力资源流程财务分析大量数据,以便在财务运作中进行预测、风险管理和决策营销与销售增强客户定位、个性化营销和潜在客户挖掘能力,从而更有效地开展营销活动技术推进自动化、网络安全和数据分析,推动创新并提高技术性能研发提出新想法,模拟情景,协助开发尖端产品法律与合规协助法律研究、合同分析和合规监测,提高效率并确保遵守法规67853241重新思考战略每个企业都需要重新思考其战略和业务运营,将人与AI有机结合起来10虽然生成式人工智能的具体功能可能因平台而异,但从底层逻辑上看存在某些共性。这些特性使其成为企业寻求创新并在
10、竞争中保持领先地位的有力工具适应性生成式人工智能可以适应新的场景和数据,使其更加灵活,能够处理复杂的任务创造力它能够产生新的想法、设计和解决方案,帮助组织创新并在竞争中保持领先地位可扩展性生成式人工智能可处理大型数据集和任务,因此适合企业级应用效率生成式人工智能可以快速、准确地执行重复性任务,让员工可以专注于更有价值的任务自动化生成式人工智能可以自动执行各种业务职能的任务,降低成本,提高效率整合它可以与其他技术和系统结合,强化自身功能并创造新的业务机会可预测性生成式人工智能可根据历史数据进行预测,从而改进预测准确性和风险管理效率多模态它可以处理不同的数据类型,包括文本、图像和音频,从而实现更全
11、面的分析和洞察力11基础技术能力人工智能语言处理技术提升效率和准确性作为生成式人工智能技术的卓越代表,当前热门应用ChatGPT的战略优势可帮助企业转变用户体验并简化业务运营具有成本效益的客户服务和后备支持洞察客户行为和偏好724全天候服务处理大量客户互动提高客户满意度与其他系统和工具集成提高效率和生产力缩短响应时间自动和个性化回复访问实时数据和分析12从更广义的商业世界看,生成式人工智能将颠覆现有产品、流程、运营方式乃至商业模式,带来全新转型机遇自动建议和决策支持超个性化客户体验进入全新客户服务市场商业模式的颠覆定制化、适应性产品/服务创新客户数据驱动的优势生成式人工智能带来的6大转型机遇1
12、3场景应用机会214生成式人工智能包含信息处理、信息检索、新内容生成三大基础组件,可在多种场景下应用,赋能银行保险金融机构信息处理(IP)自然语言理解能力使其能够像人类一样处理信息理解文本内容理解指令、问题和提示信息检索(IR)能够检索特定的相关信息,并用自然语言进行处理和整合根据相关信息检索回答文件中的问题从文件中提取关键字新内容生成(NCG)语言生成能力可通过识别多种来源的固定样式信息来生成新内容根据流程文档编写用户手册运用多来源信息撰写报告自动化代码根据人类指令自动生成代码应用实例包括github,co-pilot举例:自动创建ETL代码文本分类通过零次学习、甚至无需微调即可为所输入文本
13、打上类别标签举例:客户情绪分析聊天机器人作为问题解答系统运行,可根据提示回答相应问题举例:客户服务支持文档源数据和摘要从各种文档中提取和汇编关键信息,并对内容进行合成举例:提取关键词和短语搜索可在大型内部数据库中搜索和检索信息举例:知识管理平台IP,IRIP,IR,NCGIP,IRIP,IRIP,NCG潜在应用场景基础组件15基于生成式人工智能的自动化作业可广泛应用于金融机构各个业务职能的多类型场景人力资源及人员管理产品财务客户与业务增长销售及市场营销应用热度更高、可优先拓展领域风险合规客户互动洞察:客户反馈及情感分析、呼叫处理知识库管理:搜索、元数据标签、交叉关联、摘要和分类员工培训:客户经
14、理绩效对标客户互动洞察:自动触发客户管理系统内容填充,提升客户体验营销活动策划:自动生成营销活动,定制报告和短文,通过文字、图片和视频进行营销和内容创作虚拟助理:客户经理助理(个性化优惠方案)知识库管理:财务文件分析、信息汇总等市场动向和需求/情绪变化项目组合和投资监控产品特性功能化、定价优化基于客户画像的产品建议基于客户反馈的个性化综合方案定制员工培训:绩效管理洞察、内部资源培训材料、内部游戏化培训知识库管理:政策/制度搜索入职管理客户互动洞察:投诉识别、合规监控(披露与承诺语言)、监管及审计知识库管理:条款搜索、回答审计询问商业信贷尽职调查审批人协助与培训16不仅如此,生成式人工智能技术还
15、将通过语言、声音、图像相结合的方式为不同业务单位和职能部门创造价值语言生成图像生成语音/发声部分举例01营销和销售02业务03员工管理04风险、法律与合规05信息技术/工程06支持职能(人力资源、财务)根据客户资料、历史数据和近期行为,个性化推荐产品和服务从在线文本和图像中总结和提取重要主题,分析客户反馈意见创建或改进客户聊天机器人,以确保能够为客户提供所有业务类型的查询,并实现自动互动促进文件处理、识别和汇总,例如作为保险合同一部分的索赔照片根据上下文语境和语气,加强电子邮件分析和行动建议,优化与员工的沟通根据用户需求和背景(如特定的外部出版物)合成文件应用公司的法律框架,起草、审查和总结法
16、律文件,并依据大量监管文件标注其中内容变化情况通过分析专利申请、商标和版权来保护知识产权,确保它们得到正确的申请和保护编写代码、测试和文档,以加快、确保和扩展开发(例如,将文本查询转换为Python代码),同时与外部系统或工具集成通过梳理遗留代码库、总结内容、厘清映射关系以及新语言翻译,实现遗留代码的迭代;代码和安全漏洞评估通过分析各种格式的简历(PDF、WORD.)和评估应聘者与职位之间的匹配程度,为候选人审查提供便利简化财务规划和分析流程,向用户推送近乎实时的进度和反馈,并对下一步行动进行最佳路径推荐17金融服务领域的新一代人工智能相关举措:金融业各细分领域头部玩家已采取行动,利用生成式人
17、工智能工具赋能多个核心业务环节银行与资本市场财富与资产管理保险支付与金融科技某大型投资银行开发了支持OpenAI的聊天机器人,目前正在测试阶段用10万份预审财务和运营文件作为预训练模型,帮助顾问浏览大型数据库某财富管理公司A开发了人工智能对话助手,帮助投资经理和定量分析师实现股票投资流程自动化;同时配备语音功能,基于不同业务场景进行培训当前正处于概念验证阶段某全球化头部保险集团打造了一键式全自动端到端工伤理赔工具运用自然语言处理技术开发了首个真正意义上的人工智能保险律师某全球领先的银行卡组织利用生成式对抗网络(GAN)优化了风险和欺诈检测体系生成虚拟欺诈者,使之与现有反欺诈工具进行对抗训练,以
18、找出欺诈检测模型中的漏洞,不断优化模型某大型金融数据平台创建了自己的大型语言模型,支持情感分析、命名实体识别、新闻分类和问答等多种功能某财富管理公司B构建了由Infosys Cobalt驱动的云原生记录维护平台利用虚拟现实和对话式人工智能为有养老规划需求的客户提供实时数据解决方案和定制服务某欧洲大型保险集团开发了由ChatGPT驱动的自动代码生成工具,用于统计模型、信息提取(如理赔)和索赔数据分析,以确定损失原因某金融科技公司开发了专属生成式人工智能虚拟助手,具有类似ChatGPT的功能与初创企业合作,在其代码库中培训自己的大型语言模型,以便打造自动代码生成工具以支持产品开发某大型商业银行打造
19、了专属虚拟财务助理,可实现个性化产品方案定制可提供实时财务建议、个人财务见解和投资组合表现反馈某资产管理公司打造了专属数字助理,旨在回答投资顾问/客户提出的复杂问题可提供类似人工级别的流程指导,包括如何通过账户管理等环节挖掘潜在客户某大型寿险公司基于生成式人工智能技术制定个性化财务和退休规划方案投资了以AI创新为重点的初创企业,目前可提供无需医生参与的核保服务某北美大型支付平台实现了基于自然语言处理的客户服务自动化实现语音到文本的转录、旅行预订处理、按部门的电子邮件分类,以及客户服务聊天自动化18金融行业细分赛道已有多家企业启动了融合生成式人工智能技术的场景实践生成式人工智能在金融业十大细分赛
20、道的机遇分析示例财富管理行业:核心应用于客户挖掘、整体财富管理建议、财务规划方案等领域资产管理行业:核心应用于前台投资人关系维系、交易支持、交易合规管理、销售和渠道管理等领域零售银行:核心应用于客户挖掘、信贷管理、信用卡和支付管理等领域投资银行:核心应用于财务框架研究分析、交易条款分析、法律合规分析等领域对公银行:核心应用于信贷审批、风险管理、运营和资金管理、客户挖掘等领域资本市场:核心应用于账户开立、交易执行、交易后处理、风险管理等领域财险行业:核心应用于客户获取、核保、保险方案定制、理赔处理、损失分析等领域寿险行业:核心应用于账户开立、核保和风控、定制化保险方案、风险模型预测等领域金融科技
21、行业:核心应用于客户画像、数字化资产管理、运营流程优化等领域支付行业:核心应用于账户开立、支付处理、账户管理和动态风控等领域生成式人工智能在金融行业的核心应用实例19其中在金融服务的各个细分领域中,可以覆盖并产生效益的应用场景相当广泛提供全方位的零售银行服务,可生成人工智能建议利用机器学习即时、持续地检测欺诈风险对包含复杂、非流动性金融产品的资产负债表进行压力测试即时并购交易分析和自动交易结构设计风险决策和资本分配流程自动化基于预测性盈利/亏损分析,自动优化投资组合自动开户,包括KYC、交易协议和账户设置自动做市和资产服务,如抵押品管理根据市场预测自动创建和调整投资组合提供以数据为导向的理财建
22、议基于市场预测自动调整资产配置自动风险评估/定制投资组合,提供个性化见解生成式人工智能承保分析与自动风险分析利用增强型机器学习算法实现自动理赔操作无需体检、化验或就诊,22秒内即可创建保单死亡率预测准确率达88%-90%自动化汇总市场数据和流动性状况用于辅助定价和交易执行优化分布式金融的财务运作和决策过程生成式对抗网络(GAN)支持信用卡欺诈检测通过客户分析开发和优化信用评分模型客户引流信用卡和付款管理信贷管理授权服务财务结构研究分析交易来源和条款分析法律主体分析交易结构设计营销销售信贷审批风险管理业务和资金管理新客登录交易执行交易后处理风险管理客户挖掘和开户全面财富建议财务规划方案共享服务前
23、台和投资人关系业务、交易支持和对账合规和基金管理销售和分销客户挖掘/承销定制化保险方案设计理赔处理损失分析新客登录核保和风险评估定制化保险方案设计预测风险模型用户特征分析数字资产管理强化连通性运行优化新客登录付款处理账户管理动态风险管理零售银行业务投资银行业务大型企业、中小微企业银行业务资本市场财富管理资产管理财产和意外事故人寿保险和年金金融科技行业支付行业银行业和资本市场财富和资产管理支付与创新保险行业细分领域生成式人工智能可发挥作用应用场景20用例设计与开发模型测试(测试套件)未来状态BAU设计模型风险管理/法律/风险文件总体计划支持案例研究-财富管理:某财富管理公司通过嵌入生成式人工智能
24、工具,大幅提升内部知识库使用效率,同时通过分析工具赋能财务顾问、改善客户服务体验一家大型财富管理公司正在实施一项以嵌入人工智能工具为核心的计划,希望将OpenAI集成到核心业务平台中,目的是:(i)改善员工(财务顾问、服务助理)对内部信息的访问;(ii)提高员工的工作效率;(iii)改善客户体验。问题陈述持续进行已开发内部知识管理虚拟助理搜索元数据(摘要、分类、常见问题)使用案例呼叫中心分析呼叫中心呼叫客户客户财务顾问(FA)安永支持领域内部知识管理通过虚拟助理、强化搜索和创建高质量元数据(摘要、分类、常见问题),提高组织知识库的访问和检索能力呼叫中心分析通过记录客户关系管理系统(CRM)关键
25、内容、标记对话中的商机和风险、为员工培训提供交互洞察等举措,提高座席人员的工作效率和客户体验效率提升:简化内部流程,节省时间沟通一致性和准确性:大幅降低业务错误和语境误解情形的发生定制建议:生成量身定制的财富管理建议和配置方案迭代学习:通过对历史案例的学习,为未来战略和最佳实践提供依据能力建设:提高满足客户需求的能力和高价值客户挖掘能力项目价值21案例研究-筹资建议书的起草和管理:生成式人工智能卓越的文字语言整理能力帮助某金融服务机构提升客户项目筹资报告撰写效率和准确性效率提升:简化内部流程,节省时间沟通一致性和准确性:大幅降低业务错误和语境误解情形的发生定制建议:生成量身定制的筹资建议和方案
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- 银行 保险 金融机构 生成 人工智能 GenAI 战略 报告
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