中新經緯1月30日電 (孫慶陽)近日，由清華大學經濟管理學院、度小滿、《麻省理工科技評論》中國、清華大學經濟管理學院動態競爭與創新戰略研究中心聯合編寫的《2024年金融業生成式人工智能應用報告》(下稱“報告”)發布，并授權中新經緯研究院發布。
報告認為，生成式AI正在席卷金融業，一些創新的銀行將從“采用技術的銀行”邁向“最懂技術的銀行”，并向“最懂銀行的先進技術服務商”領域拓展，有望給金融業帶來3萬億規模的增量商業價值，并可能將徹底改變交易的進行、投資的管理和風險的評估方式。以中國銀行業為例，財報信息顯示，42家上市銀行中，當前已經有6家銀行公開發布大模型技術開發與應用的信息。
金融業是單位數據產出的行業，銀行業每100萬美元的數據產出高達820GB，是制藥行業、零售行業的2倍多。當前中國金融機構的數據資產規模達到了千億級，而且數據質量高，數據正在成為中國金融機構的核心競爭力。
報告強調，生成式AI技術在金融業中的應用尚處于技術探索和試點應用的并行期，預計1-2年內，首批大模型增強的金融機構會進入成熟應用期，3年后將會帶動金融業生成式AI的規模化應用。當然，隨著大模型技術在零售、教育、傳媒、游戲等行業中嵌入應用的增加，大模型技術的進化和能力提升，金融業集成生成式AI技術的速度會加快。
調查數據顯示，28%的企業將生成式AI視為首要任務，這項變革性技術影響著全球董事會的議程――從營銷和銷售到產品和服務，預計每年在63個不同的行業應用中產生2.6萬億―4.4萬億美元的驚人商業價值。由于大模型開發的高成本支出，我們認為，開拓落地應用場景，不斷提高客戶采用率和大模型的利用率，更好發揮大模型的潛在價值，將會是2024年生成式人工智能突破發展的重要內容。
報告建議，2024年金融機構集成生成式人工智能需要遵循八項原則。一是正確認識生成式人工智能的作用域。二是大模型參數并非越大越好。三是技術先進性和業務可持續性是選擇大模型合作伙伴的兩個關鍵標準。四是生成式人工智能的開發者實際上也是重要的監管者。五是著眼于端到端解決方案，而不是讓它成為一個點解決方案。六是根據實際情況確認生成式人工智能應用優先級順序。七是把大模型帶到數據中心環境中運行，而不是把數據帶到大模型所在的地方。八是由首席執行官直接牽頭指導負責任的人工智能治理框架。(中新經緯APP)
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責任編輯：孫慶陽
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