《2024年金融业生成式AI应用报告》发布，GenAI有望为金融业带来3万亿增量

1 月 24 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》正式发布。

图丨清华大学经济管理学院副院长李纪珍

我们的研究关注了国内外 170 余家银行、保险、券商、资管等金融机构，并就生成式人工智能技术创 新及其在金融行业应用的共性问题访谈了若干位国内金融机构高管人员和大模型技术开发主管，力求系统揭示金融业生成式人工智能的创新密码、商业价值和政策期望，为国内金融机构有效采用这项突破性科技提供可靠的行动指南。

本研究报告全面概述了生成式人工智能在金融领域的应用，并深入探讨了与其实施相关的潜在收益和挑战。通过揭示生成式人工智能的变革能力，本报告旨在指导银行、保险公司等金融机构在 2024 年利用这项技术的力量来推动创新、提高效率，并在不断发展的行业中保持竞争力。以下是主要观点分享。

第一，生成式人工智能是新质生产力

1.生成式 AI 重新定义客户体验，正在形成新服务

生成式人工智能“副驾驶”可以充当有价值的助手，提出响应建议并迅速满足客户需求。例如，聊天机器人能够进行语义理解，并在对话中构建上下文方面的复杂性。生成式 AI 的这些能力有可能消除以前提供平淡且不准确的响应缺陷，从而增强客户的参与度和信任度。

2.生成式 AI 应用前景广泛，正在形成新业态

生成式人工智能开启了内容创作的新领域，涵盖图像、语音、文本和视频生成等，改变了文化创意产业的生产方式。随着技术的不断发展，生成式 AI 的应用边界将继续拓展，为人类创造更多可能性，产生更多新经济业态。

3.与 RPA 等其他技术协同创新，生成式 AI 正在形成新制造

例如，大模型可以分析来自各种来源的大量文本数据，为优化供应链管理提供可操作的建议；通过分析客户反馈、市场趋势和竞争对手数据加强产品开发；通过对客户询问生成个性化的、类似人类的响应，大模型可以显著提高客户参与度。

第二，生成式人工智能有望给金融业带来 3 万亿规模的增量商业价值

我国金融业生成式人工智能应用迎来重要政策红利期。金融业一直是产业数字化转型的重点行业，我国金融业具有世界上最大规模的实时数据，金融业与数字技术的结合是近年来我国金融科技创新的主要方向。中央金融会议明确提出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，加快建设金融强国。

随着“十四五”规划进入关键实施期，金融管理部门加快推动我国金融业数字化进程，鼓励持续关注金融领域新技术发展和应用情况，提升快速安全应用新技术的能力，释放数据价值。这些政策为金融业集成生成式人工智能提供了可预期、可操作的基本准则。

生成式 AI 正在席卷金融业，释放新的生产力，赋能银行数字化转型，以前所未有的方式重塑全球金融业的格局，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，充分释放其高质量数据价值，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。 （注：3 万亿是根据高盛研究报告中关于生成式 AI 对全球 GDP 影响，结合信息技术产业化的时间延迟，以及金融业占 GDP 的比重综合推算得出。）

第三，生成式人工智能在我国金融行业初见成效，3 年后有望迎来规模化应用

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，依据 Gartner 新兴技术成熟曲线，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，3-4 年后带动将会金融业生成式 AI 的规模化应用。

在行业大模型层面，度小满、蚂蚁集团等金融科技公司先后发布了金融大模型。2023 年 5 月，度小满开源了国内首个千亿级金融大模型“轩辕”，并获得了上百家金融机构申请试用。目前,大模型技术已经应用在度小满各个业务场景，从营销、客服、风控、办公再到研发,已经初见成效。在代码助手方面，用大模型辅助生成的代码，采纳率能够达到 42%,帮助公司整体研发效率提升了 20%；在客服领域，大模型推动服务效率提升了 25%。在智能办公领域，大模型目前的意图识别准确率已达到 97%。

以我国银行业为例，财报信息显示，42 家上市银行中，已经有 6 家银行公开发布大模型技术开发与应用的信息。

工商银行在国内同业率先实现百亿级基础大模型在知识运营助手、金融市场投研助手等多个场景应用，农业银行发布的 ChatABC 重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力，平安银行探索自研 BankGPT 平台，研究构建大模型在个性化营销内容创作、交互式数据分析、非结构化数据洞察等场景中的应用落地。兴业银行引入部署私有化的商业大模型，上线大模型产品 ChatCIB。

北京银行发布了 AIB 平台，打造运营助手、客服助手等 7 个问答机器人，同时推出“北银投顾 GPT”。 长沙银行基于 AI 模型平台实现百亿级参数大型语言模型本地化部署，提供实时流式问答接口，上线人工智能助手，并入行内业务知识库，问答准确率比传统智能机器人高出 43.34%。

第四，2024 年金融机构集成生成式人工智能需要遵循八项原则

经过过去一年的大炼模型，我国已经发布了 200 多款大语言模型，因此对于金融机构来说，大语言模型比较容易建立，可以直接购买、共同开发或自主研发，目前主要的挑战在于如何以 最大的收益和最小的风险 应用它们。综合已有的调查研究及国外一些成功的应用案例，我们提出国内金融机构在 2024 年采用生成式人工智能行动时需要遵循的八项原则建议。

原则一，正确认识生成式人工智能的作用域

原则二，大模型参数并非越大越好

原则三，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

原则四，生成式人工智能的开发者实际上也是重要的监管者

原则五，着眼于端到端解决方案，而不是让它成为一个点解决方案

原则六，根据实际情况确认生成式人工智能应用优先级顺序

原则七，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

原则八，由首席执行官直接牵头指导负责任的人工智能治理框架

回顾 2023 年，虽然全球经济复苏仍然缓慢，但是我们见证了一个充满活力、创新及转型的大语言模型时代的兴起。生成式人工智能技术在各个关键领域的拓展彰显了其深远影响和巨大潜力，已经为一些银行、保险和基金等金融机构赋予了创造力和效率的新维度。然而，在享受新质生产力带来的高效与便利之余，我们还需正视所面临的现实挑战，尤其是在数据安全、风险防控、道德和监管方面。

展望 2024 年及未来，积极主动地拥抱生成式人工智能这项变革性技术，并着手负责任的人工智能治理策略显得愈发重要，这将使社会得以充分利用生成式人工智能的变革力量，更好增进人类福祉。

有关“金融业生成式人工智能应用”的更多研究内容，请下载报告全文 PDF 查阅。

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